الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا الأمريكية، جنسن هوانغ، يوضح خمس نقاط رئيسية للمرحلة الجديدة من الذكاء الاصطناعي في مؤتمر GTC تايبيه 2026

أخبار ar.wedoany.com، أوضح جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، في كلمته الرئيسية بمؤتمر GTC تايبيه 2026، التصور الاستراتيجي للمرحلة الجديدة من تطور الذكاء الاصطناعي. وتشمل أفكاره الأساسية خمسة جوانب: دخول الذكاء الاصطناعي العملي مرحلة الإنتاج الاقتصادي، وتحول الرموز (tokens) إلى وحدة ربح جديدة، وإعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي العامل (Agentic AI) لأنماط التطبيقات، وتحول إنفيديا إلى شركة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، وإطلاق منصة Vera Rubin الحاسوبية المصممة خصيصًا لحوسبة العوامل الذكية.

طرح هوانغ أولاً فكرة أن "الذكاء الاصطناعي العملي" قد أصبح واقعًا وبدأ في إحداث تأثير اقتصادي. ودعم ذلك ببيانات من GitHub، حيث أشار إلى أنه على الرغم من عدم زيادة عدد المطورين المحترفين، إلا أن حجم عمليات إرسال الأكواد تضاعف تقريبًا ثلاث مرات بين عام 2023 وأوائل عام 2026. ويرى هوانغ أن حوالي 30 إلى 40 مليون مطور برمجيات تمكنوا، بمساعدة المساعدين الذكيين، من زيادة إنتاجيتهم بشكل كبير. ونفى هوانغ أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف، معتبرًا أن تحسين الإنتاجية سيدفع الشركات إلى توظيف عدد أكبر من المطورين وليس أقل، وأن الذكاء الاصطناعي هو مضاعف للكفاءات التقنية وليس أداة لتسريح العمالة.

أشار هوانغ إلى أن الوحدة الاقتصادية الأساسية للذكاء الاصطناعي قد تغيرت، حيث أصبحت الرموز (tokens) الآن وحدة الربح للإيرادات. ويرى أنه بمجرد أن تصبح الرموز الناتجة عن النماذج قابلة للتحويل النقدي المباشر، فإن منطق الصناعة يتغير: كل رمز يتم توليده بفعالية يمثل إيرادًا إضافيًا، وكل واط من الطاقة يُهدر هو ربح يتم التخلي عنه. وأوضح بشكل قاطع أن تصميم مراكز البيانات أصبح بمثابة هندسة مالية، وأن اختيار البنى التي تزيد من عدد الرموز لكل واط وتقلل من زمن الاستجابة للرمز الأول أمر بالغ الأهمية للحفاظ على الميزة الاقتصادية للوحدة.

على مستوى التطبيقات، عرّف هوانغ مفهوم "الذكاء الاصطناعي العامل" (Agentic AI). ويرى أنه، على عكس التطبيقات التقليدية، يتكون العامل الذكي من نموذج لغوي كبير واحد أو عدة نماذج، تقع ضمن "حزام أدوات" ينسقها لإنجاز العمل الإنتاجي. يمثل هذا النمط بنية حوسبة موزعة، حيث تستدعي المراحل المختلفة لدورة العامل الذكي أجزاء مختلفة من مركز البيانات، بما في ذلك وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، ووحدات المعالجة المركزية (CPU)، ووحدات معالجة البيانات (DPU)، وأجهزة الربط البيني. بالنسبة للشركات، يعني هذا ضرورة إعادة تصميم الأنظمة وسير العمل حول العوامل الذكية القادرة على التحكم في العمليات التجارية من البداية إلى النهاية.

وصف هوانغ "مصانع الذكاء الاصطناعي" بأنها أكبر مشاريع البنية التحتية في تاريخ البشرية، حيث تتجه قدرة الموقع الواحد نحو 1 جيجاواط، وتبلغ التكاليف الرأسمالية ما بين 50 و60 مليار دولار لكل جيجاواط، ومن المتوقع أن تصل قريبًا إلى 80 و100 مليار دولار. ولمعالجة مشاكل بناء وتشغيل هذه المرافق، تقوم إنفيديا بالترويج لمخطط DSX الشامل، الذي يغطي المحاكاة والتشغيل وتحسين استهلاك الطاقة. وأشار هوانغ إلى أن إنفيديا قد تحولت من شركة معالجات رسومية إلى شركة أنظمة، وهي الآن تتحول مرة أخرى إلى شركة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، لمساعدة العملاء في بناء مصانع الذكاء الاصطناعي بأكملها.

أطلق هوانغ منصتي Vera Rubin وVera CPU. Vera Rubin هو نظام متعدد الرفوف يدمج الجيل التالي من وحدات معالجة الرسوميات، ووحدة المعالجة المركزية Vera، ووحدة معالجة البيانات BlueField، ووحدة معالجة اللغة Grok LPU، وNVLink 72، وSpectrum-X، مع تصميم رفوف خالٍ من الكابلات لزيادة الإنتاجية وسرعة التجميع. تم وضع Vera CPU كـ "وحدة المعالجة المركزية للعوامل الذكية"، بتصميم أحادي القالب مكون من 88 نواة، مع التركيز على أداء الخيط الواحد، وعرض النطاق الترددي لكل نواة، وعرض النطاق الترددي الإجمالي، وكفاءة الطاقة. لخص هوانغ التقسيم الجديد للعمل: "وحدة المعالجة المركزية الآن هي قائد الأوركسترا، ووحدة معالجة الرسوميات هي الأوركسترا."

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com