ماذا تعني Meta Muse بالنسبة لـ GPU و CPU؟

مع إطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي الشخصيين مثل Meta Muse، يتطور الذكاء الاصطناعي من روبوتات دردشة تستجيب بشكل سلبي إلى وكلاء ذكيين يعملون بشكل مستقل على مدار الساعة، مما قد يؤدي إلى زيادة استهلاك وحدات CPU وGPU والذاكرة والبنية التحتية للشبكات.

وفقًا لأحدث تقرير بحثي صدر عن سيتي بنك في 6 أكتوبر، فإن تطبيقات الوكلاء الذكيين، التي يمثلها Meta Muse، تدفع توقعات سوق العتاد الحوسبي إلى مستويات جديدة. وتتوقع المؤسسة أنه بحلول عام 2030، سيصل إجمالي السوق المحتمل العالمي لوحدات CPU (TAM) من 29 مليار دولار في عام 2025 إلى 300 مليار دولار، بمعدل نمو سنوي مركب يصل إلى 60%.

وفي جانب GPU، جلب الوكلاء الذكيون أيضًا طلبًا هيكليًا متزايدًا. وقدّرت المؤسسة أنه إذا بلغ عدد المستخدمين النشطين يوميًا لـ Meta Muse 100 مليون مستخدم، فسيتطلب ذلك حوالي 200,000 إلى 390,000 وحدة GPU من فئة Blackwell، ما قد يحقق لـ Nvidia إيرادات لمرة واحدة تتراوح بين 7 مليارات و19 مليار دولار.

هذا الاتجاه يعود بالنفع المباشر على موردي القدرة الحاسوبية الأساسية. وأشار التقرير إلى أنه بما أن Meta تعد من أكبر عملاء أعمال الخوادم لدى AMD، فإن AMD ستكون المستفيد الرئيسي من انتعاش وحدات CPU، حيث تم رفع السعر المستهدف لسهمها إلى 800 دولار؛ كما ستواصل Nvidia الاستفادة من الطلب المتزايد على وحدات GPU.

صعود الوكلاء الذكيين وتحول CPU إلى عنق الزجاجة الجديد

قبل انفجار الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء، كان دور وحدات CPU يقتصر بشكل رئيسي على أعباء العمل التقليدية وكونها رأس الحوسبة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي (Head Node). وفي هذه الحالة، كانت CPU مسؤولة فقط عن "الإدارة"، أي إرسال طلبات المستخدم إلى GPU وإعادة النتائج، في حين تتولى GPU العمليات الحسابية المعقدة كضرب المصفوفات والاستنتاج.

ومع ذلك، غيّر الوكيل الذكي هذا التقسيم. وأوضح تقرير سيتي بنك :"مقارنة بروبوتات الدردشة التقليدية، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء هو محرك محتمل لنمو متسارع في الطلب الحسابي." يحتاج الوكيل الذكي إلى معالجة التنسيق وحلقات الاستنتاج ومعالجة البيانات ومكونات الأمان، مما يجعل CPU عنق الزجاجة الجديد.

ومع انتقال الذكاء الاصطناعي من تدريب النماذج إلى الاستدلال، ثم إلى تدفقات العمل الذاتية للوكلاء الذكيين، يحدث تغير ملحوظ في نسبة CPU إلى GPU. ففي مرحلة تدريب النماذج كانت النسبة 1:8؛ وفي مرحلة الاستدلال 1:4؛ أما في الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء، فالنسبة تتجه نحو 1:1 أو أعلى. وتتوقع المؤسسة أنه بحلول عام 2030، ستنمو وحدات CPU المخصصة للوكلاء الذكيين بمعدل نمو سنوي مركب قدره 247%، وستشكل 52% من السوق الإجمالي للـCPU.

دفتر حسابات القدرة الحاسوبية لوحدات GPU في Meta Muse

Meta Muse هو أول وكيل ذكاء اصطناعي للمستهلكين يُطلق فعليًا على نطاق شبكة اجتماعية حقيقي، وبصمته الحسابية تعد من أهم المتغيرات في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية الحالية. وعلى عكس روبوتات الدردشة القياسية، يعمل Muse بشكل دائم كوكلاء ذكي مستقل، ويترتب على منطقه الأساسي استهلاك أكبر بكثير للـ GPU.

أنشأ سيتي بنك نموذجًا حسابيًا لتقدير الطلب على GPU من الأسفل إلى الأعلى. وفي السيناريو القياسي، يُفترض أن المستخدم النموذجي يجري 4 طلبات بسيطة و12 مهمة وكيل ذكي يوميًا (مثل البحث عن مطاعم، مراجعة الجداول الزمنية وصياغة الدعوات)، وكل مهمة وكيل ذكي تتطلب حوالي 8 استدعاءات للنموذج. وبما أن النموذج لا يحتفظ بالذاكرة بين الاستدعاءات، عليه إعادة تحميل سياق الحوار المتزايد في كل مرة.

استنادًا إلى ذلك، قدرت المؤسسة أن كل مستخدم لـ Muse يحتاج تقريبًا إلى 0.0020 وحدة GPU من فئة GB200. وبعبارة أخرى، يمكن لكل وحدة GPU خدمة حوالي 500 مستخدم فقط. وأكد التقرير: "الوكلاء الذكيون يمثلون أعباء استنتاجية أثقل من روبوتات الدردشة." فوفقًا لنفس الإطار، فإن مستخدمي نمط الدردشة يحتاجون فقط إلى ما يعادل 12.5% إلى 25% من قدرة GPU التي يحتاجها مستخدمو الوكلاء الذكيين.

سلسلة ردود الفعل في الذاكرة والشبكات

لا تقتصر تدفقات عمل الوكلاء الذكيين على رفع متطلبات شرائح المنطق فحسب، بل تمتد التأثيرات المتسلسلة إلى الذاكرة والشبكات أيضًا. فعلى صعيد الذاكرة، تمتلك CPU معدلات ارتباط عالية مع LP وDDR وSSD. وأشارت ميكرون مؤخرًا إلى أنه مع تدفقات عمل الوكلاء الذكيين التي يمثلها Meta Muse، يحصل المستهلكون على المزيد من القيمة، في الوقت الذي تفرض فيه CPU قيودًا أكبر على DRAM.

أما في جانب الشبكات، فقد أدى الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء إلى زيادة فعلية في حركة مرور الشبكات. وصرحت إدارة Nvidia خلال محادثاتها مع سيتي بنك: "يمكن للوكلاء الذكيين العمل لساعات متواصلة أو بدون انقطاع... الأمر الذي يدفع إلى توليد كمية أكبر بكثير من الرموز (Token) في أعباء العمل الاستهلاكية والمؤسساتية."

ويعني التشغيل المستمر أن من يستخدم البنية التحتية بشكل متزايد هم الوكلاء الذكيون بدلاً من البشر. وقد أدى ذلك إلى زيادة حركة البيانات الداخلية في مراكز البيانات ("حركة الشمال-الجنوب" مثل الوصول إلى التخزين، الأمان، الخدمات الإعدادية وغيرها)، مما خلق فرص تسريع جديدة لتقنيات مثل DPU (مثل BlueField 4) وSpectrum-X إيثرنت.