تتجه تطورات الذكاء الاصطناعي نحو أجهزة أكثر تخصصًا، مع توجه واضح نحو ثلاثة مجالات رئيسية: أجهزة الاستنتاج، أجهزة المستخدم النهائي، وأجهزة التدريب والاستنتاج. هذه الفروع تكشف عن مستقبل واعد في مجالات الذكاء الاصطناعي، حيث أن كل مجال يخدم حاجة محددة للذكاء الاصطناعي بطرق فعّالة ومبتكرة.

التفاعل المباشر مع الذكاء الاصطناعي (Inference)

تقوم الشركات المتخصصة بتطوير معالجات موجهة خصيصًا لعملية الاستنتاج، مثل شركات Groq وEtched، حيث يتم تصميم هذه المعالجات لتدعم نماذج الذكاء الاصطناعي (مثل نماذج التحويلات) بكفاءة عالية، مما يجعلها قادرة على تقديم أداء سريع ودقيق للتطبيقات التفاعلية مثل الردود الآنية والتوقعات. رغم ذلك، يواجه هذا المجال تحديًا يتمثل في التكيف مع أي تغييرات مستقبلية في تصميم بنية النماذج، مما يجعل استمرارية هذه المعالجات رهناً بتطور النماذج.

التطور في أجهزة المستخدم النهائي
مع التطور المتسارع، تمكّن أجهزة المستخدم النهائي، مثل الهواتف وأجهزة الحاسوب المحمولة، المستخدمين من الوصول إلى الذكاء الاصطناعي مباشرةً دون الحاجة إلى اتصال بخوادم خارجية. ولتحقيق هذه النقلة، بدأ دمج وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي العصبية (NPU) داخل هذه الأجهزة لدعم سرعة الاستنتاج. على سبيل المثال، سيتضمن التحديث القادم لنظام ويندوز برمجيات تستفيد من هذه المعالجات العصبية لتسريع أداء الذكاء الاصطناعي. وفي خطوة أخرى متقدمة، أضافت جوجل تقنية الذكاء الاصطناعي إلى متصفح Chrome، مما يسمح بأداء مهام مثل الترجمة وتلخيص المقالات مباشرةً على جهاز المستخدم.

الأجهزة الشاملة للذكاء الاصطناعي (Universal Hardware)

وحدات معالجة الرسوميات (GPU) تتصدر مجال أجهزة الذكاء الاصطناعي باعتبارها أجهزة شاملة قادرة على أداء عمليات التدريب والاستنتاج معاً. شركة Nvidia، الرائدة في هذا المجال، سيطرت على نحو 90% من السوق بفضل حلولها المتكاملة التي تطورت على مدار السنين منذ 2007، وتستخدم الآن من قبل أكثر من 4 ملايين مطور. كما توسعت Nvidia باستحواذها على شركة Mellanox لتدعيم قدرات الشبكات الداخلية في مراكز البيانات، ما يمكّنها من ربط وحدات المعالجة بأقصى سرعة ممكنة، وذلك لتلبية الطلب المتزايد على التدريب المكثف لنماذج الذكاء الاصطناعي.

الأساسيات: التدريب وبناء النماذج
الذكاء الاصطناعي يبدأ من مرحلة

 التدريب، وهي عملية جمع بيانات ضخمة لتدريب النموذج الذكي، وتمكينه من أداء المهام بكفاءة ودقة. تحتاج هذه المرحلة إلى أجهزة متطورة قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات وتحليلها، مما يمهّد لاستخدام النموذج في تطبيقات متنوعة في المستقبل. بعد إتمام التدريب، يأتي دور الاستنتاج، حيث يُستخدم النموذج المدرب للتفاعل مع المستخدمين في الوقت الحقيقي. ويمكن اعتبار التدريب بمثابة بناء “عقل” النظام، بينما يعتبر الاستنتاج بمثابة تفعيله.

الطلب العالمي المتزايد
 

شركة Nvidia تواجه طلباً متزايداً بشكل كبير، حيث تسعى الشركات الكبرى مثل فيسبوك ومايكروسوفت للحصول على أكبر كمية ممكنة من وحداتها المتاحة. في الوقت ذاته، هناك مئات الشركات والمؤسسات الأكاديمية التي تنتظر تطويراتها الخاصة في هذا المجال. مستقبل أجهزة الذكاء الاصطناعي يُبشر بتحقيق تقدم استثنائي خلال السنوات القادمة، فالتقدم الذي شهدناه خلال العقود الخمسين الماضية قد يُضاعف بفضل هذه الابتكارات في مجال التكنولوجيا.

الخلاصة: النموذج الذي يبني مستقبل التكنولوجيا

وفقاً للقول المأثور: “أجهزة التدريب اليوم هي أجهزة الاستنتاج في الغد”. هذه المقولة تعكس رؤية استراتيجية لمستقبل الأجهزة الذكية، حيث يُتوقع أن تصبح الأجهزة المتخصصة في التدريب هي الأدوات الأساسية للاستنتاج، مما يمكّن البشرية من تحقيق تقدم هائل في الذكاء الاصطناعي بوقت قياسي.