سهم ميكرون مقابل سهم إنفيديا: لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من وحدات معالجة الرسومات (GPUs)؟

الذكاء الاصطناعي لا يعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وحدها

تحظى وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بمعظم الاهتمام لأنها تقوم بالعمليات الحسابية الثقيلة؛ ضرب المصفوفات، تدريب النماذج، والاستدلال على نطاق واسع. لكن وحدة معالجة الرسومات التي تعالج بيانات لا يمكنها الوصول إليها بسرعة كافية لا تعمل بكامل طاقتها. إنها في حالة انتظار.

ينقل كل معالج ذكاء اصطناعي باستمرار كميات هائلة من البيانات بين الذاكرة والشريحة نفسها. إذا لم تستطع الذاكرة مواكبة السرعة التي يريد المعالج العمل بها، فستواجه عنق زجاجة لا يمكن لأي قدر من طاقة وحدات معالجة الرسومات الإضافية حله. لهذا السبب أصبحت نطاق الذاكرة الترددي واحدة من أهم المحادثات في أجهزة الذكاء الاصطناعي، ليس لأنها أكثر بريقاً من وحدات معالجة الرسومات، ولكن لأنها تحدد ما إذا كانت وحدات معالجة الرسومات قادرة بالفعل على القيام بعملها.

مع استمرار نمو نماذج الذكاء الاصطناعي في الحجم والتعقيد، تصبح هذه المشكلة أكثر حدة، لا أقل.

لماذا أصبحت ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) مهمة جداً

ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) هي التقنية التي غيرت هذه المحادثة بشكل كبير.

لم تكن الذاكرة التقليدية مصممة لنوع حركة البيانات التي تتطلبها أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة. لكن HBM مصممة لذلك. فهي تنقل بيانات أكثر بكثير مع استهلاك طاقة أقل، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لخوادم الذكاء الاصطناعي حيث يهم كل من الأداء وكفاءة الطاقة. لقد كان مقدمو الخدمات السحابية، ومراكز البيانات الضخمة، ومطورو الذكاء الاصطناعي الذين يبنون بنيتهم التحتية يمتصون HBM بأسرع ما يمكن للموردين إنتاجها.

تعد ميكرون واحدة من الموردين الرائدين لمنتجات HBM، وهذا جزء كبير من سبب استمرار ظهور الشركة في مناقشات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التي كانت تهيمن عليها شركات تصنيع وحدات معالجة الرسومات بالكامل. الطلب لا يأتي من تسويق ميكرون لنفسها في المحادثة، بل يأتي من المتطلبات الأساسية للأنظمة التي يتم بناؤها.

إنفيديا وميكرون شريكان في سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي

المقارنة بين إنفيديا وميكرون مضللة بعض الشيء، لأنهما لا تتنافسان حقاً على نفس الشيء.

تصمم إنفيديا المعالجات. وتورد ميكرون الذاكرة التي توضع بجانب تلك المعالجات داخل نفس الخوادم. تحتاج البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الحديثة إلى كليهما، ولا يعمل أي منهما بأفضل حالاته بدون الآخر. وحدة معالجة رسومات متطورة مقترنة بذاكرة بطيئة تعطي أداءً ضعيفاً. وذاكرة سريعة مقترنة بمعالج ضعيف القوة غير فعالة بنفس القدر.

العلاقة تكاملية بحكم التعريف تقريباً. عندما ينمو الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، فإنه يميل إلى دفع كلتا الشركتين للأمام من خلال آليات مختلفة، وفي نقاط مختلفة في سلسلة التوريد، ولكن في نفس الاتجاه.

نماذج أعمال مختلفة، اتجاه واحد للذكاء الاصطناعي

تولد إنفيديا وميكرون الإيرادات بشكل مختلف وتعملان في أجزاء متميزة من صناعة أشباه الموصلات. تبيع إنفيديا منصات الحوسبة، ومسرعات الذكاء الاصطناعي، وحلول الشبكات، والنظام البيئي للبرمجيات الذي يربط كل ذلك معاً. تبيع ميكرون الذاكرة DRAM، وNAND، ومنتجات HBM التي تتعامل مع جانب حركة البيانات في أعباء العمل الحوسبية المتطلبة.

