ما هي أسماء شركات حواسيب الذكاء الاصطناعي التي بدأت بتصنيعها وكيف ترى إقبال الناس عليها؟

يشهد عالم التقنية تحولًا جوهريًا مع صعود الذكاء الاصطناعي، ولم يعد هذا المجال مقتصرًا على التطبيقات البرمجية والسحابية فقط، بل بدأ يتجلى في عتاد مخصص يُعرف باسم حواسيب الذكاء الاصطناعي. هذه الفئة الجديدة من الحواسيب جاءت لتلبي احتياجات المستخدمين المتزايدة في تشغيل النماذج الكبيرة مثل ChatGPT وStable Diffusion وأدوات إنشاء الفيديو وتحليل البيانات الضخمة، بشكل محلي وسريع وآمن.

في هذا المقال نسلط الضوء على الشركات الكبرى والناشئة التي بدأت بتصنيع حواسيب ذكاء اصطناعي ونستعرض مدى إقبال المستخدمين على هذه الأجهزة، ولماذا يُتوقع لها أن تصبح معيارًا جديدًا في المستقبل القريب.

ما هي حواسيب الذكاء الاصطناعي؟

هي أجهزة كمبيوتر مزودة بمكونات متقدمة تشمل وحدات معالجة الرسومات القوية ووحدات الذكاء الاصطناعي (NPU) وذاكرة وصول عشوائي عالية السعة، صُممت خصيصًا للتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي مثل:

• تدريب النماذج اللغوية والمرئية
• كذلك توليد الصور والفيديو باستخدام نماذج مثل DALL·E وRunway ML
• ثم تطوير واختبار تطبيقات تعلم الآلة
• أيضا تحليل البيانات الضخمة و كذلك المعقدة
• إدارة روبوتات المحادثة وتشغيلها دون اتصال دائم بالإنترنت

تُستخدم هذه الحواسيب من قبل المطورين والمصممين وصانعي المحتوى والشركات التقنية و كذلك مراكز الأبحاث وحتى الأفراد المتقدمين تقنيًا.

اقرأ أيضا: أسماء أنواع حواسيب الذكاء الاصطناعي الحالية وأهم ما يميزها

أبرز الشركات المصنّعة لحواسيب الذكاء الاصطناعي

مع التوسع الكبير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، سارعت العديد من الشركات التقنية الكبرى و كذلك الناشئة لتطوير حواسيب متخصصة. نذكر منها:

NVIDIA

تُعتبر الرائدة عالميًا في هذا المجال. بدأت بتطوير حواسيب DGX وهي محطات ضخمة مخصصة لتدريب النماذج العملاقة وتُستخدم في مراكز الأبحاث وشركات الذكاء الاصطناعي. كما أطلقت سلسلة RTX Workstations التي تستخدم معالجات رسومية فائقة الأداء مثل RTX 6000 وA100.

Apple

دخلت المجال من خلال تقديم شريحة Neural Engine في أجهزة ماك بوك المزودة بمعالجات M1 وM2 وM3، والتي تتيح تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي بكفاءة. يستخدم المحترفون هذه الأجهزة لتوليد الصور والصوت والفيديو وتحليل البيانات بفضل الأداء العالي للنواة العصبية.

Microsoft

أطلقت مؤخرًا حواسيب Copilot+ PC، وهي فئة جديدة من أجهزة Windows مزودة بوحدة NPU لتسريع مهام الذكاء الاصطناعي مثل الترجمة الفورية و أيضا البحث عبر الذاكرة والردود الذكية. هذه الأجهزة ستُطرح بالتعاون مع مصنّعين مثل HP وLenovo وDell.

HP

أطلقت سلسلة Z by HP، وأبرزها Z8 Fury G5 الذي يتمتع بقدرة على تشغيل عدة معالجات رسومية في آن واحد. يُستخدم في مجالات التصميم ثلاثي الأبعاد وتحليل الفيديوهات و كذلك تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

اقرأ أيضا: ما هو الفايب كودنج وما هي ميزات و فائدة الفايب كودنج لغير المبرمجين

Lenovo

قدمت حواسيب ThinkStation PX وThinkPad P Series والتي تستهدف المهندسين و كذلك مطوري الذكاء الاصطناعي. تتيح هذه الأجهزة تشغيل نماذج مثل Llama وGPT-4 محليًا، وتُستخدم أيضًا في المؤسسات التعليمية و أيضا في المؤسسات التجارية الكبرى.

ASUS

طرحت ASUS أجهزة ضمن سلسلة ProArt وROG Zephyrus AI Edition، وهي حواسيب موجهة لصانعي المحتوى والمبرمجين وتدعم تشغيل أدوات مثل Midjourney وRunway AI وKaiber.

