مليونا GPU إضافيان من AWS وNVIDIA: ماذا يعني ذلك لمستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟

توسّع Amazon Web Services (AWS) وNVIDIA شراكتهما طويلة الأمد في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مع خطة لنشر مليوني وحدة GPU إضافية من NVIDIA ضمن البنية التحتية العالمية لـAWS خلال عامي 2027 و2028. وتأتي هذه الخطة بعد إعلان AWS سابقًا نيتها إضافة أكثر من مليون وحدة GPU من NVIDIA بدءًا من عام 2026، في وقت يتزايد فيه الطلب على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها. 369

ولا تكمن أهمية الإعلان في عدد وحدات GPU وحده؛ إذ ترسم الشراكة تصورًا أوسع لبنية متكاملة تمتد عبر أجيال متعددة من المسرّعات، ومعالجات CPU، والشبكات، والنماذج المفتوحة، ومعالجة البيانات، والروبوتات، وأحمال العمل الحكومية الآمنة.

العنوان الأبرز: مليونا GPU إضافيان

من المتوقع أن تضم الوحدات الجديدة منصات Blackwell Ultra وRubin وRubin Ultra من NVIDIA. وهذا يعني أن الخطة تمثل التزامًا مستقبليًا بزيادة السعة عبر عدة أجيال من العتاد، وليس مجرد صفقة تتركز على نوع واحد من المسرّعات. 168

ولم تكشف AWS أو NVIDIA عن القيمة المالية للاتفاق. لذلك ينبغي فهم رقم مليوني وحدة على أنه خطة نشر عبر بنية AWS التحتية، وليس عددًا مؤكدًا من الوحدات المثبتة بالفعل أو المتاحة فورًا للعملاء. 14

كما يوضح حجم الخطة مدى سرعة استعداد مزودي الخدمات السحابية لموجة الطلب على الذكاء الاصطناعي. فقد جاء الإعلان بعد أشهر قليلة من إعلان AWS خطة لإضافة أكثر من مليون وحدة GPU من NVIDIA بدءًا من 2026، فيما ربطت تقارير التوسع الجديد بتجاوز طلب العملاء للتوقعات السابقة. 39

شراكة تتجاوز توريد وحدات GPU

وصفت AWS وNVIDIA التعاون الموسع بأنه محاولة لبناء بنية متكاملة للذكاء الاصطناعي. وإلى جانب وحدات GPU، تشمل الشراكة أنظمة تعتمد على معالجات NVIDIA Vera، وشبكات، ونماذج مفتوحة، ومعالجة بيانات، وروبوتات، ومصانع للذكاء الاصطناعي. 16

وتبرز أهمية ذلك لأن عمليات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق تحتاج إلى أكثر من شرائح التسريع. فمعالجات CPU تنسّق المهام وتغذيها، بينما تربط الشبكات عالية السرعة بين المعالجات، وتساعد أنظمة التخزين ومعالجة البيانات على نقل المعلومات خلال مراحل التدريب والاستدلال.

وبذلك تقدم الشركتان شراكتهما باعتبارها منصة منسقة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي، لا مجرد قائمة أكبر من خدمات الحوسبة السحابية المعتمدة على GPU.

وتشمل حالات الاستخدام المستهدفة الذكاء الاصطناعي الوكيلي، حيث تنفذ البرمجيات مهام متعددة الخطوات، والذكاء الاصطناعي المادي، بما في ذلك التطبيقات المرتبطة بالروبوتات. وتصف المصادر هذه المجالات بأنها من الأسباب الرئيسية لتوسيع التعاون في البنية التحتية. 68

معالجات Vera توسّع نطاق التعاون

يمنح إدخال البنية التحتية القائمة على معالجات NVIDIA Vera شركة AWS مكوّنًا إضافيًا لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلي. وتأتي Vera ضمن حزمة بنية أوسع تضم وحدات GPU وتقنيات الشبكات من NVIDIA. 1011

وبالنسبة إلى العملاء، قد يعني ذلك أن أجيالًا مقبلة من خدمات الذكاء الاصطناعي ستُصمم حول أنظمة متكاملة تجمع CPU وGPU، بدل التعامل مع وحدة GPU باعتبارها مكوّنًا منفصلًا. وقد يكون هذا النهج مفيدًا للمهام التي تتطلب قدرًا كبيرًا من التنسيق، ونقل البيانات، والتفاعل بين النماذج والأدوات الخارجية.

