شركة «Google» تتحدى هيمنة «NVIDIA» في شرائح الذكاء الاصطناعي بمبادرة جديدة لوحدات المعالجة

بواسطة FinTech Gate في ديسمبر 18, 2025

فينتك جيت: وكالات

تسعى «Google» لتقليل هيمنة «NVIDIA» على سوق شرائح الذكاء الاصطناعي عبر مبادرة جديدة تهدف إلى تحسين أداء وحدات معالجة التنسور (TPUs) عند تشغيل إطار العمل الشهير PyTorch. المشروع الداخلي الذي أطلقت عليه الشركة اسم “TorchTurbo” يركز على جعل شرائح «Google» بديلًا عمليًا لوحدات المعالجة الرسومية (GPUs) التي تسيطر على السوق منذ سنوات.

التوافق مع PyTorch

تركز المبادرة على جعل TPUs متوافقة بشكل كامل مع PyTorch، الذي يعتمد عليه ملايين المطورين حول العالم، بهدف إزالة العقبات التي كانت تحول دون اعتماد هذه الشرائح.

فتح المصدر

كما تفكر «Google» في طرح أجزاء من المشروع كمصدر مفتوح لتسهيل تبنيها من قبل العملاء وكسب ثقة مجتمع المطورين. وعادةً ما يتعامل المطورون مع أطر جاهزة مثل PyTorch دون الحاجة للانغماس في تفاصيل الشرائح، وهو ما ساعد «NVIDIA» على ترسيخ مكانتها عبر تحسين الأداء على PyTorch منذ 2016، ما جعل الانتقال إلى بدائل أخرى مكلفًا ومعقدًا.

الفجوة التقنية

وبالمقابل، اعتمدت «Google» داخليًا على إطار JAX، ما خلق فجوة بين طريقة استخدام شرائحها والطريقة المفضلة لدى المطورين.

حرية الاختيار

وأكدت «Google Cloud» أن هدف الشركة هو منح العملاء حرية الاختيار، مع تزايد الطلب على كل من TPUs وGPUs، مع التركيز على المرونة وقابلية التوسع. وفي السنوات الأخيرة بدأت «Google» ببيع شرائحها للعملاء، إلا أن التوافق الكامل مع PyTorch ظل يمثل تحديًا هندسيًا.

تقليل التكلفة

ويتوقع أن تقلل مبادرة TorchTurbo بشكل كبير من تكلفة وتعقيد الانتقال من شرائح «NVIDIA»، في وقت تعمل فيه «Google» بشكل وثيق مع Meta، المطور الرئيسي لـ PyTorch، لاستكشاف صفقات محتملة وتوسيع الوصول إلى شرائح TPUs. كما بدأت «Google» بيع الشرائح مباشرة لمراكز بيانات العملاء وأجرت تغييرات في قيادة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، في خطوة تؤكد أن المنافسة المستقبلية في الذكاء الاصطناعي لن تُحسم بالشرائح وحدها، بل بالبرمجيات التي تجعل هذه الشرائح خيارًا عمليًا وجذابًا للمطورين.

في هذا السياق، ومن ناحية أخرى، هناك العديد من الأخبار المرتبطة بالقطاع والتي يمكنك متابعتها. على سبيل المثال، نستعرض أهمها في القائمة التالية: