قد تكون رقائق الذكاء الاصطناعي من شركة Nvidia Corp. (NASDAQ: NVDA ) هي المحرك الرئيسي لازدهار الذكاء الاصطناعي اليوم، لكن شركة Seagate Technology Holdings PLC (NASDAQ: STX ) تعتقد أن القفزة التالية في الأداء لن تأتي من زيادة القدرة الحاسوبية وحدها.

بدلاً من ذلك، تجادل شركة تخزين البيانات بأن بنية التخزين الأكثر ذكاءً يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على إنجاز المزيد من العمل باستخدام وحدات معالجة الرسومات باهظة الثمن نفسها - وهو تحول يمكن أن يقلل من تكاليف البنية التحتية مع تعزيز الإنتاجية.

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من مجرد رقائق أسرع

يستند هذا النقاش إلى ورقة بحثية حديثة نشرتها شركة سيجيت بالتعاون مع شركة إس كيه هاينكس (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: SKHY )، والتي تتناول كيفية تغيير أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الاستدلالي والذكاء الاصطناعي الفاعل لطريقة إدارة البيانات. فبدلاً من توليد المعلومات نفسها بشكل متكرر، تعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة بشكل متزايد على الاحتفاظ بالسياق الذي يمكن إعادة استخدامه عبر التفاعلات.

"توضح ورقتنا البيضاء الأخيرة مع شركة SK hynix أهمية التخزين متعدد المستويات لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الاستدلالية والوكيلة، والتي تُظهر فائدة مباشرة لتخزين القرص الصلب"، هذا ما قاله الرئيس التنفيذي ديف موسلي خلال مكالمة أرباح الربع الرابع من السنة المالية للشركة.

يُعدّ التخزين المؤقت للقيم الرئيسية (KV) جوهر هذا النهج، حيث يخزن السياق المُنشأ مسبقًا ليتمكن نموذج الذكاء الاصطناعي من استرجاعه بدلًا من إعادة إنشائه في كل مرة. وقال موسلي: "يُستخدم التخزين المؤقت للقيم الرئيسية (KV) للاحتفاظ بهذا السياق وإعادة استخدامه بكفاءة".

كيف تُتيح وحدات التخزين إمكانية استخدام وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا

بحسب شركة سيجيت، فإن هذا التغيير البسيط ظاهريًا له تأثير بالغ على اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. فمن خلال نقل سياق البيانات عبر الذاكرة ومحركات الأقراص الصلبة ومحركات الحالة الصلبة بدلاً من إجبار وحدات معالجة الرسومات على إعادة حسابه، يمكن لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية الاستفادة بشكل أفضل من أغلى مكوناتها المادية.

وأضاف موسلي: "هذا يدفع إلى زيادة الحاجة إلى مساحة تخزين أكبر على القرص الصلب ويقلل من استخدام وحدة معالجة الرسومات خلال المراحل الأكثر كثافة حسابية لتطبيق الوكيل. ونتيجة لذلك، تصبح موارد وحدة معالجة الرسومات متاحة لأحمال العمل الإضافية المدرة للدخل".

لا تعني الرسالة أن وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أصبحت أقل أهمية، بل تؤكد شركة سيجيت أن التخزين يُصبح عاملاً أساسياً في أداء الذكاء الاصطناعي مع توسع نطاق عمليات الاستدلال واحتفاظ النماذج بمزيد من السياق بمرور الوقت. وهذا يجعل بنية التخزين جزءاً بالغ الأهمية من بنية الذكاء الاصطناعي إلى جانب الحوسبة والذاكرة.

الفائز التالي في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

تؤكد هذه التصريحات أيضاً على فرضية سيجيت الاستثمارية الأوسع نطاقاً، والتي مفادها أن الذكاء الاصطناعي يخلق طلباً هيكلياً على سعة تخزين عالية. وأفادت الإدارة بأن مراكز بيانات الحوسبة السحابية تستحوذ حالياً على نحو 90% من شحنات الشركة التي تبلغ سعتها إكسابايت، بينما يواصل العملاء تمديد التزامات التوريد طويلة الأجل حتى عام 2029 وما بعده مع توسع نطاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للمستثمرين، فإن الخلاصة هي أن المرحلة التالية من سباق الذكاء الاصطناعي قد لا تُحسم فقط من خلال بناء مجموعات أكبر من وحدات معالجة الرسومات.

بينما تتطلع الشركات إلى استخلاص المزيد من القيمة من كل مسرع Nvidia تشتريه، قد يأتي التحديث الأكبر من أنظمة التخزين التي تعمل بهدوء خلف الكواليس.

صورة: صامويل بوفين / شترستوك