أنثروبيك تبني رقاقات ذكاء اصطناعي مخصصة لكلود: تحول كبير نحو السيليكون الداخلي

لم تكشف أنثروبيك عن موعد مستهدف للتصنيع أو الإنتاج، وهو أمر طبيعي لبرنامج في هذه المرحلة .

كيف تبني شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى الأخرى رقاقاتها المخصصة

OpenAI ورقاقة Jalapeño

كشفت OpenAI عن أول رقاقة ذكاء اصطناعي مخصصة لها، والتي تحمل الاسم الرمزي Jalapeño، في 24 يونيو 2026 . صُممت الرقاقة بالتعاون مع Broadcom وصُنعت بواسطة TSMC، وهي معالج متخصص في الاستدلال . بدأت OpenAI جهود التصميم في أوائل عام 2025، واستكشفت في البداية بناء مصانعها الخاصة قبل أن تتحول إلى نموذج الشراكة في التصميم . كما أعلنت الشركة عن تعاون استراتيجي أوسع مع Broadcom بقيمة تصل إلى 10 مليارات دولار لنشر أنظمة التسريع والشبكات حتى عام 2029 .

جوجل ديب مايند وثمانية أجيال من TPU

تمتلك جوجل أطول برنامج تطوير رقاقات ذكاء اصطناعي داخلي، حيث يمتد لأكثر من عقد من تطوير السيليكون المخصص. تغطي عائلة معالجات Tensor Processing Unit (TPU) الآن ثمانية أجيال .

يمكن لرقاقة Ironwood TPU (الجيل السابع)، التي أُطلقت في أواخر عام 2025، ربط 9,216 شريحة في مجموعة واحدة (pod) للتدريب والاستدلال . في أبريل 2026، أعلنت جوجل عن TPU من الجيل الثامن بمعماريتين مخصصتين للغرض: TPU 8t للتدريب وTPU 8i للاستدلال . كما ورد أن جوجل استعانت بـ AMD للمساعدة في تصميم أحد TPU من الجيل العاشر .

من الجدير بالذكر أن جوجل تزود أنثروبيك أيضاً برقاقات TPU بموجب صفقة ضخمة تصل قيمتها إلى عشرات المليارات من الدولارات، وتوفر ما يصل إلى مليون شريحة .

ميتا وعائلة MTIA

في مارس 2026، كشفت ميتا عن خارطة طريق تضم أربع رقاقات داخلية جديدة ضمن عائلة Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) . تم نشر MTIA 300 بالفعل؛ بينما من المقرر إطلاق MTIA 400 وMTIA 450 وMTIA 500 كل ستة أشهر تقريباً حتى عام 2027 .

تتعاون ميتا مع Broadcom في تطوير هذه الرقاقات، وتخطط لبدء تصنيع إحداها في سبتمبر 2026 كجزء من جهودها لمضاعفة قدرتها الحاسوبية الإجمالية . تغطي عائلة MTIA كلاً من الاستدلال ولأول مرة رقاقات تدريب مخصصة، حيث كانت ميتا سابقاً تعتمد على معالجات نفيديا لتدريب النماذج .

ملخص برامج الرقاقات المخصصة للذكاء الاصطناعي

ماذا يعني هذا لمشهد أجهزة الذكاء الاصطناعي

يمثل التحول نحو السيليكون المخصص تغييراً جوهرياً في كيفية تعامل شركات الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية. فبدلاً من التنافس فقط على هندسة النماذج وبيانات التدريب، يقوم قادة الصناعة الآن ببناء العتاد كميزة تنافسية.

بالنسبة لأنثروبيك، لا يزال برنامج الرقاقة المخصصة في مراحله الأولى جداً، حيث لم يتم تحديد موعد للإنتاج، ولم تُعلن أي تفاصيل معمارية أو اتفاقيات تصنيع . لكن هذه الخطوة تشير إلى أن أنثروبيك تعتبر تصميم الرقاقات أمراً أساسياً لاستراتيجيتها طويلة المدى، خاصة مع نمو تكاليف الاستدلال مع زيادة حجم عمليات النشر.

أما بالنسبة للصناعة ككل، فإن التنويع بعيداً عن معالجات نفيديا قد يكون له آثار بعيدة المدى. إذا أوفت الرقاقات المخصصة بوعدها بخفض التكاليف وزيادة الأداء، فقد تتغير اقتصاديات استدلال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، مما يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية من حيث التكلفة وسهولة في الوصول.