رئيس الذكاء الاصطناعي السابق في NVIDIA يُحدث ثورة في نموذج Transformer مع ذاكرة فيزيائية بسعة 5T، ومحاكاة الكون

مذهل جدًا!

الذكاء الاصطناعي يبدأ في التنبؤ بكامل الكون—

يتنبأ نموذج LLM باللغة الوصفية للعالم، وينبئ نموذج الفيديو بالصور (الديناميكية)، بينما يتوقع هذا النموذج مباشرة الحالة الفيزيائية للزمكان رباعي الأبعاد.

الأكثر إثارةً للدهشة أنه يستخدم بنية جديدة تمامًا تُسمى "العوامل العصبية"، بدلاً من Transformer الذي يشهد ازدهارًا كبيرًا.

أخرج المسار الرباعي الكامل في استدلال واحد، مع تضمين بعد الزمن.

يحتاج هذا إلى طول سياق طويل جدًا، والآن تمكن الشركة الناشئة Accelerated Understanding من زيادة سياق التدريب إلى تريليون (1T)، وتجاوز 5 تريليونات أثناء الاستدلال!

ما معنى 5 تريليونات؟ إنها 5 ملايين ضعف أداء أكبر نماذج LLM الحالية! هذا يعادل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي أن يقرأ "الحرب والسلام" خمسة ملايين مرة على التوالي، ويحفظها كلها.

افكر، فكر جيدًا.

الوقت ليس شيئًا جوهريًا، بل هو أكثر شبهاً بظاهرة ناتجة عن بنية معلومات أعمق، أليس ذلك مثيرًا للاهتمام؟ إذا طبقنا هذا التفكير إلى أقصى حد، فهذا يعادل توليد الكون الفيزيائي بأكمله.

الأكثر إثارة للدهشة أن مؤسسي هذه الشركة الناشئة رفضا للتو عرضًا ماليًا ضخمًا من جيف بيزوس، أغنى رجل في العالم سابقًا، والذي قدم 35٪ من الأسهم، وراتبًا سنويًا قدره 2 مليون دولار أمريكي، ووعودًا بتمويل يزيد عن 2 مليار دولار أمريكي.

أما背后的 "المساهمين الروحيين" والمحفزين الخفيين المحتملين، فقد يكونون الرجل الذي يرتدي معطف الجلد — جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA.

أمس، تحدث كبير مستثمري سيليكون فالي بغموض، لكن الجميع على الإنترنت اندفعوا للتكهن بأن Ilya قد يطلق مبادرة كبيرة هذا المرة مع SSI.

والآن يبدو أن السر قد كُشف، وليس إيليا، ولا حتى نموذج لغوي، بل جهاز "مُولّد كوني" حقيقي.

تم تداول مجموعة البيانات المرعبة الخاصة بـ Accelerated Understanding بشكل واسع:

• حجم معلمات النموذج: تم إكمال التدريب المسبق للنموذج بحجم يصل إلى تريليون واحد (1 Trillion) معلمة.
• قابلية التوسع القصوى: لقد ارتفع حجم التجربة الموسعة إلى 35 تريليون (35 Trillion) معلمة.
• سياق فترة التدريب: 1 Trillion (1 تريليون).
• سياق فترة الاستدلال: أكثر من 5 تريليون.

بفضل هذا السياق الواسع، أظهر النموذج قدرات مخيفة:

عند إجراء المحاكاة الفيزيائية، لا يتطلب التsampeling الفرعي (No sub-sampling) ولا المعالجة على شكل قطع (No chunking).

في مواجهة نظام فيزيائي رباعي الأبعاد معقد للغاية، فإنه قادر على "الاستنتاج الواحد (One-shot)" لإنشاء مسار الحركة الكامل للزمكان!

不仅如此，由于底层逻辑的统一，同一个模型竟然可以同时处理完全不同领域的物理问题！

كان هذا غير قابل للتصور في السابق.

في الماضي، استخدم علماء الأرصاد الجوية نماذج جوية، وعلماء المواد نماذج مواد؛ أما الآن، فيخبرنا Accelerated Understanding العالم أن القوانين الفيزيائية متشابهة في الأساس، وأن نموذجًا فيزيائيًا عامًا واحدًا كافٍ لحل كل المشكلات.

أفضل الميزات الأساسية في الفهم المتسارع تكمن في بنائها لحلقة مغلقة مثالية من "محاكاة → تحسين → محاكاة". إنها ليست مجرد "مُولِّد"، بل هي أيضًا "مُحقق واقعي" حقيقي.

كما أن التغذية الراجعة المستهدفة هذه تناولت تدريب إيليا أثناء الاختبار.

إذا سألت أي متخصص في الذكاء الاصطناعي اليوم: "ما هي أكثر هياكل الذكاء الاصطناعي رواجًا حاليًا؟" فالإجابة ستكون 100%: Transformer.

