دخلت معالج NVIDIA Vera Rubin الإنتاج الضخم، مستهدفة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

لقد دخلت وحدة Vera Rubin NVL72 الخاصة بـ NVIDIA مرحلة التصنيع الضخم، مع تغطية سلسلة التوريد لأكثر من 350 مصنعًا و30 دولة، ومشاركة أكثر من 300 شريك. تم تسليم شرائح Vera بالفعل إلى عملاء مثل OpenAI وAnthropic وSpaceX، ومن المتوقع تسليم 1.3 مليون شريحة هذا العام، بمتوسط سعر يقارب 5000 دولار للشريحة. تقوم NVIDIA بتوسيع نطاق تنافسها من سوق GPU إلى سوق CPU، مع الاعتماد على فكرة أن الوكلاء الذكاء الاصطناعي سيخلقون "لحظة CPU" جديدة، ومن المتوقع أن يصل حجم سوق خوادم CPU على المدى الطويل إلى 200 مليار دولار. تعتمد Vera على 88 نواة Olympus، مع التركيز على أداء الخيط الواحد بدلاً من عدد النوى، حيث يمكنها تحقيق سرعة تصل إلى 1.8 مرة أسرع من وحدات معالجة x86 في مهام محددة. لم تعد NVIDIA تبيع الشرائح فقط، بل تبيع أنظمة خوادم كاملة تتضمن شرائحها الخاصة، مما يهدد المصالح الأساسية لـ AMD وIntel في سوق وحدات معالجة الخوادم.

كاتب المقال، المصدر: Tencent News

NVIDIA تُحرق النار من سوق GPU إلى سوق CPU.

في اليوم الثلاثاء الموافق 21 من الشهر، قبل احتفال AMD المتعلق بالذكاء الاصطناعي، كشفت NVIDIA عن أحدث التطورات في منصة Vera Rubin من الجيل التالي: لقد دخلت منصة Vera Rubin NVL72 مرحلة التصنيع بكميات كبيرة، وتشير NVIDIA إلى أن سلسلة توريد هذه المنصة تغطي أكثر من 350 مصنعًا في 30 دولة، وشارك فيها أكثر من 300 شريك.

في الوقت نفسه، كشفت نيفيديا عن بيانات أداء Vera CPU وVera Rubin platform في أحمال عمل الوكلاء الذكية (agents)، في محاولة لإثبات أن المعالجات المركزية (CPU) تصبح ساحة المعركة الجديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي مع انتقال الذكاء الاصطناعي من "الإجابة على الأسئلة" إلى التخطيط الذاتي واستدعاء الأدوات وتنفيذ المهام.

بيانات نيفيديا المعلنة حول مواصفات وحدة معالجة مركز البيانات Vera، ونتائج الاختبارات المرجعية، ومعلومات البنية هي بيانات أساسية ضرورية لتقييم شامل للشريحة من قبل العملاء المحتملين. وأفادت الشركة أن شريحة Vera تم تسليمها بالفعل في يونيو للعملاء مثل OpenAI وAnthropic وSpaceX.

إطلاق فيرا هو أحدث خطوة في استراتيجية التكامل الرأسي لشركة نيفيديا. تهدف الشركة إلى بيع أنظمة خوادم كاملة متكاملة تحتوي على شرائحها الخاصة، بدلاً من بيع الشرائح الفردية فقط. وفقًا لتقديرات وولف ريسيرش، فإن السعر المتوسط للشريحة فيرا يبلغ حوالي 5000 دولار، مع توقعات بوصول كمية الشحنات هذا العام إلى حوالي 1.3 مليون شريحة. بالنسبة لـ AMD و英特尔، فإن هذا الإجراء من نيفيديا يهدد مباشرة المصالح الأساسية للشركتين في سوق وحدات المعالجة المركزية للخوادم.

هذه ليست المرة الأولى التي تُعلن فيها نيفيديا عن دخول وحدة Vera CPU مرحلة الإنتاج الضخم. فقد أعلنت نيفيديا في أواخر مايو من هذا العام أن Vera دخلت مرحلة الإنتاج الكامل، وذكرت أن هذه الشريحة يمكنها إنجاز مهام محددة بسرعة تصل إلى 1.8 مرة أسرع من وحدات المعالجة المركزية التقليدية من نوع x86. وفي منتصف مايو، سلّمت نيفيديا أيضًا أول أنظمة Vera CPU إلى عملاء مثل Anthropic وOpenAI وSpaceXAI. ويركز هذا الإعلان الجديد بشكل أكبر على زيادة إنتاج منصة Vera Rubin بالكامل، ونشرها لدى العملاء، وأداءها في بيئات إنتاج فعلية.

