🧩 شركة برودكوم توقع اتفاقية طويلة الأجل لتطوير رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة لشركة جوجل ↗
أبرمت شركة برودكوم اتفاقية طويلة الأمد مع جوجل لتطوير أجيال مستقبلية من رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة ومكونات الخوادم ذات الصلة. كما وقّعت اتفاقية منفصلة تمنح شركة أنثروبيك إمكانية الوصول إلى حوالي 3.5 جيجاوات من قدرات الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي المبنية على معالجات جوجل، وهو أمر جدير بالذكر.
الأهم من ذلك، أن تقنية تصنيع الرقائق المخصصة تكتسب رواجاً متزايداً مع بحث الشركات عن بدائل أرخص، أو على الأقل أقل اعتماداً على شركة إنفيديا. أصبحت وحدات معالجة الموتر (TPUs) من جوجل عنصراً أساسياً في عرضها السحابي، بينما ذكرت شركة أنثروبيك أن معدل إيرادات كلود قد ارتفع بشكل حاد مع استمرار تسارع الطلب. (رويترز)
⚙️ استحواذ شركة إنفيديا على شركة شيد إم دي يثير مخاوف بين المتخصصين في مجال الذكاء الاصطناعي بشأن الوصول إلى البرامج ↗
أثارت خطوة شركة Nvidia للاستحواذ على SchedMD قلق مستخدمي Slurm، وهو برنامج إدارة أحمال العمل مفتوح المصدر الذي يُستخدم في تشغيل مهام تدريب الذكاء الاصطناعي وأجهزة الكمبيوتر العملاقة. قد يبدو Slurm برنامجًا متخصصًا، لكنه في الواقع من البرامج الأساسية التي لا تُلاحظ إلا عند شراء نظامها.
يخشى الباحثون والمتخصصون في البنية التحتية من أن منح شركة رقائق الذكاء الاصطناعي المهيمنة السيطرة على مُجدوِل بالغ الأهمية كهذا قد يُرجّح كفة المنافسة ضد المنافسين ومشغلي مراكز البيانات المستقلين. يُستخدم برنامج Slurm على نطاق واسع يتجاوز روبوتات المحادثة، بما في ذلك بيئات الحوسبة الفائقة الحكومية، مما يجعل مسألة العدالة تبدو أكبر من مجرد صفقة برمجيات روتينية. (رويترز)
💧 يضغط المستثمرون على شركات أمازون ومايكروسوفت وجوجل بشأن استهلاك المياه والطاقة في مراكز البيانات الأمريكية ↗
يضغط أكثر من اثني عشر مستثمراً على شركات التكنولوجيا الكبرى لتقديم معلومات أكثر وضوحاً حول كيفية استخدام مراكز بياناتها للمياه والطاقة، وذلك بعد أن واجهت عدة مشاريع ضخمة معارضة مجتمعية. ويتجه الضغط الآن من التركيز على مصطلحات الاستدامة العامة إلى أسئلة محلية محددة، مثل كمية المياه المستخدمة، ومصادرها، والجهة التي تتحمل العبء.
أشارت رويترز إلى أن مراكز البيانات في أمريكا الشمالية استهلكت ما يقارب تريليون لتر من المياه، بينما جادل المستثمرون بأن التقارير الحالية غير مكتملة وغالبًا ما تفتقر إلى بيانات محددة لكل موقع. وتواجه شركة ألفابت ضغوطًا من المساهمين بشأن أهدافها المناخية، وتقول أمازون إنها تفصح عن المزيد من البيانات المحلية، وتؤكد مايكروسوفت أن الاستدامة لا تزال قيمة أساسية لديها، إلا أن الشكوى الأساسية تكمن في أن توسع الذكاء الاصطناعي يسير بوتيرة أسرع من الشفافية. (رويترز)
🏛️ رؤية OpenAI لاقتصاد الذكاء الاصطناعي: صناديق الثروة العامة، وضرائب الروبوتات، وأسبوع عمل من أربعة أيام ↗
طرحت شركة OpenAI رؤية سياسية تجمع بين صناديق الثروة العامة، وشبكات الأمان الاجتماعي المعززة، وفرض ضرائب على الروبوتات، وحتى تقليص ساعات العمل الأسبوعية. تبدو هذه الرؤية طموحة وعملية في آن واحد - بيانٌ لشركة كبرى يحاول ألا يبدو كذلك.
