أطلقت جوجل دفعتين من شرائح TPU دفعة واحدة، لأول مرة تفصل بين شرائح التدريب وشرائح الاستدلال، وتوسّع وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بشكل شامل

قامت Google Cloud التابعة لشركة Alphabet بالكشف عن عدة منتجات جديدة خلال مؤتمر المطورين السنوي، حيث أطلقت جيلًا جديدًا من الشرائح المطوَّرة داخليًا وأدوات عملاء ذكية مؤسسية للذكاء الاصطناعي، لتواجه بذلك NVIDIA وOpenAI وAnthropic من الناحيتين البرمجية والعتادية معًا.

في يوم الأربعاء بالتوقيت المحلي، وخلال مؤتمر Google Cloud Next 2026 في مدينة لاس فيغاس، أعلنت Google Cloud عن شريحتي المعالجة من الجيل الثامن (TPU) الجديدتين: TPU 8T المصممة خصيصًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وTPU 8i المحسّنة لمرحلة الاستدلال (inference)، على أن تُطرح في الأسواق في وقت لاحق من هذا العام. هذه هي المرة الأولى التي تفصل فيها Google بين شرائح التدريب وشرائح الاستدلال، ما يمثل نقطة تحول كبيرة في استراتيجيتها للأجهزة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

في الوقت نفسه، كشفت Google أيضًا عن مجموعة أدوات لتطوير العملاء الذكاء الاصطناعي مثل منصة Gemini Enterprise Agent، مستهدفة بذلك سوق الأتمتة المؤسسية بشكل مباشر.

يأتي إطلاق الشرائح الجديدة في وقت تشهد فيه طلبات الاستدلال للذكاء الاصطناعي توسعًا سريعًا. وصرّح Mark Lohmeyer، نائب رئيس Google Cloud للبنية التحتية والحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي: "المفتاح هو كيفية تحقيق أدنى زمن استجابة بأدنى تكلفة على كل معاملة. حجم العمليات في ارتفاع كبير، وعلى تكلفة كل عملية أن تنخفض بشكل كبير لتحقيق التوسع". ومن المقرر طرح الشريحتين الجديدتين رسميًا في وقت لاحق من هذا العام.

فصل التدريب عن الاستدلال، قفزة كبيرة في أداء الشرائح

يُعد فصل جيل TPU الثامن إلى منتجين مستقلين من Google ردًا مباشرًا على تزايد تنوع أعباء العمل في الذكاء الاصطناعي.

وكتب Amin Vahdat، نائب الرئيس الأول والمدير التقني للبنية التحتية والذكاء الاصطناعي في Google، في مدونة: "مع صعود العملاء الذكاء الاصطناعي، نرى أن الصناعة ستستفيد من الشرائح المصممة خصيصًا لتحسين كل من عمليات التدريب والاستدلال."

تم تحسين TPU 8t خصيصًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وتعد بأنها "تقلص دورة تطوير النماذج المتقدمة من عدة أشهر إلى بضعة أسابيع" .

على صعيد الأداء، ارتفعت كفاءة الطاقة في TPU 8t بنسبة 124% عن الجيل السابق، وفي TPU 8i بنسبة 117%. وبالمقارنة مع الجيل السابع Ironwood TPU الذي أُطلق في نوفمبر الماضي، تقدم TPU 8t أداءً أفضل بمقدار 2.8 مرة بنفس التكلفة، بينما تحقق TPU 8i زيادة في الأداء بنسبة 80%.

يمكن إنشاء نظام واحد باستخدام ما يصل إلى 9600 شريحة من TPU 8t لتدريب النماذج؛ وتشير Google إلى أن الطاقة الكهربائية باتت العامل الرئيسي المقيّد لمراكز البيانات عند نشر أنظمة بهذا الحجم، ما يجعل كفاءة الطاقة مهمة للغاية.

أما TPU 8i فهي مخصصة أساسًا لسيناريوهات الاستدلال، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتنفيذ مهام العملاء الذكاء الاصطناعي. وتركز البنية على سعة تخزين داخلية كبيرة، حيث تزود كل شريحة بسعة 384 ميغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي الثابتة (SRAM)، ما يعادل ثلاثة أضعاف سعة الجيل السابق Ironwood.

من المتوقع أن تكون كلتا الشريحتين متاحتين رسميًا في أواخر 2026.

وأشار Sundar Pichai، الرئيس التنفيذي لـ Alphabet، في مدونة إلى أن هذا التصميم يهدف إلى "تقديم إنتاجية ضخمة وزمن استجابة منخفض، وبأسعار معقولة، لدعم التشغيل المتزامن لملايين العملاء الذكاء الاصطناعي". وتتيح الزيادة في السعة الداخلية للشرائح تقليل الاعتماد على جلب البيانات خارجيًا، الأمر الذي يُعد بالغ الأهمية للمهام التي تتطلب استدلالات متعددة الخطوات في الذكاء الاصطناعي.