المنطق الأساسي لشركة NVIDIA في الاستثمارات على وحدات المعالجة المركزية هو أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتغير.

المهمة الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي التقليدي هي توليد إجابات بناءً على مدخلات المستخدم، حيث تتحمل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) حسابات النماذج الضخمة، بينما تؤدي وحدات المعالجة المركزية (CPU) مهام الجدولة النسبيّة الثانوية. لكن مع التطور السريع للوكلاء الذكيين، بدأت أنظمة الذكاء الاصطناعي في فك تفكيك المهام تلقائيًا، واستدعاء أدوات خارجية، وتشغيل التعليمات البرمجية، والوصول إلى البيانات وتقييم النتائج بشكل متكرر.

خلال هذه العملية، يجب على المعالج المركزي معالجة كميات كبيرة من المهام منخفضة التأخير وحقيقية الوقت بشكل متكرر. ترى نيفيديا أن وكلاء الذكاء الاصطناعي لا يعتمدون فقط على وظائف وحدة معالجة الرسومات: فكل بيئة تشغيل للوكيل، واستدعاء الأدوات، وترتيب المهام، واسترجاع بيانات السياق الطويل، تتطلب مشاركة المعالج المركزي.

عند إصدار Vera سابقًا، أشارت نيفيديا إلى أن الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء يخلق لحظة "CPU" جديدة. ويعتقدون أنه مع انتقال أنظمة الذكاء الاصطناعي من "الإجابة على الأسئلة" إلى "اتخاذ الإجراءات"، ستزداد أهمية وحدة المعالجة المركزية بشكل واضح داخل مصنع الذكاء الاصطناعي.

تتوقع نفيديا أن حجم سوق معالجات الخوادم على المدى الطويل قد يصل إلى 200 مليار دولار. هذا الرقم يبدو متحمسًا جدًا مقارنةً بسوق معالجات الخوادم التقليدية، لكن منطق نفيديا يكمن في أن حدود سوق المعالجات في المستقبل قد لا تقتصر على خوادم الشركات التقليدية فحسب، بل تمتد إلى استنتاج الذكاء الاصطناعي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، والتعلم المعزز، ومعالجة البيانات، ومختلف مهام التحكم والتنسيق في بنية الذكاء الاصطناعي.

هذا أيضًا سبب محاولة نيفيديا إعادة تعريف قواعد المنافسة في وحدات المعالجة المركزية.

مسار تصميم Vera يختلف بشكل واضح عن معالجات الخوادم التقليدية.

أعلنت نيفيديا أن فيرا هي أول معالج CPU مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء، ويتضمن 88 نواة من تصميم نيفيديا الخاص Olympus، مع عرض نطاق ذاكرة قدره 1.2 تيرابايت/ثانية. وقد أفادت نيفيديا سابقًا أن فيرا توفر تحسينًا بنسبة 50% في أداء النواة الواحدة مقارنة بالمعالجات التقليدية؛ وفي الاختبارات المنشورة في أواخر مايو، حققت فيرا سرعة إنجاز مهام محددة تصل إلى 1.8 ضعف سرعة معالجات x86.

وفي الكشف الأحدث، شددت نيفيديا بشكل إضافي على التوجه التصميمي الأساسي لـ Vera: حيث تركز Vera أكثر على أداء الخيط الواحد، وعرض النطاق الترددي للاتصال بين الوحدات، وتأخير الوصول إلى الذاكرة، مقارنةً ببساطة زيادة عدد الوحدات.

تقول نيفيديا إن النواة المخصصة Olympus الخاصة بـ Vera تحقق أداءً أحادي الخيط ضعفًا، وعرض نطاق بين النوى ثلاث مرات، وتخفيضًا بنسبة 40٪ في تأخير الذاكرة مقارنةً بتصاميم الشرائح المنافسة. هدفها تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من إكمال المهام بشكل أسرع وإعادة موارد الحوسبة إلى وحدات معالجة الرسومات في أسرع وقت ممكن، مما يزيد من كفاءة استخدام مصنع الذكاء الاصطناعي بأكمله.

