على مدار السنتين الماضيتين، كررت شركات تصنيع أجهزة الكمبيوتر مصطلح "قوة NPU" عند الترويج لـ"أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي". لكن سواء كانت 45 TOPS من Intel Lunar Lake أو 50 TOPS من AMD Strix Point، فإن هذه الأرقام ظلت في مستوى متواضع نسبيًا. فهي تكفي فقط لتطبيق تضييع الخلفية، وتقليل الضوضاء الصوتية، وتشغيل بعض نماذج الحافة الصغيرة، ولا شيء أكثر من ذلك.
في 31 مايو، وصلت NVIDIA إلى 1 بيتافلوب، أي 1000 TOPS، من خلال الرقاقة الفائقة RTX Spark التي عرضتها في مؤتمر GTC 2026.这不是提升了30%或50%，而是直接跨越了一个数量级。
تم الإعلان أيضًا عن عدة رسائل أخرى في نفس الوقت: قامت مايكروسوفت بترقية آليات الأمان الأصلية لـ Windows بالتعاون مع RTX Spark، وأدخلت وقت التشغيل المفتوح للبيئة المعزولة OpenShell من نيفيديا على منصة Windows؛ أعلنت أدوبي عن إعادة بناء Photoshop وPremiere من الأسفل لملاءمة بنية الذاكرة الموحدة لـ RTX Spark؛ وتأكيد أول ست شركات مصنعة للأجهزة الأصلية على إطلاق أجهزة مكتبية مدمجة وأجهزة محمولة رفيعة مزودة بهذه الشريحة في الخريف الحالي.
ما فعلته نفيديا في هذا المؤتمر GTC ليس إطلاق شريحة جديدة، بل محاولة وضع معيار جديد للعتاد لفئة "حواسيب الذكاء الاصطناعي الشخصية".
عندما تصبح GPU بطلة جهاز الكمبيوتر الشخصي
انظر أولاً إلى الشريحة نفسها. وفقًا للبيانات التي نشرتها نيفيديا في GTC، فإن RTX Spark مدمج بها وحدة معالجة رسومية (GPU) من بنية Blackwell، بـ 6144 نواة CUDA، مزودة بمعالج Grace من بنية Arm بـ 20 نواة تم تصميمه بالتعاون مع MediaTek، باستخدام تقنية TSMC 3nm. التغيير الأساسي يكمن في بنية الذاكرة: ذاكرة موحدة تصل إلى 128 جيجابايت، حيث تشارك وحدة المعالجة المركزية ووحدة المعالجة الرسومية نفس حوض الذاكرة، مما يعني أن البيانات لا تحتاج إلى النقل ذهابًا وإيابًا بينهما.
هذا يتعارض مع منطق بنية الكمبيوتر الشخصي في الماضي.
الهيكل الأساسي للحواسيب التقليدية هو "معالج x86 كمعالج رئيسي، ووحدة معالجة رسوميات مستقلة كإضافة اختيارية". وحتى مفهوم الحواسيب الذكية (AI PC) الذي ظهر مؤخرًا، فإن طريقة إنتل وAMD هي تضمين NPU داخل المعالج كوحدة إضافية لتسريع الذكاء الاصطناعي، مع قدرة حوسبة تتراوح عادةً بين أربعين إلى خمسين TOPS. لا تزال وحدة معالجة الرسوميات "إضافة خارجية".
أعادت RTX Spark توزيع السلطة. هذه الشريحة تجعل وحدة معالجة الرسومات محور التركيز، بينما تصبح وحدة المعالجة المركزية دورًا ثانويًا. تقدم نيفيديا قوة حوسبة ذكاء اصطناعي تبلغ 1 بيتافلوب FP4، أي ما يعادل 1000 TOPS، وهو أكثر من 20 مرة من قوة NPU المدمجة في الجيل السابق من أجهزة الكمبيوتر الذكية. هذا ليس مجرد تسريع على نفس المسار، بل انطلاق على مسار مختلف.
