«جوجل» تشعل حرب الشرائح وتطلق معالجات «TPU 8i» و«8t» لمنافسة «إنفيديا»

فينتك جيت: مصطفى عيد 

أعلنت شركة «جوجل» (Google) عن الجيل الجديد من وحدات المعالجة Tensor Processing Units، وهما TPU 8i وTPU 8t، وذلك خلال فعاليات مؤتمر «Google Cloud Next 2026». في خطوة تستهدف دعم ما يُعرف بـ«عصر الوكلاء الأذكياء» (Agentic AI)، وهو الجيل الجديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي القادرة على تنفيذ مهام معقدة بشكل مستقل نيابة عن المستخدمين.

كما تعكس هذه الخطوة توجه «جوجل» نحو إعادة تشكيل سوق الشرائح المخصصة للذكاء الاصطناعي. من خلال تقديم بنية متكاملة لا تعتمد فقط على تطوير المعالجات. بل تشمل منظومة كاملة تمتد من مراكز البيانات إلى الشبكات والبنية التشغيلية. ما يضعها في منافسة مباشرة مع شركة «إنفيديا» (Nvidia)، التي تهيمن حاليًا على سوق وحدات معالجة الرسوميات المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

كما يأتي تطوير هذه المعالجات استجابة لمتطلبات الجيل الجديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. حيث تحتاج الوكلاء الأذكياء إلى القدرة على التفكير والتخطيط وتنفيذ مهام متعددة الخطوات بسرعة وكفاءة، وهو ما صُمم له معالج TPU 8i. الذي يركز على تسريع عمليات الاستدلال (Inference) لضمان استجابة فورية وتجربة استخدام سلسة.

ذاكرة موحدة ضخمة

وفي المقابل، تم تصميم معالج TPU 8t ليكون مخصصًا لعمليات تدريب النماذج، حيث يوفر قدرة عالية على تشغيل أكثر النماذج تعقيدًا ضمن بيئة تعتمد على ذاكرة موحدة ضخمة. ما يسمح ببناء نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة بكفاءة أعلى وسرعة أكبر مقارنة بالأجيال السابقة.

كما أوضحت «جوجل» أن معالج TPU 8t قادر على التوسع ليعمل ضمن منظومة تصل إلى 9600 شريحة مترابطة تعمل كوحدة حوسبة عملاقة. مع تحقيق أداء أعلى بثلاث مرات مقارنة بالجيل السابق، إلى جانب كفاءة طاقة مضاعفة، ما يجعله مناسبًا لتطوير «عقول» الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

أما معالج TPU 8i، فقد ركزت الشركة على تحسين كفاءة التكلفة والأداء، كما يقدم أداءً أفضل بنسبة تصل إلى 80% لكل دولار مقارنة بالإصدارات السابقة. ما يتيح للشركات تشغيل ملايين الوكلاء الأذكياء في وقت واحد دون زيادة كبيرة في التكاليف، مع ضمان استجابة فورية توازي التفاعل البشري.

كما تتبنى «جوجل» من خلال هذه الخطوة استراتيجية الابتعاد عن مفهوم «الشريحة الواحدة لكل الاستخدامات». حيث طورت معالجين منفصلين يخدم كل منهما جانبًا مختلفًا من دورة حياة الذكاء الاصطناعي. وهو ما يتيح تحسين الأداء وتقليل زمن الاستجابة الذي يمثل أحد أبرز التحديات الحالية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

كما تعتمد «جوجل» في هذا التوجه على ما يُعرف بنموذج «Full Stack». حيث تقوم بتطوير الشرائح. وبناء النماذج الذكية مثل «Gemini». وإدارة مراكز البيانات التي تشغل هذه الأنظمة. ما يمنحها ميزة تنافسية مقارنة بـ«إنفيديا» التي تركز بشكل أساسي على تطوير الشرائح دون امتلاك نفس المستوى من التكامل.

تقليل زمن الاستجابة

وقال Jeff Dean، كبير العلماء في «جوجل»، إن التوجه نحو تخصيص الشرائح لعمليات التدريب أو الاستدلال أصبح أكثر منطقية في ظل تطور احتياجات الذكاء الاصطناعي. مشيرًا إلى أن هذا النهج سيسهم في تقليل زمن الاستجابة وتحسين أداء الأنظمة الذكية.

وعلى صعيد السوق، بدأت شركات كبرى بالفعل في التوجه نحو استخدام معالجات «جوجل». كما أبرمت شركة «ميتا» (Meta) اتفاقية بمليارات الدولارات لاستخدام وحدات TPU على مدار عدة سنوات. فيما حصلت شركة «Anthropic» على إمكانية الوصول إلى ما يصل إلى مليون شريحة TPU لتطوير نماذجها المستقبلية.

ورغم هذا التوجه، أكدت «جوجل» أنها لا تسعى إلى استبعاد «إنفيديا» بالكامل. كما ستواصل منصة «Google Cloud» تقديم خيارات متعددة للعملاء تشمل معالجاتها الخاصة، ووحدات TPU الجديدة. بالإضافة إلى أحدث وحدات معالجة الرسوميات من «إنفيديا»، في إطار استراتيجية تتيح مرونة الاختيار للمستخدمين.

ومع إطلاق الجيل الثامن من وحدات TPU، توجه «جوجل» رسالة واضحة للسوق بأنها تسعى للعب دور محوري في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي. خاصة في مجال الوكلاء الأذكياء، من خلال تقديم البنية التحتية التي ستعتمد عليها هذه التطبيقات في السنوات المقبلة.

في هذا السياق، ومن ناحية أخرى، هناك العديد من الأخبار المرتبطة بالقطاع والتي يمكنك متابعتها:

• «جوجل» تضخ مليارات الدولارات في «Thinking Machines Lab» لتعزيز هيمنتها على سوق الذكاء الاصطناعي السحابي
• «جوجل» تتحالف مع شركة «ميرا موراتي» لتوسيع استخدام «Google Cloud» في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
• «جوجل» توسّع دمج «جيميناي» داخل «كروم» إلى 7 دول جديدة