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.
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.
تستثمر Amazon ما يصل إلى 25 مليار دولار في Anthropic، بينما تلتزم Anthropic بدفع 100 مليار دولار لـ AWS على مدار 10 سنوات مقابل ما يصل إلى 5 GW من قدرات الحوسبة بـ Trainium2 و Trainium3.
مدّت Meta وBroadcom شراكتهما في رقائق MTIA حتى عام 2029، بدءاً من أكثر من 1 جيجاوات من السيليكون المخصص على أول مسرع ذكاء اصطناعي بتقنية 2nm في الصناعة.
Cerebras تستهدف إدراجاً في Nasdaq بقيمة 22-25 مليار دولار مدعومة بعقد بقيمة 10 مليار دولار مع OpenAI. نظرة داخل الـ wafer-scale chip الأكبر بـ 57 مرة من H100 من Nvidia وما هو على المحك.
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.
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.
نظرة متعمقة في أسعار سحابة الـ GPU لعام 2026، والأداء، والمفاضلات — من مقدمي الخدمات العملاقة مثل AWS و GCP إلى المزودين المتخصصين مثل Northflank و RunPod و Vast.ai.
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.
دليل عميق وعملي لتدريب نماذج machine learning — من الـ fine-tunes الصغيرة إلى الـ frontier models بتكلفة 191 مليون دولار — مع الكود، ورؤى حول الـ architecture، وتحليلات واقعية للتكاليف.
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.
استكشف أنماط model serving الحديثة — من batch و online inference إلى streaming و edge deployment — مع أمثلة واقعية، code demos، ورؤى إنتاجية.
غوص عميق في أنظمة مراقبة النماذج — لماذا تهم، وكيف تعمل، وكيفية بناء نظام يتوسع. يشمل أمثلة واقعية، وكود، وأفضل الممارسات.
- غوص عميق في استراتيجيات واقعية لتقليل تكاليف نماذج اللغة الكبيرة — من اختيار النموذج والتكميم إلى التخزين المؤقت والتجميع وأنابيب الاستدلال الأكثر ذكاءً.
- استكشف كيف يدعم SQLite بهدوء التطبيقات المحمولة والطرفية والمدعومة بالذكاء الاصطناعي في عام 2025 — من التصميم المحلي إلى أنابيب البيانات بدون خادم، مع أمثلة عملية وأفضل الممارسات الحديثة.
- دليل عملي ومفصل بعمق للتمكن من MLOps - بدءًا من إصدار النماذج وصولاً إلى CI/CD والمراقبة والتوسع والممارسات الإنتاجية في العالم الحقيقي.
بريد واحد أسبوعياً — دورات، مقالات معمّقة، أدوات، وتجارب ذكاء اصطناعي.
بدون إزعاج. إلغاء الاشتراك في أي وقت.
