اعتلى الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، جينسن هوانج، المنصة في معرض Computex 2025 مرتدياً سترته الجلدية التي تحمل علامته التجارية وكشف النقاب عن أجهزة جديدة ونموذج حوسبة مُعاد تصوره بالكامل. لقد تحولت شركة أشباه الموصلات العملاقة بشكل حاسم إلى شركة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، حيث قامت ببناء أسس ما يسميه هوانج "البنية التحتية للذكاء" - وهي ثالث ثورة رئيسية للبنية التحتية بعد الكهرباء والإنترنت.

لم تكن هذه الكلمة الرئيسية مجرد إعلان عن منتج آخر - بل كان جنسن يعرض مخطط NVIDIA لإعادة تشكيل مشهد الحوسبة. ومن المرجح أن القفزات التقنية والمحاور الاستراتيجية والألعاب السوقية التي كشف عنها ستجعل من هذا المؤتمر مرجعاً لنا لسنوات. شاهد النسخة الكاملة الكلمة الرئيسية لكومبيوتكس 2025 لإنفيديا.

التطور الاستراتيجي لشركة NVIDIA: من بطاقات الرسومات إلى مزود البنية التحتية

إن قصة تحول NVIDIA مذهلة. في عام 1993، رأى "جنسن" "فرصة رقاقة بقيمة 300 مليون دولار" - وهي سوق كبيرة. وبالانتقال سريعًا إلى اليوم، نجده الآن يقود قوة هائلة في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بقيمة تريليون دولار. هذا النوع من النمو الهائل لا يحدث فقط - فقد أعادت VVIDIA اختراع نفسها بشكل أساسي عدة مرات على طول الطريق.

خلال كلمته الرئيسية، سلط جنسن الضوء على نقاط التحول التي جعلت من NVIDIA اليوم ممكنة:

2006: هبطت CUDA وقلبت الحوسبة المتوازية رأساً على عقب. وفجأة، بدأ المطورون الذين لم يفكروا أبدًا في استخدام وحدات معالجة الرسومات للحوسبة العامة في بناء تطبيقات كان من المستحيل استخدامها على وحدات المعالجة المركزية التقليدية.
2016: برز DGX1 كأول نظام من NVIDIA لا يقدم أي تنازلات ويركز على الذكاء الاصطناعي. وفي ما يبدو الآن وكأنه تنبؤ مخيف تقريبًا، تبرعت شركة Jensen بأول وحدة إلى OpenAI، مما منحهم فعليًا الأساس الحسابي الذي سيؤدي في النهاية إلى ثورتنا الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي.
2019: الاستحواذ على شركة Mellanox، مما يمكّن NVIDIA من إعادة صياغة مفهوم مراكز البيانات كوحدات حوسبة موحدة

يتوج هذا التحول مكانة NVIDIA الحالية باعتبارها "شركة بنية تحتية أساسية" - وهي المكانة التي أكد عليها هوانغ من خلال تسليط الضوء على خرائط الطريق العامة غير المسبوقة التي تمتد لخمس سنوات، والتي تتيح التخطيط للبنية التحتية العالمية لنشر الذكاء الاصطناعي.

إعادة تعريف مقاييس الأداء: الاقتصاد الرمزي

لقد أدخلت NVIDIA تحولاً جوهرياً في كيفية قياس المخرجات الحاسوبية. فبدلاً من المقاييس التقليدية مثل FLOPs أو العمليات في الثانية، وضع هوانج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي كمصانع تنتج "الرموز" - وحدات من الذكاء الحاسوبي:

"بدأت الشركات في التحدث عن عدد العملات الرمزية التي أنتجتها في الربع الأخير من العام الماضي وعدد العملات الرمزية التي أنتجتها في الشهر الماضي. وقريبًا جدًا، سنناقش عدد التوكنات التي ننتجها كل ساعة، تمامًا كما يفعل كل مصنع."

تربط إعادة الصياغة هذه بين الاستثمار الحاسوبي ومخرجات الأعمال بشكل مباشر، مما يوائم بين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والأطر الصناعية التقليدية. يضع هذا النموذج شركة NVIDIA في بؤرة نموذج اقتصادي جديد تترجم فيه الكفاءة الحاسوبية مباشرةً إلى قدرة الأعمال.