سرعة متابعة مصنعي المعدات الأصلية تؤكد هذا التقدير. وفقًا للإعلان الرسمي من نيفيديا وتقارير DIGITIMES اللاحقة، ستطلق أسوس وديل وهابي ولينوفو و مايكروسوفت سيرفيس وميلوستريم أجهزة لابتوب خفيفة وكمبيوترات مكتبية مدمجة مزودة بـ RTX Spark هذا الخريف، وستتبعها لاحقًا أسيك وجي جي. تقريبًا جميع علامات أجهزة ويندوز الرئيسية دخلت المجال.
RTX Spark ليس منتجًا نشأ من الصفر. في بداية عام 2025، ظهرت نفس شريحة Blackwell وGrace باسم Project DIGITS وDGX Spark، لكنها كانت موجهة آنذاك كحواسيب فائقة سطح مكتبية لـ Linux للمطورين، بحجم يقارب جهاز كمبيوتر مكتبي صغير. بعد عام، تم تقليل هذا الهيكل ليتناسب مع مساحة التبريد في أجهزة الكمبيوتر المحمولة الرفيعة، وتم تغيير نظام التشغيل من Linux إلى Windows، وتم توسيع فئة المستخدمين من مطوري الذكاء الاصطناعي لتشمل المستهلكين العاديين والشركات. هذا هو التغيير الأكثر أهمية في الإصدار الاستهلاكي في GTC 2026: إن نيفيديا لا تطلق لعبة للمطورين، بل تفتح باب السوق الاستهلاكية.
هل يكفي تشغيل نموذج 120B محليًا؟
الأرقام الخاصة بالقوة الحسابية والذاكرة يجب أن تجيب في النهاية على سؤال واحد: ما الذي يمكن القيام به؟
الإجابة التي قدمتها نفيديا في المؤتمر كانت أن RTX Spark تدعم تشغيل نماذج كبيرة بـ 120 مليار معلمة محليًا، مع نافذة سياقية يمكن أن تصل إلى مليون رمز. ما معنى 120 مليار؟ كمرجع، فإن الممارسة الشائعة الحالية لتشغيل النماذج محليًا على الأجهزة الاستهلاكية هي أن بطاقة RTX 4090 بذاكرة فيديو 24 جيجابايت يمكنها تشغيل نماذج بحجم 30 إلى 40 مليار معلمة من خلال الضغط والكمية. بعض النماذج الصغيرة التي يمكن تشغيلها بسرعة على بطاقات الفيديو الاستهلاكية هي نماذج بحجم 9 مليارات. من 9 مليارات إلى 120 مليار، هذا القفز الكبير أعاد تعريف معيار "الكفاية" للذكاء الاصطناعي على الحافة.
128 جيجابايت من الذاكرة الموحدة هي الشرط الأساسي لكل هذا. في البنية التقليدية لأجهزة الكمبيوتر، يمتلك المعالج المركزي ذاكرة نظام خاصة به، وتعمل وحدة معالجة الرسومات على ذاكرة فيديو خاصة بها، مع وجود حدود فيزيائية بينهما. لا يمكن تشغيل نموذج كبير يتجاوز سعة ذاكرة الفيديو، أو يحتاج إلى تقسيم معقد للنموذج وتبادل الذاكرة، مما يؤدي إلى انخفاض حاد في السرعة. إن بنية الذاكرة الموحدة تزيل هذا العائق، حيث يتم وضع بيانات النموذج مباشرة في حاوية مشتركة بسعة 128 جيجابايت يمكن للمعالج المركزي ووحدة معالجة الرسومات الوصول إليها على حد سواء. أثبتت أبل أولًا إمكانية تطبيق هذه المسار التقني على مستوى المستهلكين على شرائح Apple Silicon، والآن جلبت نيفيديا هذا إلى عالم ويندوز.
