الرئيس التنفيذي لـ Nvidia جنسن هوانج حول ما يليه الطفرة الذكاء الاصطناعي

جنسن هوانغ صعد إلى منصة مركز SAP يوم الاثنين لإلقاء كلمته الرئيسية في مؤتمر GTC وفعل ما يجيده دائمًا: تحويل كلمة المنتج إلى جلسة استماع للمستقبل. افتتح مؤسس ومدير شركة نفيديا @NVDA +1.65% مؤتمر المطورين الذي يحظى بمتابعة دقيقة بوعد بجولة عبر “كل طبقة” من الذكاء الاصطناعي، ثم قضى الفترة التالية في الجدال بأن الشركة لا تبيع فقط شرائح في سوق ساخن. لا، الشركة تريد تحديد كامل المرفق الفيزيائي لاقتصاد الذكاء الاصطناعي: الحوسبة، الشبكات، التخزين، البرمجيات، النماذج، المصانع، وربما حتى مراكز البيانات المدارية، لأن الرقة واضحة أنها خارج الموسم.

أطلقت الكلمة الرئيسية إعلانات في كل الاتجاهات، لكن الرسالة الحقيقية كانت أكثر ترابطًا مما بدا من مدفع البهارات. أراد هوانغ أن يسمع المستثمرون والعملاء والمنافسون أربعة أشياء بوضوح: الطلب على الذكاء الاصطناعي لا يزال يتزايد بسرعة تبرر إنفاقًا غير لائق؛ الاستنتاج الآن هو مركز المعركة؛ من المفترض أن تتسرب الوكلاء من الدردشات إلى آليات العمل اليومية في المكاتب؛ وربما بعد الذهب الرقمي للذكاء الاصطناعي، يأتي الذكاء الاصطناعي المادي، حيث تستهلك الروبوتات والأنظمة الذاتية والبرمجيات الصناعية المزيد من البيانات والبنية التحتية.

أكبر فخر لدى هوانغ كان رقميًا. احتفل بالذكرى العشرين لـ CUDA، واصفًا إياها بأنها العجلة الدافعة وراء الحوسبة المعجلة، وقال إن الطلب على الحوسبة ارتفع “مليون مرة خلال السنوات القليلة الماضية”، ثم رفع الرهان بقوله إنه يرى الآن فرصة إيرادات لا تقل عن تريليون دولار من 2025 إلى 2027. كانت هذه هي المبادئ الأساسية للكلمة الرئيسية: إصرار علني على أن بناء الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله المبكرة، ويتوسع، وما زال كبيرًا بما يكفي لجعل الإنفاق الحالي، وفقًا لرواية نفيديا، كدفعة أولى.

كما أن هذا الرقم قام ببعض الأعمال الهادئة في التنظيف. قضت نفيديا شهورًا في الرد على الأسئلة المعتادة التي ترد عندما تصبح شركة هي الصراف الرئيسي في جنون الإنفاق الرأسمالي: كم من الوقت يمكن أن يستمر هذا، ماذا يحدث عندما تتبنى الشركات الكبرى مفهوم التكاليف، وكم من المرحلة التالية يتسرب إلى الشرائح المخصصة والبدائل الأرخص؟

كان جواب هوانغ هو توسيع العدسة. أعلن الفيديو الافتتاحي لـ GTC أن الرمز هو وحدة البناء لعصر الذكاء الاصطناعي الجديد. كانت نقطة هوانغ أن الأعمال المرتبطة بتلك الرموز لن تتوقف عند تدريب نماذج عملاقة وإعجابها في المعايير. إنها تنتقل إلى الإنتاج، حيث لا يتوقف العداد أبدًا.