يُقدّم موقع TechCrunch التقرير على أنه شرح من OpenAI لكيفية إعادة تنظيم الثروة والعمل في اقتصاد يعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي، وسط تزايد القلق بشأن فقدان الوظائف، وتركز السلطة، وتوسع مراكز البيانات الضخمة. لذا، نعم، إنه حديث سياسي، ولكنه أيضاً إدارة للسمعة، أو ما شابه ذلك. (TechCrunch)
🎙️ أطلقت جوجل تطبيقًا مجانيًا للإملاء بالذكاء الاصطناعي يعمل دون اتصال بالإنترنت، والذي سيقوم تلقائيًا بتحسين كلامك. ↗
أطلقت جوجل بهدوء تطبيق AI Edge Eloquent، وهو تطبيق إملاء يعمل دون اتصال بالإنترنت، ومجاني تمامًا، وبدون قيود على الاستخدام. يقوم التطبيق بنسخ الكلام المباشر، ثم يُنقّيه بإزالة الكلمات الزائدة والتصحيحات الذاتية - وهو ما قد يكون مفيدًا أو مزعجًا بعض الشيء، حسب مزاجك.
التطبيق متوفر حاليًا على نظام iOS، ومن المقرر إطلاقه لاحقًا على نظامي Android و macOS. الأمر المثير للاهتمام ليس التطبيق نفسه فحسب، بل الإشارة إليه: إذ تُضيف جوجل المزيد من ميزات الذكاء الاصطناعي مباشرةً إلى الأجهزة، حيث تصبح الخصوصية وزمن الاستجابة والتكلفة عوامل بالغة الأهمية. (ذا فيرج)
🛰️ شركة Xoople الإسبانية تجمع 130 مليون دولار في جولة التمويل الثانية (Series B) لرسم خريطة الأرض للذكاء الاصطناعي ↗
جمعت شركة Xoople مبلغ 130 مليون دولار أمريكي لتطوير بيانات رصد أرضي عالية الجودة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مُسوّقةً نفسها كمصدر موثوق للبيانات الأرضية للاستخدام المؤسسي. وتقوم الشركة حاليًا ببناء كوكبة من الأقمار الصناعية، وتؤكد أن أجهزة الاستشعار الخاصة بها ستوفر بيانات أفضل بكثير من أنظمة الرصد الحالية - وهو ادعاء جريء، بلا شك، ولكن هذا هو مجال عملها.
أعلنت الشركة الناشئة أيضًا عن شراكة مع شركة L3Harris لتطوير أجهزة استشعار لمركباتها الفضائية، وأكدت رغبتها في دمج بياناتها مباشرةً في منصات المؤسسات. وتتمثل الفكرة الأوسع في أن تصبح الشركة بمثابة نظام مرجعي عالمي لنماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مجالات الخدمات اللوجستية والزراعة والبنية التحتية ومراقبة الكوارث. قد يبدو هذا طموحًا بعض الشيء، ولكنه ليس بالأمر الهين. (TechCrunch)
التعليمات
لماذا تعتبر صفقة برودكوم طويلة الأمد مع جوجل لرقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة صفقة كبيرة؟
يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية لأنه يُظهر مدى جدية استثمار شركات التكنولوجيا الكبرى في أجهزة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. فجوجل لا تكتفي بشراء قدرات إنتاجية عامة، بل تعمل على تطوير أجيال مستقبلية من الرقائق وأنظمة الخوادم المرتبطة بها بالتعاون مع شركة برودكوم. وهذا من شأنه أن يُحسّن التحكم في التكاليف، ويُطوّر تخطيط الإمداد، ويُعزّز الأداء. كما يُقوّي هذا من موقف جوجل في استخدام معالجاتها الخاصة كجزء أساسي من استراتيجيتها السحابية للذكاء الاصطناعي.
هل أصبحت رقائق الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا بديلاً حقيقيًا لرقائق Nvidia؟
تزداد أهميتها، لا سيما بالنسبة للشركات التي تسعى إلى خفض التكاليف أو تقليل اعتمادها على مورد واحد. في هذا التقرير، تبدو وحدات معالجة Tensor Processing Units (TPUs) من جوجل عنصرًا أساسيًا في بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي ومكانتها في الحوسبة السحابية. هذا لا يعني أن شركة Nvidia غير مهمة، بل يشير إلى اتساع السوق، حيث تكتسب الرقائق المصممة حسب الطلب رواجًا متزايدًا عندما ترغب الشركات في تحكم أدق في الأداء والتكاليف.
