TL;DR
· تم الكشف عن أن شركة Anthropic تستكشف تطوير رقائق خوادم الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لكن لم يتم تأكيد التصميم أو التصنيع أو جدول الإنتاج بعد.
· كشفت OpenAI عن شريحة Jalapeño للاستدلال وبدأت في اختبارها، مع خطط لنشرها بحلول نهاية عام 2026.
· قد تستفيد سامسونج من اتجاه الاستعانة بمصادر خارجية لرقائق الذكاء الاصطناعي، لكن Anthropic لا تزال تعتمد على قدرات AWS وGoogle وNvidia الحاسوبية على المدى القصير.

تتصاعد المناقشات حول استكشاف Anthropic لرقائق خوادم الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لكن هذا ليس خط طلبيات رقائق تم تنفيذه بعد. يكمن جوهر اهتمام الخارج في أن تكاليف الاستدلال وراء Claude، إلى جانب إمدادات وحدات معالجة الرسومات (GPU)، وقدرة طاقة مراكز البيانات وحجم الرفوف، أصبحت قيودًا صلبة لشركات النماذج الكبيرة. وقد كشفت OpenAI بالفعل عن شريحة Jalapeño للاستدلال بالتعاون مع Broadcom، كما تم الكشف عن أن Anthropic تقيّم رقائق مخصصة أكثر ملاءمة لنماذجها الخاصة. ولكن بناءً على المعلومات المتاحة حاليًا، لم يتم تأكيد ما إذا كانت سامسونج ستشارك في التصنيع أو ما إذا كان المشروع قد دخل مرحلة التصميم الرسمي.

لا تزال Anthropic في مرحلة الاستكشاف المبكر، وليست عشية الإنتاج الضخم

الاتجاه الذي تم الكشف عن استكشافه من قبل Anthropic هو شريحة خادم أكثر ملاءمة لطريقة عمل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. مقارنة بوحدات معالجة الرسومات العامة، إذا تم تصميم الشريحة المخصصة بنجاح، فقد تقلل التكاليف في مهام استدلال محددة، وتزيد من كفاءة الطاقة، وتقلل الاعتماد على إمدادات الرقائق الخارجية.

لا تقتصر صعوبة هذا النوع من الرقائق على أداء الشريحة الواحدة. تحتاج شركات النماذج الكبيرة إلى معالجة سرعة الحوسبة، وعرض النطاق الترددي للذاكرة، وشبكات الترابط، واستهلاك الطاقة، والتبريد، واستقرار المجموعات في وقت واحد. التحدي الحقيقي هو جعل آلاف الرقائق تعمل بشكل مستقر ومتناغم داخل مركز البيانات، مع خدمة مهام التدريب أو الاستدلال باستمرار.

الوصف الأكثر تحفظًا حاليًا هو أن Anthropic لا تزال في مرحلة التقييم والتعريف المبكرة. المهام الرئيسية للذكاء الاصطناعي التي ستقوم بها الشريحة، وكيفية تحديد أهداف الأداء واستهلاك الطاقة، وكيفية التكيف على مستوى الخادم والمجموعات، وما إذا كانت هناك حاجة لمشاركة شركة تصميم رقائق خارجية - كل هذه الأسئلة ليس لها إجابات واضحة ومعلنة بعد.

تظل الشركة حذرة في تصريحاتها الخارجية. أعلنت Anthropic في أبريل الماضي عن توسيع تعاونها مع أمازون، واستثمار أكثر من 100 مليار دولار في تقنيات AWS على مدى العقد القادم، مع تأمين سعة تصل إلى 5 جيجاوات، وذكرت أنها استخدمت بالفعل أكثر من مليون شريحة Trainium2 لتدريب وخدمة Claude. تؤكد Anthropic أيضًا على استراتيجية أجهزة متنوعة، لكن AWS لا يزال المزود الرئيسي للتدريب والخدمات السحابية.

هذا يعني أنه حتى مع استمرار استكشاف الرقائق المخصصة، سيكون من الصعب استبدال الموردين الحاليين على المدى القصير. لا تزال AWS Trainium وGoogle TPU وNvidia GPU مكونات مهمة في نظام الحوسبة واسع النطاق لـ Anthropic.

