أعلنت شركة إنفيديا خلال كلمتها الرئيسية في مؤتمر CES 2026 عن منصة Vera Rubin، وهي بنية جديدة للشرائح مخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وأنظمة المؤسسات والحواسيب الفائقة، وتُسمى تيمناً بعالمة الفلك Vera Rubin.
إطلاق Vera Rubin وبنيتها الأساسية
تصبح Vera Rubin معياراً للشرائح القادمة المخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وأنظمة المؤسسات والحواسب الفائقة، وقد سميت البنية تكريماً للعالمة Vera Rubin التي أسهمت في اكتشاف المادة المظلمة من خلال دراستها لانحراف مسارات المجرات.
يأتي Vera Rubin في وقت يزداد فيه الطلب على الحوسبة الذكية لأغراض التدريب والاستدلال، مع خطط لإطلاق جيل جديد من الحواسيب العملاقة الذكية وتعاون عبر ست شرائح جديدة، ما يمهد لقفزة كبيرة في آفاق الذكاء الاصطناعي.
تعتمد فكرة Vera Rubin على تصميم مشترك متقدم، حيث صممت Nvidia مكوّنات المنصة من الصفر لتبادل البيانات بسرعة وخفض التكاليف وتحسين كفاءة تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
الشرائح والخوادم Vera Rubin NVL وتكاليف الأداء
كشفت الشركة عن ست عائلات رئيسية من الشرائح ستدمج في أنظمة بحجم الرفوف تُسمّى خوادم Vera Rubin NVL، وتشمل هذه الشرائح: وحدة المعالجة المركزية Vera ووحدة معالجة الرسومات Rubin، وستسهم البنية الجديدة في تسريع أداء الذكاء الاصطناعي الوكيل والاستدلال ونطاقات MoE واسعة النطاق، مع وعد بتكاليف أقل بعشر مرات وعدد أقل من وحدات المعالجة الرسومية يصل إلى أربعة لتشغيل نفس المهام مقارنة بـ Blackwell.
وأعلنت Nvidia أن عدداً من الشركات ستكون من مستخدمي شرائح Vera Rubin في الأشهر القادمة، من بينها Amazon Web Services وAnthropic وDell Technologies وGoogle وMeta وOracle وعلى منصة X للذكاء الاصطناعي.
نماذج ألبامايو المفتوحة وأطر المحاكاة
إضافة إلى البنية، كشفت الشركة عن نماذج مفتوحة وأدوات بيانات مصممة لتسريع الذكاء الاصطاني في مختلف القطاعات، وتأتي عائلة ألبامايو كإطار للنماذج الاستدلالية المفتوحة واسعة النطاق وأطر المحاكاة لدعم تطوير مركبات ذاتية القيادة آمنة وقائمة على الاستدلال.
وتضمّن ذلك نموذج VLA للرؤية واللغة والفعل قادر على الاستدلال، وأدوات محاكاة مثل ألباسيم ومجموعات بيانات مفتوحة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي تغطي سيناريوهات قيادة نادرة ومعقدة.
ويعد مشروع ألبامايو جزءاً من ما وصفه هوانج بـ”لحظة تشات جي بي تي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي”، حيث تبدأ الآلات في فهم العالم الحقيقي والتفكير فيه والتصرف فيه، بما في ذلك شرح قراراتها.
وتهدف الطبيعة المفتوحة للنماذج وأطر المحاكاة ومجموعات البيانات إلى تشجيع الشفافية وتسريع التقدم بين مطوري الصناعة والباحثين العاملين على أنظمة مساعدة السائقين المتقدمة من المستوى الرابع (ADAS).