من ChatGPT إلى نماذج توليد الفيديو المختلفة، سيطر هذا الهيكل الذي اخترعه جوجل على عالم الذكاء الاصطناعي على مدار السنوات القليلة الماضية (هو ذلك "T" الموجود في ChatGPT).

لكن في رأي Anima، فإن مسار Transformer انحرف.

"الرؤية الذكية التي تضع اللغة في المركز هي 'مركزة على الإنسان،'" أشارت أنيما في مقابلة حصرية قبل المؤتمر الصحفي، "بينما وضع الفيزياء في المركز هو الرؤية 'المركزة على الطبيعة.'"

كيف تعمل نماذج LLM ونماذج الفيديو الحالية؟ إنها تعمل جوهريًا على لعب "لعبة الاحتمالات".

تشات جي بي تي يتنبأ بالكلمة التالية الأكثر احتمالاً.

بينما تستخدم الذكاء الاصطناعي المذهل لإنشاء الفيديوهات مسارات بصرية مختصرة (Visual Shortcuts) — فهي تجعل الصور المولدة تبدو وكأنها تلتزم بالقوانين الفيزيائية، لكن إذا تعمقت في الجاذبية أو ديناميكا السوائل أو إجهاد المواد، ستجد أن كلها خاطئة.

They don't understand physics at all; they're just high-level "pixel repeaters."

بينما النص له بعد واحد فقط، والفيديو له ثلاثة أبعاد فقط، فإن الزمان والمكان الحقيقيين هما ثلاثة أبعاد مكانية + بعد زمني واحد.

بالإضافة إلى ذلك، تعتمد العديد من النماذج على الطريقة التكرارية الذاتية — التنبؤ بإطار تلو الآخر، مع تراكم الأخطاء تدريجيًا.

لذلك، رفض Accelerated Understanding بشكل قاطع Transformer، كما رفض المسارات المرئية السريعة.

الأداة النهائية التي أطلقوها هي تقنية ثورية شاركوا في تطويرها منذ سنوات عديدة وهي المشغلات العصبية (Neural Operators).

على عكس معالجة النصوص، تم تصميم المشغلات العصبية خصيصًا للتعامل مع البيانات الفيزيائية المعقدة وغير المرئية. فهي لا تحتاج إلى تقليل بعد العالم الفيزيائي إلى نصوص أو بكسلات، بل تفهم الظواهر المتعددة الفيزيائية مباشرة في الأبعاد الأربعة الكاملة (الفضاء ثلاثي الأبعاد + بعد الزمن).

التيارات الهوائية غير المرئية، وفوضى البلازما في مفاعلات الاندماج النووي، وتوزيعات الديناميكا الحرارية الدقيقة داخل الرقائق... هذه العمليات الفيزيائية التي لا يمكن للعين البشرية رؤيتها ولا يمكن للذكاء الاصطناعي التقليدي تخمينها باستخدام "الخبرة البصرية"، تصبح الآن واضحة وقابلة للحساب ضمن البنية الجديدة تمامًا.

إلى هنا، قد تتساءل: ما مقدار القوة الحسابية المطلوبة لتدريب نموذج بهذا القدر من الرهبة؟ ومن أين تأتي الأموال؟

على الرغم من رفض الكشف عن تفاصيل التمويل الحالية، أشار المؤسس المشارك بشكل غير مباشر إلى أن "تم التوصل إلى شراكة مع مزودي الحوسبة، الذين قدموا مجموعات أجهزة لتطوير وتشغيل الذكاء الاصطناعي".

لكن جميع الأدلة تشير إلى شركتها السابقة — نفيديا، ورئيسها جينسن هوانغ الذي يهتف بـ "الذكاء الاصطناعي هو المستقبل".

في عام 2018، تم تعيين أنيما كمدير أبحاث الذكاء الاصطناعي في نيفيديا.

على مدار خمس سنوات، قادت فريقًا من العلماء الرائدين في استكشاف كيفية تطبيق قوة معالجة GPU من NVIDIA في مجالات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

في ذلك الوقت، طوّر الفريق مشروعًا مبكرًا مذهلًا: استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع التنبؤ بالطقس. وأظهرت النتائج أن دقة التنبؤ باستخدام الذكاء الاصطناعي كانت مساوية لدقة نماذج الديناميكا الهوائية التقليدية المعقدة جدًا التي يستخدمها علماء الأرصاد الجوية، لكنها كانت أسرع بعدة درجات من الحجم.

هذا الناتج صدم هوانغ رينشون مباشرة.

في مؤتمر GTC الخاص بشركة NVIDIA عام 2021، صعد هوانغ رينشون شخصيًا إلى المسرح لعرض نتائج فريق Anima البحثية حول "العوامل العصبية". "كان متحمسًا جدًا في ذلك الوقت،" كما تذكر جينسن هوانغ.

عندما قالت أنيما لـ هوانغ بلهجة نصف فكاهية: "قد تسرق الذكاء الاصطناعي غداء علماء الفيزياء النظرية".

في ذلك الوقت، أضاءت عيناي هوانغ رينشون وأجاب بثقة: "أريد أن تأكل كل غداءهم!"