OpenAI تخطو خطوة أولى، ضغط تكاليف الاستدلال أكثر مباشرة

وضع Anthropic في مناقشات الرقائق المخصصة الآن يأتي في سياق أن OpenAI قدمت بالفعل مرجعًا أوليًا.

أظهر الإعلان الرسمي من Broadcom أن OpenAI وBroadcom أصدرا شريحة Jalapeño في 24 يونيو 2026، والتي تم وضعها كمُسرّع استدلال لنماذج اللغات الكبيرة، ويُشار إليها أيضًا باسم معالج الذكاء. ذكرت OpenAI وBroadcom أن هذه الشريحة استغرقت حوالي 9 أشهر من التصميم الأولي إلى التصنيع، وأن العينات الهندسية تعمل بالفعل في المختبر، مع خطط لبدء النشر بحلول نهاية عام 2026.

من الضروري هنا التمييز بين مرحلتين. تم إصدار Jalapeño ودخلت مرحلة الاختبار، لكن هذا لا يعني أنها أصبحت تجارية على نطاق واسع. إنها تمثل بدء شركات النماذج الرائدة في إدخال تكاليف الاستدلال ضمن سيطرة أعمق على الأجهزة، بدلاً من استبدال الطلب على وحدات معالجة الرسومات فورًا.

الاستدلال هو العملية الحاسوبية التي يقوم بها النموذج لتوليد الإجابة بعد أن يطرح المستخدم سؤالاً على ChatGPT أو Claude أو منتجات أخرى. مقارنة بالتدريب، يحدث الاستدلال بشكل متكرر أكثر، ومع توسع قاعدة المستخدمين، ستستمر ضغوط التكلفة في الارتفاع. بالنسبة لشركات النماذج الكبيرة، حتى إذا انخفضت تكلفة الاستدلال الفردي بنسبة صغيرة جدًا، فإن ذلك قد يترجم إلى توفير كبير في ظل حجم الطلبات الهائل ونفقات مراكز البيانات طويلة الأجل.

وتيرة Anthropic بوضوح أبطأ. لم تعلن عن مواصفات الرقاقة، ولم تكشف عن مؤشرات أداء أو قائمة شركاء أو جدول زمني للإنتاج الضخم. تقدم OpenAI فقط يظهر للسوق اتجاهًا: شركات النماذج الرائدة لم تعد تشتري وحدات معالجة الرسومات فحسب، بل تحاول أيضًا إدخال جزء من البنية التحتية الحاسوبية تحت سيطرتها الخاصة.

آمال سامسونج تتزايد، لكن الطلبات لم تُحسم بعد

سبب اهتمام السوق بسامسونج هو أنها تمتلك قدرات تصنيع متقدمة وتسعى للحصول على فرص استعانة بمصادر خارجية لرقائق الذكاء الاصطناعي. بعد ظهور أخبار حول تمويل Anthropic وتعاونها في البنية التحتية، ربط العالم الخارجي طبيعيًا سامسونج بفرص تصنيع مسرعات الذكاء الاصطناعي المحتملة.

لكن هذا يحتاج إلى النظر فيه بحذر. ما يمكن تأكيده من المعلومات المتاحة هو أن شركات مثل سامسونج وSK Hynix وMicron ظهرت في مناقشات شركاء البنية التحتية لـ Anthropic. أعلنت Micron في 22 يونيو 2026 عن اتفاقية استراتيجية مع Anthropic، تشمل تصميم بنية الذكاء الاصطناعي للذاكرة والتخزين واتفاقيات التوريد، واعتماد Claude داخليًا في Micron، واستثمار استراتيجي في الجولة H من تمويل Anthropic.

لا يمكن اعتبار هذه الإشارات التعاونية مساوية مباشرة لحصول سامسونج على طلبيات رقائق مخصصة من Anthropic. الادعاءات بأن Anthropic تواصلت مع سامسونج بشأن التعاون في التصنيع غير مدعومة بمعلومات قابلة للتحقق بشكل كافٍ. الحكم الأكثر حذرًا هو أنه إذا تقدم مشروع الرقائق المخصصة لـ Anthropic إلى مرحلة التصنيع، فقد تصبح سامسونج أحد المشاركين المحتملين الذين يركز عليهم السوق، لكن لا يمكن حاليًا كتابتها كصفقة مؤكدة.