نادراً ما تتنافس منتجاتهما بشكل مباشر. في كثير من الأحيان ينتهي بهما المطاف في نفس النظام، للقيام بوظائف مختلفة، وكلاهما ضروري ليعمل ذلك النظام بالمستوى الذي تتطلبه تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

هذه هي الديناميكية التي يهتم بها المستثمرون. توسع الذكاء الاصطناعي ليس قصة فائز واحد يأخذ كل شيء لشركة واحدة أو مكون واحد. إنه توسع واسع في البنية التحتية يخلق طلباً عبر سلسلة التوريد، وتجلس ميكرون في جزء من سلسلة التوريد تلك حيث أصبح مؤشر الطلب أقوى بشكل ملحوظ.

أي سهم قد يستفيد أكثر من الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد الإجابة على كيفية نظر المستثمرين إلى سوق الذكاء الاصطناعي. تواصل إنفيديا قيادة قطاع مسرعات الذكاء الاصطناعي وتظل واحدة من أكبر المستفيدين في الصناعة من إنفاق الذكاء الاصطناعي.

فرصة ميكرون مختلفة. بدلاً من قيادة حوسبة الذكاء الاصطناعي نفسها، تستفيد ميكرون من الطلب المتزايد على الذاكرة مع زيادة حجم نماذج الذكاء الاصطناعي وتعقيدها.

مع استمرار الشركات في الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، قد يستمر الطلب على كل من المعالجات المتقدمة والذاكرة عالية الأداء في النمو معاً.

لهذا السبب يتابع العديد من المستثمرين الآن كلا السهمين بدلاً من النظر إليهما كمنافسين مباشرين.

بالنسبة للمستثمرين المهتمين بالأسهم، توفر WEEX إمكانية الوصول إلى منتجات تداول الأسهم. كما تدير WEEX حملة حماية أول صفقة أسهم، والتي تقدم للمستخدمين المؤهلين حماية إضافية على أول صفقة أسهم لهم.

الخلاصة

تحتل ميكرون وإنفيديا مواقع مختلفة داخل سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي، لكن كلتيهما أصبحتا مستفيدتين مهمتين من الاستثمار المتزايد في الذكاء الاصطناعي. توفر إنفيديا قوة الحوسبة، بينما توفر ميكرون الذاكرة المتقدمة التي تساعد تلك الأنظمة على العمل بكفاءة. بدلاً من الاختيار بين وحدات معالجة الرسومات والذاكرة، يدرك المستثمرون بشكل متزايد أن البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي تعتمد على عمل كليهما معاً.

الأسئلة الشائعة

1. لماذا يقارن المستثمرون بين سهم ميكرون وسهم إنفيديا؟

تستفيد كلتا الشركتين من الاستثمار المتزايد في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكنهما تساهمان بتقنيات مختلفة في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

2. ما هي ذاكرة HBM؟

ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) هي تقنية ذاكرة متقدمة مصممة لتوفير نطاق ترددي أعلى بشكل ملحوظ وكفاءة محسنة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.

3. هل تستخدم إنفيديا ذاكرة ميكرون؟

ميكرون هي واحدة من الشركات التي تورد منتجات HBM المستخدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تعمل إنفيديا مع العديد من موردي الذاكرة اعتماداً على متطلبات المنتج وتوافر الإمدادات.

4. هل تنافس ميكرون إنفيديا بشكل مباشر؟

ليس بشكل مباشر. تركز إنفيديا على وحدات معالجة الرسومات للذكاء الاصطناعي، بينما تتخصص ميكرون في تقنيات الذاكرة. غالباً ما تعمل منتجاتهما معاً داخل خوادم الذكاء الاصطناعي بدلاً من التنافس ضد بعضهما البعض.

5. لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من وحدات معالجة الرسومات؟

تتطلب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي كلاً من قوة الحوسبة وحركة البيانات السريعة. تساعد الذاكرة عالية الأداء في توصيل البيانات بكفاءة إلى وحدات معالجة الرسومات، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتحقيق أداء عام أفضل.