حريق شركات النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي يمتد الآن إلى الرقائق.
قبل بضعة أيام، أعلنت OpenAI بشكل بارز عن أول شريحة استنتاج مطورة ذاتيًا "تشيلي مكسيكي" والتي تفوقت على NVIDIA، وفي الجانب الآخر، ظهرت شريحة Anthropic "الطموح" أيضًا...
وفقًا لتقرير حصري من رويترز، ناقشت Anthropic سابقًا شراء شركة رقاقات الذكاء الاصطناعي الناشئة MatX بسعر يقارب 7 مليارات دولار، بهدف تسريع تطوير الرقائق الداخلية.
بمجرد رؤية هذا الخبر، تعليق المستخدمون قائلين: "من قبل كان هناك OpenAI، والآن Anthropic، أصبحت النماذج الكبيرة الآن تدخل مجال الرقائق."
لكن للأسف، لم تستمر هذه الصفقة في التقدم. وفقًا لمصادر مطلعة، انتقلت المناقشات الحالية بين الطرفين من الاستحواذ إلى التعاون المحتمل.
لم تكشف رويترز عن السبب المحدد وراء إنهاء مفاوضات الاستحواذ، لكن يجدر الانتباه إلى جدية Anthropic تجاه هذه الصفقة: فقد بدأت هذه الشركة المطورة للنماذج في التعمق من طبقة النموذج حتى طبقة الرقاقة، بحثًا عن قوة حوسبة أسرع وأقل تكلفة لـ Claude.
لكن ما هي هذه الشركة التي دفعت Anthropic مبالغ كبيرة لشرائها؟
تشير البيانات إلى أن MatX تأسست في عام 2023، ويأتي المؤسسان المشتركان راينر بوب و مايك غونتر من جوجل. فقد شارك راينر بوب في تطوير برمجيات TPU الخاصة بجوجل والبنية التحتية للنماذج الكبيرة، بينما عمل مايك غونتر لفترة طويلة على تصميم أجهزة TPU.
وفي فبراير من هذا العام، أكملت MatX جولة تمويل من الفئة B بقيمة 500 مليون دولار، شملت مستثمرين مثل Jane Street وSituational Awareness.
تجدر الإشارة إلى أن MatX تركز على تصميم شرائح لنموذج اللغة الكبير، وتخدم بشكل رئيسي مرحلة "التدريب".
وقد يكون هذا هو السبب الرئيسي الذي دفع Anthropic إلى التواصل معها، وفقًا لما أورده رويترز مستشهدًا بمصادر مطلعة، حيث تشير المفاوضات مع MatX إلى أن Anthropic قد تعتزم تطوير "رقائق تدريب" خاصة بها، ومن المحتمل أن تطلق في المستقبل رقائق مخصصة للاستنتاج أيضًا.
هذه النقطة تشكل مقارنة مثيرة مقارنة بالمسار الذي أعلنت عنه OpenAI مؤخرًا: حيث تركز شريحة OpenAI الأولى المطورة داخليًا "Jalapeño" حاليًا على الاستدلال: أي كيفية تشغيل النموذج فعليًا بعد اكتمال تدريبه، باستخدام تأخير أقل، وthroughput أعلى، وكفاءة طاقية أفضل. أما الاهتمام الذي كشفت عنه Anthropic، فهو يمتد أيضًا إلى جانب التدريب.
في الواقع، ليس من المستغرب أن تبدأ Anthropic في تبني استراتيجية "رقائق التدريب".
حاليًا، مع تزايد حجم النماذج، أصبح تدريب النماذج أكثر قربًا من مشروع ضخم. خلف كل تكرار للنموذج، من التدريب المسبق إلى التدريب اللاحق وحتى التعلم المعزز، يتطلب الأمر تفعيل مجموعات ضخمة من المعالجات. حتى تحسين كفاءة التدريب بنسبة بضعة بالمئة فقط، عندما يُطبّق على مقياس عشرات الآلاف أو مئات الآلاف من وحدات التسريع، يمكن أن يؤدي في النهاية إلى فروق كبيرة في التكلفة.
إذا تم تصميم الشرائح وهياكل النماذج وأنظمة التدريب بالتعاون من البداية، فقد يزداد هذا الميزة أكثر.
وهذا هو السبب في أن جوجل بدأت في بناء TPU منذ سنوات، ولدي أمازون Trainium، وOpenAI تتابع الآن بإطلاق Jalapeño..._chip، والتي تصبح تدريجيًا جزءًا من قدرات النموذج.
MatX ليست الشركة الوحيدة التي تواصلت معها Anthropic في مجال الرقائق
في الواقع، لم تتعامل Anthropic فقط مع شركة الرقائق MatX، بل إنها تُخطّط بجدية لتصميم الرقائق.