بالإضافة إلى استنتاج النماذج الكبيرة، تشمل حالات الاستخدام التي ذكرتها نيفيديا تحرير الفيديو بدقة 12K، وتصنيع مشاهد ثلاثية الأبعاد تزيد عن 90 جيجابايت، وألعاب تتبع أشعة تتجاوز 100 إطار في الثانية بدقة 1440p. السمة المشتركة لهذه السيناريوهات هي كمية البيانات الضخمة التي يتم معالجتها في كل مرة، حيث إما أن الحواسيب التقليدية تحتاج إلى وقت انتظار يزيد عدة مرات عن وقت المعالجة، أو لا تستطيع تشغيلها أصلاً.
هناك فرق بين "الدعم التشغيلي" و"الاستخدام السلس". لم تُنشر من قبل نيفيديا سرعات الاستدلال الفعلية للنموذج 120B على RTX Spark، ولا بيانات تأخير أول رمز في سيناريوهات سياق ملايين الرموز. المقياس الحاسم لسرعة الاستدلال في السياقات الطويلة هو عرض النطاق الترددي للذاكرة. كمرجع، فإن DGX Spark الذي يستخدم نفس نواة GB10 أظهر في الاختبارات عرض نطاق ترددي للذاكرة يقارب 301 غيغابايت/ثانية. هذا المستوى من عرض النطاق الترددي كافٍ لتشغيل نموذج 120B، لكن عند معالجة نوافذ سياق على مستوى ملايين الرموز، قد يضطر المستخدمون إلى الانتظار عدة ثوانٍ لرؤية أول رمز إخراجي. قد يتأثر عرض النطاق الترددي الفعلي لإصدار RTX Spark المحمول بسبب قيود استهلاك الطاقة.
إضافة قفص أمان لوكيل الذكاء الاصطناعي
النشر الآخر الأساسي خارج قوة الحوسبة هو التعاون بين نيفيديا ومايكروسوفت على مستوى النظام. قد يكون هذا الجزء الأكثر تجاهلاً في نشرات GTC 2026 للمستهلكين، لكنه الأكثر تأثيرًا على الصناعة.
جهاز كمبيوتر قادر على تشغيل نموذج بحجم 120B، إذا تم تسليمه إلى وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه التحكم المستقل في سطح المكتب والنقر على الأزرار وقراءة الملفات وكتابتها، فإن مخاطر الأمان لم تعد على مستوى "هل سيتم فقدان البيانات أم لا"، بل على مستوى "هل سيقوم الوكيل بأفعال لا ترغب في أن يفعلها؟". ما لم يتم حل هذه المشكلة، لا يمكن لأي شركة توزيع هذا النوع من الأجهزة على موظفيها.
الحلان المقدّمان من مايكروسوفت ونفيديا هما خطان دفاعيان. الخط الأول: قامت مايكروسوفت بترقية آليات الأمان الأصلية في Windows، لتقديم مراقبة وقيود على سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي على مستوى نظام التشغيل. الخط الثاني: أدخلت نفيديا وقت تشغيل OpenShell رسميًا على منصة Windows. وفقًا للوثائق الرسمية لنفيديا، فإن OpenShell هو وقت تشغيل مُعَزَّل مفتوح المصدر يوفر عزلًا على مستوى النواة. وهو يحدد نطاقًا تحكميًا لعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنهم تنفيذ المهام بشكل ذاتي داخل هذا النطاق، لكن صلاحياتهم محدودة بشدة ولا يمكنها تجاوز الوصول إلى ملفات النظام الأساسية، أو الاتصالات الشبكية، أو بيانات المستخدم الحساسة.
معنى هذا المزيج لمشتريات الشركات واضح. قبل ذلك، كان مفهوم "الوكيل المحلي للذكاء الاصطناعي" مقتصرًا على عروض تقنية. كانت الأجهزة تعمل، لكن الإطار الأمني كان فارغًا. لم تجرؤ أي إدارة تكنولوجيا معلومات شركية على إدراج مثل هذه الأجهزة في قائمة المشتريات في هذا الحالة. أضافت نيفيديا ومايكروسوفت طبقة عازلة معيارية بين الأجهزة والتطبيقات، فحولت "القابلية للاستخدام" إلى "القابلية للإدارة".