Dell

أعلنت عن تطوير أجهزة XPS AI Edition التي تحتوي على شرائح AI مدمجة، تُستخدم في تحرير الفيديو، التصوير ثلاثي الأبعاد، وتحسين الأداء اليومي للتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

Acer

قدّمت حواسيب Swift Edge AI التي تحتوي على معالجات AMD Ryzen AI، وتستهدف فئة المستخدمين الذين يبحثون عن توازن بين الأداء والسعر وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

Framework

شركة مميزة تتيح للمستخدمين بناء حواسيبهم بأنفسهم، وقد أضافت خيارات تتضمن معالجات ذكاء اصطناعي قابلة للتحديث، ما يجعلها خيارًا جذابًا للطلاب والمطورين.

Groq

شركة ناشئة طورت معالجًا جديدًا يسمى GroqChip، يقدم سرعة تنفيذ خيالية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويُستخدم في حواسيب AI مخصصة للبحث والتطوير.

Lambda Labs

توفر حواسيب سطح مكتب وخوادم مزودة ببطاقات RTX A6000 وH100، وتُستخدم بشكل مكثف من قبل المطورين الذين يدربون النماذج محليًا على أجهزتهم بدلًا من اللجوء للحوسبة السحابية.

اقرأ أيضا: كيف تستفيد من الفرق بين نماذج الذكاء الاصطناعي لخدمة مصلحتك؟

Stability AI

طوّرت نماذج مثل Stable Diffusion وبدأت التعاون مع شركات تصنيع لإنتاج حواسيب مخصصة لتشغيل هذه النماذج بشكل مباشر للمستخدمين النهائيين.

الفئات التي تستهدفها حواسيب الذكاء الاصطناعي

تُوجه هذه الأجهزة إلى عدة فئات رئيسية:

• المطورين ومهندسي البرمجيات الذين يحتاجون إلى تدريب نماذجهم بالإضافة إلى تشغيلها بشكل أسرع وأكثر أمانًا
• ثم المصممين وصانعي المحتوى الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور والفيديو والموسيقى
• أيضا الطلاب والباحثين في مجالات تعلم الآلة وتحليل البيانات و كذلك التقنيات الناشئة
• كذلك الشركات الناشئة التي تحتاج إلى حلول حوسبة قوية دون اللجوء إلى خدمات الحوسبة السحابية المكلفة

مدى إقبال الناس على حواسيب الذكاء الاصطناعي

شهد السوق منذ 2023 وحتى الآن طلبًا متسارعًا على هذا النوع من الأجهزة، ويتجلى ذلك من خلال:

زيادة مبيعات بطاقات الرسوميات

بطاقات NVIDIA RTX 4090 وRTX 6000 أصبحت من أكثر المنتجات طلبًا على الإطلاق بسبب استخدامها في تشغيل وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

صعود سوق الأجهزة المخصصة

ظهور مصطلحات مثل AI PC وCopilot+ PC وانتقال الشركات لترويجها في المؤتمرات العالمية، مثل CES وCOMPUTEX، يعكس حجم النمو.

اعتماد المطورين على الأجهزة المحلية

مع تزايد القيود على استخدام الذكاء الاصطناعي في بعض الدول أو بسبب ارتفاع تكاليف السحابة، بات الاعتماد على الأجهزة الشخصية هو الخيار الأمثل.

تزايد عدد الأدوات المحلية

أدوات مثل LocalGPT وLM Studio وOobabooga تسمح بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بدون اتصال بالإنترنت، ما زاد الحاجة إلى أجهزة قوية محليًا.

اقرأ أيضا: كيف تقدر تستخدم الذكاء الاصطناعي بالعربي مجاني ؟

مقارنة بين الحواسيب التقليدية وحواسيب الذكاء الاصطناعي

المعيار	الحاسوب التقليدي	حاسوب الذكاء الاصطناعي
وحدة المعالجة الرسومية	متوسطة الأداء	عالية جدًا (RTX أو A100)
وحدة المعالجة المركزية	متعددة الأنوية	متعددة ومجهزة للذكاء الاصطناعي
وحدة الذكاء الاصطناعي	غير متوفرة غالبًا	مدمجة (NPU أو Neural Engine)
الاستخدامات	تصفح وإنشاء محتوى بسيط	تدريب وتشغيل نماذج AI معقدة
السعر	منخفض إلى متوسط	مرتفع نسبيًا

مستقبل حواسيب الذكاء الاصطناعي

من المتوقع أن تندمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في معظم الأجهزة خلال السنوات القليلة القادمة. وتشير التوقعات إلى:

• أن تصبح كل أجهزة اللابتوب تحتوي على وحدات AI بحلول 2026
• أيضا تطور معالجات جديدة من شركات مثل AMD وQualcomm مخصصة للذكاء الاصطناعي
• كذلك انخفاض تكلفة هذه الأجهزة مع انتشارها الواسع وتعدد المنافسين

ختاما، دخلنا بالفعل عصر الحوسبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومع تزايد تعقيد التطبيقات والنماذج التي نستخدمها يوميًا، سيكون من الضروري التوجه نحو حواسيب قادرة على مواكبة هذه المتطلبات. وسواء كنت مطورًا أو باحثًا أو مصممًا أو حتى مستخدمًا شغوفًا بالتقنية. فإن الاستثمار في حاسوب ذكاء اصطناعي لم يعد رفاهية، بل أصبح ضرورة لمواكبة المستقبل.