اخبار الاردن
موقع كل يوم -مباشر
نشر بتاريخ: ٢٥ حزيران ٢٠٢٦
مباشر- كشفت شركة OpenAI عن أول معالج مخصص للذكاء الاصطناعي تم تطويره بالتعاون مع شركة Broadcom، كجزء من استراتيجيتها الرامية لبناء منظومة تكنولوجية متكاملة تضمن تشغيل وتطوير منتجاتها بكفاءة أعلى وتكلفة أقل.
وأعلنت المؤسستان أن الشحنات الأولية من الرقاقة الجديدة، التي حملت اسم 'Jalapeno'، قد جرى تسليمها بالفعل لبدء اختبارات الأداء التشغيلي الفعلي، وصرح هوك تان، الرئيس التنفيذي لـ Broadcom، أن المعالج المسرّع الجديد يظهر حتى الآن توفيراً في التكاليف بنحو 50% مقارنة بوحدات معالجة الرسومات التقليدية بأسواق رأس المال والأعمال.
ومن المقرر دمج هذه الرقائق المتطورة داخل مراكز البيانات العملاقة التابعة لشركة مايكروسوفت، الشريك الاستراتيجي لـ OpenAI، بالإضافة إلى شركاء بنية تحتية آخرين بدءاً من أواخر العام الجاري.
وتتوقع المؤسستان تجاوز التقديرات السابقة لنشر رقائق بقدرات تصل إلى 1.3 جيجاوات خلال العام المقبل بفضل مستويات الطلب القياسية، ورغم بقاء الاعتماد الكبير على معالجات شركة Nvidia الرائدة، فإن هذه الخطوة تعكس مساعي توسيع قاعدة الموردين عبر إبرام صفقات بمليارات الدولارات مع مصنعين آخرين بأسواق التبادل والتداول الدولية.
وإثر هذا الإعلان، سجلت أسهم شركة Broadcom صعوداً بنسبة 1.6% لتصل إلى 386.25 دولاراً في بورصة نيويورك، لتواصل مكاسبها القوية التي بلغت نحو 10% منذ مطلع العام.
وتأتي هذه الخطوة استكمالاً للشراكة التي بدأت لتصميم معالجات تسريع تتوافق مع النماذج اللغوية، حيث تعتزم OpenAI إنفاق عشرات المليارات من الدولارات على البنية التحتية، وفيما يتعلق بالجانب المالي، كشفت الإدارة عن تأسيس آلية تمويلية مشتركة بالتعاون مع مجموعتي 'أبوللو جلوبال' و'بلاكستون' لتأمين الميزانيات المطلوبة بأسواق الصرف المحلية.
وكانت الشركة قد جمعت تمويلات ضخمة بلغت 122 مليار دولار لدعم مشروعات الرقائق ومراكز البيانات وتوطين الكفاءات، وأشارت البيانات الفنية الأولية لرقاقة 'Jalapeno'، التي تم تطويرها في وقت قياسي مدته تسعة أشهر مدعومة بنماذج الذكاء الاصطناعي نفسها، إلى قدرتها على تقديم أداء لكل واط من الطاقة يتفوق بكثير على التقنيات الحالية، حيث صممت خصيصاً لتسريع عمليات الاستدلال وتخفيض حركة البيانات بين وحدات المعالجة والذاكرة والشبكات لتحقيق الكفاءة القصوى بأسواق التداول العالمية.












































