ثلاث صفقات في ثلاثة أيام نقلت إنفيديا من كونها الخيار الافتراضي إلى خيار واحد بين عدة خيارات

في 2 أكتوبر، أعلنت أمازون وسينوبسيس عن شراكة متعددة السنوات بقيمة تزيد على مليار دولار تمنح أمازون تراخيص حصرية لأدوات تصميم الشرائح المعززة بالذكاء الاصطناعي من سينوبسيس. وفي اليوم نفسه، ذكرت تقارير أن OpenAI تنشر معالجات Jalapeno ASIC إلى جانب وحدات المعالجة المركزية AMD EPYC Turin في تهيئات بحجم الرف، متجاوزة شرائح إنفيديا عالية الأداء للوكلاء. وفي 3 أكتوبر، وقعت General Compute اتفاقية متعددة السنوات لإدخال معالجات Cerebras واسعة النطاق إلى سحابتها GPU.

ثلاث شركات منفصلة، وثلاثة مسارات مختلفة، واتجاه واحد. أكبر مشتري قدرات الحوسبة للذكاء الاصطناعي يبنون أو يشترون بدائل للمورّد الذي وفّر لهم كل شيء تقريبًا.

لا شيء من هذا يعني أن إنفيديا تخسر. إنه يعني أن السوق لم يعد أحادي المصدر، وهذا نوع مختلف من المخاطر.

أمازون تشتري أدوات التصميم خلف الشريحة

صفقة سينوبسيس هي الأقل إثارة وربما الأكثر تأثيرًا. أمازون تصمم بالفعل شرائحها الخاصة، بما في ذلك خطوط Trainium وInferentia. امتلاك أدوات التصميم خطوة أبعد في سلسلة القيمة. تحدد برمجيات تصميم الشرائح مدى سرعة تكرار الشركة، والوصول الحصري إلى أدوات التصميم المعززة بالذكاء الاصطناعي يقصّر الحلقة بين الفكرة وجزء قابل للاختبار.

الحصرية هي الكلمة المفتاحية. إذا كانت أمازون تملك تراخيص لا يستطيع المنافسون الحصول عليها، فإن دورات تصميمها الداخلية تتراكم أسرع من دوراتهم. هذه الميزة لا تتعلق بأي شريحة بعينها. بل بعدد الأجيال التي يمكن لأمازون إنتاجها في الوقت الذي ينتج فيه منافس جيلًا واحدًا.

هناك تكلفة لهذا النهج. تصميم المسرّعات داخليًا يعني صيانة حزمة برمجيات، ومترجم، ومجموعة مكتبات على المطورين تبنّيها. الخندق الحقيقي لإنفيديا لم يكن يومًا السيليكون وحده. إنه CUDA، والسنوات من الأدوات المبنية فوقه، وعادة المهندسين في اللجوء إلى إنفيديا أولًا. المليار دولار التي دفعتها أمازون تشتري سرعة التصميم. لكنها لا تشتري تلك العادة.

OpenAI تتجاوز الفئة العليا عن قصد

نشر OpenAI لـ Jalapeno أكثر حدة في دلالته. فاقتران شرائح ASIC المخصصة بوحدات المعالجة المركزية AMD EPYC Turin على مستوى الرفوف يعني أن OpenAI لا تنتظر قطعة إنفيديا عالية الأداء التالية. إنها تجمّع قدرة الاستدلال من مكونات تستطيع تأمينها وفق شروطها الخاصة.

بالنسبة للاستدلال، هذا رهان معقول. يتطلب تدريب نموذج رائد أسرع وصلات ترابط وأكبر مجمعات ذاكرة، وهنا تبرر أفضل قطع إنفيديا سعرها. أما تقديم نموذج منتهٍ لملايين المستخدمين فهو عبء عمل مختلف، ويكافئ التكلفة لكل توكن أكثر من الأداء الأقصى الخام. إذا استطاع ASIC مخصص مع CPU عام تقديم نفس حركة المرور بتكلفة أقل، فإن التوفير يتضاعف مع الحجم.

تمتلك OpenAI حركة المرور والكوادر الهندسية الكافية لتبرير الاستثمار. ولديها أيضًا سبب يتجاوز التكلفة. فكل اعتماد على مورّد واحد يمنح ذلك المورّد نفوذًا، ولا يريد أي مختبر أن يحدد غيره خارطة طريقه من خلال قرارات التخصيص.

سيريبراس تجد قناة توزيع

اتفاقية General Compute هي أوضح إشارة على أن البدائل تنتقل من البحث إلى التجزئة. تبني سيريبراس معالجات واسعة النطاق، وهي مختلفة فعلًا عن رفّ من وحدات GPU. ووضعها في منصة سحابية GPU يعني أن العملاء الذين يستأجرون الحوسبة بالفعل يمكنهم اختيار نسخة سيريبراس كما يختارون أي نوع آخر من الأجهزة.

هذا مهم لأن التبني يواجه مشكلة توزيع. مسرّع أفضل لا سبيل لاستئجاره بالساعة يظل مشروع بحث. أما مسرّع أسوأ يظهر في قائمة منسدلة فهو عمل تجاري. وGeneral Compute توفر القائمة المنسدلة.

