بيئة تشغيل العميل 2026: Cloudflare تراهن ضد الحاويات (Containers)
٤ أغسطس ٢٠٢٦
تتيح أداة @cloudflare/computer من Cloudflare للوكيل اختيار isolate أو حاوية Linux لكل أمر. رهان بيئة تشغيل الوكيل، وكيف يقارن المنافسون.
#ai-infrastructure
مقاييس أداء الاستنتاج الوكيل في ٢٠٢٦: عدد الوكلاء لكل ميجاوات
٣٠ يوليو ٢٠٢٦
أطلقت كل من MLPerf وArtificial Analysis مقياس أداء للاستنتاج القائم على الوكلاء (agentic inference) في عام 2026. ما الذي يقيسه عدد الوكلاء لكل ميجاوات، وأي الأجهزة تتصدر المشهد، والتحذيرات المتعلقة بذلك.
LLM Fallback Routing: النجاة من سحب نماذج الذكاء الاصطناعي (2026)
١٧ يونيو ٢٠٢٦
لما الحكومة الأمريكية سحبت Claude Fable 5 من الخدمة، التطبيقات اللي بتعتمد على مزود واحد اتعطلت. ابني LLM fallback chain متعددة المزودين بتصمد في حالة سحب النماذج.
الاكتتاب العام لشركة SpaceX: استراتيجية البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وراء SPCX (2026)
١٢ يونيو ٢٠٢٦
بدأت SpaceX التداول تحت الرمز SPCX بعد اكتتاب عام قياسي بقيمة 75 مليار دولار. كيف ساهم اندماج xAI، وColossus، وصفقات الحوسبة بمليارات الدولارات في بناء عملاق للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
دليل تعليمي لتشغيل LiteLLM Proxy في بيئة الإنتاج: LLM Gateway في عام ٢٠٢٦
١٩ مايو ٢٠٢٦
نشر LiteLLM Proxy v1.85 في بيئة الإنتاج: Docker Compose، و Postgres، ومفاتيح افتراضية مع ميزانيات، و fallback routing، وتتبع التكاليف لـ Claude، و GPT، و Gemini.
رهان Google بـ 40 مليار دولار على Anthropic: سيولة، وCompute، وClaude
٢٦ أبريل ٢٠٢٦
Google تلتزم بمبلغ يصل إلى 40 مليار دولار لشركة Anthropic — 10 مليار دولار حالياً بتقييم 350 مليار دولار بالإضافة إلى 5GW من سعة TPU على مدار خمس سنوات. أحدث رهان لـ Big Tech على البنية التحتية لـ AI.
جوجل TPU 8t و TPU 8i: انقسام الرقائق في عصر الوكلاء الذكيين
٢٣ أبريل ٢٠٢٦
كشفت Google عن TPU 8t (Sunfish) وTPU 8i (Zebrafish) في مؤتمر Cloud Next 2026 — وهي شرائح من الجيل الثامن تفصل تدريب الذكاء الاصطناعي عن الـ inference بـ price-perf أفضل بـ 2.7 مرة.
صفقة Amazon وAnthropic بقيمة 100 مليار دولار: 5 جيجاوات من حوسبة AWS Trainium
٢٢ أبريل ٢٠٢٦
أمازون تستثمر ما يصل إلى ٢٥ مليار دولار في Anthropic بينما تلتزم Anthropic بإنفاق ١٠٠ مليار دولار لصالح AWS على مدار ١٠ سنوات مقابل ما يصل إلى ٥ جيجاوات من قدرات الحوسبة بـ Trainium2 و Trainium3.
صفقة Meta وBroadcom بخصوص MTIA: 1GW من الـ Custom AI Silicon بدقة 2nm
٢١ أبريل ٢٠٢٦
مددت Meta وBroadcom شراكتهما في رقائق MTIA حتى عام 2029، بدايةً بأكثر من 1 GW من السيليكون المخصص على أول مسرع AI بدقة 2nm في الصناعة.
Cerebras IPO 2026: منافس Nvidia بقيمة 26.6 مليار دولار
١٧ أبريل ٢٠٢٦
Cerebras تستهدف إدراجاً في Nasdaq بقيمة 26.6 مليار دولار مدعومة بعقد مع OpenAI تتجاوز قيمته 10 مليار دولار. نظرة داخل الـ wafer-scale chip الأكبر بـ 57 مرة من H100 الخاصة بـ Nvidia وما هو على المحك.