المنطق التجاري وراء ذلك بسيط جدًا: تعد وحدات معالجة الرسومات (GPU) واحدة من أكثر موارد الحوسبة تكلفة وندرة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. إذا كانت معالجة المهام بواسطة وحدات المعالجة المركزية (CPU) بطيئة جدًا، فقد تبقى وحدات معالجة الرسومات في حالة انتظار. تهدف نفيديا من خلال تحسين وحدات المعالجة المركزية بشكل خاص إلى تقليل وقت "الانتظار هذا".

في اختبارات بيئة الإنتاج التي أجرتها DeepInfra على Vera CPU، أفادت نيفيديا أن Vera تدعم ما يصل إلى 1.6 مرة عدد وكلاء الذكاء الاصطناعي المتزامن، وتحقق أسرع سرعة ترتيب مهام تصل إلى 2.2 مرة. يجدر التذكير أن هذه البيانات مستمدة من بيئة اختبار محددة للعملاء، ولا تعني أن Vera متفوقة بشكل شامل على جميع أحمال عمل CPU العامة.

Vera CPU هي جزء فقط من استراتيجية النظام الأكبر لشركة نيفيديا.

في منصة Vera Rubin، دمجت NVIDIA وحدة Vera CPU مع Rubin GPU وGroq 3 LPX وشريحة شبكة Spectrum-6 وSuperNIC ConnectX-9 وBlueField-4 ضمن نظام مُصمم بالتعاون.

تقول نيفيديا إن Vera Rubin NVL72 تدخل مرحلة التصنيع الضخم عالميًا، وقد بدأ الشركاء مثل CoreWeave وGoogle Cloud وMicrosoft Azure وOracle Cloud Infrastructure في نشر الرفوف ذات الصلة. كما أفادت نيفيديا أن سلسلة توريداتها تغطي أكثر من 350 مصنعًا و30 دولة، مع أكثر من 300 شريك مشارك.

في اختبارات العملاء، أفادت CoreWeave أنه بعد تشغيل اختبار DeepSeek-R1 على Vera Rubin NVL72، زاد عدد التوكنات المولدة لكل ميغاواط في الثانية بنسبة 10 مرات مقارنةً بالجيل السابق من Grace Blackwell NVL72. كما أطلقت Google Cloud بالفعل مثيلات A5X المبنية على Vera Rubin NVL72، وأفادت NVIDIA أن هذه المثيلات تحقق تكلفة استدلال أقل ونسبة تدفق توكنات أعلى لكل ميغاواط في سيناريوهات معينة.

This means that NVIDIA's competitors are no longer just single accelerator chips like AMD's Instinct GPU or Intel's Gaudi.

تحاول NVIDIA التحكم في كامل البنية التحتية: المعالج المركزي يُدير التوزيع، ووحدة معالجة الرسومات تُجري الحسابات، ورقاقة الشبكة تُوفر اتصالًا عالي السرعة، والبرمجيات تُدير وتحسّن الأداء، وتُسلّم النتيجة للعملاء على شكل أنظمة على مستوى الرف أو مركز البيانات.

التهديد الذي يمثله هذا النهج التنافسي لـ AMD وIntel هو أن NVIDIA قد لا تحتاج إلى المنافسة بشكل متماثل تمامًا في سوق وحدات المعالجة المركزية التقليدية. فهدف NVIDIA هو الدخول من خلال أكثر أجزاء خوادم الذكاء الاصطناعي إمكانية للنمو، والبدء في استهداف أحمال العمل مثل الذكاء الاصطناعي التمثيلي، والتعلم المعزز، والاستدلال العالي الأداء، ثم توسيع نطاق استخدام وحدات المعالجة المركزية تدريجيًا.

لطالما سيطرت إنتل وAMD على سوق معالجات الخوادم.

لكن نVIDIA ترى حاليًا أن بنية تحتية الذكاء الاصطناعي تُعيد ترتيب قيمة وحدات المعالجة المركزية. في الماضي، كان التنافس على وحدات المعالجة المركزية للخوادم يدور بشكل أكبر حول عدد النوى وقدرة الحوسبة العامة وال THROUGHPUT الإجمالي؛ أما في عصر الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء، فإن أهمية انخفاض التأخير وأداء الخيط الواحد وعرض نطاق الذاكرة وكفاءة ترتيب المهام آخذة في الازدياد.