ما إذا كان السيليكون واسع النطاق سيفوز في أعباء العمل الحقيقية لا يزال سؤالًا مفتوحًا. النقطة أن قدرة الاستدلال لم يعد يجب أن تأتي من خط منتجات مورّد واحد لتصل إلى العملاء.

لماذا يصعب شراء الخندق البرمجي

كل شركة تسعى إلى مسرّع بديل تصطدم بالجدار نفسه، وهو ليس مصنوعًا من السيليكون. تستند ميزة إنفيديا إلى مجموعة من المكتبات والمترجمات وأدوات التنقيح يعرفها المطورون بالفعل. إعادة كتابة نص تدريبي لمسرّع جديد مهمة نهاية أسبوع. أما إعادة كتابة نظام إنتاج كامل، وإعادة تدريب فريق، وقبول فترة من الأداء الأسوأ، فهذا قرار يجب تبريره لشخص ما.

لهذا تركز الصفقات الثلاث على طبقات مختلفة. أمازون تشتري أدوات التصميم، ما يقلل تكلفة إنتاج القطع. OpenAI تنشر سيليكون الاستدلال، حيث السطح البرمجي أضيق من التدريب. General Compute تضيف عنصرًا إلى القائمة، حتى يتمكن العملاء من تجربة بديل دون الالتزام بالهجرة.

المسار الأرجح للمنافسين ليس استبدال اللاعب المهيمن في التدريب. بل الفوز في الاستدلال، حيث تكون أعباء العمل أكثر توحيدًا وقياس التكلفة لكل توكن أسهل. وبمجرد أن يعمل حجم كبير من الاستدلال على البدائل، تتحسن الأدوات المحيطة بها، وتضيق الفجوة للجيل التالي.

هناك موازاة تاريخية مفيدة. لم يحل Linux محل Unix على سطح المكتب، ولم يكن بحاجة إلى ذلك. لقد فاز بالخوادم، حيث كان عبء العمل موحدًا وكان المشتري يهتم بالتكلفة لكل وحدة عمل. لا يحتاج نظام بيئي منافس إلا إلى فئة واحدة من أعباء العمل ليثبت نفسه قبل أن ينمو إلى الفئات الأخرى.

النمط غير متجانس، وليس مناهضًا لإنفيديا

إذا جمعت الحركات الثلاث، فاستراتيجيتها ليست استبدال إنفيديا. بل التوقف عن الاعتماد على منحنى توريد واحد. أمازون تريد سرعة التصميم. OpenAI تريد اقتصاديات الاستدلال. General Compute تريد قائمة متمايزة. كل مشترٍ يحسّن قيدًا مختلفًا، ولا أحد منهم يحاول الفوز بمعيار أداء.

هكذا تتصرف أسواق الحوسبة الناضجة. فالحواسيب المركزية، وx86، وفي النهاية الهواتف المحمولة، كلها تفتتت مع نمو الحجم واكتساب المشترين قوة تفاوضية. لقد وصل سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي إلى تلك النقطة، والتفتت يظهر في المشتريات لا في إعلانات المنتجات.

بالنسبة إلى إنفيديا، التضمين ليس خسارة حصة غدًا. بل أن الأسعار والتخصيصات ستُتفاوض بدل أن تُقبل. عندما يستطيع عميل أن يقول بموثوقية إن لديه بديلًا عاملًا، تتغير المحادثة.

ما الذي يجب مراقبته

ما إذا كانت أدوات تصميم أمازون ستنتج أجزاءً يريد المطورون الخارجيون استخدامها. الحصرية تساعد أمازون داخليًا. البديل الحقيقي يحتاج إلى نظام بيئي خارجي، وذلك يتطلب توثيقًا ومترجمات وصبرًا.

ما إذا كانت رفوف Jalapeno من OpenAI ستتعامل مع حركة مرور الإنتاج بالموثوقية التي يتوقعها مستخدموها. إعلان السيليكون المخصص سهل، وتشغيله صعب. انقطاع واحد بارز قد يعيد استراتيجية البديل إلى الوراء سنة.

ما إذا كانت السحابات الأخرى ستحذو حذو General Compute وتدرج مسرّعات غير GPU. التوزيع هو عنق الزجاجة لكل منافس، وكل واجهة بيع إضافية تجعل التالية أسهل.

التفصيل المثير هو التوقيت. وقعت هذه الصفقات الثلاث خلال نحو 72 ساعة من بعضها البعض، من شركات لا تنسّق فيما بينها. عندما يصل مشترون مستقلون إلى الاستنتاج نفسه في الأسبوع نفسه، يعكس الاستنتاج عادة تغيرًا حقيقيًا في الظروف الأساسية لا مجرد مصادفة.

أصبحت مشتريات الحوسبة للتو قرار محفظة، وهو تغيير أهدأ من أي إطلاق شريحة واحدة، وسيستمر بعد الجيل التالي من المنتجات.