منصة العملاء الذكاء الاصطناعي تنتشر بالكامل، تستهدف OpenAI وAnthropic

على صعيد البرمجيات، أطلقت Google حزمة متكاملة من أدوات العملاء الذكاء الاصطناعي الموجهة للشركات، لتنافس OpenAI وAnthropic في قطاع الأعمال.

وبحسب وكالة Bloomberg، صرح عدة مؤسسين لشركات ناشئة أن مهندسي وادي السيليكون يتنقلون في أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي بين Claude Code من Anthropic وCodex من OpenAI، ونادرًا ما يضعون Google في الاعتبار — وهو أمر يثير قلق إداريي Google بشدة.

وأوضح Thomas Kurian، الرئيس التنفيذي لـ Google Cloud، في مدونة: "لسنا بصدد تقديم خدمات منفصلة يمكن تجميعها معًا، بل نقدم إطارًا أساسيًا متكاملاً للابتكار."

أضافت منصة Gemini Enterprise Agent الجديدة مزايا مثل Memory Bank وMemory Profile التي تساعد العملاء الذكاء الاصطناعي على تذكر تفاعلاتهم السابقة مع المستخدمين، مما يعالج قصور الذاكرة في أدوات الذكاء الاصطناعي المبكرة؛ ويتيح مزية Agent Simulation للمطورين اختبار الأدوات على نطاق أوسع قبل طرحها.

كما طرحت Google منصة التعاون Projects التي تدمج بيانات من Workspace وMicrosoft OneDrive وأدوات الدردشة الداخلية، لتزويد العملاء الذكاء الاصطناعي بسياق العمل اللازم. إضافة إلى ذلك، أطلقت Google تطبيق Gemini Enterprise الموجه للموظفين، ويُوصف بأنه "واجهة الذكاء الاصطناعي لكل موظف"، حيث يمكن للمستخدمين إنشاء عملاء الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى كتابة أي كود برمجي.

اعتماد واسع لـ TPU، وتعاون موازي مع NVIDIA

رغم دفع Google باتجاه تطوير شرائحها الخاصة، إلا أن علاقتها مع NVIDIA قائمة ولم تتوقف.

أكد Mark Lohmeyer أن Google ستصبح من أوائل الشركات التي تعتمد الجيل الجديد من شرائح NVIDIA في النصف الثاني من هذا العام، وستستمر في تزويد العملاء الراغبين في استخدام أنظمة NVIDIA بالخدمات اللازمة.

في الوقت نفسه، يتزايد تبني TPU من Google تجاريًا.

قامت شركة التحوط Citadel Securities ببناء برمجيات بحثية كمية اعتمادًا على TPU من Google، وتستخدم جميع المختبرات الوطنية السبعة عشر التابعة لوزارة الطاقة الأمريكية برمجيات عملاء الذكاء الاصطناعي المطورة باستخدام TPU. وقد وقعت شركة Meta اتفاقًا طويل الأمد بقيمة عدة مليارات دولار مع Google لاستخدام TPU، كما التزمت شركة Anthropic الناشئة باستخدام طاقة حوسبة TPU من Google على نطاق جيجاوات.

وقدّر المحلل في DA Davidson في سبتمبر الماضي أن قيمة أعمال TPU بالشراكة مع قسم Google DeepMind AI تقدر بنحو 900 مليار دولار أمريكي.

ومن الجدير بالذكر أن Google لم تعقد مقارنة مباشرة بين أداء الشرائح الجديدة ومنتجات NVIDIA. أما NVIDIA فهي تخطط لإدماج تقنيات Groq، التي استحوذت عليها مقابل 20 مليار دولار، في خطوط إنتاجها الجديدة القادمة، مصممة خصيصًا لسيناريوهات الاستدلال فائق الانخفاض في زمن الاستجابة.

وقد أشار Jensen Huang، الرئيس التنفيذي لـ NVIDIA، في تصريحات سابقة إلى أن أكثر من 20% من أعباء العمل في الذكاء الاصطناعي قد تكون الأنسب لمعالجتها عبر هذه الشرائح. علمًا بأن شركة Groq أسسها فريق من مهندسي Google السابقين في عام 2016.

ولتوسيع نطاق إتاحة TPU، تختبر Google حاليًا إمكانية نشرها في مراكز بيانات العملاء، كما تعمل على تعزيز التوافق مع أدوات البرمجيات من جهات خارجية. مع ذلك، ما تزال اختناقات توريد الشرائح وعدم توافق التطوير السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي مع دورة تطوير الشرائح متعددة السنوات من التحديات الرئيسية أمام توسّع Google في هذا القطاع.