هذا بالضبط الفراغ في السوق الذي تعتقد نيفيديا أنها تستطيع دخوله.

من حيث الشكل المنتج، يمكن لـ Vera أن تُستخدم كوحدة معالجة مركزية مستقلة أو أن تُدمج مع وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA لتكوين نظام Vera Rubin. كما تُعرّف NVIDIA Vera كعنصر أساسي يربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بمصادر الحوسبة GPU.

شملت قائمة العملاء التي أعلنت عنها نفيديا سابقًا شركات الذكاء الاصطناعي مثل Anthropic و OpenAI و SpaceXAI، بالإضافة إلى مزودي خدمات السحابة مثل ByteDance و CoreWeave و Oracle Cloud Infrastructure؛ كما تسعى شركات خوادم مثل Dell و Hewlett Packard Enterprise و Lenovo و AMD إلى تطوير أنظمة مبنية على Vera.

هذا يمنح نيفيديا ميزة تختلف عن شركات المعالجات التقليدية: فهي تستطيع تقديم حلول كاملة للعملاء من خلال مزيج من وحدات معالجة الرسوميات، وحدات المعالجة المركزية، والشبكات، والبرمجيات.

لكن هذا لا يعني أن نيفيديا تستطيع إزعاج AMD وIntel بسهولة.

منافسة سوق المعالجات ليست فقط على أداء الرقائق، بل تشمل أيضًا نظام البيئة البرمجية، واعتماد العملاء، وتوافق الخوادم، وعلاقات التوريد طويلة الأجل. خاصةً مع مزودي السحابة الكبيرة والعملاء المؤسسيين، الذين عادةً ما يحتاجون إلى سنوات عديدة لإكمال تبديل منصة الأجهزة.

لذلك، فإن قدرة فيرا على التوسع فعليًا من السيناريوهات المخصصة للذكاء الاصطناعي إلى سوق الخوادم الأوسع تعتمد على قدرة العملاء على تحقيق ميزة واضحة في الأداء والتكلفة.

إن إصدار نفيديا لمعلومات الإنتاج الضخم وأداء فيرا روبين بالتزامن مع فعالية AMD للذكاء الاصطناعي يحمل أيضًا طابعًا تنافسيًا واضحًا في السوق.

على مدار السنوات القليلة الماضية، احتكرت نيفيديا تقريبًا أكبر حصة من الأرباح في بنية تحتية الذكاء الاصطناعي من خلال وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها. لكن مع استمرار AMD في توسيع تواجدها في مجال مسرّعات الذكاء الاصطناعي، ومحاولة إنتل إيجاد فرصة للدخول إلى سوق رقائق الذكاء الاصطناعي، بدأ السوق يركز بشكل متزايد على قدرة نيفيديا على الحفاظ على نموها السريع.

في الوقت نفسه، استعادت أعمال معالجات AMD وIntel الاهتمام في السوق بسبب التوقعات الجديدة بالطلب الناتج عن الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء.

ردّ نيفيديا: إذا كان قيمة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تتوسع من الحوسبة المعتمدة على وحدة معالجة رسومات واحدة إلى مصنع ذكاء اصطناعي كامل، فليس على نيفيديا أن تتخلى عن سوق المعالجات المركزية للمنافسين.

من هذا المنظور، ليست Vera ببساطة معالج خادم أطلقته NVIDIA، بل هي امتداد إضافي لاستراتيجيتها المتكاملة عموديًا.

تريد نفيديا أن يشتري العملاء ليس وحدات معالجة رسومية أو وحدات معالجة مركزية أو شرائح شبكة منفردة، بل بنية تحتية كاملة قادرة على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي مباشرة.

إذا أصبحت الذكاء الاصطناعي الوكيلي حقًا المحرك الأساسي للنمو التالي في طلب الحوسبة، فإن نيفيديا قد تتنافس ليس فقط على حصة سوق وحدات معالجة الرسوميات، بل على كامل سلسلة قيمة حوسبة خوادم الذكاء الاصطناعي.

وهذا يعني أن المنافس الذي ستواجهه AMD وIntel في المستقبل قد لا يكون فقط بعضهما البعض، بل نفيديا التي تمتلك بالفعل قدرات في GPU وCPU والشبكات والبرمجيات وأنظمة الأجهزة الكاملة.