“ميتا” تعزز شراكتها مع “إنفيديا” عبر شراء ملايين معالجات الذكاء الاصطناعي

ميتا تؤكد شراكتها مع إنفيديا بصفقة ضخمة لمعالجات الذكاء الاصطناعي

جددت ميتا، عملاق التكنولوجيا، ولاءها لشركة إنفيديا الرائدة في صناعة معالجات الذكاء الاصطناعي، معلنة عن صفقة شراء ملايين المعالجات في السنوات المقبلة. هذا التعاون الاستراتيجي يؤكد على التزام ميتا المتزايد بتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، ويمثل دافعاً قوياً لإنفيديا في سوق الشرائح المتنامي.

تفاصيل الصفقة والآثار المترتبة

تكشف تقارير وكالة بلومبيرغ أن ميتا ستكون مسؤولة عن 9% من إجمالي أرباح إنفيديا في العام الماضي، حيث بلغت قيمة أرباح إنفيديا منها 19 مليار دولار. تشمل الصفقة حصول ميتا على أحدث شرائح إنفيديا المخصصة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك جيل “بلاك ويل” (Blackwell) الحالي، والجيل القادم “فيرا روبين” (Vera Rubin)، بالإضافة إلى معالجات “غريس” (Grace) المركزية، وهي المرة الأولى التي تعتمد فيها ميتا على هذه المعالجات.

وأعرب مارك زوكربيرغ، المدير التنفيذي لشركة ميتا، عن سعادته بتوسيع الشراكة، مؤكداً على هدف توفير “ذكاء فائق شخصي لكل شخص في العالم”. تعكس هذه الخطوة تركيز ميتا المتزايد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، وتأتي بالتزامن مع إعلان الشركة في وقت سابق من العام عن نيتها إنفاق أكثر من 136 مليار دولار على تقنيات الذكاء الاصطناعي خلال العام الجاري.

تغيير في الاستراتيجية والتوجهات المستقبلية

يبرز الاعتماد على معالجات “غريس” المركزية المنفصلة كمفاجأة في هذه الصفقة، حيث كانت ميتا تعتمد سابقاً على المعالجات المركزية المدمجة مع وحدات معالجة الرسوميات. وتؤكد إنفيديا أن هذه هي أول صفقة كبرى لاستخدام معالجات “غريس” بمفردها.

وتستهدف ميتا بناء أكثر من 30 مركز بيانات خلال السنوات المقبلة، سيتركز أغلبها في الولايات المتحدة، بما في ذلك مركزها العملاقان، “بروميثيوس” و”هايبريون”. ويرى إيان باك، نائب رئيس قسم الحوسبة المعجلة في إنفيديا، أن هذه الصفقة تعزز مكانة إنفيديا الرائدة في السوق، مشيراً إلى أن معالجات “غريس” تقدم أداءً قوياً وكفاءة في استهلاك الطاقة لمراكز البيانات.

ما التالي؟

ستشهد السنوات المقبلة تطورات ملحوظة في استراتيجية ميتا في مجال الذكاء الاصطناعي، بينما تسعى إنفيديا لمواصلة ريادتها في توفير الشرائح اللازمة. يبقى السؤال حول مدى قدرة ميتا على تحقيق أهدافها في بناء مراكز البيانات وتطوير شرائحها الخاصة، والتحديات المحتملة في سلسلة التوريد لهذه التقنيات المعقدة.