ترقيات بنية Blackwell: مواصفات GB300 ومقاييس الأداء

يُجسّد تحديث GB300 لبنية Blackwell دورة تحسين الأداء الدؤوبة التي تنتهجها NVIDIA. من المقرر طرح GB300 في الربع الثالث من عام 2025، وهو يقدم:

تعزيز أداء الاستدلال بمقدار 1.5 مرة عن GB200
زيادة سعة ذاكرة HBM بمقدار 1.5 ضعف سعة ذاكرة HBM
2 أضعاف عرض النطاق الترددي للشبكات
تصميم مبرد بالسوائل بالكامل
متوافق مع الإصدارات السابقة مع الهياكل والأنظمة الحالية

توفر كل عقدة GB300 ما يقرب من 40 بيتافلوب - لتحل فعلياً محل حاسوب Sierra الخارق بالكامل (حوالي عام 2018)، والذي كان يتطلب 18000 وحدة معالجة رسومات Volta. تفوق هذه الزيادة في الأداء بمقدار 4000 مرة في غضون ست سنوات إلى حد كبير زيادة الأداء في غضون ست سنوات بشكل كبير على التحجيم التقليدي لقانون مور، مما يدل على نهج NVIDIA متعدد الأوجه لتسريع الأداء من خلال الابتكارات في الهندسة المعمارية والبرمجيات والوصلات البينية.

MVLink: إعادة تعريف تقنية التوصيل البيني

يمثل نظام MVLink أهم تقدم في تقنية التوصيل البيني لوحدات معالجة الرسومات منذ طرح NVLink. يتيح النظام تجزئة كاملة لموارد الحوسبة عبر حامل كامل، مما يحول 72 وحدة معالجة رسومات (144 وحدة معالجة رسومات) إلى وحدة حسابية ضخمة واحدة.

المواصفات التقنية مذهلة:

مفاتيح MVLink الفردية: عرض نطاق ترددي 7.2 تيرابايت/ثانية
العمود الفقري MVLink: 130 تيرابايت/ثانية عرض نطاق ترددي من الكل إلى الكل
التنفيذ المادي: 5,000 كابل محوري متطابق الطول بدقة (إجمالي 2 ميل تقريباً)
كثافة الطاقة: 120 كيلووات لكل رف (يستلزم تبريد سائل)

وفي هذا السياق، أشار هوانغ إلى أن ذروة حركة المرور على الإنترنت بالكامل تبلغ حوالي 900 تيرابت في الثانية (112.5 تيرابايت/ثانية)، مما يجعل العمود الفقري الواحد من MVLink قادرًا على التعامل مع حركة مرور أكثر من الإنترنت العالمي في ذروة سعته.

MVLink Fusion: إنشاء منظومة بنية تحتية مفتوحة للذكاء الاصطناعي

قد تكون MVLink Fusion أكثر ألعاب النظام الإيكولوجي ابتكارًا التي قامت بها NVIDIA منذ سنوات. فبدلاً من إجبار الشركاء على استخدام أجهزة NVIDIA، فإنهم يفتحون البنية للسماح للشركات ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي شبه مخصصة لا تزال مرتبطة بعالم NVIDIA.

هذا النهج مرن بشكل مدهش:

تكامل ASIC المخصص: هل لديك مسرع متخصص؟ لا مشكلة. يمكن للشركاء إسقاط شبلات MVLink لتوصيل السيليكون المخصص الخاص بهم بنظام NVIDIA البيئي. الأمر أشبه بقول NVIDIA، "اصنع أي أجهزة متخصصة تريدها - فقط تأكد من قدرتها على التحدث إلى أشيائنا."
تكامل وحدة المعالجة المركزية المخصصة: لم يتم استبعاد بائعي وحدات المعالجة المركزية أيضًا. فبإمكانهم تنفيذ واجهات MVLink مباشرةً من شريحة إلى شريحة، مما يؤدي إلى إنشاء طريق سريع مباشر بين معالجاتهم ووحدات معالجة الرسومات Blackwell (أو بنية روبن القادمة). تعد MVLink ضخمة بالنسبة للشركات المستثمرة في بنيات وحدات المعالجة المركزية المحددة.

تمتد إعلانات الشركاء لتشمل صناعة أشباه الموصلات:

شركاء تنفيذ السيليكون: LCHIP، أستيرا لابس، مارل، ميديا تيك
بائعو وحدات المعالجة المركزية: فوجيتسو، كوالكوم
مزودو EDA: Cadence، Synopsis

هذا النهج يضع NVIDIA في موضع استراتيجي للحصول على القيمة بغض النظر عن مزيج الأجهزة المحدد الذي يستخدمه العملاء، مما يعكس تصريح هوانج الصريح: "لا شيء يسعدني أكثر من شراء كل شيء من NVIDIA. أريدكم يا رفاق أن تعرفوا ذلك. ولكنني أشعر بسعادة غامرة عندما تشتري شيئًا من NVIDIA."

