تُشير Lumai™ إلى أن استخدامها للضوء في الاستدلال الذكي الاصطناعي يمكنه تقليل استهلاك الطاقة في مراكز البيانات بنسبة 90% وزيادة سرعة المعالجة بمقدار 50 مرة.
أكسفورد، المملكة المتحدة، 3 نوفمبر 2026 /PRNewswire/ -- ستقوم وكالة التمويل البريطانية للبحث والتطوير المتقدم (ARIA) بتطبيق تقنية الاستدلال البصري ثلاثية الأبعاد من Lumai لأول مرة. Lumai هي شركة حوسبة بصرية تعمل على بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.
مع تزايد أهمية مشكلة استخدام الطاقة في مراكز البيانات على جدول الأعمال السياسي والصناعي، ستقوم ARIA بتوصيل خوادم Lumai Iris™ للاستدلال إلى مختبر Scaling Inference الخاص بها، كأول منصة استدلال بصرية في هذا المختبر. ويُدار المختبر من قبل المنظمة غير الربحية CommonAI CIC، التي تركز على تطوير الذكاء الاصطناعي التعاوني. وستمكّن هذه العملية الباحثين من تقييم قيمة الحوسبة البصرية في بيئات مراكز البيانات التجارية، وإمكاناتها في خفض استهلاك الطاقة في مراكز البيانات بنسبة 90%. كما يمكن أن تخفض خوادم Lumai Iris التكلفة الإجمالية للملكية إلى حوالي واحد من عشرة مقارنة ببنية GPU التقليدية.
تقنية Iris الخاصة بـ Lumai قادرة على تشغيل نماذج لغوية كبيرة من مستوى الإنتاج (LLMs) من خلال إجراء الحسابات الذكية داخل حزمة ضوئية في الفضاء الثلاثي الأبعاد، بدلاً من الاعتماد فقط على الترانزستورات في رقائق السيليكون. نظرًا لأن الأرقام تُشفّر كشدة ضوئية، وتُستخدم عناصر بصرية سلبية مثل العدسات لأداء العمليات الرياضية، فإن الحساب نفسه يستهلك طاقة شبه معدومة، ولا يرتفع استهلاك الطاقة تقريبًا مع تحسين الأداء.
"الطاقة، وليس الطلب، هي ما يحدّ من سرعة نشر الذكاء الاصطناعي حاليًا،" كما قال الدكتور شيانشين غو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Lumai، "إن تشغيل أنظمة متعددة العقد في مراكز بيانات تجارية هو المكان الذي تثبت فيه هياكل الحوسبة الجديدة ما إذا كانت جاهزة للتطبيق الفعلي. هذا التعاون مع مختبر ARIA Scaling Inference Lab يتحقق من خريطتنا الطريق على نظام حقيقي في بيئة تجارية."
ARIA هي جهة تمويل مستقلة مدعومة من الحكومة البريطانية، وتُدعم التكنولوجيا المتقدمة للذكاء الاصطناعي وغيرها من التقنيات التحويلية. تم إنشاء هذه الجهة بموجب قانون برلماني، وتمولها وزارة الأعمال والابتكار والعلوم والتجارة البريطانية، وتسعى لدعم العلماء والمهندسين في تطوير أفكار طموحة قد تؤدي إلى اختراقات علمية وتقنية كبيرة، خاصة تلك التي يمكن أن تستفيد منها المجتمعات الأوسع. وتهدف مختبرها Scaling Inference Lab إلى اختبار ضغط هياكل الحوسبة من الجيل التالي في بيئات تجارية حقيقية، باستخدام تزويد كهربائي قياسي، وتبريد، وتكامل رفوف.
قال ديفيد لويس، الرئيس العلمي والتقني لشركة ARIA: "فيما بين المنصات التي قمنا بتقييمها، فإن تقنية Lumai هي أحدث منصة حسابية ضوئية، ولديها القدرة على جعل استنتاجات الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، وتقليل الاعتماد على سلاسل التوريد العالمية المحدودة للعتاد. توفر مختبر توسعة الاستنتاج وسيلة لاختبار هذه القدرة بشكل مفتوح ومستقل على نطاق الرفوف."
المسار نحو استنتاج أكثر كفاءة
مع تسارع نمو الطلب على الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، سيصبح بناء كفاءة مراكز البيانات أمرًا بالغ الأهمية. يعمل الاستدلال التقليدي بالذكاء الاصطناعي على السيليكون بطريقة إلكترونية، وهو يستهلك طاقة كبيرة في السيناريوهات الواسعة النطاق. إذا اعتمدنا فقط على هذه المعززات التقليدية لتلبية احتياجات الحوسبة حتى لواحدة من مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة، فمن المتوقع أن تصل النفقات على البنية التحتية إلى 100 تريليون دولار خلال الخمس سنوات القادمة. علاوة على ذلك، ستفوق متطلبات الطاقة الإضافية 1,000 جيجاوات. إذا لم نغير الطريقة الفيزيائية لحساب الذكاء الاصطناعي، فستجعل هذه المتطلبات من الطاقة والتكلفة تحقيق هذا الهدف مستحيلاً.
