لا تشترِ الآن… الكمبيوتر الأذكى لم يصل بعد

يبدو كمبيوترك الحالي قد عفا عليه الزمن أمام الاستفادة منه فعلياً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والأمر يروج له أيضا فهو حلم شركات الكمبيوتر لتحسين مبيعاتها لكن ما مدى صحة ذلك؟

تخيل الكمبيوتر المثالي للذكاء الاصطناعي حين تزيد كلفته بطاقة رسوميات بأفضل المواصفات رغم أنها مصممة للرسوميات، فلماذا تدفع مبالغ كبيرة لها دون الاستفادة منها فعلياً بعمليات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته؟ ويشير تقرير حديث إلى أن نماذج اللغة الضخمة بدأت تحدث تغييرات هيكلية في معمارية الكمبيوتر ومواصفاته اللائقة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية التي لا تحتاج للاتصال بالإنترنت ومراكز البيانات (أو السحابة). ط

 
تشهد الكمبيوترات إعادة تصميم جذرية لم يشهدها هذا القطاع منذ تسعينيات القرن الماضي، حيث تتسابق الشركات العملاقة في هذا المجال لتقديم قوة “الذكاء الاصطناعي السحابي” مباشرةً إلى أجهزتك. في حين أن معظم أجهزة الكمبيوتر المحمولة الحالية قديمة تقنيًا بالنسبة لعصر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، يظهر جيل جديد من “أجهزة الكمبيوتر الشخصية المزودة بالذكاء الاصطناعي” لسد هذه الفجوة. من خلال التخلي عن التصاميم القديمة لصالح رقائق “عصبية” متخصصة وأنظمة ذاكرة موحدة، تُحوّل شركات تصنيع مثل AMD وIntel وQualcomm الحاسوب المحمول المتواضع إلى محطة عمل متنقلة قادرة على تشغيل مساعدين ذكاء اصطناعي متطورين وسريين ومتاحين دائمًا دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت بحسب التقرير.

المبررات الرئيسية

لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر المحمولة اليوم تشغيل نماذج اللغة الكبيرة محليًا بشكل عام نظرًا لمحدودية قدرة المعالج المركزي/معالج الرسوميات، والذاكرة، ونقص مُسرّعات الذكاء الاصطناعي المتخصصة.

– يشهد تصميم أجهزة الكمبيوتر المحمولة تحولًا نحو تمكين الذكاء الاصطناعي محليًا: إضافة وحدات معالجة عصبية، وزيادة الذاكرة وتوحيدها، ودمج المعالج المركزي/معالج الرسوميات/وحدات المعالجة العصبية على شريحة واحدة.

– توفر وحدات المعالجة العصبية، المُحسّنة لعمليات المصفوفات والحسابات منخفضة الدقة، كفاءة طاقة أفضل لمهام الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة مقارنةً بوحدات معالجة الرسوميات التقليدية.

– ينتقل تصميم الذاكرة من نظام مُجزأ (ذاكرة منفصلة للمعالج المركزي وذاكرة منفصلة لمعالج الرسوميات) إلى مجموعات ذاكرة موحدة يمكن لجميع المعالجات مشاركتها، مما يُحسّن إنتاجية بيانات الذكاء الاصطناعي وزمن الاستجابة.

– تعمل مايكروسوفت على تعزيز الذكاء الاصطناعي المحلي على نظام ويندوز من خلال Copilot+ وWindows AI Foundry Local، بما في ذلك بيئة تشغيل تُوجّه المهام إلى أنسب المكونات المادية (وحدة المعالجة المركزية، وحدة معالجة الرسومات، وحدة المعالجة العصبية) وتدعم فهارس النماذج على الجهاز وميزات الاسترجاع المُعززة.

رؤى قيّمة

– يعتمد تبني الذكاء الاصطناعي على أجهزة الكمبيوتر المحمولة الاستهلاكية على تطور المكونات المادية، وليس فقط على تطورات البرمجيات.

– قد يُعيد التوجه نحو أنظمة على شريحة مُحسّنة للذكاء الاصطناعي تعريف سوق أجهزة الكمبيوتر، مُنتقلًا من ترقيات الهيكل إلى بنى مُتكاملة بإحكام تُشارك الذاكرة.

– تُساهم المنافسة بين مُصنّعي الرقائق (كوالكوم، إيه إم دي، إنتل) في تسريع قدرات وحدات المعالجة العصبية، مما يُحسّن أداء الذكاء الاصطناعي على أجهزة الكمبيوتر المحمولة ويجعله أسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.

– يُعد هذا التحول جزءًا من توجه أوسع نحو توفير معالجة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة على الأجهزة الطرفية، مما يُقلل الاعتماد على الحوسبة السحابية للمهام الحساسة للتأخير.

حقائق مُفاجئة

– لا تزال متطلبات العمليات المنجزة في الثانية TOPS الدقيقة لتشغيل أحدث النماذج غير مُحددة، لكن وحدات المعالجة العصبية (NPUs) تشهد زيادة سريعة في الإنتاجية، مما يُشير إلى اقتراب الأجهزة الاستهلاكية من الاستخدام العملي للذكاء الاصطناعي المحلي.

– لا تزال بنى الذاكرة الموحدة، التي كانت شائعة في معالجات Apple Silicon، نادرة في أجهزة الكمبيوتر الشخصية، لكن معالج AMD Ryzen AI Max يُظهر مسارًا واضحًا لاعتمادها مع ذاكرة مشتركة تصل إلى 128 جيجابايت موزعة بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة العصبية (NPU).

– يتوقع التقرير أن تصل ميزات الذكاء الاصطناعي في أجهزة الكمبيوتر المحمولة إلى طموحات تُضاهي الذكاء الاصطناعي العام (AGI) في الأجهزة الاستهلاكية، حيث يُسوّق المُصنّعون هذه الأجهزة كمحطات عمل مُصغّرة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.