تسعى OpenAI لإعادة تكوين بنيتها التحتية للرقائق لتحسين استجابات ChatGPT

تواجه شركة OpenAI تحديات كبيرة في سرعة معالجة الأجهزة الحالية عند التعامل مع استفسارات المستخدمين المتزايدة التعقيد في ChatGPT. ووفقًا لتقارير من بوابة Jin10، بدأت الشركة في تقييم بدائل لمعالجات NVIDIA المتخصصة، مع تحديد عنق زجاجة في حالات الطلب العالي.

قيود الأجهزة الحالية في معالجة البيانات

يظهر أداء الأجهزة التقليدية قيودًا عند معالجة ملفات تعريف الارتباط المتعددة باستخدام شرائح متخصصة في الذكاء الاصطناعي. تتطلب الاستفسارات المعقدة التي يولدها ملايين المستخدمين في وقت واحد بنية تحتية ليست فقط سريعة، بل قادرة أيضًا على تتبع وتحسين كل تفاعل. تعترف OpenAI بأن بنية NVIDIA الحالية، على الرغم من قوتها، تظهر تأخيرات غير مقبولة في بعض سيناريوهات التشغيل.

البحث عن حلول مكملة

يعكس استكشاف الخيارات البديلة الذي بدأ العام الماضي استراتيجية OpenAI لتنويع تكنولوجياها. بدلاً من الاعتماد حصريًا على مزود واحد، تقوم الشركة بالبحث عن معالجات من طرف ثالث وهياكلها الخاصة التي يمكن أن تقدم أوقات استجابة أفضل. يشير هذا التحرك إلى أن الصناعة تدخل مرحلة حيث تصبح تخصصات شرائح الذكاء الاصطناعي منافسة بشكل متزايد.

التداعيات على سوق الأجهزة

قد تؤدي قرار OpenAI بالبحث عن بدائل إلى تغييرات في الطلب على أشباه الموصلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. إذا تمكن عمالقة القطاع مثل OpenAI من تنفيذ حلول بديلة ناجحة، فقد يكتسب المصنعون الناشئون ومزودو الشرائح أهمية متزايدة. قد يتجزأ سوق الأجهزة للذكاء الاصطناعي، مكسراً الهيمنة التي حافظت عليها NVIDIA في السنوات الأخيرة.

كما يشير هذا التحرك إلى نمط أوسع: مع تزايد تعقيد تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تصبح الحاجة إلى تخصيص بنية شرائح الأجهزة ضرورة استراتيجية للشركات الرائدة.