لبضعة أيام هناك الكتابة بالأحرف الكبيرة من نفيديا لقد تجاوزت شركة Apple بفارق ضئيل، مما يمثل رمزيًا بداية واحدة حقبة جديدة في مجال التكنولوجيا: ذلكالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، مع العرض التقديمي في WWDC2024، المؤتمر السنوي للمطورين أبل، الحل الخاص بك لدمج الذكاء الاصطناعي في أنظمتك، ذكاء أبل، أصبحت كوبرتينو مرة أخرى الشركة ذات أعلى قيمة من حيث القيمة السوقية في العالم. لا تزال نفيديا منافسًا هائلاً، لكن ليس كل شيء طريقًا سهلاً لها، على الرغم من نجاحاتها التي لا جدال فيها.
I المنافسين الرئيسيين تتعاون شركة Nvidia، بالإضافة إلى بعض أهم عملائها، في مشروعالمبادرة التي تقودها OpenAI. الهدف هو تطوير البرمجيات يسمح لمطوري الذكاء الاصطناعي بالانتقال بسهولة أكبر إلى الرقائق التي ينتجها منافسو Nvidia. ارتقت شركة Nvidia إلى دور الشركة الرائدة عالميًا في إنتاج الرقائق بفضل احتكارها شبه الكامل لقطاع المكونات اللازمة لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي واسعة النطاق. إلا أن قلة العرض وارتفاع الأسعار يدفعان شركات القطاع للبحث عن حلول بديلة.
على الرغم من أن إنشاء رقائق جديدة يمثل خطوة مهمة للذكاء الاصطناعي، فهو لا يحل مشكلة الأنظمة المتقدمة بشكل كامل. الحقيقة سلاح نفيديا السري في الواقع أنه يقيم في بلده منصة البرمجيات, كودا. تتيح لك هذه المنصة الاستفادة من الرقائق، المصممة في الأصل كمسرعات للرسومات، لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة وكفاءة أكبر.
نحو ائتلاف
معالهدف خلق بديل صالحبالنسبة لمنصة Cuda التابعة لشركة Nvidia، يجتمع منافسو وعملاء شركة الرقائق العملاقة معًا قم بتشغيل تريتون. تم تطوير Triton بواسطة OpenAI وتم إصداره لأول مرة في عام 2021، وهو برنامج مصمم لتشغيل التعليمات البرمجية على مجموعة واسعة من شرائح الذكاء الاصطناعي.
عمالقة مثل Meta وMicrosoft وGoogle، الذين استثمروا بالفعل مبالغ كبيرة في شراء رقائق Nvidia، يساهمون بنشاط في تطوير Triton، مع الاستمرار في تنفيذ تصميم رقائقهم الخاصة للذكاء الاصطناعي بشكل مستقل.
إن نية هذه المجموعة من الشركات، والتي تضم أيضًا الشركات المصنعة المنافسة Intel وAMD وQualcomm، واضحة: الاستثمار في Triton من أجل أخذ حصة السوق بعيدا عن نفيديا وكسر الهيمنة بلا منازع التي يحتفظ بها العملاق في قطاع أجهزة الذكاء الاصطناعي.
كما أشار جريج لافندر، كبير مسؤولي التكنولوجيا في إنتل، الهدف الأساسي هو "كسر قفل Cuda"، وتحرير المطورين من الحاجة إلى استخدام شرائح Nvidia حصريًا لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تعد شركة Nvidia، التي تتجاوز قيمتها 3 تريليون دولار، ثاني أكبر شركة من حيث رأس المال في العالم ويمكن أن تصبح الأولى قريبًا. تواجه Intel وAMD مشكلة في المواكبة.
نظام بيئي للأجهزة والبرامج يشبه Apple
Il مجال نفيديا في مجال الذكاء الاصطناعي لا يعتمد فقط على قوة رقائقه، بل على أ النظام البيئي للأجهزة والبرمجيات متكاملة تمامًا ويكافح المنافسون لتكرارها.