وفقًا لرويترز، أجرت Anthropic في الأسابيع الأخيرة اجتماعات مع عدة شركات ناشئة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي، لكنها لم تقرر بعد أي شركة ستستحوذ عليها، ولا حددت بالكامل مسار التكنولوجيا الذي ستتبعه في تطوير رقائقها الخاصة. أحد الأهداف الرئيسية لهذه الاتصالات هو تمكين مهندسي وإدارة Anthropic من فهم منهجي للهياكل المختلفة لرقائق الذكاء الاصطناعي المتاحة في السوق حاليًا.
Meanwhile, Anthropic is also aggressively hiring talent in the chip industry.
قبل بضعة أيام فقط، أفادت بلومبرغ أن أنثروبيك تُشكل فريقًا داخليًا للشرائح ووظّفت أمير سالك، المسؤول السابق عن وحدات معالجة التعلم العميق في جوجل، للانضمام إلى قسم الحوسبة لدفع خطة الشرائح الذاتية.
أمير سالك هو خبير مخضرم في صناعة الرقائق. انضم إلى جوجل في عام 2013، وشارك في تأسيس قيادتها لنشاط الرقائق المخصصة، وقاد مشروع TPU على المدى الطويل حتى مغادرته في عام 2022. خلال هذه الفترة، قاد تطوير وتسليم الإصدارات السبعة الأولى من منتجات TPU الخاصة بجوجل، وشارك في بناء قدرة جوجل على تطوير الرقائق المخصصة لمركز البيانات.
قبل انضمامه إلى Google، عمل ساليك في Nvidia لمدة ثماني سنوات تقريبًا كمدير هندسي أول، وأسس وقاد قسم تصميم أنظمة الرقاقة (SoC) في Nvidia، حيث اكتسب خبرة طويلة في مجالات الرقائق مثل GPU ومعالجات الهاتف المحمول.
بعد مغادرته جوجل في عام 2022، انتقل ساليك إلى مجال الاستثمار، وانضم إلى شركة رأس المال الخاص سيبروس كابيتال مانجمنت كمدير تنفيذي أول، وفي نفس الوقت أصبح شريكاً في منصة الاستثمارات التكنولوجية المتقدمة التابعة لها، تركر فنتشرز، مع التركيز على مجالات مثل أشباه الموصلات والذكاء الاصطناعي والحسبة الحافة.
يعود الآن إلى خطوط البحث والتطوير في الرقائق للانضمام إلى فريق الحوسبة في Anthropic. ووفقًا للتقارير، سيُقدّم تقاريره إلى رئيس الحوسبة في الشركة، جيمس برادبري.
وفي وقت سابق من هذا العام، في يونيو، استأجرت Anthropic مهندس الرقائق السابق في OpenAI، كلايف تشان، الذي شارك في مشروع رقاقة OpenAI الداخلية.
إذا ربطنا هذه العمليات معًا ونظرنا إليها بشكل شامل، فستصبح خريطة رقائق Anthropic واضحة جدًا: جذب كفاءات الرقائق، وإنشاء فريق داخلي، والبحث عن هياكل مختلفة، والتواصل مع شركات ناشئة في مجال الرقائق، وحتى التفكير المباشر في عمليات استحواذ بقيمة مليارات الدولارات...
بالطبع، لا تخطط Anthropic للتحول الكامل إلى الرقائق المطورة داخليًا، وفقًا لما أفادت به رويترز، فهي لا تزال تخطط للحفاظ على نهج متعدد الرقائق والاستمرار في التعاون مع موردي الرقائق والسحابة مثل Nvidia وGoogle.
بما أن تصميم الرقائق هو في حد ذاته مشروع كبير مكلف ومستهلك للوقت، فحتى مع توفر الأموال، فإنه ليس بالأمر السهل. فمعرفة أن رقاقة متقدمة قابلة للاستخدام حقًا قد تستغرق من التصميم إلى التنفيذ سنة أو أكثر، بينما قد تصل تكلفة تصميم جيل واحد من الرقائق إلى مئات الملايين من الدولارات.
لذلك، فإن شركات الاستحواذ مثل MatX تكون جذابة جدًا لشركة Anthropic، حيث يمكنها من خلال الاستحواذ المباشر على شركة ناشئة متخصصة في تصميم رقائق الذكاء الاصطناعي اكتساب خبرة داخلية في تصميم الرقائق، وقد يؤدي ذلك أيضًا إلى خفض التكاليف على المدى الطويل.
ماذا عنك؟ كيف ترى هذا الإجراء من Anthropic؟
رابط المرجع:
https://www.reuters.com/business/finance/anthropic-planned-then-abandoned-7-billion-purchase-matx-sources-say-2026-08-27/
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-21/anthropic-taps-google-chip-veteran-as-part-of-push-into-hardware
هذا المقال من حساب ويشات الرسمي "ماشين سينس" (ID: almosthuman2014)، الكاتب: مهتم بالذكاء الاصطناعي