يوفر Google TPU v6e أداءً أفضل 4 مرات لكل دولار مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات لتدريب الذكاء الاصطناعي. تعلم استراتيجيات النشر وتحليل التكلفة وحالات الاستخدام الأمثل

يتطلب الذكاء الاصطناعي الحديث 40-250 كيلوواط لكل حامل بينما يفشل التبريد التقليدي عند 15 كيلوواط. تعرّف على الحلول الهندسية لنشر البنية التحتية ذات الكثافة العالية.

أعلنت OpenAI و NVIDIA عن شراكة بقيمة 100 مليار دولار أمريكي لنشر 10 جيجاوات من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مع منصة Vera Rubin التي توفر ثمانية إكسافلوب بدءًا من عام 2026.

تدفع شركة NVIDIA فيرا روبن بمراكز البيانات إلى رفوف بقدرة 600 كيلوواط بحلول عام 2027، مما يحقق مكاسب في الأداء بمقدار 7.5 أضعاف مع المطالبة بتحويل كامل للبنية التحتية.

تحولت CoreWeave من تعدين العملات الرقمية لتصبح العمود الفقري للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي بقيمة 23 مليار دولار، محققةً نموًا في الإيرادات بنسبة 737% مع تشغيل نماذج أساس OpenAI.

تتطابق وحدات RTX 5090 المزدوجة مع أداء H100 لطرازات 70B بتكلفة 25%. دليل كامل لتسعير الأجهزة لنشر LLM المحلي من وحدات معالجة الرسومات للمستهلكين إلى وحدات معالجة الرسومات للمؤسسات.

احتلت شركة Introl المرتبة رقم 14 في قائمة Inc. 5000 بنمو نسبته 9,594%، لتصبح الأسرع نموًا في أمريكا في مجال البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات التي تدعم ثورة الذكاء الاصطناعي.

تنشر الهند ما يزيد عن 80,000 وحدة معالجة رسومات (GPU) مع خط استثمار بقيمة 100 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2027، محققةً بذلك معدل نمو سنوي مركب بنسبة 34.4% كأسرع أسواق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نموًا في آسيا.

تعمل NVIDIA Omniverse على تشغيل أكثر من 252 شركة بمكاسب كفاءة تتراوح بين 30 و70%. يعمل نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي المادي الذي تبلغ قيمته 50 تريليون دولار على تحويل التصنيع والروبوتات والمركبات ذاتية القيادة.

يوفر استدلال FP4 كفاءة في استخدام الطاقة بمعدل 25-50 ضعفًا مع تقليل الذاكرة بمعدل 3.5 أضعاف. يصل DeepSeek-R1 إلى أكثر من 250 رمزاً/ثانية. وصول عصر الرمز المميز ب 0.02 دولار/ثانية.

ماليزيا تحصل على أكثر من 15 مليار دولار أمريكي من استثمارات الذكاء الاصطناعي، وتنشر أول منصة H100 لوحدة معالجة الرسومات في المنطقة عمالقة التكنولوجيا يتنافسون مع تحول جوهور إلى قوة الذكاء الاصطناعي في جنوب شرق آسيا.

تلتزم شركات التكنولوجيا العملاقة بتخصيص أكثر من 10 مليارات دولار أمريكي للمفاعلات المعيارية الصغيرة التي تزود مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بالطاقة أول منشآت المفاعلات النمطية الصغيرة على الإنترنت بحلول عام 2030 حيث تلبي الطاقة النووية احتياجات الذكاء الاصطناعي من الطاقة البالغة 945 تيراواط ساعة.

سنغافورة تلتزم بتمويل حكومي بقيمة 1.6 مليار دولار أمريكي + 26 مليار دولار أمريكي من الاستثمارات التكنولوجية لتصبح مركزًا للذكاء الاصطناعي في جنوب شرق آسيا، وتحقق 15% من إيرادات NVIDIA العالمية.

دفعة الذكاء الاصطناعي في اليابان بقيمة 10 تريليون ين ياباني تدعم مراكز بيانات بقدرة 2.1 جيجاوات، وأكثر من 10,000 وحدة معالجة رسومات تقارب بين الحكومة والشركات بقيمة 135 مليار دولار يخلق قوة الذكاء الاصطناعي الكمي في آسيا.

تلتزم كوريا الجنوبية بتخصيص 65 مليار دولار أمريكي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي حتى عام 2027، مع سيطرة سامسونج وSK Hynix على 90% من ذاكرة HBM العالمية. تتوسع مراكز البيانات إلى 3 جيجاوات، ويتم نشر 15,000 وحدة معالجة رسومات (GPU)، وتؤدي الشراكات مع AWS وMicrosoft وNVIDIA إلى تحويل سيول إلى عاصمة الذكاء الاصطناعي في آسيا.

رفوف وحدة معالجة الرسومات تصل إلى حدود حرارية تبلغ 50 كيلوواط. التبريد السائل يوفر 21% من الطاقة ويقلل التكلفة بنسبة 40%. دليل أساسي لفرق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التي تواجه الحائط.

إندونيسيا تتصدر دول العالم في تبني الذكاء الاصطناعي بنسبة 92% مع سوق تبلغ قيمته 10.88 مليار دولار بحلول عام 2030. تستثمر شركات التكنولوجيا العملاقة المليارات في البنية التحتية بينما تقود الشركات الناشئة المحلية الابتكار المحلي في أكبر اقتصاد في جنوب شرق آسيا.

يكشف النشر القياسي الذي حققته شركة Isambard-AI لـ 5,448 وحدة معالجة رسومات NVIDIA عن سبب احتياج البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي إلى خبرة متخصصة في التبريد السائل والطاقة عالية الكثافة والشبكات المعقدة.