سباق البنية التحتية للـ AI بقيمة 700 مليار دولار: من سيفوز في 2026؟
٣٠ مارس ٢٠٢٦
شركات التكنولوجيا الكبرى ستنفق 700 مليار دولار على البنية التحتية للـ AI في عام 2026. إليك ما تبنيه Amazon و Google و Meta و Microsoft و Oracle وهل سيؤتي ذلك ثماره.
مقارنة GPU Cloud لعام 2026: التكلفة الحقيقية لـ AI Compute
٢٨ مارس ٢٠٢٦
نظرة متعمقة على أسعار سحابة الـ GPU لعام 2026 — من AWS و Google Cloud إلى Northflank و RunPod و Vast.ai — مع رؤى عملية، وتحليل للتكاليف، ونصائح فعلية للنشر البرمجي.
مقارنة سحابة الـ GPU لعام 2026: RunPod و Vast.ai و Thunder ضد AWS
٢٨ مارس ٢٠٢٦
سحابات GPU المتخصصة تكلفتها أقل بنسبة 60–85% من AWS. تم عمل اختبارات أداء لـ RunPod و Vast.ai و Thunder Compute و Northflank لتدريب واستنتاج AI في عام 2026.
سباق رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة في 2026: Meta و Google و Amazon و Microsoft ضد Nvidia
٢٥ مارس ٢٠٢٦
أكبر شركات التكنولوجيا بتبني رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بيها عشان تتحرر من Nvidia. إليكم مقارنة بين Meta MTIA، وGoogle Trillium، وAmazon Trainium3، وMicrosoft Maia 200 — بمواصفات حقيقية، واختبارات أداء، وإيه اللي ده بيعنيه للمطورين وصناعة الذكاء الاصطناعي.
إتقان تدريب نماذج ML: من التكاليف إلى الكود
٢٢ مارس ٢٠٢٦
تدريب نماذج ML من التكاليف إلى الكود: تكاليف النماذج الرائدة (Gemini Ultra 191 مليون دولار)، تضاعف القوة الحسابية كل 6 شهور، بالإضافة إلى أنماط تدريب قابلة للتنفيذ للفرق الصغيرة.
حد المعدل الذكي: إدارة الإنصاف، التكلفة، والتوسع في الأنظمة الذكية
٢ فبراير ٢٠٢٦
غوص عميق في AI rate limiting — كيفية تصميم، تنفيذ، وتوسيع intelligent throttling لـ APIs و AI workloads، مع استراتيجيات واقعية، code examples، و production insights.
Model Serving Patterns: من Batch إلى Real-Time Inference
٢٨ يناير ٢٠٢٦
استكشف أنماط model serving الحديثة — من batch و online inference إلى streaming و edge deployment — مع أمثلة واقعية، code demos، ورؤى إنتاجية.
إتقان أنظمة مراقبة النماذج: الحفاظ على نماذج ML صادقة
٢٢ يناير ٢٠٢٦
غوص عميق في أنظمة مراقبة النماذج — لماذا تهم، وكيف تعمل، وكيفية بناء نظام يتوسع. يشمل أمثلة واقعية، وكود، وأفضل الممارسات.
تخفيض تكاليف نماذج اللغة الكبيرة دون المساس بالجودة: استراتيجيات عملية مجدية
١٤ ديسمبر ٢٠٢٥
- غوص عميق في استراتيجيات واقعية لتقليل تكاليف نماذج اللغة الكبيرة — من اختيار النموذج والتكميم إلى التخزين المؤقت والتجميع وأنابيب الاستدلال الأكثر ذكاءً.
SQLite اليوم: البطل المجهول الذي يدعم التطبيقات الحديثة
١١ ديسمبر ٢٠٢٥
SQLite في ٢٠٢٦، ما وراء embedded: تقنيات Edge compute، و AI inference caching، وتطبيقات local-first على Turso و Cloudflare D1. لماذا هي قاعدة البيانات التي تشغل عام ٢٠٢٦ في هدوء.
كيفية MLOps: بناء أنظمة التعلم الآلي الموثوقة والقابلة للتوسع
٢٩ نوفمبر ٢٠٢٥
- دليل عملي ومفصل بعمق للتمكن من MLOps - بدءًا من إصدار النماذج وصولاً إلى CI/CD والمراقبة والتوسع والممارسات الإنتاجية في العالم الحقيقي.