شركة الرقائق القادمة بقيمة تريليون دولار

1.قد تأتي شركة الشرائح التالية التي تبلغ قيمتها تريليون دولار من المسرّعات الاستنتاجية لما بعد عصر GPT، ولكن بشرط أن تكون الأولى في إنتاج أنظمة على مستوى الرف والحصول على عملاء رياديين مرجعيين. نافذة الفرصة الحالية تضيق، ومن المتوقع أن تقوم Tenstorrent وEtched وSambaNova بشحن أنظمة رفوف جاهزة للإنتاج بكميات كبيرة في عام 2026، وهي تتصدر السباق حاليًا.

2.أثبتت كل من Groq وCerebras أنه حتى لو كان هناك عيوب في البنية، يكفي توافر رقاقات للإنتاج بالجملة في الوقت المناسب والتفوق على وحدة معالجة الرسومات GPU في مؤشرات حاسمة كالتفاعلية لتحقيق نتائج بمليارات الدولارات. حالياً، هناك طلب على الرموز (token) يفوق العرض بفارق كبير، ويعد الطلب على رموز ذات تأخير منخفض في الطليعة نادراً بشكل خاص، ما يوفر فرصة مماثلة لمسرّعات ما بعد GPT. ولكن التأخر لعام واحد مكلف للغاية، وستواجه الشركات التي ستشحن بعد 2027 تحديات أكبر.

قد تأتي شركة الشرائح التالية التي تبلغ قيمتها تريليون دولار من المسرّعات الاستنتاجية لعصر ما بعد GPT، ولكن بشرط أن تكون السباقة في إنتاج أنظمة رفوف واسعة النطاق والفوز بعملاء رياديين. نافذة الفرصة الحالية تضيق، ومن المتوقع أن تقوم Tenstorrent وEtched وSambaNova بشحن أنظمة رفوف للإنتاج الكمي في عام 2026، وهي الآن في الطليعة.

أولاً، شركة الشرائح القادمة بقيمة تريليون دولار

قد يكون الجواب أبسط مما تتخيل. Etched، Fractile، MatX، Positron، Rebellions، SambaNova، Tensordyne، Tenstorrent، إلخ.

خلال العام الماضي، حققت شركتان ناشئتان في شرائح الذكاء الاصطناعي إنجازات مالية ضخمة. تم الاستحواذ على Groq بقيمة 20 مليار دولار، وبلغت القيمة السوقية لـ Cerebras بعد الإدراج أكثر من 40 مليار دولار. الأرقام ضخمة، لكنها لم تصل بعد إلى مستوى التريليون دولار. في ظل الظروف الحالية، إذا أمكن لنظام يركز على الاستنتاج ويشغّل نماذج متقدمة ويوسّع القوة الحاسوبية حتى نطاق جيغاوات أن يحقق النمو المستمر ويطرح للاكتتاب العام، هناك بالفعل فرصة للوصول إلى قيمة تريليون دولار.

لكن البنية المعتمدة لدى كل من Groq وCerebras ليست خالية من الشوائب. كلا النظامين تم تصميمهما قبل أن تصبح النماذج اللغوية الكبيرة الاتجاه السائد، وكانت الخيارات التصميمية المبكرة غير ملائمة للنماذج الحالية. أسميهم "مسرّعات ما قبل عصر GPT".

أما المثال الأشهر الذي تمت مناقشته على نطاق واسع، فهو اقتصارهما على استخدام ذاكرة SRAM فقط. حتى لتشغيل نموذج صغير نسبيًا، هناك حاجة للعديد من رفوف Groq؛ وحتى مع معجزة Cerebras على مستوى القرص السيليكوني، المكونة من 900,000 نواة على شريحة واحدة، إلا أنها لا تستطيع إستيعاب جميع أوزان النماذج المتقدمة على قرص واحد، ولهذا يجب التوسع إلى عدة أنظمة. التكلفة الاقتصادية مرتفعة، وتوسعة ذاكرة KV تواجه صعوبات، إلخ.

