تستعد AMD لمؤتمرها السنوي Advancing AI 2026 المقرر عقده في 22-23 يوليو في سان فرانسيسكو، حيث تخطط لعرض منصات GPU Instinct الأحدث الخاصة بها المصممة للمنافسة على الاحتكار الذي تتمتع به Nvidia في سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي. تمتلك Nvidia حاليًا ما بين 80% و95% من سوق وحدات معالجة الرسومات للذكاء الاصطناعي.
ما الذي تقدمه AMD إلى المعركة
العنصر المحوري في جهود AMD هو سلسلة MI350، التي تشمل وحدات معالجة الرسوميات MI350X وMI355X. تم الكشف عنها لأول مرة في يونيو 2025، والمواصفات تستحق الانتباه.
تحتوي وحدتا MI350X وMI355X على 288 جيجابايت من ذاكرة HBM3e. للإحاطة، توفر بنية Nvidia Blackwell 180 جيجابايت. هذا فرق كبير في سعة الذاكرة الخام، وهو أمر مهم جدًا لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة حيث تستمر أعداد المعلمات في الارتفاع.
تُدّعي AMD أن سلسلة MI350 توفر أداءً يصل إلى 4 أضعاف على أحمال Llama 3.1 405B مقارنة بـ MI300X من الجيل السابق.
كما قامت الشركة بترتيب شراكات مع أطراف بارزة. وقد انضم Microsoft Azure وOracle بالفعل كشركاء استراتيجيين. وذكرت التقارير أن OpenAI أعربت عن اهتمامها باستثمار حصة في AMD.
بالنظر إلى المستقبل، من المتوقع أن تولد سلسلة AMD MI400 إيرادات تقارب 7.2 مليار دولار خلال أول سنة كاملة توفر فيها، بسعر متوسط بيع يبلغ حوالي 31,000 دولار للوحدة.
لماذا يجب على مستثمري العملات المشفرة أن يهتموا
لقد بنت شبكات الحوسبة اللامركزية مثل Render و Akash و io.net كامل قيمة مقترحها على تجميع موارد GPU وتأجيرها لمهام الاستنتاج والتدريب الخاصة بالذكاء الاصطناعي. تعتمد اقتصاديات هذه الشبكات بشكل كبير على نوع GPUs المتاحة، وطريقة تسعيرها، وما إذا كان العرض قادرًا على مواكبة الطلب.
عندما تقدم AMD بدائل تنافسية لعتاد Nvidia، فإنها تزيد من إجمالي العرض القابل للوصول إلى وحدات معالجة الرسومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. مزيد من العرض يعني مزيدًا من العقد المحتملة لشبكات الحوسبة اللامركزية. كما يعني ذلك أن مشغلي وحدات معالجة الرسومات على هذه الشبكات قد يتمكنون من الحصول على العتاد بأسعار أفضل، مما يحسن هوامشهم ويجعل المشاركة أكثر جاذبية.
هيمنة Nvidia أنشأت ما يعادل نقطة اعتماد واحدة لجزء كبير من بنية الذكاء الاصطناعي. لقد جعلت CUDA، نظام Nvidia البرمجي الخاص، المطورين عالقين وجعلت تكاليف التحول مرتفعة بشكل مؤلم. كان تجميع البرمجيات ROCm الخاص بـ AMD متخلفًا تاريخيًا، لكن كل جيل قد قلص هذه الفجوة.
المنافسة والأشياء التي يجب مراقبتها
ميزة AMD في الذاكرة على سلسلة MI350 ملحوظة. تصبح النماذج اللغوية الكبيرة محدودة بشكل متزايد بالذاكرة بدلاً من القوة الحسابية الخام، خاصةً لأحمال الاستنتاج حيث تحتاج إلى حفظ أوزان النموذج الضخمة في الذاكرة في نفس الوقت. وجود 288 جيجابايت مقابل 180 جيجابايت لكل وحدة معالجة رسومية هو النوع من الميزة العملية الذي يمكن أن يؤثر على قرارات الشراء في مراكز البيانات الضخمة.
التزام مايكروسوفت وأوراكل بعتاد الذكاء الاصطناعي من AMD يعني أن هذه الرقائق ستكون متاحة كحالات سحابية، مما يقلل من الحواجز أمام أي شخص، بما في ذلك بروتوكولات الحوسبة اللامركزية، للوصول إلى أحدث شرائح AMD دون شرائها مباشرة.
للمستثمرين المُولَدين للعملات المشفرة الذين يتبعون تقاطع الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، هناك عدة إشارات من قمة Advancing AI تستحق المراقبة. أولاً، أي إعلانات حول تحسينات في نظام البيئة البرمجية لـ ROCm يمكن أن تُسرّع التبني عبر شبكات الحوسبة اللامركزية. ثانيًا، تفاصيل التسعير لسلسلة MI350 ستُظهر ما إذا كانت AMD تستهدف الحجم أو الهوامش. ثالثًا، أي ذكر للشراكات مع مشاريع عملات مشفرة مركزة على الذكاء الاصطناعي سيكون إشارة واضحة أن AMD تعترف بسوق الحوسبة اللامركزية كمحفّز طلب شرعي.
دخلت سلسلة MI350 مرحلة الطلب بهدف توفرها على نطاق أوسع في الربع الثالث من عام 2025. تشير التوقعات بالإيرادات بقيمة 7.2 مليار دولار لسلسلة MI400 إلى أن نماذج AMD الداخلية ترى تحقق طلب كبير من قطاع المؤسسات.