الذكاء الاصطناعي السيادي يحتاج إلى حوسبة أكثر ذكاءً
بالنسبة للمملكة المتحدة، فإن هذا التحدي يتعلق أيضًا بالسيادة. ستتوقف قدرة المملكة المتحدة على تطوير بنية تحتية محلية للحوسبة الذكية الاصطناعية على كيفية الحصول على مزيد من قوة الحوسبة ضمن حدود الكهرباء وسعة الشبكة، وتطبيق التقنيات التي تطورها المملكة المتحدة في مراكز البيانات الحقيقية.
قال جافين فيريس، الرئيس التنفيذي لشركة CommonAI: "مع بناء المملكة المتحدة لقدراتها الحوسبية للذكاء الاصطناعي السيادية، يجب عليها إنجاز ذلك ضمن ظروف الطاقة الحالية. نحن بحاجة إلى إيجاد وتأكيد أساليب حوسبة ذكاء اصطناعي جديدة ومبتكرة. تم إنشاء مختبر توسعة الاستنتاج بالضبط لهذا الغرض — اختبار تقنيات حسابية بصرية مبتكرة مثل Lumai بالتوازي مع الأنظمة الحالية على أحمال عمل حقيقية."
معالجة أحمال العمل المكثفة في الحسابات المسبقة
يتم تقسيم استنتاج النموذج الكبير إلى مرحلتين: مرحلة prefill التي تحدّها الحوسبة، ومرحلة decode التي تحدّها عرض النطاق الترددي للذاكرة. على الرغم من أن الأجهزة المتخصصة للاستنتاج تركز بشكل متزايد على مرحلة decode، فإن طريقة Lumai مختلفة. فهي تستهدف مرحلة prefill، التي تكون كثيفة في الحوسبة والعمليات المصفوفية، قبل إنشاء أول رمز. يمكن لـ Lumai Iris تنفيذ ملايين العمليات المصفوفية خلال دورة بصرية واحدة.
خادم Iris ليس بديلاً عن رقائق السيليكون، بل هو فعّال بشكل خاص عند العمل جنبًا إلى جنب مع رقائق السيليكون في معالجة الترميز — حيث يزيد كفاءة الطاقة لكل استنتاج بنسبة 16 مرة على الأقل مقارنة باستخدام نظام سيليكون فقط، مما يساعد على التغلب على حدود استهلاك الطاقة والتكاليف التي تقيد حاليًا نشر الذكاء الاصطناعي.
يُبنى نشر ARIA هذا على Iris Nova، الذي تم إطلاقه في أبريل 2026. Iris Nova هو أول منتج من Lumai يمكن تقييمه، وأول مُسرّع ذكي بصري مصمم خصيصًا للاستدلال بحجم مراكز البيانات.
حول Lumai
لوماي هي شركة حسابات بصرية تستخدم قدرات الضوء الفريدة لتعزيز استنتاجات الذكاء الاصطناعي عالية الكفاءة الطاقية. إن بنية الحسابات البصرية ثلاثية الأبعاد الخاصة بها تُسرّع أحمال العمل الاستنتاجية المكثفة حسابيًا، وتتجاوز قيود استهلاك الطاقة في الحوسبة التقليدية، مما يساعد مراكز البيانات على زيادة قدرة الذكاء الاصطناعي ضمن ميزانيات الطاقة المحددة. إيريس نوفا هي أول خادم في هذه السلسلة، وهو متاح حاليًا للتقييم. تأسست لوماي في عام 2021 كشركة منفصلة من أبحاث الضوء الرائدة عالميًا في جامعة أكسفورد، وهدفها هو إطلاق الذكاء المستدام على نطاق عالمي. وقد حصل عمل لوماي على جائزة Falling Walls Award للإنجازات العلمية لعام 2025 وجائزة أفضل تقنية شاملة في ملتقى OCP Future Technologies، كما أنها عضو في المشروع الأول في لندن لبرنامج Intel Ignite. قم بزيارة لوماي: www.lumai.ai.
حول ARIA
وكالة البحث والابتكار المتقدمة (ARIA) هي وكالة بريطانية لتمويل الأبحاث والتطوير، تهدف إلى إطلاق إنجازات علمية وتكنولوجية تعود بالفائدة على الجميع. من خلال تمكين العلماء من استكشاف حدود الإمكانيات، تدفع ARIA مشاريع طموحة لحفز التقدم وخلق مجتمعات وصناعات جديدة. تجمع الوكالة بين علماء ومهندسين ذوي تخصصات متنوعة، وتُهدم الحواجز التقليدية لفتح مسارات جديدة للتقدم التكنولوجي. https://aria.org.uk
عن مختبر تكبير الاستنتاج
تم تمويل مختبر تحسين الاستنتاج بـ 50 مليون جنيه إسترليني من قبل ARIA، وينفذه CommonAI CIC، بهدف معالجة عقبة رئيسية تواجه الشركات الناشئة وفرق البحث التي تطور أجهزة ذكاء اصطناعي مبتكرة: عدم وجود منصة مفتوحة لعرض تقنياتهم في سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي الذي يهيمن عليه حالياً أنظمة كبيرة مغلقة.