ربما كانت إحدى أقوى خطوط الكلمة الرئيسية وأبسطها أيضًا: “لقد وصلت نقطة انعطاف الاستنتاج”. قسم هوانغ الاستنتاج إلى مرحلتين — التعبئة المسبقة وفك التشفير — ووضع نظامًا تتولى فيه شرائح Vera Rubin من نفيديا العمل على التعبئة المسبقة، بينما تتعامل شرائح Groq المستمدة من السيليكون مع فك التشفير، الخطوة التي تخرج الإجابة فعليًا. هذا مهم لأن الاستنتاج هو المكان الذي تصبح فيه الحرب القادمة لنفيديا أكثر فوضوية. جعل التدريب الشركة غنية. أما خدمة مئات الملايين من المستخدمين في الوقت الحقيقي فهي المكان الذي يبدأ فيه العملاء بطرح أسئلة غير مؤدبة حول التكاليف، الكمون، وما إذا كانوا بحاجة فعلاً إلى نفس السيليكون لكل خطوة.

لذا كان جواب هوانغ كلاسيكيًا من نفيديا. لا تدافع عن وحدة معالجة الرسومات بشكل منفرد، بل ابتلع كامل الطبقة. وصف هوانغ Vera Rubin بأنها “قفزة جيلية” مبنية حول سبعة شرائح وخمسة أنظمة على مستوى الرفوف، مع ادعاء نفيديا أن المنصة يمكنها تدريب نماذج خبراء مختلطة كبيرة بعدد أقل من وحدات المعالجة الرسومية مقارنة بـ Blackwell وتوفير ما يصل إلى 10 أضعاف من خلال استهلاك أعلى لكل واط في كل رمز. كما استغل الكلمة الرئيسية للنظر إلى ما هو أبعد من Rubin إلى منصة المستقبل Feynman، لأنه في عالم نفيديا، الجيل التالي يقف بالفعل في الأجنحة قبل أن ينتهي الجيل الحالي من أداء التحية.

كان ذلك هو الإشارة الأعمق من سان خوسيه. لم يكن هوانغ يروج لجزء أسرع بقدر ما كان يعتمد على اعتماد أكبر. أعلنت نفيديا عن تصميم مرجعي لمصنع ذكاء اصطناعي Vera Rubin DSX، وأدوات محاكاة DSX لتخطيط مصانع الذكاء الاصطناعي قبل بنائها، وقائمة أوسع من مكونات التخزين، الشبكات، والنظام التي من المفترض أن تعمل كوحدة متكاملة رأسياً. كانت الرسالة واضحة: توقف عن التفكير في الخوادم، وابدأ في التفكير في الحرم الجامعي. أو، إذا كنت من نفيديا، ابدأ في إرسال الفواتير كخدمة مرافق.

إذا كانت الحجة حول الأجهزة تدور حول إبقاء نفيديا في مركز الاستنتاج، فإن الحجة حول البرمجيات كانت لضمان ألا يتحول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات إلى حفلة خاصة بشخص آخر. قال هوانغ إن “Claude Code وOpenClaw أطلقا نقطة انعطاف الوكيل”، مضيفًا أن “الموظفين سيكونون مدعومين بشكل فائق بواسطة فرق من الوكلاء المتخصصين والمخصصين الذين ينشرونهم ويديرونهم.”

ربطت نفيديا تلك الخطابة بأداتها Agent Toolkit، وبيئة التشغيل OpenShell، وخطة الذكاء الاصطناعي AI-Q — برمجيات تقول إنها يمكن أن تساعد المؤسسات على بناء وكلاء مستقلين مع حواجز سياسة، وفي حالة AI-Q، تقليل تكاليف الاستعلام بأكثر من 50% من خلال مزيج هجين من الوكلاء المتخصصين والنماذج المفتوحة الخاصة بنفيديا.