إن عبء الأداء الخاص بـ OpenShell هو متغير يحتاج إلى المراقبة. عادةً ما يترتب على العزل في البيئة المعزولة خسارة في الأداء، لكن النسبة الدقيقة التي تؤثر بها على سرعة الاستدلال أو استجابة النظام لم تُنشر من قبل نيفيديا حاليًا. تعقيدات نشرها من جانب إدارة تكنولوجيا المعلومات للشركات، وتوافقها مع سياسات الأمان الحالية، هي قضايا عملية تتطلب التحقق بعد طرح الأجهزة من مصنعي المعدات الأصلية.
لماذا ترغب Adobe في "إعادة البناء من الأسفل"؟
درجة تعاون مُصنّعي البرمجيات عادةً ما تكون مؤشرًا على قدرة منصة أجهزة جديدة على التثبيت.
الإجراءات التي أعلنت عنها Adobe خلال GTC هي أكبر إشارة من حيث الجانب البرمجي في هذه الدفعة من الإصدارات. وفقًا للمدونة الرسمية لـ NVIDIA وتأكيد كبار مسؤولي Adobe، بدأت Adobe إعادة هيكلة أساسية لـ Photoshop وPremiere مصممة خصيصًا لتوافق بنية الذاكرة الموحدة RTX Spark، وادّعت تحسينات في أداء الذكاء الاصطناعي والمعالجة الرسومية تصل إلى ضعفين.
"إعادة الهيكلة الأساسية" ليست مجرد إضافة مكون إضافي أو طبقة توافق. على أجهزة الكمبيوتر التقليدية، يمتلك CPU وGPU مساحتي ذاكرة منفصلتين، وعند معالجة ملف PSD ضخم أو خط زمني لفيديو بدقة 8K، يتم نقل البيانات مرارًا وتكرارًا بين مجموعتي الذاكرة، وهي منطقة رئيسية للهدر في الأداء. إن ذاكرة RTX Spark الموحدة تسمح لـ CPU وGPU بمشاركة نفس مساحة الـ 128 جيجابايت مباشرة، وهذا التغيير في البنية له قيمة عملية لسير عمل المبدعين المحترفين. إن قيام Adobe بتعديل الكود الأساسي يدل على أنها تُقرّ بأن هذا الاتجاه المعماري ليس مجرد ميزة تسويقية مؤقتة.
لكن، ما هو معيار المقارنة لهذا "التسريع بمرتين"؟ لم تُعلن NVIDIA أو Adobe عن ذلك. هل المقارنة مع معالجات x86 من نفس الجيل مع بطاقة رسوميات مستقلة، أم مع حلول NPU من أجهزة AI PC السابقة؟ النتائج ستكون مختلفة تمامًا. قبل الكشف عن شروط اختبارات الأداء، لا يمكن التأكد من مصداقية هذا الرقم.
كما تم الإعلان عن دعم Blackmagic Design و ComfyUI و llama.cpp و OTOY وعدة شركات ألعاب. يُعد دعم ComfyUI و llama.cpp ملحوظًا، إذ إنهما من أكثر الأدوات مفتوحة المصدر نشاطًا في سير عمل الذكاء الاصطناعي المحلي. غالبًا ما يعكس دعم مجتمع المطورين المبكر إمكانات النظام البيئي للمنصة بشكل أكثر واقعية من التزامات الشركات الكبرى.
تقوم نفيديا ببناء تجربة متكاملة من البرمجيات والعتاد، مشابهة لتلك التي تقدمها آبل، باستخدام بيئة CUDA وهندسة الذاكرة الموحدة في نظام ويندوز. الفرق هو أن جدران آبل مبنية من قبلها بنفسها، بينما تحتاج نفيديا إلى إقناع مايكروسوفت وشركات تطوير البرمجيات المستقلة بالمشاركة في بناء هذه الجدران. رغبة أدوب في التعديل من الأسفل تشير على الأقل إلى أن أول لبنة من هذا الجدار قد وُضعت.