بصراحة، بعد دراسة التفاصيل الهندسية هذه اعتقدت أن هذه الشركات ليس لها أمل في مجال النماذج اللغوية الكبيرة. وللإنصاف، لم يكن أحد قبل عشر سنوات يتوقع أن تتضخم النماذج بهذا الشكل. ولكن بدون ذاكرة ذات نطاق ترددي عالٍ لدعم سياق طويل... كيف يمكنهم البقاء؟ كلما كان السياق أطول كان أفضل... صعب أن ينمووا؟

المفتاح هو أن كلا الشركتين كان لديهما رقاقات جاهزة للإنتاج حينها. أياً كانت عيوب بنية SRAM الصافية، فقد تفوقت على وحدة معالجة الرسومات GPU في بعض مؤشرات الأداء الحاسمة مثل التفاعلية. كما أوضح لنا Jensen بوضوح: تشغيل فك التشفير على رقاقات SRAM فتح آفاقاً جديدة لطليعة 2026:

لهذا حققوا نتائج بمليارات الدولارات. عدة مليارات دولار، أمر مذهل، أليس كذلك!

كنت مخطئًا سابقًا، واعتقدت أن العيوب المعمارية ستحول دون نجاحهم.

عند النظر إلى الوراء، ما هو الأهم؟ التوقيت.

حين أتت Nvidia، صادف أن كانت Groq قد انتقلت إلى الإنتاج الكمي؛ وعندما أتت OpenAI، كانت Cerebras كذلك. انس عيوب البنية. إذا كنت تستطيع تسليم المنتج وفتح حدود جديدة على طليعة Pareto، ستحدث أشياء جيدة بشكل طبيعي. في الواقع، كنت أظن أن المشكلة الجوهرية لـ Groq وCerebras أنهما بدأتا مبكرًا جدًا واتخذتا قرارات التصميم قبل ظهور Transformer. البدء المبكر والخطأ لا فرق بينهما…

نعم، البداية المبكرة كادت تودي بهم؛ كلا الشركتين اقتربتا من نفاد السيولة. لكن تلك البداية المبكرة كانت كل ميزتهم، لأنه مع وصول تلك الموجة غير المتوقعة من الاستنتاج، كانت لديهم رقاقات في الإنتاج بالفعل. ومع ذلك، قبل إطلاق Meta لنموذج Llama، كانت الشركتان لا تزالان في حالة الموت الافتراضي. كان Llama أول نموذج لغوي كبير عملي مفتوح المصدر، والذي مكّن Groq من استعراض تجربة روبوت الدردشة عالي السرعة للعالم.

مرة أخرى، هناك نقطتان هامتان حقًا: وجود رقاقات إنتاجية في الوقت المناسب، وتحقيق تفوق على طليعة Pareto يصعب على وحدة معالجة الرسومات GPU الوصول إليها. ثم أتى Dynamo من Nvidia، ليزيد الأمر سهولة، حيث فصل عبء العمل وجعل مهام فك التشفير المحدودة بالذاكرة تعمل على رقاقات SRAM.

ثانيًا، عصر ما بعد GPT

إذا كان عصر الاستنتاج الأول يخص وحدة معالجة الرسومات GPU، فـ Groq وNvidia دشّنتا العصر التالي عبر استنتاج GPU + LPU. لكن عصرًا جديدًا قادم: مسرّعات ما بعد GPT. من ضربات المصفوفة إلى شبكة الاتصالات وطبقات الذاكرة، كل هذه الأنظمة على مستوى الرف بُنيت منذ البداية خصيصاً من أجل استنتاج النماذج اللغوية الكبيرة.

