"مؤسس HBM" يتوقع أن يغير هيكل الذكاء الاصطناعي: الذاكرة ستستبدل GPU وتصبح المركزية

عندما ينتقل الذكاء الاصطناعي من “التوليد” إلى “التصرف الذاتي”، قد ينتقل عنق الزجاجة في القدرة الحاسوبية من وحدات GPU إلى الذاكرة.

ووفقًا لوسائل إعلام محلية في كوريا مثل صحيفة “آسيا إيكونوميك” (The Asia Economy)، أدلى البروفيسور Joungho Kim من معهد كوريا المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST)، والمُلقّب في الأوساط بـ “أبو HBM”، مؤخرًا بتنبؤ: ستتم في النهاية استبدال بنية الذكاء الاصطناعي المُتمحورة حول GPU التي يهيمن عليها إنفيديا بهيكل جديد تكون فيه الذاكرة جوهره.

يكمن وراء هذا الحكم تحولٌ جذري في شكل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فمن الانتقال من الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى ذكاء الوكلاء (Agentic AI)، يحتاج النظام إلى معالجة كمٍّ هائل من الوثائق والفيديو والبيانات متعددة الوسائط في الوقت نفسه—وقد وصف Kim هذا الاتجاه بأنه صعود “هندسة السياق” (context engineering). وأشار إلى أنه لضمان السرعة والدقة، يجب رفع عرض النطاق الترددي للذاكرة والسعة بما يصل إلى 1000 ضعف على أعلى تقدير.

والأرقام أكثر إثارة للدهشة على جانب الطلب: ووفقًا لما نقلته Money Today Broadcasting سابقًا عن Kim، إذا تضاعف حجم الإدخال 100 إلى 1000 مرة، فقد تقفز متطلبات الذاكرة بشكل أُسّي، وقد يصل تضخم إجمالي الكمية إلى 1 مليون ضعف.

سيبلغ HBM سقفًا، وHBF سيأتي من بعده

صرّح Kim بوضوح أن تقنيات HBM الحالية—التي تُحقق نقلًا فائق السرعة عبر تكديس DRAM عمودي—والتي تهيمن حاليًا على سوق ذاكرة مسرّعات الذكاء الاصطناعي، ستصبح غير مستدامة في عصر ذكاء الوكلاء.

وتتمثل خطته للحل في الجيل التالي في HBF (High Bandwidth Flash، فلاش عالي النطاق الترددي): عبر استبدال DRAM بتكديس NAND، لبناء “ذاكرة طويلة الأمد على هيئة رفّ كتب عملاق” بسعة تتجاوز بكثير الحدّ الأقصى الحالي.

وبالمقارنة، تبدو HBM مثل أوراق ملاحظات على سطح المكتب—سرعتها عالية لكن سعتها محدودة؛ بينما تبدو HBF مثل جدار كتب كامل يمكنه تخزين أحجام المعلومات على نحو مختلف تمامًا.

وعلى مستوى البنية المعمارية، اقترحت SK hynix في ورقة بحثية منشورة في IEEE بنية “H3”—وفقًا لما نقلته صحيفة “الاقتصاد الكوري” (The Korea Economic) في شهر فبراير، فإن هذه البنية ستجري نشر HBM وHBF جنبًا إلى جنب بجوار GPU، بدلًا من التصميم الحالي الذي يضع HBM فقط ملاصقًا للمعالج. وهذا يعني أن دور GPU سيتراجع من “البطل” إلى “الداعم”، حيث يتم تضمين وحدات الحوسبة داخل نظام تكون الذاكرة هي أساسه.

باتت خريطة الجدول الزمني أكثر وضوحًا تدريجيًا.

وبحسب توقعات Kim، من المتوقع ظهور عينات هندسية لهندسة HBF في حوالي عام 2027، وأقرب ما يمكن أن تتبنى كل من Google أو إنفيديا أو AMD هذه التقنية في عام 2028 على أسبق تقدير.

يتشابه هذا الإيقاع بدرجة كبيرة مع مسار HBM في ذلك الوقت حين خرج من المختبر إلى الاستخدام التجاري الواسع، كما يعني أن نافذة الفرصة الصناعية قد بدأت بالفعل.

SK hynix وسامسونج يواجهان بعضهما مجددًا

وأشار Kim كذلك إلى أن المشهد التنافسي في مجال HBF سيعيد تمثيل سيناريو حقبة HBM—وستعود SK hynix وسامسونج إلكترونيكس (Samsung Electronics) إلى لعب الدور الرئيسي.

حاليًا، قامت SK hynix في شهر فبراير من هذا العام بتأسيس تحالف لتوحيد معايير HBF بالتعاون مع SanDisk، بهدف الاستحواذ على زمام المبادرة في السيطرة على النظام البيئي. أما سامسونج فمن جهة تواصل دفع منتجات HBM من الجيل التالي مثل HBM4E، ومن جهة أخرى تستثمر بالتوازي في تطوير بنية NAND التي تتماشى مع مفهوم HBF، وفقًا لما ذكرته Aju News.

تختلف مسارات وضع الخطط لدى عملاقَي السوق، لكن الهدف يتجه إلى المسار نفسه. ومن سيتمكن من إكمال الحلقة المغلقة من وضع المعايير إلى تسليم الإنتاج الضخم في وقتٍ أبكر، سيحدد إلى حدٍّ كبير ملامح جولة سوق ذاكرة الذكاء الاصطناعي القادمة.

تنبيه المخاطر وشروط الإخلاء من المسؤولية

        يوجد مخاطر في السوق، لذا يلزم الحذر عند الاستثمار. لا تشكل هذه المقالة نصيحة استثمارية شخصية، ولم يتم أخذ أهداف استثمارية خاصة لدى مستخدمين بعينهم، أو وضعهم المالي، أو احتياجاتهم بعين الاعتبار. ينبغي على المستخدم التفكير فيما إذا كانت أي آراء أو وجهات نظر أو استنتاجات واردة في هذه المقالة تتوافق مع ظروفه المحددة. وبناءً على ذلك الاستثمار، تقع المسؤولية على عاتقك أنت.