هالة Ryzen AI من AMD: لماذا من المتوقع أن يعيد المعالجة المحلية للذكاء الاصطناعي تشكيل الصناعة

التحول من الحوسبة السحابية إلى الحوسبة الطرفية

أصبح استنتاج الذكاء الاصطناعي المستند إلى السحابة مكلفًا بشكل مفرط. على الرغم من انخفاض تكاليف الرموز بشكل كبير—وتظهر بيانات ستانفورد أن نماذج GPT-3.5 المعادلة انخفضت أسعارها بمقدار 280 ضعفًا خلال عامين—لا تزال المؤسسات تواجه ارتفاعًا هائلًا في الإنفاق على أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. تتفاقم المشكلة عند التعامل مع نماذج التفكير المتقدم والوكلاء الذكيين، الذين يتطلبون رموزًا أكثر بكثير من مهام الاستنتاج البسيطة.

هذا يخلق فرصة. مع تحسن كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي وتطور الأجهزة، يبدأ معالجة بعض أحمال العمل محليًا على الأجهزة الشخصية في أن يكون منطقيًا اقتصاديًا. يحدد إطار عمل وضعته Deloitte ثلاثة سيناريوهات نشر مميزة: تتولى شركات السحابة الضخمة معالجة الأحمال المعقدة والتجريبية التي تتطلب نماذج عالية الجودة؛ وتخدم البنية التحتية المحلية الأحمال المتوقعة والحساسة التي تتطلب زمن استجابة منخفض؛ وتقوم أجهزة الحافة، بما في ذلك الحواسيب الشخصية، بتشغيل المهام في الوقت الحقيقي باستخدام نماذج أصغر.

الرؤية الحاسمة؟ نحن ندخل عصرًا يصبح فيه المعالجة الموزعة للذكاء الاصطناعي حتمية.

جواب AMD: منصة Ryzen AI Halo

في CES، قدمت AMD منتجًا يستحق اهتمامًا أكبر من بطاقات الرسوميات المثيرة للجدل MI440X: منصة Ryzen AI Halo. ستُطلق في الربع الثاني، وتمثل هذه الحاسوب الصغير موقعها المهم للدورة الحاسوبية القادمة.

توضح المواصفات القصة:

• معمارية CPU ذات 16 نواة
• سعة ذاكرة موحدة 128 جيجابايت
• معالج ذكاء اصطناعي مدمج مع معالج رسومات مساعد
• إجمالي قدرة الحوسبة للذكاء الاصطناعي: حتى 126 تريليون عملية في الثانية (

هذه ليست موجهة للمستهلكين العاديين. إنها منصة للمطورين مصممة للمهندسين الذين يبنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي محليًا. تتيح مجموعة الذاكرة 128 جيجابايت تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الكبيرة—فكر في نماذج تحتوي على مليارات المعلمات—مباشرة على الجهاز. على الرغم من أن هذه النماذج لن تتنافس مع نماذج OpenAI أو Anthropic الرائدة، إلا أنها قوية بما يكفي لمهام معقدة في العالم الحقيقي.

لماذا يهم هذا المنتج لمستقبل AMD

من المحتمل أن لا تحقق منصة Ryzen AI Halo أرقام مبيعات ضخمة. فهي مكلفة ومتخصصة وضيقة النطاق بطبيعتها. ومع ذلك، فهي تشير إلى شيء عميق حول التفكير الاستراتيجي لشركة AMD.

تشكيلة حواسيب الذكاء الاصطناعي الأوسع للشركة تأتي بالفعل مع قدرات ذات معنى. تقدم سلسلة Ryzen AI 400 حوالي 60 تريليون عملية في الثانية وبدأت في الشحن هذا الشهر، في حين تدعم معالجات Ryzen AI Max+ في Halo تكوين الذاكرة الكامل 128 جيجابايت ويمكنها تنفيذ نماذج تحتوي على 128 مليار معلمة.

تواجه حواسيب الذكاء الاصطناعي الحالية قيودًا كبيرة. تظل القدرة على المعالجة غير كافية، والذاكرة المتاحة محدودة جدًا، وتحديات إمداد الذاكرة لا تزال قائمة. لكن هذا عائق مؤقت، وليس قيدًا دائمًا.

التقارب الحتمي

فكر في مساعدين برمجيين مثل Claude Code، الذين غيروا بالفعل سير عمل البرمجة. كم تبعد نماذج الذكاء الاصطناعي على الحواسيب المحمولة ذات مستوى مماثل من التطور؟ ثلاث سنوات؟ أربع؟ المسار يتجه في اتجاه واحد.

يؤدي تشغيل استنتاج الذكاء الاصطناعي محليًا إلى القضاء على تكاليف واجهات برمجة التطبيقات السحابية المستمرة، والحفاظ على خصوصية البيانات على الجهاز، وتقليل زمن الاستجابة إلى أقرب إلى الصفر. تتراكم هذه المزايا. وفي الوقت نفسه، فإن طلب الجهاز استعلام خدمات عن بُعد للمهام التي يمكنه التعامل معها بشكل مستقل سيبدو في النهاية مضيعة للوقت.

التموضع لسوق الغد

لم تعد AMD تتنافس فقط مع Nvidia في مراكز البيانات. الشركة تستعد لنموذج حوسبة حيث يحدث المعالجة الذكية بالقرب من المستخدمين، حيث تصبح الأجهزة الشخصية منصات ذكاء اصطناعي قادرة، وحيث يتضح دورها المهم في هذا الانتقال بشكل متزايد.

منصة Ryzen AI Halo اليوم هي نيتش. أما معالجات الذكاء الاصطناعي القوية في المستقبل فلن تكون كذلك. تبني AMD الأساس الآن عندما يحين ذلك التحول—وتضع نفسها لالتقاط القيمة عبر عدة طبقات من منظومة الذكاء الاصطناعي المتطورة.