أخبار ar.wedoany.com، في الأول من يونيو، أعلنت شركة DriveNets الإسرائيلية المتخصصة في حلول الشبكات واسعة النطاق عن إتمام جولة تمويل من الفئة D بقيمة 410 ملايين دولار، ليصل إجمالي تمويلها التراكمي إلى مليار دولار. قادت هذه الجولة كل من Bessemer Venture Partners وAtreides Management، وانضمت إليها AMD وRed Dot Capital كمستثمرين جدد، بينما واصلت Pitango وD1 Capital Partners وغيرها من المستثمرين الحاليين المشاركة. سيتم استخدام الأموال لتوسيع قدرات بنية Ethernet Fabric المخصصة لنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
الخلفية المباشرة لهذا التمويل هي أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتحول من الأنظمة المغلقة أحادية البائع إلى مجموعات حوسبة غير متجانسة ومتعددة البائعين وأكثر انفتاحاً. صرحت DriveNets أن لديها أعمالاً مؤكدة تتجاوز قيمتها مليار دولار، وأنها تحافظ على تدفق نقدي إيجابي منذ عام 2025. ستستخدم الأموال الجديدة بشكل أساسي لتوسيع المخزون، ودعم خط أنابيب مشاريع AI Fabric المتنامي، وتوسيع حلول البنية التحتية غير المتجانسة للذكاء الاصطناعي. تعتمد بنية AI Fabric القائمة على Ethernet على أساس Network Cloud الأصلي لشركة DriveNets، وتستهدف مختبرات النماذج الأساسية، وموفري الخدمات السحابية فائقي الاتساع، وموفري NeoCloud، ومجموعات مراكز البيانات للمؤسسات الكبيرة. وتهدف إلى تحسين استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ضمن إطار Ethernet القياسي، وتقليل دورة تشغيل المجموعات، وخفض تكلفة تشغيل كل حمل عمل للذكاء الاصطناعي. مع استمرار توسع نطاق تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي، أصبحت اختناقات الشبكة عاملاً مهماً يؤثر على كفاءة مجموعات GPU، خاصة في بيئات المجموعات التي تتكون من مسرعات مختلفة، وخوادم من شركات مصنعة مختلفة، وموارد تخزين متنوعة. حيث تؤثر قدرة جدولة الشبكة بشكل مباشر على عدد الرموز (Tokens) المولدة في الثانية، وتكلفة الرمز الواحد، وكفاءة استخدام الطاقة الإجمالية.
كما أدخلت DriveNets في هذه الجولة شركة AMD كمستثمر جديد، مما يشير إلى أن سلسلة توريد قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي تشكل علاقات تعاون جديدة حول البنية التحتية المفتوحة. ذكرت الشركة أنها تتعاون حالياً مع موردي الذكاء الاصطناعي مثل AMD وBroadcom لتعزيز التكامل بين الشبكات والحوسبة، وفي الوقت نفسه تعمل مع شركاء الأنظمة مثل Dell وSupermicro لدفع التبني في السوق.
من الناحية التقنية، يعتمد حل AI Fabric من DriveNets على Ethernet القياسي، ويدعم بنى التوسع الأفقي والرأسي وعبر المجموعات، ويغطي الشبكات الأمامية لمجموعات الذكاء الاصطناعي واتصالات التخزين. بالنسبة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الكبيرة، لم يعد مجرد زيادة عدد وحدات GPU كافياً لحل جميع مشكلات الأداء. فوجود وحدات GPU خاملة، وازدحام الشبكة، وتقلبات الموثوقية، وطول دورة النشر في المجموعة، كلها عوامل تتحول إلى نفقات رأسمالية وتشغيلية عالية. تحاول DriveNets، من خلال تحسين الشبكة على مستوى الحزمة الكاملة (Full-Stack)، تمكين مسرعات الذكاء الاصطناعي المختلفة من العمل بشكل متكامل داخل نفس المجموعة وفقاً لمراحل التدريب أو الاستدلال أو المهام المحددة، وبالتالي تحسين معدل استخدام المجموعة الإجمالي. كما تعتبر الشركة بنية الذكاء الاصطناعي غير المتجانسة اتجاهاً مهماً للبنية التحتية المستقبلية للذكاء الاصطناعي، أي استخدام مسرعات ذكاء اصطناعي من موردين مختلفين ومناسبة لمراحل مهام مختلفة داخل نفس المجموعة، وتحسين الأداء واستهلاك الطاقة من خلال التنسيق بين الشبكة والحوسبة والبرمجيات.
كانت DriveNets تستهدف في السابق بشكل أساسي مشغلي الاتصالات الكبار بحلول الشبكات السحابية، وقد خدمت شبكاتها الإنتاجية مشغلين من الدرجة الأولى مثل AT&T وComcast. تعمل جولة التمويل من الفئة D هذه على دفع محور أعمال الشركة بشكل أكبر نحو سوق شبكات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يعكس أيضاً أن استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتوسع من الرقائق والخوادم وغرف مراكز البيانات لتشمل طبقة الشبكة التي تدعم كفاءة المجموعات واسعة النطاق. مع تسارع الشركات وموفري الخدمات السحابية في بناء مجموعات ذكاء اصطناعي متعددة البائعين، أصبحت بنية Ethernet Fabric المفتوحة، وتحسين استخدام GPU، وجدولة القدرة الحاسوبية غير المتجانسة، عوامل رئيسية في المنافسة على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
بالنسبة لسلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي، فإن أهمية حصول DriveNets على تمويل بقيمة 410 ملايين دولار لا تقتصر على استمرار تدفق رأس المال إلى شركات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بل تكمن في أن بنية الشبكة أصبحت متغيراً أساسياً في اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. إن ضغوط التكلفة لأنظمة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق تجبر مشغلي مراكز البيانات على إعادة تقييم تصميم الشبكة الأساسي. فمن يستطيع إنشاء اتصال مستقر وفعال بين الأجهزة المفتوحة، والمسرعات متعددة البائعين، ومجموعات GPU عالية الكثافة، سيكون في وضع أفضل لاحتلال موقع رئيسي في المرحلة التالية من بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
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
