OpenAI Jalapeño: أول Chip AI Inference مخصصة

[Alex]: أهلاً بكم من جديد في نيرد ليفل تك البودكاست الذكي، حيث كلمة "نيرد" هي دائماً مجاملة، و"المستوى" مضبوط دائماً على وضع "الجنون". أنا Alex—

[Jamie]: —وأنا Jamie، السائل المقيم، ومشارك الميمز، والشخص الأكثر عرضة لفصل كابلات السيرفر بالخطأ.

[Alex]: لقد فعلت ذلك *مرة واحدة* فقط يا Jamie.

[Jamie]: ولن تجعلني أنسى ذلك أبداً. [PAUSE] على أي حال، اليوم نتحدث عن شيء حريف—بالمعنى الحرفي. OpenAI أطلقت للتو أول شريحة مخصصة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي (AI inference) من إنتاجها، وأطلقت عليها اسم... Jalapeño.

[Alex]: يبدو أن "فلفل الشبح" كان حرارته عالية جداً على غرفة السيرفرات. [يضحك] لكن نعم، هذا أمر كبير جداً. OpenAI و Broadcom تعاونتا لبناء هذه الشريحة من الصفر، وأنجزتا ذلك في تسعة أشهر فقط. هذا يشبه سرعة الحمل في وادي السيليكون.

[Jamie]: انتظر، تسعة أشهر؟ لشريحة جديدة تماماً؟ لقد رأيت أشخاصاً يستغرقون وقتاً أطول لاختيار لاب توب.

[Alex]: صحيح؟ وهذه ليست مجرد شريحة عادية. Jalapeño هي ASIC—وهي اختصار لـ Application-Specific Integrated Circuit (دائرة متكاملة مخصصة لتطبيقات معينة). ببساطة، هي شريحة تقوم بمهمة واحدة: تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة، مثل ChatGPT، بسرعة فائقة.

[Jamie]: إذاً، هي ليست لتدريب النماذج. هي فقط للإجابة على كل أسئلتنا الغريبة للذكاء الاصطناعي في وقت متأخر من الليل، صح؟

[Alex]: بالضبط. تدريب النموذج يشبه تعليمه كل الحقائق؛ أما الاستنتاج (inference) فهو عندما تطلب منه استخدام ما تعلمه. Jalapeño مضبوطة للاستنتاج فقط—OpenAI تسميها أول "معالج ذكاء" (Intelligence Processor). وهي مصممة لتشغيل تلك النماذج بأكبر قدر ممكن من الكفاءة.

[Jamie]: حسناً، ولكن لماذا يكلفون أنفسهم عناء صنع شريحتهم الخاصة؟ أليست وحدات معالجة الرسومات من Nvidia جيدة بما يكفي؟ أعني، Nvidia تجني أموالاً طائلة من هذه الأشياء.

[Alex]: أوه، Nvidia لا تزال بخير—لا تبكِ على Jensen بعد. [PAUSE] ولكن هنا تكمن المشكلة: OpenAI تخدم مليارات طلبات الذكاء الاصطناعي يومياً. كل رسالة ChatGPT، كل استدعاء لـ FastAPI، كل طلب "اكتب لي قصيدة عن قطط الكم"—كل ذلك هو استنتاج. هذا هو الجزء من الفاتورة الذي يتزايد مع الاستخدام.

[Jamie]: وأراهن أن تلك الفاتورة حريفة أيضاً.

[Alex]: ليس لديك أدنى فكرة. لذا، إذا قمت ببناء شريحة تركز بشكل دقيق فقط على الاستنتاج وتتخلص من كل الإضافات التي تحتاجها وحدات معالجة الرسومات للتدريب، يمكنك الحصول على قيمة أكبر بكثير مقابل أموالك—ومقابل كل واط من الطاقة.

[Jamie]: الأداء لكل واط... الأداء لكل دولار... أشعر وكأنني في إعلان تجاري في وقت متأخر من الليل. "ولكن انتظر—هناك المزيد!"

[Alex]: [يضحك] يبدو الأمر كذلك بالفعل. تدعي OpenAI أن أداء Jalapeño لكل واط "أفضل بكثير من أحدث التقنيات الحالية". لا يزالون يحللون الأرقام النهائية، لكن الاختبارات الأولية تبدو واعدة.

[Jamie]: هل قالوا كم تكلفتها؟ أم أن هذا أحد مواقف "اتصل بنا للحصول على عرض سعر"؟

[Alex]: الخيار الأخير تقريباً. لا يوجد سعر رسمي—فقط بعض التلميحات. أخبر الرئيس التنفيذي لشركة Broadcom وكالة Bloomberg أن تكلفة كل رمز استنتاج (inference token) قد تكون أقل بـ 50 مرة من وحدات معالجة الرسومات الحالية، ولكن... خذ هذا الكلام بحذر. لا يوجد تحقق مستقل بعد، والرد الرسمي من OpenAI هو "سننشر تقريراً تقنياً قريباً".