في هذا المجال هناك العديد من الشركات الناشئة، فضلاً عن شرائح مخصصة مثل XPU: Maia، MTIA، Trainium، إلخ. فمن منهم سيكون Groq أو Cerebras القادمة، ويفوز بعميل عملاق ويحقق استحواذًا أو اكتتابًا عاماً؟

ثالثًا، ماذا يتطلب الأمر لتصبح شركة الشرائح القادمة بقيمة تريليون دولار؟

إذا كان هناك درس حتى الآن، فهو ألا نولي البنية الهندسية أهمية أكثر من اللازم. نعم، البنية تهم على المدى البعيد، ولكن في ظل البيئة الحالية من الطلب، يحتاج المنافس فقط إلى تحقيق المعايير الأربعة التالية:

1. القدرة على تشغيل نماذج متقدمة تتجاوز تريليون معلمة
2. القدرة على تسليم أنظمة على مستوى الرف
3. التفوق على القادة الحاليين في أحد مؤشرات الأداء الرئيسية
4. كسب عملاء رياديين مرجعيين

تشغيل نماذج متقدمة تتجاوز تريليون معلمة. النماذج المتقدمة هي مصدر القيمة والتوسّع، لذا فإن العملاء الرياديين الأكثر تحفيزًا وعلى استعداد لنشر مسرّعات ما بعد GPT على نطاق واسع. الأنظمة التي لا تستطيع تشغيل نماذج تريليون معلمة ستنافس فقط في السوق الثانوية. أرى فائدة في النماذج الثانوية، خاصة في المؤسسات، ولكن حجم السوق المحتمل أقل. لن تكون هذه الشركات هي Groq أو Cerebras القادمة.

القدرة على تسليم أنظمة على مستوى الرف. تنافس استنتاج جيغاوات مبني على مستوى الرف. لكي تفوز، يجب أن تصمم وتنشر رفوفًا مكونة من مسرّعات بسرعة وموثوقية.

التغلب بوضوح على القادة الحاليين في مؤشر رئيسي واحد على الأقل. لا يجب أن يكون المنافس الأفضل من كل النواحي، ولكن يجب أن يتفوّق بشكل كبير في جانب واحد.

الحصول على عملاء رياديين مرجعيين. على المنافس أن يجد عميلًا مستعدًا للاستثمار جدياً في نطاق جيغاوات، يؤمن بخطته المستقبلية ومستعد لبناء علاقة طويلة الأمد. مختبرات النماذج أو مزودو السحابة العملاقة هم الأفضل، وقد يكون عميل جديد كبير من قطاع السحابة، لكن على الأرجح لن يكون عميلاً سياديًا.

بالطبع، دعم البرمجيات هو الحد الأدنى من المتطلبات.

خلاف ذلك، أعتقد أن الأمور بتلك البساطة.

نعم، التفاصيل التقنية مهمة مثل الكميات، التسلسل الهرمي للذاكرة، نطاق التوسع الرأسي وما إلى ذلك. ولكن حتى الآن، تكمن أهميتها في ما إذا كانت تحقق أداءً مميزًا، أي "التفوق على القادة الحاليين في مؤشر أداء حاسم ما". يمكن تحليل هندسة كل متنافس على حدة، ولكن في هذا السياق يتم الحكم بناءً على نتائج الأداء المحوري المتوفرة بفضل البنية المستخدمة.

هذه فترة فريدة من نوعها. الطلب على الرموز يفوق العرض بكثير، وخاصة ندرة رموز الطليعة ذات التأخير المنخفض، حيث لا تستطيع وحدة معالجة الرسومات GPU مواكبة الطلب، أو يلزمها تقديم معدلات إنتاجية غير اقتصادية. هذا النقص في رموز التفاعلات العالية جعل "الإنتاج الفعلي مع بنية جيدة بما فيه الكفاية" ميزة Groq وCerebras الرئيسية.

لكن هذه الفرصة محدودة زمنياً؛ ظهرت نافذة فرصة وتمكنت Groq وCerebras من اغتنامها. التقدم أولاً أمر بالغ الأهمية.

ينتقل بنا ذلك إلى السؤال التالي: ما هي نافذة الفرصة القادمة، ومن سيصل أولاً إليها؟

ربما يكفي طرح سؤال واحد لاختيار الفائز القادم: من سينشر أول مسرّع استنتاجي بعد GPT بطاقة 1 جيغاوات؟

للإجابة على هذا السؤال، يوجد فيما يلي بقية هذا المقال.