بالنسبة لمشاريع الرقائق، من التقييم المبكر إلى الإنتاج الضخم النهائي، يجب المرور عبر تحديد البنية، والتحقق من التصميم، واختيار عملية التصنيع، والتغليف والاختبار، وتنسيق سلسلة التوريد. طالما لم يتم تحديد تصميم الرقاقة بعد، فمن الصعب أيضًا تحديد دور التصنيع التعاقدي حقًا.

توظيف الكوادر يزيد المصداقية، لكن المسار لم يُحدد بعد

حركات التوظيف جعلت دلائل أجهزة Anthropic أكثر جذبًا للاهتمام. وفقًا للتقارير، انضم Clive Chan، العضو المبكر في فريق الرقائق المخصصة لـ OpenAI، إلى Anthropic. تظهر المعلومات العامة أنه شارك في البناء المبكر لفريق الرقائق في OpenAI ولديه أيضًا خبرة ذات صلة في Tesla Dojo. كما عززت Anthropic مؤخرًا توظيف مهندسي الرقائق.

هذا يظهر أن الشركة على الأقل تستعد لقدرات الأجهزة. بالنسبة لشركة نماذج، يمكن لفريق أجهزة يفهم النماذج وأحمال الاستدلال وأنظمة مراكز البيانات أن يساعدها في تحديد المهام المناسبة للرقائق المخصصة وتلك التي يجب أن تستمر في الاعتماد على وحدات معالجة الرسومات أو TPU أو رقائق مزودي الخدمات السحابية.

لكن انضمام المواهب وتوسيع التوظيف لا يزالان مجرد إشارات استثمار مبكرة. يعتمد استمرار المشروع على ما إذا كانت الرقاقة يمكنها تحقيق ميزة كافية في التكلفة والأداء واستهلاك الطاقة وتعقيد النشر. إذا كانت الرقاقة المخصصة تحقق كفاءة فقط على الورق ولكنها لا تستطيع العمل بشكل مستقر على نطاق واسع، أو إذا كانت تكاليف التصنيع وتكييف البرامج مرتفعة جدًا، فقد تستمر الشركة في الاعتماد بشكل أساسي على الرقائق الخارجية.

هذا هو السبب أيضًا في أنه من الصعب استبدال Nvidia على المدى القصير. لا تزال وحدات معالجة الرسومات من Nvidia هي العمود الفقري للتدريب والاستدلال في الذكاء الاصطناعي، مع نظام بيئي برمجي ناضج، وقد بنى عملاء مراكز البيانات أنظمة ضخمة حول منصتها. من المرجح أن تشارك الرقائق المخصصة في البداية في بعض سيناريوهات الاستدلال المحددة لتخفيف العبء، بدلاً من استبدال وحدات معالجة الرسومات بالكامل.

بالنسبة للمستثمرين، فإن التأثير الفعلي لمناقشات الرقائق المخصصة لـ Anthropic على المدى القصير يشبه لعبة سلسلة التوريد. تريد شركات النماذج الرائدة الحصول على مزيد من الخيارات في القوة الحاسوبية، وقد يستفيد مزودو الخدمات السحابية وBroadcom وسامسونج وTSMC وشركات الذاكرة وسلاسل التوريد للتغليف المتقدم من هذا الاتجاه. لكن في حالة Anthropic، لا تزال الحقائق الواضحة محدودة: الاستكشاف الخاص لا يزال في مرحلة مبكرة، ودور سامسونج لم يُؤكد، ولا تزال القوة الحاسوبية الواسعة النطاق لـ Claude تعتمد على AWS وGoogle وNvidia.

انقر لمعرفة الوظائف الشاغرة في BlockBeats

مرحبًا بكم في الانضمام إلى المجتمع الرسمي لـ BlockBeats:

قناة Telegram للاشتراك: https://t.me/theblockbeats

مجموعة Telegram للنقاش: https://t.me/BlockBeats_App

حساب Twitter الرسمي: https://twitter.com/BlockBeatsAsia