Trainium باقية ضمن استراتيجية AWS

لا يعني التوسع أن AWS تتخلى عن شرائحها المطورة داخليًا. فما زالت الشركة تطور وتوفر Trainium، بالتوازي مع توسيع تعاونها مع NVIDIA. وقالت الشركتان إن التعاون سيشمل توسيع NVLink Fusion، إلى جانب ذاكرة مخصصة عالية النطاق الترددي من NVIDIA للأنظمة المعتمدة على Trainium. 1113

ويشير ذلك إلى استراتيجية تقوم على التعايش بين المنصتين: تستطيع AWS توفير بنية تعتمد على NVIDIA للعملاء الراغبين في الاستفادة من منظومة NVIDIA البرمجية والعتادية، مع مواصلة تطوير Trainium لأحمال العمل المحسّنة لشرائح AWS الخاصة.

لذلك تبدو الشراكة أقرب إلى نموذج يمنح العملاء خيارات متعددة، لا إلى قرار ثنائي يفرض الاختيار بين وحدات NVIDIA وTrainium. وقد يتيح هذا النهج موازنة الأداء، والتوافق البرمجي، والتوافر، وتكلفة البنية التحتية. لكن الإعلانات الحالية لا تقدم تفاصيل كافية لمقارنة التكلفة أو الأداء النهائي لكل تكوين.

بنية آمنة لأحمال العمل الحكومية

تحدثت AWS وNVIDIA أيضًا عن بنية آمنة لمصانع الذكاء الاصطناعي مخصصة لأحمال العمل الحكومية والأمن القومي في الولايات المتحدة. ووصفت التغطية هذه الأنظمة بأنها تستهدف الاستخدامات الفيدرالية الآمنة، إلى جانب البنية التجارية للذكاء الاصطناعي. 810

ويوسّع التركيز الحكومي السوق المستهدف للشراكة إلى ما يتجاوز عملاء السحابة العامة الذين يطورون تطبيقات للمستهلكين أو الشركات. فهو يشير إلى استهداف أحمال عمل تكون فيها متطلبات الأمن، وضوابط الوصول، وبيئة النشر عوامل أساسية.

ومع ذلك، لا توضح التقارير المتاحة جميع التفاصيل التنفيذية لهذه البيئات؛ لذلك لا ينبغي اعتبار الإعلان وصفًا نهائيًا للمواصفات التقنية أو متطلبات الاعتماد التي ستطبق مستقبلًا.

لماذا يهم هذا التوسع؟

المنطق الاستراتيجي واضح: تحصل NVIDIA على قناة توزيع سحابية كبيرة لأجيال متعددة من منصاتها للذكاء الاصطناعي، بينما تحصل AWS على سعة إضافية ومجموعة أوسع من الأنظمة المدمجة مع تقنيات NVIDIA لتقدمها إلى عملائها. 26

كما يمنح الاتفاق AWS فرصة لتقديم نفسها كمزود مرن للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. فالعملاء قد يستخدمون أنظمة محسّنة لـNVIDIA، أو أنظمة تعتمد على Trainium، أو تكوينات تربط بين عناصر المنظومتين.

وقد تزداد أهمية هذه المرونة مع انتقال أحمال الذكاء الاصطناعي من تدريب النماذج الضخمة إلى الاستدلال، والوكلاء المستقلين، ومعالجة البيانات، والروبوتات.

لكن الإعلان يظل خطة مستقبلية، وليس دليلًا على أن وحدات GPU البالغ عددها مليوني وحدة ستصبح جميعها متصلة بالإنترنت قبل نهاية 2028. وسيتوقف التنفيذ على إنتاج العتاد، وبناء مراكز البيانات، وتوفير الطاقة، والشبكات، وطلب العملاء.

وتؤكد المصادر حجم التوسع ونطاقه المستهدفين، لكنها لا تحدد كيفية توزيع عملية النشر بحسب المناطق أو المنتجات أو خدمات AWS الفردية.

الخلاصة

أعلنت AWS وNVIDIA خطة لإضافة مليوني وحدة GPU من NVIDIA خلال عامي 2027 و2028، فوق خطة AWS المعلنة سابقًا لنشر أكثر من مليون وحدة بدءًا من 2026. وتشمل الشراكة الموسعة Blackwell Ultra وRubin وRubin Ultra، إلى جانب معالجات Vera، والشبكات، ومصانع الذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات، والبنية الخاصة بالروبوتات. 136

أما الرسالة الأوسع، فهي أن المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي السحابي تنتقل نحو أنظمة متكاملة على مستوى الرفوف. وتجمع AWS بين منصة NVIDIA الواسعة وخارطة طريق Trainium الخاصة بها، بينما توسّع NVIDIA حضورها عبر طبقات البنية اللازمة لتشغيل الذكاء الاصطناعي الوكيلي والمادي على نطاق كبير.