كما أوضح جيدا جنسن هوانغالرئيس التنفيذي NVIDIA، في مؤتمر تكنولوجيا GPU في مارس الماضي: "إن عملنا الأساسي لا يقتصر على بناء الرقائق فحسب. نحن نصنع حاسوبًا خارقًا كاملًا، بدءًا من الشريحة إلى النظام وحتى التوصيلات البينية... ولكن قبل كل شيء، البرنامج الذي يمثل نظام التشغيل الحقيقي للذكاء الاصطناعي.»
تأسست شركة Nvidia منذ أكثر من 30 عامًا لدعم تطوير ألعاب الفيديو، وقد وجدت أن الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي أصبح سهلاً من خلال برنامج Cuda الخاص بها، والذي بدأ في عام 2006 للسماح بتشغيل التطبيقات ذات الأغراض العامة على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الخاصة بها.
منذ ذلك الحين،استثمرت الشركة مليارات الدولارات في تطوير المئات من الأدوات والخدمات البرمجية التي تعمل على تحسين تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي وحدات معالجة الرسومات الخاصةمما يجعلها أسرع وأكثر سهولة في الوصول إليها.
جميع البرامج
يبدو أن نفيديا لديها فريق متخصص في تطوير البرمجيات ضعف حجم الذي يعمل على الأجهزة.
ديفيد كاتز، شريك راديكال فينتشرز، وهو صندوق استثماري متخصص في الذكاء الاصطناعي، يتفهم قوة نفيديا: "في رأيي، غالبًا ما يتم الاستهانة بما حققته نفيديا بالفعل. لقد أنشأوا نظامًا بيئيًا برمجيًا حول منتجاتهم يتسم بالكفاءة والبديهة والأداء والقدرة على تبسيط المهام المعقدة بشكل كبير. إنه نظام جاء نتيجة للتطور التدريجي، مدعومًا بمجتمع كبير جدًا من المستخدمين على مدى فترة طويلة من الزمن.
ارتفاع أسعار منتجات إنفيديا والانتظار الطويل لشراء أحدث أجهزتها مثل H100 و "الشريحة الفائقة" التالية GB200، خلقت مشكلة ودفعتنا للبحث عن البدائل.
ومع ذلك، نظرًا لأن معظم أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي تعمل بالفعل على برنامج Cuda من Nvidia، فإن إعادة كتابتها لمعالجات أخرى، مثل AMD MI300 أو Intel Gaudi 3 أو Amazon Trainium، تستغرق وقتًا طويلاً وتنطوي على مخاطر بالنسبة للمطورين.
للابتعاد عن Nvidia، لا تحتاج فقط إلى البحث عن أجهزة تنافسية، ولكن أيضًا وقبل كل شيء تجعلها سهلة الاستخدام من خلال البرامج.
منافسي رقائق نفيديا مثل جوجل AI تي بي يو فهي توفر أداءً مشابهًا في الاختبارات المعيارية، ولكن البرنامج هو الذي يصنع الفرق. يدعي المسؤولون التنفيذيون في Nvidia أن عملهم البرمجي يجعل من الممكن نشر نموذج جديد للذكاء الاصطناعي على أحدث شرائحهم في "ثواني" ويقدم تحسينات مستمرة في الكفاءة. ولكن هذه المزايا لديها السعر: قفل كودا.
الحل مفتوح المصدر: تريتون
مريم أريككشفت المؤسس المشارك لشركة TitanML، وهي شركة ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي ومقرها لندن، أن شركتها استخدمت Cuda في البداية، لكن النقص في وحدة معالجة الرسومات دفعها إلى إعادة كتابة تطبيقاتها في Triton. سمح هذا الاختيار الاستراتيجي لـ TitanML باكتساب عملاء جدد أرادوا تجنب ما يسمى "سعر Cuda".
تريتون، الذي انضم المؤسس المشارك فيليب تيليت إلى OpenAI في عام 2019، يتميز بطبيعته مفتوحة المصدر، مما يسمح لأي شخص بعرض الكود الخاص به أو تكييفه أو تحسينه بحرية. يمنح هذا الجانب Triton جاذبية جوهرية للمطورين مقارنة بـ Cuda، المملوكة لشركة Nvidia بدلاً من ذلك.
