غوغل توسع تطوير رقائق الذكاء الاصطناعي لتعزيز منافستها مع إنفيديا

أعلنت شركة غوغل، التابعة لمجموعة ألفابت الأميركية، توسيع مجموعتها من أنظمة رقائق الذكاء الاصطناعي، عبر طرح إصدارين جديدين من وحدات معالجة الموترات (TPU)، في خطوة تهدف إلى تعزيز حضورها في

سوق المعالجات المتخصصة ومنافسة شركة إنفيديا، وسط تنامي الطلب العالمي على تقنيات الذكاء الاصطناعي.

إصداران جديدان لرقائق الذكاء الاصطناعي

وكشفت غوغل عن نظامين جديدين يحملان اسمي (TPU 8tx) و(TPU 8i Max)، صُمما لتلبية الاحتياجات المتزايدة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتطوير تطبيقاتها.

ويركز الإصدار الأول على الحوسبة السرية وحماية البيانات الحساسة خلال معالجتها، فيما يستهدف الثاني تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من التعامل مع كميات أكبر من المعلومات، ودعم التطبيقات التي تتطلب

قدرات معالجة وذاكرة مرتفعة.

تسريع تطوير المعالجات لمنافسة إنفيديا

ويمثل الإعلان توسعاً في وتيرة تطوير غوغل لأنظمتها المتخصصة، بعدما طرحت أربعة أنظمة من الجيل الثامن خلال عام 2026، في إطار مساعيها لتوفير حلول متعددة تناسب احتياجات الذكاء الاصطناعي.

وتسعى الشركة إلى الاستفادة من النمو المتسارع في سوق الرقائق، الذي يشهد منافسة متزايدة بين شركات التكنولوجيا لتوفير معالجات قادرة على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة.

دعم وكلاء الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني

وتستهدف الأنظمة الجديدة دعم التطبيقات التي تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ مهام متعددة، إلى جانب تعزيز حماية البيانات أثناء المعالجة.

كما تهدف إلى تلبية احتياجات المؤسسات التي تتعامل مع معلومات حساسة، وتوفير قدرات أكبر لمعالجة الطلبات المعقدة والتعامل مع قواعد معلومات واسعة.

الطلب المتزايد يعزز المنافسة

ويأتي تحرك غوغل في وقت يشهد فيه قطاع الذكاء الاصطناعي طلباً مرتفعاً على المعالجات المتطورة، بالتزامن مع مخاوف بشأن حجم الإنفاق على مراكز البيانات والبنية التحتية التقنية.

ورغم المنافسة المتنامية، لا يزال الطلب على معالجات إنفيديا قوياً، ما يتيح المجال أمام غوغل وشركات أخرى لتوسيع حضورها في هذا القطاع.

غوغل تراهن على المعالجات المتخصصة

وأوضح أمين وحدات، المسؤول عن تقنيات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية في غوغل، أن توجه الشركة يقوم على تطوير أنظمة متخصصة لتلبية متطلبات الاستخدامات المختلفة.

وأكد أن المستقبل يتجه نحو التخصص في تصميم المعالجات، بما يتيح تحسين الأداء والكفاءة وفق طبيعة التطبيقات والمهام المطلوبة.