لوس أنجلوس (AP) – بدأ كل شيء في مطعم Denny’s في سان خوسيه في عام 1993.
اجتمع ثلاثة مهندسين – جنسن هوانج، وكريس مالاكوفسكي، وكيرتس بريم – في المطعم الذي يقع الآن في قلب وادي السيليكون لمناقشة بناء شريحة كمبيوتر من شأنها أن تجعل رسومات ألعاب الفيديو أسرع وأكثر واقعية. أدت تلك المحادثة، وتلك التي تلتها، إلى تأسيس شركة Nvidia، شركة التكنولوجيا التي صعدت عبر صفوف سوق الأوراق المالية لتتصدر لفترة وجيزة شركة Microsoft باعتبارها الشركة الأكثر قيمة في مؤشر S&P 500 هذا الأسبوع.
الشركة الآن تبلغ قيمتها أكثر من 3.2 تريليون دولار، مع هيمنتها كشركة مصنعة للرقائق التي تعزز مكانة إنفيديا باعتبارها الطفل المدلل لطفرة الذكاء الاصطناعي – وهي اللحظة التي أطلق عليها هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة نفيديا، اسم “الثورة الصناعية القادمة”.
وفي مؤتمر عبر الهاتف مع المحللين الشهر الماضي، توقع هوانغ أن الشركات التي تستخدم شرائح Nvidia ستقوم ببناء نوع جديد من مراكز البيانات يسمى “مصانع الذكاء الاصطناعي”.
وأضاف هوانج أن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أصبح عملية أسرع حيث يتعلمون كيف يصبحون “متعددي الوسائط” – قادرين على فهم النصوص والكلام والصور والفيديو والبيانات ثلاثية الأبعاد – وكذلك “التفكير والتخطيط”.
قال دانييل نيومان، الرئيس التنفيذي لمجموعة Futurum Group، وهي شركة أبحاث تكنولوجية: “يتحدث الناس عن الذكاء الاصطناعي كما لو أن جنسن قد وصل للتو كما كان الحال في الأشهر الثمانية عشر الماضية، أو منذ 24 شهرًا مثلًا، فجأة اكتشف ذلك”. “ولكن إذا عدت بالزمن إلى الوراء واستمعت إلى جنسن وهو يتحدث عن الحوسبة المتسارعة، فستجد أنه يشارك رؤيته منذ أكثر من عقد من الزمن.”
ساعد اختراع شركة التكنولوجيا ومقرها سانتا كلارا بولاية كاليفورنيا لوحدة معالج الرسومات، أو GPU، في عام 1999 على تحفيز نمو سوق ألعاب الكمبيوتر وإعادة تعريف رسومات الكمبيوتر. تعد رقائق Nvidia المتخصصة الآن مكونات رئيسية التي تساعد في تشغيل أشكال مختلفة من الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أحدث روبوتات الدردشة المولدة بتقنية الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وGemini من Google.
وأضاف نيومان أن وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia تعد عاملاً رئيسياً في نجاح الشركة في مجال الذكاء الاصطناعي.
وقال: “لقد أخذوا بنية تم استخدامها لشيء واحد، ربما لتعزيز الألعاب، واكتشفوا كيفية ربط هذه الأشياء بالشبكة”. “أصبحت وحدة معالجة الرسومات هي البنية الأكثر إقناعًا للذكاء الاصطناعي، بدءًا من الألعاب وعرض الرسومات والأشياء، وحتى استخدامها فعليًا للبيانات. … لقد انتهى بهم الأمر إلى إنشاء سوق غير موجود، وهو عبارة عن وحدات معالجة رسوميات للذكاء الاصطناعي، أو وحدات معالجة رسوميات للتعلم الآلي.
تم تصميم شرائح الذكاء الاصطناعي لأداء مهام الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر كفاءة. في حين أن الرقائق ذات الأغراض العامة مثل وحدات المعالجة المركزية (CPUs) يمكن استخدامها أيضًا لمهام الذكاء الاصطناعي الأبسط، إلا أنها “تصبح أقل فائدة مع تقدم الذكاء الاصطناعي”، وفقًا لتقرير عام 2020. تقرير تم العثور عليه من مركز الأمن والتكنولوجيا الناشئة بجامعة جورج تاون.
عمالقة التكنولوجيا هم التقاط رقائق نفيديا بينما يتعمقون أكثر في الذكاء الاصطناعي – وهي حركة تمكن السيارات من القيادة بنفسها، وتوليد القصص والفن والموسيقى.
وقال نيومان: “لقد جعل جنسن الذكاء الاصطناعي سهل الهضم ومن ثم ستجعله أبل قابلاً للاستهلاك”.
حققت الشركة تقدمًا مبكرًا في مجال الأجهزة والبرامج اللازمة لتكييف تقنيتها مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن هوانج دفعها إلى ما كان لا يزال تكنولوجيا ناشئة منذ أكثر من عقد من الزمن.
“لقد عملت Nvidia على أجزاء مختلفة من هذه المشكلة لأكثر من عقدين من الزمن حتى الآن. وقال شيراج ديكاتي، نائب الرئيس المحلل في شركة جارتنر، وهي شركة أبحاث واستشارات تقنية: “إنهم يمتلكون محركًا عميقًا للابتكار يعود إلى أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين”. “ما فعلته Nvidia قبل عقدين من الزمن هو أنهما قاما بتحديد ورعاية سوق مجاورة حيث اكتشفا أن نفس المعالجات ونفس وحدات معالجة الرسومات التي كانوا يستخدمونها للرسومات يمكن تشكيلها لحل المهام المتوازية للغاية.”
وقال إن الذكاء الاصطناعي كان في مهده في ذلك الوقت. لكن ديكاتي قال إن فهم إنفيديا بأن وحدات معالجة الرسوميات ستكون محورية في تطوير الذكاء الاصطناعي كان بمثابة “الإنجاز الأساسي المطلوب”.
وقال: «حتى ذلك الحين، كنا سنكون، كما أقول، في العصور المظلمة التحليلية». “كانت التحليلات موجودة، لكننا لم نتمكن أبدًا من إحياء عناصر الذكاء الاصطناعي هذه.”
ويقدر المحللون أن إيرادات Nvidia للسنة المالية التي تنتهي في يناير 2025 ستصل إلى 119.9 مليار دولار – أي حوالي ضعف إيراداتها للعام المالي 2024 وأكثر من أربعة أضعاف إيراداتها في العام السابق لذلك.
وقال: “فرضيتي هي أن نوع النمو المتسارع الذي نشهده مع Nvidia اليوم هو نمط من المحتمل أن نشهد تكراره بشكل متكرر في العقود القادمة”. “هذا هو العصر الذهبي إذا صح التعبير… هذا هو أفضل وقت لتكون مهندس ذكاء اصطناعي.”