على الرغم من أن Triton كان يعمل في البداية حصريًا على وحدات معالجة الرسوميات Nvidia، إلا أنه الآن كما يدعم AMD MI300 وقريباإنتل غاودي ورقائق التسريع الأخرى.
Un مثال رمزي هو أن مييتااا، والتي وضعت برنامج Triton في قلب شريحة الذكاء الاصطناعي المطورة داخليًا، MTIA. عندما أصدرت شركة Meta الجيل الثاني من MTIA الشهر الماضي، سلط مهندسوها الضوء على كفاءة Triton العالية واستقلالية الأجهزة، مما يسمح لها بالعمل على مجموعة واسعة من بنيات الرقائق.
مؤسسة يو اكس ال
وكذلك OpenAI، حتى المطورين المنافسين يحبون أنثروبي وحتى Nvidia نفسها ساهمت في تحسين Triton، كما أبرز من السجلات على جيثب والمناقشات حول مجموعة الأدوات.
Triton ليست المحاولة الوحيدة لتحدي هيمنة برامج Nvidia. تعد شركات Intel وGoogle وArm وQualcomm من بين أعضاء المجموعة مؤسسة يو اكس ال، وهو تحالف صناعي يقوم بتطويره بديل لكودا على أساس منصة OneAPI مفتوحة المصدر من إنتل.
كريس لاتنرتم إطلاقه، وهو مهندس كبير سابق في شركات Apple وTesla وGoogle موجو، وهي لغة برمجة مخصصة لمطوري الذكاء الاصطناعي الذين تكمن قوتهم الرئيسية في عدم وجود كودا كشرط.
مع بدء تشغيله وحدات، يهدف لاتنر إلى جعل بناء نماذج الذكاء الاصطناعي "أكثر سهولة بشكل كبير" "للمطورين من جميع الأنواع، وليس فقط نخبة الخبراء في شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة".
على طول الطريق
حتى لو أثبت Triton أو Mojo أنهما حلان تنافسيان، فسيتعين على منافسي Nvidia مواجهة ذلك طريق طويل لإغلاق الرصاص الأولي من كودا. ال محللي سيتي ويتوقعون أن تنخفض حصة إنفيديا في سوق شرائح الذكاء الاصطناعي التوليدية من حوالي 81% العام المقبل إلى حوالي 63% بحلول عام 2030، مما يؤكد هيمنتها لسنوات عديدة قادمة.
وقال: "إن بناء شريحة قادرة على المنافسة مع Nvidia يمثل تحديًا صعبًا، ولكن من الأصعب بناء مجموعة البرامج بأكملها وإقناع المستخدمين باستخدامها". بيخيمينكو.
"إن النظام البيئي للبرمجيات يتطور باستمرار وأنا أؤمن بذلك سوف تغلق الفجوة مع مرور الوقتوأضاف لافندر.
نهج Nvidia، الذي يدمج الأجهزة والبرامج في جهاز واحد نظام واحدويرتبط بفلسفة ستيف جوبز ومفهومه "كل شيء في حلية واحدة". وقد سمحت هذه الإستراتيجية لشركة Apple بالحفاظ على ميزة تنافسية كبيرة لأكثر من 40 عامًا في السوق المتطورة. ويمكن أن يحدث نفس الشيء لنفيديا.
مصادر:
- تيم برادشو، منافسو إنفيديا يستهدفون هيمنتها البرمجية، “فاينانشيال تايمز”، 24 مايو 2024
- ديفيد مكابي، الولايات المتحدة تفسح المجال لاستفسارات مكافحة الاحتكار الخاصة بـ Nvidia وMicrosoft وOpenAI، "نيويورك تايمز"، 5 يونيو 2024.
- مايكل أكتون ونيكولاس ميجاو ونفيديا تتفوق على شركة أبل حيث تتجاوز قيمتها السوقية 3 تريليون دولار، “فاينانشيال تايمز”، 6 يونيو 2024