نشر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: خادم RTX Pro Enterprise وخادم Omniverse

يمثل خادم RTX Pro Enterprise وخادم Omniverse أهم عروض الحوسبة التي تركز على المؤسسات من NVIDIA، والمصممة خصيصًا لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في بيئات تكنولوجيا المعلومات التقليدية:

بنية متوافقة تماماً مع x86
دعم برامج Hypervisor التقليدية (VMware، Red Hat، Red Hat، Nanix)
تكامل Kubernetes لتنسيق عبء العمل المألوف
وحدات معالجة الرسومات Blackwell RTX Pro 6000s (8 لكل خادم)
رقاقة الشبكات CX8 التي توفر نطاقاً ترددياً يبلغ 800 جيجابت/ثانية
رفع الأداء بمقدار 1.7 ضعف مقارنةً ب Hopper H100
4 أضعاف الأداء على الطرز المحسّنة مثل Deepseek R1

يؤسس النظام غلاف أداء جديد لاستدلال الذكاء الاصطناعي، يقاس في إطار ثنائي المحور للإنتاجية (الرموز في الثانية) والاستجابة (الرموز في الثانية لكل مستخدم) - وهي مقاييس مهمة لما يصفه هوانغ بعصر "توسيع نطاق وقت الاستدلال" أو "الذكاء الاصطناعي المفكر".

منصة بيانات الذكاء الاصطناعي: إعادة تصور التخزين للبيانات غير المهيكلة

تُقدِّم منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من NVIDIA نهجًا مختلفًا جذريًا للتخزين المؤسسي:

"يستعلم البشر عن قواعد البيانات المنظمة مثل SQL... لكن الذكاء الاصطناعي يريد الاستعلام عن البيانات غير المنظمة. إنهم يريدون دلالات. إنهم يريدون المعنى. ولذا علينا إنشاء نوع جديد من منصات التخزين."

تشمل المكونات الرئيسية ما يلي:

NVIDIA AIQ (أو IQ): طبقة استعلام دلالي
عُقد تخزين مسرعة بوحدة معالجة الرسومات لتحل محل البنى التقليدية التي تركز على وحدة المعالجة المركزية
نماذج الذكاء الاصطناعي بعد التدريب مع مصدر بيانات التدريب الشفاف
استعلام أسرع 15 مرة مع تحسين النتائج بنسبة 50% مقارنة بالحلول الحالية

ومن بين شركاء صناعة التخزين الذين يطبقون هذه البنية شركة Dell وHetachi وIBM وNetApp وVast، مما يؤدي إلى إنشاء نظام شامل لإدارة بيانات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

عمليات الذكاء الاصطناعي والروبوتات: أطر عمل البرمجيات للمؤسسة الذكية

قدمت الكلمة الرئيسية إطارين أساسيين هامين للبرمجيات:

عمليات الذكاء الاصطناعي (AIOps): مكدس شامل لإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي في سياقات المؤسسات، بما في ذلك تنظيم البيانات، وضبط النماذج، والتقييم، والحراسة، والأمان. يشمل الشركاء كراودسترايك (Crowdstrike)، وData IQ، وData Robots، وElastic، وNewonix، وRed Hat، وTrend Micro.
منصة إسحاق غروت N1.5: منظومة تطوير روبوتات مفتوحة المصدر تتضمن
- محرك نيوتن الفيزيائي (تم تطويره بالتعاون مع جوجل ديب مايند وديزني للأبحاث)
- معالج الروبوتات Jetson Thor
- نظام تشغيل NVIDIA Isaac
- مخطط أحلام غروت دريمز لتوليد بيانات المسارات الاصطناعية

تعالج مبادرة الروبوتات تحدياً حاسماً: "لكي تتحقق الروبوتات، فأنت بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي. ولكن لتعليم الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي." ويستفيد نمط التحسين التكراري هذا من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوسيع نطاق بيانات العروض البشرية المحدودة إلى مجموعات تدريب شاملة على الروبوتات.

