أعلنت Anthropic اليوم أنها بصدد تشكيل "فريق متخصص في تصميم الرقائق المخصصة" (custom silicon team) لتصميم رقائق مخصصة للذكاء الاصطناعي تهدف إلى جعل نماذج Claude الخاصة بها أسرع وأقل تكلفة في التشغيل. تشير هذه الخطوة إلى نية الشركة لتقليل اعتمادها على عمالقة السحابة ومصنعي وحدات معالجة الرسومات (GPU) مع تعزيز الحلقة بين الأجهزة والبرمجيات التي تشغل منتجاتها.

لماذا يكتسب فريق الرقائق أهمية الآن

منذ إطلاقه، اعتمد Claude على مزيج من مزودي الحوسبة — AWS وGoogle Cloud وNvidia وAMD — لتوفير مزارع الـ GPU الضخمة اللازمة لعمليات الاستدلال (inference). لقد مكنت تلك العقود من النمو السريع، لكن الطلب المتزايد على حوسبة الذكاء الاصطناعي حول ذلك الاعتماد إلى نقطة ضعف استراتيجية. فأسعار المسرعات عالية الأداء في ارتفاع، ويمكن أن تترجم قيود السعة إلى زمن استجابة (latency) أعلى للمستخدمين النهائيين. ومن خلال تصميم رقائق تتوافق مع أعباء العمل الرياضية لـ Claude، تأمل Anthropic في تحقيق مزيد من السرعة وتوفير الطاقة الذي لا تستطيع وحدات GPU العامة توفيره.

من السحابة المتعددة إلى التصميم المشترك

سيسعى فريق Anthropic الجديد إلى اتباع نهج التصميم المشترك بين الأجهزة والبرمجيات (hardware-software co-design)، حيث يتم تشكيل بنية السيليكون حول العمليات المحددة التي يؤديها Claude. ومن الناحية العملية، قد يعني هذا وحدات مخصصة لضرب المصفوفات (matrix-multiply units)، أو ذاكرة مدمجة في الرقاقة (on-chip memory) أكثر كفاءة، أو مجموعات تعليمات (instruction sets) تقلل من عدد الدورات لكل رمز (token). وستكون النتيجة تقليل زمن استجابة الاستدلال وخفض فاتورة الطاقة لكل استعلام — وهما معياران يؤثران بشكل مباشر على تسعير المنتج وتجربة المستخدم.

لم تكشف الشركة عن الجداول الزمنية أو أهداف الأداء، لكن الأحاديث في الصناعة تشير إلى Samsung كشريك تصنيع (fab partner) محتمل. وإذا تحقق ذلك، فستكتسب Anthropic سيطرة أكبر على سلسلة التوريد الخاصة بها، متجنبة "التكاليف الفلكية" المرتبطة بمسرعات الذكاء الاصطناعي النادرة في السوق المفتوحة.

الصورة الأكبر: تحول نحو التكامل الرأسي

يأتي توجه Anthropic نحو الرقائق في أعقاب اتجاه أوسع بين عمالقة الذكاء الاصطناعي الذين يتجاوزون مجرد البرمجيات البحتة:

  • OpenAI كشفت مؤخرًا عن رقاقة تسمى "Jalapeño"، تم بناؤها مع Broadcom، وتستهدف أعباء عمل الاستدلال.
  • Google DeepMind تشغل منذ فترة طويلة نماذجها الأكثر تقدمًا على وحدات معالجة الموتر (TPUs) المملوكة لها والتي تم تطويرها داخل Alphabet.
  • Meta تستمر في تطوير MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) لتبسيط مهام التواصل الاجتماعي والذكاء الاصطناعي على حد سواء.

أظهرت هذه الشركات أن امتلاك البنية الكاملة (full stack) — من مركز البيانات إلى السيليكون — يمكن أن يحمي من اختناقات التوريد ويمنح ميزة في التسعير. ويشير دخول Anthropic في مجال تصميم الرقائق إلى أنها تعتقد أن نفس الحساب ينطبق على نموذج أعمالها الخاص.

المخاطر والآراء المعارضة

يعد بناء السيليكون المخصص مقامرة عالية المخاطر. فدورات تطوير الرقائق تمتد لسنوات ويمكن أن تكلف مليارات الدولارات، وهو ما يتجاوز بكثير ميزانيات البحث والتطوير المعتادة لبرمجيات الذكاء الاصطناعي. وأي خطأ في البنية أو التصنيع قد يؤخر خارطة طريق Claude، أو يؤدي إلى تآكل الحصة السوقية، أو يجبر الشركة على العودة إلى وحدات GPU الجاهزة بأسعار مرتفعة. علاوة على ذلك، فإن الخبرة المطلوبة لتصميم واختبار وإنتاج رقائق الذكاء الاصطناعي بكميات كبيرة هي خبرة نادرة، وقد يكون جذب المواهب بعيدًا عن شركات أشباه الموصلات الراسخة أمرًا صعبًا.

يجادل النقاد أيضًا بأن مكاسب الأداء من السيليكون المخصص قد تكون تدريجية وليست تحولية، خاصة مع استمرار موردي وحدات GPU في طرح مسرعات ذكاء اصطناعي أكبر حجمًا وأكثر كفاءة. وإذا نجح المزودون الخارجيون في تقديم كفاءة مماثلة بمخاطر أقل، فقد ينتهي الأمر باستثمار Anthropic كمنعطف مكلف.

ما يجب مراقبته

  • تأكيد شريك التصنيع – أي ارتباط رسمي مع مصنع مثل Samsung سينقل المشروع من مجرد مفهوم إلى سيليكون ملموس.
  • اختبارات الأداء الأولية (Prototype benchmarks) – ستشير أرقام الأداء المبكرة التي تقارن الرقاقة المخصصة بوحدات GPU الرائدة إلى ما إذا كان جهد التصميم المشترك سيحقق زمن الاستجابة وتوفير الطاقة الموعودين.
  • توظيف المواهب – سيشير حجم وخبرة فريق السيليكون المشكل حديثًا إلى مدى عدوانية Anthropic في التنافس مع مصنعي الرقائق الراسخين.
  • التأثير على التسعير – إذا أدت الأجهزة المخصصة إلى تقليل تكلفة الاستعلام الواحد، فقد تصبح فئات اشتراك Claude أكثر تنافسية، مما يضغط على المنافسين الذين لا يزالون يعتمدون على أجهزة من طرف ثالث.

يؤكد طموح Anthropic في مجال الرقائق على قناعة متزايدة في قطاع الذكاء الاصطناعي: لم يعد التحكم في البنية التحتية للأجهزة (hardware stack) خيارًا للشركات التي ترغب في التوسع بكفاءة. وسيعتمد نجاح هذه الخطوة على سرعة التنفيذ، والمواهب الهندسية، والقدرة على تحويل مكاسب السيليكون إلى تخفيضات حقيقية في التكاليف لمستخدمي Claude.