1. سباق الطليعة: ترتيب 11 شركة حسب توقيت شحن رفوف الطليعة، مع عرض تصنيفي وتسلسلي زمني
2. تحليل شامل لـ Tenstorrent: الشركة الوحيدة حاليًا التي توفر رفوفًا على مستوى الطليعة، وعينة مجانية من المحتوى التفصيلي
3. تحليل باقي 10 شركات: تقييم فردي مع توضيح المصادر، يشمل منافسي الطليعة، بطاقات توسيع فك الشفرة ونماذج ما دون الطليعة
4. الأدلة: من بين 8 شركات من الطليعة، اثنتان فقط لديهما بيانات طرف ثالث موثوقة
5. من لديه الأمل الحقيقي ليصبح شركة الشرائح القادمة بقيمة تريليون دولار، وحجة تعيد تعريف القائمة بالكامل

رابعًا، سباق الطليعة: من سيحقق مقياس الرفوف أولاً

إذًا، "أي من الشركات الناشئة تستطيع تجاوز هذه العتبات الأربعة؟ وماذا لو رتبناها حسب تاريخ الشحن المتوقع؟ دعونا نلقي نظرة. لقد رتبت الشركات وفقًا لما تدّعيه حول توقيت وصول منتجاتها المؤهلة للطليعة إلى مقياس الرفوف. يجب التعامل مع ذلك بحذر، مع ملاحظة أننا لا نناقش الأداء هنا، بل نقارن جداول شحن الرقائق فقط كما أعلنوا.

كذلك، العديد من هذه الشركات أطلقت منتجات، لكن منتجاتها الأولى ليست على مستوى الطليعة، وقد انتقلت تدريجيًا لتطوير رفوف للجيل الجديد من النماذج اللغوية الكبيرة. لذلك، أركز فقط على تواريخ شحن المنتجات المؤهلة للطليعة وفقًا لخريطة الطريق الخاصة بكل شركة.

إذا بحثنا في كافة المصادر المفتوحة، بما في ذلك البيانات الصحفية والمدونات والبودكاست، سنحصل على النتائج التالية:

مرئية على النحو التالي:

ولكن يجب التوضيح أن كل ما سبق هو معالم لأول رف أو أولى العينات، وليس بيانات مستوى جيغاوات. بحسب رأيي، وضع الرف الأول معلم مهم، ولكن الزمن المطلوب لتحقيق أول جيغاوات هو الأكثر أهمية.

الرف الأول يثبت قدرة النظام بالكامل على العمل، بينما حجم جيغاوات يبين قدرة الشركة على الاستدامة.

من سيشحن في 2026، ومن لن يشحن؟

Tenstorrent وEtched وSambaNova سيشحنون رفوفًا جاهزة للإنتاج الضخم في 2026.

Positron وTensordyne وRebellions متأخرة بسنة واحدة. تدّعي Rebellions أنها ستشحن في 2026، لكن منتج REBEL من الطليعة لديها لا يزال في طور تسليم العينات، وبالتالي من المرجح أن يصل أول رف واقعي للطليعة في 2027.

Fractile وMatX متأخرة بسنتين. حسب خريطة الطريق لدى الشركتين، هناك معالم في عام 2027 لكن معظمها عينات وتطبيقات مبدئية، وليس شحن بالجملة. ومن المرجح أن ينال العملاء رفوفًا إنتاجية بكميات كبيرة بحلول 2028 فقط.

في ظل هذا النقص في المعروض، فإن التأخير لسنة واحدة مكلف جدًا. لا يعني ذلك بأن الشركات التي ستشحن في 2027 أو بعدها ضعيفة تقنيًا، ولا يعني أيضًا أن حصتها السوقية مستقبلاً ستكون صغيرة. فقط يكفي الفوز بعميل عملاق واحد لتحقيق مقياس واسع. لكن يجب النزول إلى الساحة للمنافسة! حتى لو كانت بنية منتجك قوية تقنيًا، إن لم تدخل السوق فأنت غير مشارك فعليًا.