[Jamie]: إذاً، الكثير من الضجيج، والقليل من المواصفات. هل أظهروا لنا على الأقل ما بداخل Jalapeño؟ أعني، عن كم ترانزستور "مشتعل" نتحدث؟

[Alex]: هذا هو اللغز. لا توجد مواصفات تفصيلية بعد. قام بعض الـ "نيردز" المتخصصين في الشرائح بعمل زووم على الرقاقة التي عرضوها على المسرح—تخيل مسلسل CSI: نسخة أشباه الموصلات—وخمنوا أنها تحتوي على شريحة حوسبة كبيرة، وربما ست وحدات ذاكرة عالية النطاق الترددي، وبعض أجزاء الشبكات المتطورة. ولكن حتى تصدر OpenAI ورقة البيانات الكاملة، يبقى الأمر مجرد تكهنات.

[Jamie]: أحب ألعاب التخمين "النيردية" الجيدة. ولكن، لنتحدث بجدية—هل يعني هذا أن OpenAI ستتخلى عن Nvidia؟ هل هذه بداية حروب شرائح الذكاء الاصطناعي؟

[Alex]: ليس بهذه السرعة. Jalapeño لا يمكنها تدريب النماذج؛ يمكنها فقط تشغيلها. لذا، في الوقت الحالي، هي تعمل جنباً إلى جنب مع وحدات معالجة الرسومات من Nvidia، ولا تستبدلها. لا تزال OpenAI تشتري جبالاً من أجهزة Nvidia للتدريب، بالإضافة إلى أن لديهم صفقة مع AMD أيضاً. المعركة الحقيقية هي حول تكاليف الاستنتاج—من يمكنه خدمة مستخدمين أكثر، بتكلفة أقل.

[Jamie]: الأمر يشبه "قائمة الدولار" في مطاعم الوجبات السريعة للذكاء الاصطناعي، والجميع يقاتل لجعل الحصول على برجر ديجيتال أرخص.

[Alex]: تشبيه مثالي يا Jamie. [PAUSE] وOpenAI ليست وحدها—لدى Google وحدات TPUs الخاصة بها، ولدى Meta شرائحها الخاصة، والآن دخلت OpenAI في المنافسة مع Broadcom كـ "شيف" السيليكون الخاص بها.

[Jamie]: بمناسبة ذلك—كيف حصلت Broadcom على هذه المهمة؟ أليسوا عادةً متخصصين في الشبكات؟

[Alex]: هم كذلك، لكنهم يقومون أيضاً بالكثير من أعمال السيليكون المخصصة. في الواقع، لقد بنوا شرائح لـ Google و Meta والآن OpenAI. بالنسبة لـ Jalapeño، تولت OpenAI التصميم، وقامت Broadcom ببناء السيليكون والشبكات، وقامت Celestica بدمج الرفوف والأنظمة. يتطلب الأمر قرية كاملة لتربية طفل من السيليكون.

[Jamie]: [يضحك] إذاً، ماذا بعد؟ متى سنرى هذه الأشياء فعلياً في الواقع؟

[Alex]: تقول OpenAI إن النشر سيبدأ في نهاية عام 2026، حيث ستقوم Microsoft وشركاء آخرون بتشغيلها في مراكز بيانات ضخمة بمقياس الجيجاواط. وهذه هي الشريحة الأولى فقط—لدى OpenAI و Broadcom خارطة طريق للأجهزة متعددة الأجيال، لذا توقع المزيد من الشرائح الحريفة في المستقبل.

[Jamie]: إذاً، الخلاصة: OpenAI تبني منظومتها الخاصة، من النماذج وصولاً إلى الشرائح، تماماً مثلما تفعل Apple مع أجهزة iPhone؟

[Alex]: بالضبط—التكامل الرأسي من أجل الفوز. يريدون امتلاك التجربة بأكملها، وتحسين كل طبقة، والحفاظ على تشغيل ذكائهم الاصطناعي بسرعة وبتكلفة رخيصة.

[Jamie]: ونأمل ألا يتسبب ذلك في صهر مركز البيانات في هذه العملية.

[Alex]: لا يسعنا إلا الأمل. [PAUSE] حسناً، كانت هذه جولتنا السريعة في شريحة Jalapeño من OpenAI—أشياء ساخنة يا رفاق. إذا استمتعتم بهذه الحلقة، تأكدوا من الاشتراك، واتركوا لنا تقييماً، أو أرسلوا لنا أفضل وصفات الفلفل الحار التي أنشأها الذكاء الاصطناعي.

[Jamie]: شكراً لمتابعتكم نيرد ليفل تك البودكاست الذكي، حيث نبقي الأمور حريفة ومليئة بالسيليكون. نراكم في المرة القادمة! [تتلاشى موسيقى الخاتمة]