تعمل الصين على ربط مراكز بياناتها المتناثرة ضمن شبكة حوسبة وطنية واحدة لدعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي (AI)، وفقاً لمشاركين في مؤتمر استمر ثلاثة أيام واستضافته لجنة مراكز البيانات المفتوحة (Open Data Centre Committee - ODCC). وناقشت هذه المجموعة الصناعية، التي تمثل كبار المستثمرين في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مثل علي بابا وتشاينا تليكوم، سبل دمج المنشآت المتباعدة في عمود فقري موحد وتبادل أفضل الممارسات.
وأفادت وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات الصينية (MIIT) بأنه بحلول نهاية يونيو، كانت البلاد قد أنشأت 10.85 مليون مكدس للذكاء الاصطناعي (AI stacks)، وهي مجموعات من الخوادم والأدوات المخصصة للذكاء الاصطناعي، بزيادة قدرها 30.7% على أساس سنوي. وقاد هذا النمو مشغلو الاتصالات المملوكون للدولة (تشاينا موبايل، تشاينا يونيكوم، تشاينا تليكوم) إلى جانب شركات التقنية الخاصة بما في ذلك تينسنت وبايدو وعلي بابا. ورغم محدودية الوصول إلى الرقائق الأميركية المتقدمة (chips)، يشير مطورو مراكز البيانات إلى ابتكارات تعزز الأداء، بما في ذلك اختراقات في الاتصالات بين الشرائح (inter-chip communications) داخل عناقيد أشباه الموصلات (semiconductor) الهجينة التي تجمع بين مكونات محلية وأجنبية، وهي عناصر حاسمة للتدريب والاستدلال (training, inference) في الذكاء الاصطناعي، إذ تنتقل كميات كبيرة من البيانات بين الشرائح.
النقاط الرئيسية
- تدفع لجنة ODCC نحو توحيد مراكز البيانات الموزعة في الصين ضمن شبكة حوسبة وطنية للذكاء الاصطناعي (AI).
- أنشأت الصين 10.85 مليون مكدس للذكاء الاصطناعي (AI stacks) حتى نهاية يونيو، بزيادة 30.7% على أساس سنوي، وفق MIIT.
- تقود الاستثمارات شركات الاتصالات المملوكة للدولة (تشاينا موبايل، تشاينا يونيكوم، تشاينا تليكوم) وعمالقة التقنية (تينسنت، بايدو، علي بابا).
- يشير المهندسون إلى تحقيق اختراقات في الاتصالات بين الشرائح (inter-chip communications) داخل عناقيد أشباه الموصلات (semiconductor) الهجينة التي تجمع بين مكونات محلية وأجنبية.
- محدودية الوصول إلى الرقائق الأميركية المتقدمة (chips) تحفّز الابتكار المحلي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (AI).
في جملة واحدة
تسرّع الصين جهودها لربط مراكز البيانات ضمن شبكة حوسبة موحّدة للذكاء الاصطناعي (AI)، مدعومة بتوسّع البنية التحتية واختراقات تقنية. ورغم قيود الرقائق، يجد الفاعلون في القطاع طرقاً لتعزيز الأداء وتوسيع نطاق أحمال عمل الذكاء الاصطناعي (AI workloads).
المصادر: 1