خارج المعاملات الورقية
العودة إلى سؤال عملي للغاية: هل يمكن شراء هذه الأجهزة فعلاً، وما هي تجربة امتلاكها؟
وفقًا للمعلومات التي نشرتها نيفيديا، ستتوفر أول أجهزة RTX Spark في الخريف الحالي، وتشمل أجهزة محمولة رفيعة وكمبيوترات مكتبية مدمجة من أسوس وديل وهابي ولينوفو و مايكروسوفت سيرفيس وميلوستار. ستتبع أجهزة أسيك وجي-إيه-إيه لاحقًا. لم تُكشف الأسعار الدقيقة أو تواريخ الإطلاق الرسمية لأي من شركات التصنيع.
الأمر الأكثر أهمية من التسعير هو عدة عوامل غير معروفة على المستوى الفيزيائي. كيف يمكن تحقيق التوازن بين استهلاك الطاقة والتبريد عند تضمين شريحة بقدرة 1 بيتافلوب في دفتر محمول رفيع وخفيف؟ كيف تكون أداء RTX Spark في المهام اليومية غير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وعمر البطارية؟ هل سيتراجع عرض النطاق الترددي الفعلي لذاكرة موحدة بسعة 128 جيجابايت في شكل دفتر محمول بسبب قيود استهلاك الطاقة؟
هذه هي الاختبارات الحقيقية لتطبيق الصناعة. إن قدرة المعالجة القصوى لشريحة واحدة على نموذج هندسي تختلف غالبًا عن أدائها الفعلي لمدة 8 ساعات يوميًا في أيدي المستهلكين. وقد ركزت نيفيديا في عرضها على كفاءة الطاقة لـ RTX Spark، لكنها لم تقدم قيمًا محددة لاستهلاك الطاقة الحرارية (TDP) أو بيانات التحمل.
من منظور توازن صناعة أجهزة الكمبيوتر، فإن ظهور RTX Spark يُعد علامة على تشكّل نمط جديد من التقسيم الوظيفي. على مدار الثلاثين عامًا الماضية، كانت ملكية حقوق التصميم الأساسية لأجهزة الكمبيوتر تقع في أيدي شركات معالجات x86، بينما ظلت شركات وحدات معالجة الرسومات (GPU) مهمة بشكل متزايد، لكنها ظلت دائمًا "ملحقات مثبتة على اللوحة الأم". ما قدمته نيفيديا هذه المرة هو SoC كامل، يدمج جميع المكونات من وحدة المعالجة المركزية إلى وحدة معالجة الرسومات ووحدة تحكم الذاكرة، حيث تم تصميم جزء وحدة المعالجة المركزية بناءً على بنية Arm من قبل MediaTek. إن هيكل السلطة في سلسلة توريد أجهزة الكمبيوتر يتحول من نموذج "وحدة معالجة مركزية x86 مع GPU اختياري" إلى منصة SoC "مركزية على وحدة معالجة الرسومات".
لن يكتمل هذا التحول خلال يوم واحد. إن استراتيجية التسعير الخاصة بالشركات المصنّعة الأصلية، وأداء الكفاءة الطاقوية الفعلي للمنتجات، وتقدم توافق برامج مزوّدي البرمجيات المستقلة، ودورة التحقق من الشراء لدى العملاء المؤسسيين—كل مرحلة من هذه المراحل تحدد ما إذا كان RTX Spark سيصبح نقطة مرجعية جديدة في صناعة أجهزة الكمبيوتر، أم مجرد عرض تقني بدأ قويًا ثم خفّت وتيرته. الإجابة لن تظهر قبل خريف هذا العام على الأقل.