يمثل إعلان Anthropic هذا الأسبوع أنها ستنشر ما يصل إلى مليون وحدة من وحدات Google Cloud TPU في صفقة تبلغ قيمتها عشرات المليارات من الدولارات بمثابة إعادة معايرة مهمة في استراتيجية البنية التحتية للذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
يمثل هذا التوسع، المتوقع أن يجلب أكثر من جيجاوات من السعة عبر الإنترنت في عام 2026، أحد أكبر الالتزامات الفردية لمسرعات الذكاء الاصطناعي المتخصصة من قبل أي مزود نموذج أساسي – ويقدم لقادة المؤسسات رؤى نقدية حول الاقتصاد المتطور وقرارات الهندسة المعمارية التي تشكل عمليات نشر الذكاء الاصطناعي للإنتاج.
وتتميز هذه الخطوة بشكل خاص بتوقيتها وحجمها. تخدم Anthropic الآن أكثر من 300000 عميل تجاري، من خلال الحسابات الكبيرة – التي تم تعريفها على أنها تلك التي تمثل أكثر من 100000 دولار أمريكي من إيرادات معدل التشغيل السنوي – والتي زادت بمقدار سبعة أضعاف تقريبًا في العام الماضي.
يشير مسار نمو العملاء هذا، المتركز بين شركات Fortune 500 والشركات الناشئة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، إلى أن اعتماد كلود في بيئات المؤسسات يتسارع بما يتجاوز مراحل الاختبار المبكرة إلى تطبيقات على مستوى الإنتاج حيث تصبح موثوقية البنية التحتية وإدارة التكاليف واتساق الأداء غير قابلة للتفاوض.
حساب التفاضل والتكامل متعدد السحابة
ما يميز هذا الإعلان عن شراكات البائعين النموذجية هو توضيح Anthropic الواضح لاستراتيجية حسابية متنوعة. تعمل الشركة عبر ثلاث منصات شرائح متميزة: وحدات معالجة الرسومات من Google، وTrainium من Amazon، ووحدات معالجة الرسومات من NVIDIA.
أكد المدير المالي كريشنا راو أن أمازون تظل شريك التدريب الأساسي ومزود السحابة، مع العمل المستمر على Project Rainier – وهو عبارة عن مجموعة حوسبة ضخمة تغطي مئات الآلاف من شرائح الذكاء الاصطناعي عبر مراكز بيانات أمريكية متعددة.
بالنسبة لقادة تكنولوجيا المؤسسات الذين يقومون بتقييم خرائط طريق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، فإن هذا النهج متعدد المنصات يستحق الاهتمام. إنه يعكس إدراكًا عمليًا بأنه لا توجد بنية تسريع واحدة أو نظام بيئي سحابي يخدم جميع أعباء العمل على النحو الأمثل.
يقدم تدريب نماذج اللغة الكبيرة، والضبط الدقيق للتطبيقات الخاصة بالمجال، وخدمة الاستدلال على نطاق واسع، وإجراء أبحاث المحاذاة ملفات تعريف حسابية مختلفة، وهياكل التكلفة، ومتطلبات زمن الوصول.
إن التداعيات الإستراتيجية بالنسبة إلى CTOs و CIOs واضحة: إن تقييد البائع في طبقة البنية التحتية ينطوي على مخاطر متزايدة مع نضوج أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. يجب على المؤسسات التي تبني قدرات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل أن تقوم بتقييم كيفية ترجمة الاختيارات المعمارية الخاصة بمقدمي النماذج – وقدرتهم على نقل أعباء العمل عبر الأنظمة الأساسية – إلى مرونة، وزيادة في التسعير، وضمان الاستمرارية لعملاء المؤسسات.
أداء السعر واقتصاديات الحجم
أرجع توماس كوريان، الرئيس التنفيذي لشركة Google Cloud، التزام Anthropic الموسع بمادة TPU إلى “أداء السعر القوي والكفاءة” الذي ظهر على مدى عدة سنوات. في حين تظل المقارنات المعيارية المحددة ملكية خاصة، فإن العوامل الاقتصادية الكامنة وراء هذا الاختيار لها أهمية كبيرة بالنسبة لميزانية الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
عادةً ما توفر وحدات TPU، المصممة خصيصًا لعمليات الموتر المركزية لحساب الشبكة العصبية، مزايا في الإنتاجية وكفاءة الطاقة لمعماريات نموذجية محددة مقارنة بوحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة. إن الإشارة في الإعلان إلى “قدرة تزيد عن جيجاوات” مفيدة: إذ يعمل استهلاك الطاقة والبنية التحتية للتبريد على تقييد نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع على نحو متزايد.
بالنسبة للمؤسسات التي تعمل بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي محليًا أو تتفاوض على اتفاقيات التوزيع، فإن فهم التكلفة الإجمالية للملكية – بما في ذلك المرافق والطاقة والنفقات التشغيلية العامة – يصبح أمرًا بالغ الأهمية مثل تسعير الحوسبة الأولية.