من سيشارك أولاً؟

تدّعي Tenstorrent أنها "حاليًا تشحن رقاقات جاهزة للإنتاج الضخم". هذا واعد! وماذا عن العملاء؟ Tenstorrent حصلت بالفعل على عملاء من مزودي سحابة جدد وجهات سيادية؛ لكنها لم تعلن بعد عن أي مختبر طليعة أو عملاق سحابي كعميل. هل سيتمكن هؤلاء العملاء الأوائل من مساعدة Tenstorrent على الوصول إلى مستوى جيغاوات؟ سنناقشها في تحليلنا التالي لها.

قد يساعد الاستحواذ Tenstorrent على تسريع إدخال المنتج للسوق، إذ أن شركات الشرائح التقليدية الكبرى لديها بالفعل علاقات بالسحابة العملاقة. ووفقًا للتقارير، فكرت Qualcomm في يونيو في صفقة تقارب 8 إلى 10 مليارات دولار. لكن يبدو أن Keller نفى مؤخرًا أي محادثات مع Qualcomm، ما يعني أن هذا المسار قد تعثر الآن.

موقف Etched أقوى مما بدا عليه قبل أشهر. تدّعي الشركة أنها ستشحن منتجًا على مستوى الرف هذا الصيف، ما يعني تقدمًا كبيرًا على MatX وFractile وغيرهما. اعتقدت لفترة أن Etched خرجت من السباق، لكنهم ما زالوا نشطين ويدعون أنهم ضمن الصف الأول.

ومن الجدير بالذكر أن Etched تتحدث عن مقياس جيغاوات. تدّعي الشركة "أنه يوجد مسار للوصول إلى جيغاوات في 2027"، وأنها تبني البنية التحتية اللازمة لذلك، بما في ذلك مصنع في تايوان ومركز بيانات ومختبر إدخال منتجات جديدة بمقرها في سان خوسيه. في بيان صحفي، صرح الشريك المؤسس Rob Wachen: "من البداية، بنينا بطريقة تؤهلنا للنطاق الجيغاوات... الإنتاج الكبير هو المنتج."

لم تكشف Etched عن عملاء محددين، لكنها ذكرت توقيع عقود تتجاوز مليار دولار. يبدو أن إشارات Etched إلى "طريق الجيغاوات" و"البناء لهذا المقياس" تعني أن عملاءهم المستهدفين قادرون فعلاً على تحقيق هذا المستوى من الطلب.

إن استطاعت Etched بلوغ مقياس جيغاوات بحلول 2027 فهذا ما سنراه، لكنها تستهدف النقطة الصحيحة للمنافسة على التريليون دولار على الأقل.

تدّعي SambaNova أيضًا أن منتجها SN50 سيوزع في النصف الثاني من 2026. إذا أطلقت كل من SambaNova وEtched وTenstorrent رفوفًا تنافسية، فمن المرجح أن يكون النصف الثاني من 2026 وبداية 2027 مثيرين للغاية!

حتى الآن، كشفت SambaNova عن عملاء كبار مثل JPMorgan SoftBank، ولكن هذه ليست توزيعات على مستوى الجيغاوات.

وقّعت SambaNova عقدًا لعدة سنوات مع JPMorgan. صرح Liang: "هذا يعد اختراقًا، حيث أن معظم الموردين ما زالوا غير قادرين على دخول سوق المؤسسات. سيصبح السوق المؤسسي مهمًا جدًا؛ قد لا يشكل 100% ولكنه سيبقى قوة لا يمكن تجاهلها، وبدأنا نرى هذا التوجه". أشار Liang إلى أن عملاء الشركات يفضلون تشغيل النماذج والبيانات الخاصة بهم في بيئة خاصة، وهذه البيئة ليست غالبًا مركز بيانات بسعة جيغاوات.