صناعة الشرائح تتغير في ظل تطور الذكاء الاصطناعي

كشف تقرير حديث عن أن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي GPT-4 استهلك نحو 50 جيجاواط ساعة من الكهرباء، وهو ما يكفي لتشغيل 5,000 منزل أميركي لمدة عام كامل. ويشير هذا الرقم إلى الطلب الهائل للذكاء الاصطناعي على القدرة الحاسوبية مقارنة بمراكز البيانات التقليدية.

ونقلت وول ستريت جورنال أن الصناعة تواجه اليوم حدوداً في تصميم الشرائح التقليدية، إذ أصبح إنتاج الشرائح على أحدث العقد التصنيعية يكلف أكثر من مليار دولار، بينما يستلزم تحسين الأداء استهلاك طاقة أكبر بشكل أُسّي. ونتيجة لذلك، أصبح قياس النجاح في مراكز البيانات يعتمد على الأداء لكل واط بدلاً من السرعة المطلقة.

وتشير الاتجاهات الحديثة إلى أن الحل يكمن في تحسين الأنظمة بأكملها، وليس فقط التركيز على ترانزستورات أصغر، بما في ذلك هندسة الشرائح، تسلسل الذاكرة وشبكات مراكز البيانات. ومن أبرز مظاهر هذا التحول هو ظهور “الشرائح الجزئية” أو ما يعرف بالشيبليتس، وهي وحدات أصغر يمكن دمجها لتشكيل نظام أكبر على شريحة واحدة، ما يسرع دورات التصميم ويحسن الإنتاجية ويزيد المرونة في مصادر التصنيع.

وتسهم شركات مثل آرم في هذا التوجه من خلال إطار عمل “هندسة نظام الشيبليتس” الذي يحدد كيفية تواصل الوحدات الجزئية وتكاملها في أنظمة أكبر. كما قدمت الشركة نسخة مفتوحة محايدة للبائعين لمجتمع Open Compute Project لتسهيل التعاون بين مختلف الشركات في تصميم الأنظمة المعقدة.

ويعتمد الجيل القادم من بنية الذكاء الاصطناعي على بيئة متكاملة، حيث يتيح التعاون بين الشركات تطوير الأنظمة بسرعة أكبر مع مخاطر أقل. فالشركات الناشئة لتصميم شرائح الذكاء الاصطناعي للمركبات مثلاً، لم تعد بحاجة للبدء من الصفر، بل يمكنها الاستفادة من الوحدات الحاسوبية المثبتة، وإضافة تقنياتها الخاصة والاستفادة من منظومة جاهزة للتحقق والتكامل.

وتوضح هذه التحولات أن المنافسة المستقبلية في صناعة الشرائح لن تكون على عدد الترانزستورات، بل على سرعة وكفاءة تحويل الطاقة إلى أداء، والقوة التي توفرها الأنظمة البيئية المشتركة بين الشركات. كما أن التركيز على الأداء لكل واط أصبح ميزة اقتصادية وبيئية في الوقت نفسه، خصوصاً مع زيادة استهلاك الطاقة في مراكز البيانات.