إنفيديا تُطلق منصة فيرا روبين للذكاء الاصطناعى.. تعرف على كل ما تحتاج معرفته

إطلاق منصة Vera Rubin للذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة إنفيديا خلال فعاليات CES 2026 عن منصة Vera Rubin للذكاء الاصطناعي، وهي بنية جديدة ستصبح معياراً للشرائح المخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وأنظمة المؤسسات والحواسيب الفائقة. كما ستُعزّز المنصة قدرة التدريب والاستدلال وتُحل مكان البنية السابقة بلاك ويل كخطوة رئيسية في توسيع نطاق استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. ترتكز الفكرة الأساسية على تصميم مشترك متقدم يتيح تبادل البيانات بسرعة وتخفيض التكاليف وتحسين كفاءة التدريب والتشغيل للنماذج الذكاء الاصطناعي.

شرائح Vera Rubin NVL وخوادمها

أعلنت إنفيديا عن ست عائلات رئيسية من الشرائح ضمن هذه البنية الجديدة، والتي ستُدمج في أنظمة بحجم الرفوف وتسمّى خوادم Vera Rubin NVL. وتضم هذه الخوادم وحدة المعالجة المركزية Nvidia Vera ووحدة معالجة الرسومات Nvidia Rubin، مع التركيز على تسريع أداء الذكاء الاصطناعي في مهام الاستدلال والتدريب ونماذج مزيج الخبراء (MoE) واسعة النطاق. وتؤكد الشركة أن التصميم المشترك المتقدم يسمح بتبادل البيانات بسرعة، وخفض التكاليف، وتحسين كفاءة تشغيل النماذج في بيئات المؤسسات والحواسيب الفائقة.

وبالمقارنة مع الجيل السابق Blackwell، تُقال إن منظومة Vera Rubin توفر تكلفة أقل بعشر مرات، وتقل عدد وحدات معالجة الرسومات اللازمة لتشغيل نفس المهام حتى أربع مرات، وهي خطوة تعزز من كفاءة التشغيل وتقليل احتياجات الطاقة في مراكز البيانات. كما أشارت Nvidia إلى أن هذه الشرائح ستدعم أيضاً تحسينات في الاستدلال والتعامل مع مهام MoE بصورة أفضل.

التعاونات والتبني المتوقع

وذكرت الشركة أن شرائح Vera Rubin ستعتمدها شركات كبرى مثل Amazon Web Services (AWS)، وAnthropic، وDell Technologies، وGoogle، وMeta، وOracle، إضافة إلى منصة اكس للذكاء الاصطناعي، مما يعكس طموحها في تطبيق تقنيات Vera Rubin على نطاق واسع داخل مؤسسات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب قدرات عالية في التدريب والاستدلال.

نموذج ألبامايو وأطر المحاكاة المفتوحة

إلى جانب بنية Vera Rubin، كشفت Nvidia عن عائلة نماذج ألبامايو المفتوحة وأدوات البيانات المصممة لتسريع الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات. تتضمن العائلة نموذجاً للرؤية واللغة والفعل (VLA) قادر على الاستدلال، وأدوات محاكاة مثل ألباسيم، ومجموعات بيانات مفتوحة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي تغطي سيناريوهات قيادة نادرة ومعقدة. وتأتي هذه المبادرة ضمن إطار مشروع ألبامايو الذي يهدف إلى توفير موارد مفتوحة تشجع الشفافية وتسريع التطوير في أنظمة المساعدة للسائقين من المستوى الرابع (ADAS).

الأثر والهدف المستقبلي

يُعدّ مشروع ألبامايو جزءاً من وصف هوانج بأنه “لحظة تشات جي بي تي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي”، حيث تسعى الآلات إلى فهم العالم الحقيقي والتفكير فيه والتصرف بناءً عليه، مع إمكان شرح قراراتها. وتؤكد الطبيعة المفتوحة للنماذج وأطر المحاكاة ومجموعات البيانات هدفها دعم الشفافية وتسهيل التقدم بين مطوري الصناعة والباحثين العاملين على أنظمة مساعدة السائق المتقدمة من المستوى الرابع، بما يعزز من إمكان تطبيقات القيادة الآلية وتيسير استخدامها في الواقع العملي.