NVIDIA تعزز هيمنتها على الذكاء الاصطناعي بخفض تكاليف التدريب وتحسين الكفاءة

سان فرانسيسكو – 4 يونيو 2025 – أظهرت بيانات جديدة أن شركة NVIDIA حققت تقدمًا ملحوظًا في مجال الذكاء الاصطناعي. فقد تمكّنت من تقليل عدد الشرائح المطلوبة لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، دون التأثير على الأداء أو الكفاءة.

تقدم تقني يمنح NVIDIA تفوقًا في السوق، بينما تبرز منافسة صينية محتملة بقيادة DeepSeek.

شرائح NVIDIA تتفوق في تدريب النماذج اللغوية

كشفت منظمة MLCommons، وهي جهة مستقلة تقيس أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي، عن نتائج قوية سجلتها معالجات NVIDIA وAMD. فقد أثبتت الشركتان قدرة شرائحهما على تدريب نماذج لغوية متقدمة بكفاءة عالية.

تُعد هذه المرحلة من التدريب جوهرية في تطوير الأنظمة الذكية. فهي تتيح للنموذج تحليل كميات ضخمة من البيانات وتحسين قدراته الاستيعابية.

تدريب أكثر كفاءة في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي

مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT وGemini، تظل مرحلة التدريب ضرورية. ورغم صعود مرحلة الاستدلال (AI Inference)، لا يزال التدريب هو الأساس لبناء نماذج قوية وفعالة.

نجحت NVIDIA في تقليل عدد وحدات المعالجة المطلوبة. هذا الإنجاز يعني توفيرًا في استهلاك الطاقة وخفضًا كبيرًا في التكاليف التشغيلية، خاصة في مراكز البيانات الكبرى.

DeepSeek الصينية تدخل المنافسة

أعلنت شركة DeepSeek الصينية عن تطوير نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام عدد أقل من الشرائح. إذا صحّت هذه النتائج، فقد تواجه NVIDIA وAMD منافسة شرسة في المستقبل القريب.

2025: عام الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة

تواصل NVIDIA قيادة سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في عام 2025. ويرى خبراء أن المنافسة ستركّز خلال السنوات القادمة على خفض التكلفة، وتسريع التدريب، وتطوير شرائح أكثر تطورًا وكفاءة.