موقع تايوان الاستراتيجي في ثورة تصنيع الذكاء الاصطناعي

سلط جزء كبير من الكلمة الرئيسية الضوء على الدور المحوري لتايوان في إنتاج تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقها:

تقوم شركات التصنيع التايوانية (TSMC، وفوكسكون، وويسترون، وويسترون، وبيجاترون، ودلتا للإلكترونيات، وكوانتا، وويوين، وجيجا بايت) بنشر NVIDIA Omniverse لتطبيقات التوأم الرقمي.
تستخدم شركة TSMC أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على CUDA لتحسين تخطيطات المصنع وأنظمة الأنابيب
ويستخدم شركاء التصنيع التوائم الرقمية للتخطيط الافتراضي والصيانة التنبؤية وكـ "صالات رياضية للروبوتات" لتدريب الأنظمة الروبوتية.
تعمل شركة فوكسكون، وشركة TSMC، والحكومة التايوانية، وشركة NVIDIA على بناء أول كمبيوتر عملاق للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في تايوان.

كما عزز هوانج التزام إنفيديا تجاه المنطقة من خلال الإعلان عن خطط "NVIDIA Constellation"، وهي منشأة مقر جديد في تايبيه.

التحليل الفني: ماذا يعني ذلك بالنسبة لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

تمثل هذه الإعلانات مجتمعةً إعادة تصور شامل للحوسبة المؤسسية مع العديد من الآثار الاستراتيجية:

متطلبات النطاق الحسابي: ستؤدي متطلبات الأداء في وقت الاستدلال لأنظمة "الذكاء الاصطناعي الاستدلالي" والأنظمة الوكيلة إلى متطلبات حوسبة أعلى بكثير من عمليات النشر الأولية للنماذج اللغوية الكبيرة، مما يستلزم تخطيطاً معمارياً لقدرات التوسع والتوسع الهائلة.
تجزئة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: يتيح نظام MVLink Fusion البيئي مرونة غير مسبوقة في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي غير متجانسة، مما قد يسرّع من اعتماد مسرعات الذكاء الاصطناعي المتخصصة مع الحفاظ على مكانة NVIDIA في النظام البيئي من خلال تقنية الربط البيني.
التحول من مراكز البيانات إلى مصانع الذكاء الاصطناعي: نحن بحاجة إلى إعادة التفكير بالكامل في كيفية قياس قيمة استثماراتنا في البنية التحتية. لقد ولّت الأيام التي كانت فيها سعة الحوسبة أو التخزين الخام تروي القصة بأكملها. أما الآن فالأمر كله يتعلق بالإنتاج الرمزي - كم عدد وحدات إنتاج الذكاء الاصطناعي التي يمكن لأنظمتك توليدها في الثانية الواحدة، لكل واط أو دولار؟ لم يكن جنسن يمزح عندما قال إن الشركات ستبلغ قريباً عن إنتاجها الرمزي، مثل مقاييس التصنيع. سيؤدي التحول إلى مصانع الذكاء الاصطناعي إلى إعادة كتابة اقتصاديات كيفية نشر وتبرير الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل أساسي.
تكامل التوأم الرقمي: إن حقيقة أن كل الشركات المصنعة الكبرى في تايوان تقوم ببناء توائم رقمية من Omniverse تخبرنا بكل ما نحتاج إلى معرفته - لم يعد الأمر مجرد عرض تكنولوجي رائع بعد الآن. فقد أصبح التوأم الرقمي بنية تحتية أساسية للشركات الجادة في التحسين. الأمر المدهش بشكل خاص هو كيف أن هذا يخلق حلقة من التغذية الراجعة: تقوم الشركات ببناء توائم رقمية لتحسين العمليات المادية، ثم تستخدم تلك البيئات نفسها لتدريب الذكاء الاصطناعي والروبوتات، مما يزيد من تحسين العالم المادي. إنها دورة تحسين مستمرة تستمر في التسارع.
تخطيط القوى العاملة الروبوتية: يقترح التقارب بين الذكاء الاصطناعي العميل والروبوتات المادية أنه يجب على المؤسسات تطوير استراتيجيات أتمتة رقمية ومادية متكاملة، مع ما يترتب على ذلك من آثار كبيرة على تخطيط القوى العاملة وتصميم المرافق.
البنية التحتية المعرفة بالبرمجيات: على الرغم من إعلانات الأجهزة، فإن تركيز NVIDIA المستمر على المكتبات وأطر عمل البرمجيات يعزز أن الميزة التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي ستأتي من تحسين البرمجيات بقدر ما تأتي من قدرات الأجهزة الأولية.