لماذا يشعر متخصصو الذكاء الاصطناعي بالقلق من استحواذ شركة Nvidia على شركة SchedMD؟
لا يقتصر القلق على شركة برمجيات واحدة. فشركة SchedMD مرتبطة ببرنامج Slurm، وهو برنامج مفتوح المصدر لإدارة أعباء العمل يُستخدم لجدولة مهام تدريب الذكاء الاصطناعي وأجهزة الكمبيوتر العملاقة. ونظرًا لسيطرة Nvidia الكبيرة على رقائق الذكاء الاصطناعي، يخشى بعض الباحثين من أن امتلاك طبقة برمجية مهمة قد يخلق مزايا غير عادلة. وتكمن المشكلة، في جوهرها، في مسألة الحياد في البنية التحتية المشتركة.
كيف يمكن أن يؤثر التحكم في برنامج Slurm على الباحثين ومراكز البيانات المستقلة؟
يحتل مُجدوِل مثل Slurm موقعًا بالغ الأهمية لأنه يُساعد في تحديد كيفية إدارة أحمال العمل عبر موارد الحوسبة. إذا سيطرت شركة رائدة في مجال تصنيع الرقائق على هذه الطبقة، فقد يشعر المنافسون والمشغلون المستقلون بالقلق بشأن الوصول والأولويات والتوافق المستقبلي. لا تدّعي المقالة وجود أي إساءة استخدام محددة، بل تُبيّن سبب اعتبار الناس هذا الأمر قضية عدالة أوسع، لا سيما في بيئات الحوسبة البحثية والحكومية.
لماذا يضغط المستثمرون من أجل مزيد من الشفافية بشأن استخدام المياه والطاقة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي؟
يبدو أن المستثمرين يتطلعون إلى ما هو أبعد من مجرد وعود عامة بالاستدامة. فهم يطالبون بإفصاحات محلية خاصة بكل موقع، لأن معارضة المجتمعات المحلية غالبًا ما تنطلق من مسائل عملية كاستهلاك المياه، والطلب على الكهرباء، ومن يتحمل العبء. ويشير المقال إلى أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتوسع بوتيرة أسرع من معايير الإبلاغ، ما يجعل من الصعب على المساهمين والمجتمعات تقييم المفاضلات البيئية بدقة.
ما الذي تقترحه OpenAI لاقتصاد الذكاء الاصطناعي؟
تتضمن رؤية OpenAI السياسية أفكارًا مثل صناديق الثروة العامة، وشبكات الأمان الاجتماعي المعززة، وفرض ضرائب على الروبوتات، وحتى أسبوع عمل من أربعة أيام. ويتمحور الخيط المشترك حول كيفية توزيع مكاسب الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع في حال أعادت الأتمتة تشكيل الوظائف والثروة. يُقدّم هذا المقال هذا الأمر من منظورين: التفكير السياسي وإدارة الصورة. بمعنى آخر، هو يتعلق بالاقتصاد، ولكنه يتعلق أيضًا بكيفية رغبة OpenAI في أن يُنظر إليها.
ماذا يقول تطبيق الإملاء غير المتصل بالإنترنت من جوجل عن اتجاه الذكاء الاصطناعي على الأجهزة؟
يشير هذا إلى أن جوجل ترى قيمة متزايدة في دمج الذكاء الاصطناعي مباشرةً في الأجهزة بدلاً من توجيه كل شيء عبر السحابة. يعمل التطبيق دون اتصال بالإنترنت، ولا توجد قيود على الاستخدام، ويقوم تلقائيًا بتنقيح النص المنطوق عن طريق إزالة الكلمات الحشو والتصحيحات الذاتية. تشير هذه الميزات مجتمعةً إلى التركيز على الخصوصية، وتقليل زمن الاستجابة، وخفض تكاليف الخدمة. كما تُظهر كيف أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية جزءًا لا يتجزأ من سير العمل اليومي.
لماذا يُعد تمويل شركة Xoople مهمًا لنماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على بيانات العالم المادي؟
تراهن شركة Xoople على أن بيانات رصد الأرض المحسّنة ستصبح عنصرًا أساسيًا في أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. ولا يقتصر عرضها على الأقمار الصناعية لالتقاط الصور فحسب، بل يتعداه إلى توفير بيانات أرضية عالية الجودة لاستخدامات متنوعة كاللوجستيات والزراعة والبنية التحتية ومراقبة الكوارث. وهذا أمر بالغ الأهمية لأن العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية تعتمد على بيانات موثوقة من العالم المادي. وقد تكون المدخلات المحسّنة بنفس أهمية النماذج المحسّنة.