تقوم شركات التكنولوجيا الصينية العملاقة علي بابا وبايدو بتطوير رقائق خاصة بها للذكاء الاصطناعي

بدأت Alibaba و Baidu ، وهما من الشركات التكنولوجية الرائدة في الصين ، في استخدام رقائقهما الخاصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي (IA). تعكس هذه الخطوة دفع بكين نحو الاكتفاء الذاتي في التكنولوجيا الحيوية وتطرح تحديًا متزايدًا لهيمنة Nvidia في السوق الصينية.

تقدم في تطوير الشرائح الخاصة

وفقًا لتقارير حديثة، تقوم شركة علي بابا بتدريب نماذج ذكاء اصطناعي أصغر باستخدام معالجاتها التي تم تطويرها داخليًا. من جانبها، تختبر شركة بايدو أحدث شريحة لها، كونلون P800، في إصدارات أكثر تقدمًا من نموذج إيرني.

تسليط الضوء على هذه التقدمات يبرز التقدم والجدية التي تتعامل بها الشركات الصينية مع تصميم الشرائح، مدفوعة بالعجلة التي أوجدتها قيود التصدير الأمريكية التي حدت من الوصول إلى أكثر المعالجات المتقدمة من Nvidia.

الميزات الفنية للرقائق الجديدة

وحدة المعالجة زين وو من علي بابا

لقد صممت الذراع شبه الموصلية لشركة علي بابا وحدة المعالجة زين وو خصيصًا لدعم أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة. تشمل بعض ميزاتها الرئيسية:

• بنية مُحسّنة لخوارزميات التعلم العميق
• القدرة على المعالجة المتوازية الضخمة
• كفاءة الطاقة المحسنة مقارنة بوحدات معالجة الرسوميات التقليدية

شريحة كونلون P800 من بايدو

يقدم مسرع الذكاء الاصطناعي Kunlun P800 من Baidu الابتكارات التالية:

• تصميم نوى حوسبة متخصصة للذكاء الاصطناعي
• عرض نطاق ترددي أكبر للذاكرة لنماذج اللغة الكبيرة
• التوافق مع أطر الذكاء الاصطناعي الشهيرة مثل TensorFlow و PyTorch

تداعيات المنافسة العالمية في الذكاء الاصطناعي

تمثل هذه التطورات بالنسبة لنفيديا إشارة تحذير، حيث كانت الصين أكبر سوق خارجي لها. قد يؤدي التحول الناجح للشركات الصينية نحو وحدات معالجة الرسوميات المصنعة محليًا إلى تقليل الطلب بشكل كبير على الرقائق الأمريكية ويؤثر على حصة نفيديا في السوق.

بالنسبة لعلي بابا وبايدو، فإن القدرة على تصميم والتحكم في أجهزتهم الخاصة يمكن أن تقلل التكاليف وتساعدهم على التوافق مع السياسات الصناعية في بكين. تشمل بعض الفوائد المحتملة:

• مزيد من المرونة في تصميم حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة
• تقليل الاعتماد على الموردين الأجانب
• إمكانية تحسين الأداء للتطبيقات المحددة

التحديات المعلقة

على الرغم من التقدم، لا يزال تحقيق أداء Nvidia هدفًا طويل الأمد. لا تزال الشركات الصينية بحاجة إلى:

• تحسين أداء وكفاءة الطاقة لرقائقها
• تطوير نظام بيئي برمجي قوي قابل للمقارنة بإطار عمل CUDA من Nvidia
• جذب المطورين وإنشاء مجتمع للدعم الفني

في الختام، على الرغم من أن الطريق نحو الاكتفاء الذاتي في شرائح الذكاء الاصطناعي يعد واعدًا بالنسبة للشركات الصينية، لا يزال أمامها طريق طويل للوصول إلى المعايير التي وضعتها الشركات الرائدة في السوق العالمية وتجاوزها.