اجتياز مرحلة انتقال مصنع الذكاء الاصطناعي

يتطلب تحويل مراكز البيانات التقليدية إلى مصانع للذكاء الاصطناعي خبرة متخصصة تربط بين نشر الأجهزة وتحسين البرمجيات والتصميم المعماري. في Introl، قمنا بتنفيذ هذه الحلول المتقدمة حلول البنية التحتية المتقدمة لوحدة معالجة الرسومات للمؤسسات التي تقفز إلى حوسبة الذكاء الاصطناعي أولاً. تساعد خبرة فريقنا العميقة مع منظومة NVIDIA - بدءًا من عمليات نشر MVLink المعقدة إلى تطبيقات التوأم الرقمي Omniverse - المؤسسات على اجتياز هذه النقلة النوعية دون منحنى التعلم الحاد المرتبط عادةً بالبنية التحتية المتطورة. سواء أكنت تعمل على توسيع نطاق قدرات الذكاء الاصطناعي المنطقي أو بناء أول مصنع للذكاء الاصطناعي، فإن الشراكة مع المتخصصين يمكن أن تسرّع بشكل كبير من وقتك لتحقيق القيمة في هذا المشهد سريع التطور. هل أنت مستعد لإنجاز ** الأمر؟ قم بإعداد مكالمة اليوم.

الخاتمة: لقد وصل العصر الثالث للحوسبة

لم يكن معرض Computex مجرد عرض NVIDIA لرقائق أسرع. ما عرضه جنسن تجاوز إعلانات "أفضل بنسبة 20% من العام الماضي" المعتادة التي اعتدنا عليها. إنه يعيد صياغة ماهية أجهزة الكمبيوتر بشكل أساسي. لقد أمضينا عقودًا من الزمن في بناء آلات تقوم بمعالجة الأرقام ونقل البيانات. والآن، تقوم NVIDIA ببناء أنظمة تصنع الذكاء كمخرجات أساسية لها. الأمر يشبه مقارنة خزانة الملفات بالدماغ. من المؤكد أن كلاهما يخزن المعلومات، لكن أحدهما يجلس هناك بينما يخلق الآخر أفكارًا جديدة. قد يبدو هذا التحول وكأنه دلالات إلى أن تدرك أنه يغير كل شيء عن كيفية بناء أنظمة الحوسبة ونشرها وقياسها.

"لقد قمنا بذلك عدة مرات، من الكمبيوتر الشخصي إلى الإنترنت إلى السحابة إلى السحابة إلى السحابة المتنقلة. لقد فعلنا ذلك عدة مرات. ولكن هذه المرة، نحن لا نبتكر الجيل التالي من تكنولوجيا المعلومات فحسب، بل نبتكر صناعة جديدة بالكامل."

يمثل هذا التحول ثالث نقلة نوعية رئيسية في الحوسبة، بعد ثورة الحوسبة الشخصية وعصر الإنترنت/السحابة. من المرجح أن تُنشئ المؤسسات التي تدمج قدرات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هذه مزايا تنافسية لا يمكن التغلب عليها في مختلف الصناعات.

مصانع الذكاء الحاسوبي قيد الإنشاء اليوم. لم يعد السؤال المطروح هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحدث تحولاً في الأعمال التجارية - بل ما إذا كانت مؤسستك تبني البنية التحتية اللازمة للحفاظ على قدرتها التنافسية في عالم يصبح فيه الذكاء الحاسوبي أساسيًا لعمليات الأعمال التجارية مثل الكهرباء.

المراجع والمصادر الإضافية

نظرة عامة على بنية Blackwell الرسمية لـ NVIDIA: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-architecture/
وثائق NVIDIA MVLink الفنية: https://developer.nvidia.com/mvlink
منصة NVIDIA Omniverse: https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/
منصة إيزاك للروبوتات https://developer.nvidia.com/isaac-ros
مؤسسة NVIDIA AI Enterprise: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/products/ai-enterprise/
المواد الصحفية الرسمية لمعرض NVIDIA Computex 2025: https://nvidianews.nvidia.com/news/computex-2025
نظرة عامة على مكتبات NVIDIA CUDA-X: https://developer.nvidia.com/gpu-accelerated-libraries
أنظمة NVIDIA DGX: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-systems/

ثورة كمبيوتكس 2025 من إنفيديا: تحويل مراكز البيانات إلى مصانع للذكاء الاصطناعي