قد يضعف الخندق البرمجي لبنية الحوسبة الموحدة للأجهزة (CUDA) لشركة Nvidia Corp (NASDAQ: NVDA ) حيث تساعد وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي في إعادة إنشاء برامج مماثلة في غضون ساعات قليلة فقط، مما يتحدى ميزة رئيسية وراء هيمنتها على الذكاء الاصطناعي.

قال جيريمي نيكسون ، مؤسس شركة Infinity الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والباحث السابق في Google Brain التابعة لشركة Alphabet Inc.(NASDAQ: GOOGL ) (NASDAQ: GOOG )، لموقع Business Insider إن الصناعة تقترب من نقطة تحول بعد أن استخدم فريقه وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي لإعادة إنشاء برنامج يشبه CUDA لـ D-Matrix في 10 ساعات، مما يشير إلى أن ميزة برامج Nvidia قد تضعف.

تعمل شركة إنفينيتي على تطوير برمجيات مستقلة عن نوع المعالج، تُساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على العمل عبر منصات أجهزة مختلفة من خلال إنشاء بدائل لتقنية CUDA. وتهدف الشركة الناشئة إلى تبسيط عملية تطوير نواة النظام لشركات الذكاء الاصطناعي، مع تحدي هيمنة شركة إنفيديا في مجال الحوسبة الذكية.

تقوم الشركة الناشئة بتطوير مكتبة استدلال عالمية مصممة للعمل عبر شرائح الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يتيح لها إعادة إنتاج نتائج الأبحاث المتطورة بسهولة أكبر.

شركة إنفينيتي تجمع 15 مليون دولار لصالح برنامج رؤية الذكاء الاصطناعي

في يوليو، صرّح نيكسون لموقع TechCrunch أن شركة Infinity أُطلقت عام 2025 بهدف "الابتكار الآلي"، حيث تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بإنشاء وتطوير تقنيات جديدة. وتُطبّق الشركة هذا النهج على الأجهزة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد شفرة برمجية منخفضة المستوى تُساعد الرقائق على العمل بكفاءة أكبر.

قال إنه ابتكر خوارزمية تعلم آلي تُدعى أوميغا، قادرة على توليد وتقييم خوارزميات جديدة من خلال حلقة تغذية راجعة آلية. وقد دفعه هذا النجاح إلى استكشاف إمكانية قيام أنظمة مماثلة تعتمد على الذكاء الاصطناعي بإنشاء شفرة برمجية منخفضة المستوى لتحسين أداء الرقائق الإلكترونية.

في الشهر الماضي، جمعت الشركة 15 مليون دولار في جولة تمويل بقيمة 100 مليون دولار، بدعم من Touring Capital و Principal VC وباحثين من OpenAI و Anthropic .

لا تزال CUDA ركيزة أساسية لريادة Nvidia في مجال الذكاء الاصطناعي

لطالما شكّلت منصة CUDA، وهي منصة الحوسبة المتوازية الخاصة بشركة Nvidia، ميزةً رئيسيةً في مجال الذكاء الاصطناعي على مدى عقدين من الزمن. وقد طوّرها إيان باك ، نائب رئيس قسم الحوسبة فائقة الأداء في الشركة، حيث تُمكّن CUDA وحدات معالجة الرسومات من Nvidia من العمل كمعالجات للأغراض العامة، كما أنها تدعم أطر عمل الذكاء الاصطناعي الرئيسية مثل PyTorch وTensorFlow، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بلغات برمجة مثل Python، والتي تعمل بشكل أصلي على أجهزة Nvidia.

في ديسمبر، يُنظر إلى استحواذ شركة Nvidia على شركة SchedMD المتخصصة في برمجيات الذكاء الاصطناعي، ومطورة برنامج Slurm، على أنه خطوة لتعزيز بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي ونظامها البرمجي. يُعد Slurm مديرًا رئيسيًا لأعباء العمل، حيث يُوزّع موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) بكفاءة عبر مجموعات الحوسبة، مما يجعله ضروريًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة. وقد صرّحت Nvidia بأنه أصبح جزءًا أساسيًا من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو مُحسّن للعمل مع أحدث أجهزة الشركة.

قال دانيال نيومان، الرئيس التنفيذي لمجموعة فيوتوروم، إن الصفقة يمكن أن توسع بشكل أكبر ميزة CUDA لشركة Nvidia من خلال تحسين سيطرتها على عمليات الحوسبة واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي.

قال في منشور على موقع X : "لقد عمّقت شركة Nvidia للتو خندق CUDA. ليس بالأمر السهل القيام به بالنظر إلى أن الخندق يبلغ عمقه ثمانية أقدام بالفعل."

إخلاء المسؤولية : تم إنتاج هذا المحتوى جزئياً بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي، وتمت مراجعته ونشره بواسطة محرري بنزينغا .

صورة من إيماجن إيميجز