كان هناك تحوط استراتيجي مخفي داخل كل ذلك الانفتاح. كشفت نفيديا عن تحالف Nemotron مع Black Forest Labs، وCursor، وLangChain، وMistral، وPerplexity، وReflection AI، وSarvam، وThinking Machines Lab، مع المشروع الأول الذي من المقرر أن يدعم عائلة نماذج Nemotron 4 القادمة. اقرأ بين السطور، ومن الواضح أن نفيديا لا تريد أن ينقسم مستقبل برمجيات الذكاء الاصطناعي بشكل واضح بين عدد قليل من البائعين الكبار للنماذج المغلقة وكمية من الأجهزة السلعية تحتها. إنها تريد أن يكون لها يد في طبقة النماذج المفتوحة أيضًا — الجزء الذي يشكل من يحق له بناء، وضبط، وامتلاك الذكاء الاصطناعي خارج جدران أكبر المختبرات.

توسعت خطة هوانغ لنفيديا إلى ما هو أبعد من المساعدين الرقميين منذ فترة، ودفعت GTC هذا الموضوع بشكل أكبر. أعلنت نفيديا عن مخطط مصنع بيانات الذكاء الاصطناعي المادي بالتعاون مع مايكروسوفت Azure وNebius، والذي يهدف إلى أتمتة كيفية توليد البيانات التدريبية، وتكبيرها، وتقييمها للروبوتات، ووكلاء الرؤية الاصطناعية، والمركبات الذاتية القيادة. الرسالة واضحة: البيانات الواقعية نادرة، والحالات الطارئة مزعجة، ويمكن أن يحول البيانات الاصطناعية والمحاكاة الحوسبة إلى المادة الخام التي تحتاجها هذه الأنظمة.

كما عرضت نفيديا نموذج الروبوتات GR00T N2، وهو نموذج أساسي للجيل القادم يعتمد على أبحاث DreamZero، وتقول الشركة إنه يتجاوز نجاح نماذج VLA الرائدة في مهام جديدة وبيئات جديدة. قد يكون هذا الجزء من الكلمة هو الأكثر بقاءً في الذاكرة. أثارت الدردشات حماس وول ستريت. الذكاء الاصطناعي المادي هو الجزء الذي قد يستمر في دعم الإنفاق على البنية التحتية لسنوات، لأن الروبوتات والأنظمة الصناعية والآلات الذاتية القيادة لا تحتاج فقط إلى نماذج — بل تحتاج إلى بيانات تدريب لا تنتهي، ومحاكاة، وشبكات، وأجهزة استشعار، وحوسبة على الحافة. وأخذ هوانغ القصة خطوة أبعد وقال إن نفيديا ستذهب إلى الفضاء، مع أنظمة تعتمد على Vera Rubin مستقبلاً موجهة إلى مراكز البيانات المدارية وعمليات الفضاء الذاتية القيادة. بالتأكيد، يبدو ذلك وكأنه رجل اكتشف أن هناك قطاعات لا تزال غير مستغلة على بطاقة البنغو. لكنه أيضًا يبدو كشركة مصممة على جعل “بنية الذكاء الاصطناعي” تعني تقريبًا كل آلة مكلفة في الأفق.

بحلول نهاية حديثه، شعرت الكلمة الرئيسية بأنها أكبر من مجرد تقويم إطلاق. كانت بمثابة خريطة إمبراطورية. نعم، كانت هناك DLSS 5 للرسومات، وتكاملات برمجية صناعية جديدة، وشراكات في مجال الاتصالات، وسيل من أدوات المطورين. لكن الرسالة الدائمة والأكثر وضوحًا كانت أبسط وأكبر: تريد نفيديا أن يتوقف فهم الذكاء الاصطناعي كفئة من البرمجيات ويبدأ معاملته كمشروع بنية تحتية على مستوى المرافق، مع تضمين أجهزة وبرمجيات نفيديا في كل طبقة.

هذه رسالة جنسن هوانغ جدًا — منظمة بشكل أنيق وقليلاً من التواضع. الجزء المقلق للمنافسين هو أنه، على الأقل في الوقت الحالي، لا يزال لديه العديد من العملاء المستعدين للبناء حولها.