وفقًا لـ Anima، فقد كان هوانغ رينشون هو الذي شجعها في الأصل على متابعة وتحقيق هذه الفكرة المجنونة المتمثلة في "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي".

على الرغم من أن نيفيديا لم ترد رسميًا على رويترز اليوم بشأن ما إذا كانت قد استثمرت في الشركة، إلا أن الجميع في دائرة الذكاء الاصطناعي يعلمون جيدًا أنه لا يمكن تدريب كيان ضخم بسياق 5 تريليونات دون دعم خفي من قوة حوسبة رائدة.

أخيرًا، وضع هوانغ لاهو حجره في هذه اللعبة الكبيرة.

لكن لفهم مدى تقدم هذا "النموذج الفيزيائي الضخم"، يجب أن نعود إلى لوس أنجلوس في أواخر عام 2024.

في مطعم فاخر، يجري عشاء سري يمكنه تغيير مشهد الذكاء الاصطناعي الحالي.

أحد نجوم العشاء كان المستثمر ورائد الأعمال في مجال التكنولوجيا الحيوية فيك باجاج (الذي أسس لاحقًا مع بيزوس مشروع بروميثيوس الذي تجاوز تقييمه مئة مليار دولار).

أما الجالس مقابله، فهو زوجان يمتلكان خلفية متقدمة في الذكاء الاصطناعي: أنيما أناندكومار، أستاذة علوم الحوسبة والرياضيات في معهد كاليفورنيا للتقنية، والمديرة السابقة لأبحاث الذكاء الاصطناعي في نيفيديا، وزوجها، مهندس البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الرائد بنيديكت جينيك.

جاء باجاج مصحوبًا بعرض يُسمى "مشروع برومييثيوس" (Project Prometheus)، وهو اتفاقية تدعمها بقوة بيزوس، وشروطها مغرية للغاية:

دعوة Anima لتكون سفيرًا للشركة، وعضوًا في مجلس الإدارة، وقائدًا للرؤية العلمية؛

سيحصل الزوجان على ما يصل إلى 35٪ من أسهم الشركة؛

الراتب الأساسي السنوي 1,000,000 دولار أمريكي، ويتضاعف مباشرة إلى 2,000,000 دولار أمريكي بعد ثلاثة أشهر من التعيين؛

الأكثر إثارةً أن البروتوكول ينص صراحةً على أن المستثمرين، بما فيهم بيزوس، سيوفّرون أكثر من 20 مليار دولار كـ"تمويل مضمون" قبل الجولة B.

في عصر يصبح فيه تمويل النماذج الكبيرة أكثر صعوبة، وتكاليف قوة الحوسبة مرتفعة، هذه تذكرة ذهبية فائقة للوصول إلى الحرية المالية وقوة الصناعة.

ومع ذلك، اختارت Anima و Jenik الرفض.

لماذا؟ لأن ما يمتلكونه يحمل إمكانات تفوق بكثير شركة "تصنيع آلي لأنظمة فيزيائية معقدة". إنهم لا يريدون أن يكونوا تابعين، ولا يريدون أن تُستغل رؤيتهم التقنية من قبل رأس المال. ما يسعون إليه هو بناء "نموذج إلهي" قادر على فهم ومحاكاة الكون الفيزيائي مباشرة.

في النهاية، ظلّ الزوجان أنيمَا في صمت حتى اليوم، وجاءا مُدهشين العالم بفهمهما المتسارع الذي صنعاه بنفسهما.

25 أغسطس 2026، سيكون هذا اليوم محفورًا في سجلات تطور الذكاء الاصطناعي.

عندما نحتفل بقدرات نماذج اللغة الكبيرة على كتابة قصيدة رائعة أو مساعدتنا في تحسين رسائل البريد الإلكتروني المهنية، يظهر Accelerated Understanding كـ"شخص كسر الجدار" قادم من المستقبل، ويُخبرنا ببرود: فاللغة والصور ليست سوى ظواهر سطحية لفهم البشر للعالم، أما القوانين الفيزيائية فهي الكود الأساسي الحقيقي لهذا الكون.

ارفض بيزوس، ارفض Transformer، تخلَّ عن المسارات المرئية السريعة، وانطلق مباشرةً إلى جوهر الزمان-المكان الرباعي. باستخدام تريليون معامل وخمسة تريليونات من السياق، أعلنت أنيما أناندكومار وبنديكت جينيك عن دخول عصر "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي".

المراجع:

https://x.com/AndrewCurran_/status/2092244031002771643

https://x.com/AnimaAnandkumar/status/2092236528898675014

https://x.com/daniel_mac8/status/2092303081287418277

https://www.reuters.com/business/ai-founders-who-walked-away-bezos-backed-prometheus-model-universe-2026-08-25/

https://acceleratedunderstanding.com/

هذا المقال من حساب WeChat "New Intelligence Yuan"، المؤلف: ASI Revelation، المحرر: ديفيد