يمثل الجيل السابع من مادة TPU، الذي يحمل الاسم الرمزي Ironwood والمشار إليه في الإعلان، أحدث نسخة من Google في تصميم مسرع الذكاء الاصطناعي. في حين أن المواصفات الفنية لا تزال محدودة في الوثائق العامة، فإن نضج محفظة مسرعات الذكاء الاصطناعي من Google – التي تم تطويرها على مدار ما يقرب من عقد من الزمن – يوفر نقطة مقابلة للمؤسسات التي تقوم بتقييم الوافدين الجدد إلى سوق شرائح الذكاء الاصطناعي.
إن لتاريخ الإنتاج المثبت والتكامل الشامل للأدوات واستقرار سلسلة التوريد ثقلًا في قرارات الشراء في المؤسسة حيث يمكن أن تؤدي مخاطر الاستمرارية إلى عرقلة مبادرات الذكاء الاصطناعي متعددة السنوات.
الآثار المترتبة على استراتيجية الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
تنبثق العديد من الاعتبارات الإستراتيجية من توسيع البنية التحتية لشركة Anthropic لقادة المؤسسات الذين يخططون لاستثماراتهم في الذكاء الاصطناعي:
تخطيط القدرات والعلاقات مع البائعين: يوضح حجم هذا الالتزام – عشرات المليارات من الدولارات – كثافة رأس المال المطلوبة لخدمة طلب المؤسسات على الذكاء الاصطناعي على نطاق الإنتاج. يجب على المؤسسات التي تعتمد على واجهات برمجة التطبيقات النموذجية الأساسية تقييم خرائط طريق قدرة مقدمي الخدمة واستراتيجيات التنويع للتخفيف من مخاطر توفر الخدمة أثناء ارتفاع الطلب أو اضطرابات سلسلة التوريد الجيوسياسية.
اختبار المحاذاة والسلامة على نطاق واسع: تربط Anthropic بشكل صريح هذه البنية التحتية الموسعة بـ “اختبارات أكثر شمولاً وأبحاث المواءمة والنشر المسؤول”. بالنسبة للمؤسسات في الصناعات الخاضعة للتنظيم – الخدمات المالية والرعاية الصحية والتعاقدات الحكومية – تؤثر الموارد الحسابية المخصصة للسلامة والمواءمة بشكل مباشر على موثوقية النموذج ووضعية الامتثال. يجب ألا تتناول محادثات المشتريات مقاييس أداء النموذج فحسب، بل يجب أن تتناول البنية التحتية للاختبار والتحقق التي تدعم النشر المسؤول.
التكامل مع النظم البيئية للذكاء الاصطناعي للمؤسسات: وبينما يركز هذا الإعلان على البنية التحتية لـ Google Cloud، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تمتد بشكل متزايد إلى منصات متعددة. يجب على المؤسسات التي تستخدم AWS Bedrock أو Azure AI Foundry أو طبقات تنسيق النماذج الأخرى أن تفهم كيف تؤثر خيارات البنية التحتية لموفري النماذج الأساسية على أداء واجهة برمجة التطبيقات (API)، والتوافر الإقليمي، وشهادات الامتثال عبر بيئات سحابية مختلفة.
المشهد التنافسي: يحدث التوسع القوي في البنية التحتية لشركة Anthropic في مواجهة المنافسة الشديدة من OpenAI وMeta وغيرهما من موفري النماذج ذوي رأس المال الجيد. بالنسبة للمشترين من المؤسسات، يُترجم سباق نشر رأس المال هذا إلى تحسينات مستمرة لقدرات النموذج – ولكن أيضًا إلى ضغط التسعير المحتمل، وتوحيد البائعين، وديناميكيات الشراكة المتغيرة التي تتطلب استراتيجيات نشطة لإدارة البائعين.
يتضمن السياق الأوسع لهذا الإعلان التدقيق المتزايد للمؤسسات في تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. مع انتقال المؤسسات من المشاريع التجريبية إلى عمليات نشر الإنتاج، تؤثر كفاءة البنية التحتية بشكل مباشر على عائد استثمار الذكاء الاصطناعي.
يشير اختيار Anthropic للتنويع عبر وحدات المعالجة المركزية (TPU) وTrainium ووحدات معالجة الرسومات – بدلاً من التوحيد القياسي على منصة واحدة – إلى عدم ظهور بنية مهيمنة لجميع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. يجب على قادة التكنولوجيا مقاومة التوحيد القياسي السابق لأوانه والحفاظ على الاختيار المعماري مع استمرار السوق في التطور بسرعة.
انظر أيضًا: تفاصيل Anthropic عن استراتيجية السلامة الخاصة بالذكاء الاصطناعي
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ اطلع على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يعد هذا الحدث الشامل جزءًا من TechEx ويقام في مكان مشترك مع أحداث تكنولوجية رائدة أخرى بما في ذلك معرض الأمن السيبراني، انقر هنا لمزيد من المعلومات.
يتم تشغيل AI News بواسطة TechForge Media. استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت القادمة الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات هنا.