أبرز النقاط
- حصلت Etched على تقييم 5 مليار دولار بعد جولة تمويل بقيمة 500 مليون دولار أُغلقت في ديسمبر الماضي
- الشركة حجزت عقوداً بقيمة مليار دولار لأنظمتها المتكاملة قبل بدء الشحن التجاري
- تراهن Etched على التخصص في رقاقات الاستدلال بدلاً من المعالجات العامة التي تهيمن عليها Nvidia
أعلنت شركة Etched الناشئة المتخصصة في رقاقات الذكاء الاصطناعي عن وصول تقييمها إلى 5 مليار دولار، بعد إغلاق جولة تمويلية بقيمة 500 مليون دولار في ديسمبر الماضي. الأهم من التقييم نفسه أن الشركة كشفت عن حجز عقود مبيعات بقيمة مليار دولار لمنتجها الأول، وهو أنظمة متكاملة مصممة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بكفاءة تفوق ما تقدمه Nvidia حالياً.
لماذا يراهن المستثمرون على رقاقات الاستدلال تحديداً؟
تستهدف Etched ما يُعرف بعمليات الاستدلال (Inference) — أي المرحلة التي تحدث بعد إرسال المستخدم لطلبه، حين يعالج النموذج المدخلات ويولّد الإجابة. هذه المرحلة تمثل حالياً أكبر عنق زجاجة تقني، وأكبر مركز تكلفة لشركات الذكاء الاصطناعي التي تخدم ملايين المستخدمين يومياً. شركات مثل OpenAI وAnthropic تنفق مبالغ طائلة على البنية التحتية لتشغيل نماذجها، وأي تحسين في سرعة الاستدلال أو كفاءته الطاقوية يترجم مباشرة إلى وفورات بملايين الدولارات.
ما الذي تقدمه Etched بالضبط؟
تسمّي الشركة منتجها "مجموعات الاستدلال المتقدمة" (Frontier Inference Clusters)، وهي حزم متكاملة تشمل الرقاقات إلى جانب خوادم مصممة خصيصاً وبرمجيات محسّنة. الفكرة الجوهرية أن Etched تبني رقاقات ASIC متخصصة حصرياً في تشغيل نماذج المحولات (Transformers) — البنية المعمارية التي تقوم عليها ChatGPT وClaude وGemini وغيرها — بدلاً من الاعتماد على معالجات رسومية عامة الأغراض مثل تلك التي تصنعها Nvidia.
التخصص سلاح ذو حدين: الرقاقة المتخصصة تتفوق أداءً في مهمتها المحددة، لكنها تصبح عديمة الفائدة إذا تغيرت البنية المعمارية السائدة. رهان Etched أن بنية المحولات ستظل مهيمنة لسنوات قادمة، وهو رهان يشاركها فيه كثير من الباحثين.
من يقف خلف هذا التمويل الضخم؟
جمعت Etched حتى الآن 800 مليون دولار إجمالاً، منها 500 مليون في الجولة الأخيرة. قائمة المستثمرين لافتة: صناديق مثل VentureTech Alliance وJane Street وHudson River Trading وTwo Sigma وRibbit Capital، إضافة إلى مستثمرين أفراد من ثقل Geoffrey Hinton (أحد آباء التعلم العميق)، وAndrej Karpathy (المدير السابق للذكاء الاصطناعي في Tesla)، وFei-Fei Li (رائدة الرؤية الحاسوبية)، والملياردير Peter Thiel، وStanley Druckenmiller.
- التقييم الحالي: 5 مليار دولار (بعد الأموال)
- إجمالي التمويل: 800 مليون دولار
- أحدث جولة: 500 مليون دولار (ديسمبر 2024)
- العقود المحجوزة: مليار دولار
من الإفلاس الوشيك إلى تقييم المليارات
القصة لم تكن دائماً وردية. أسس Gavin Uberti وRobert Wachen الشركة عام 2022 بعد انسحابهما من جامعة هارفارد للانضمام إلى برنامج Thiel Fellowship. في 2023، قدّما مذكرة من 30 صفحة تشرح لماذا سيحتاج الذكاء الاصطناعي مستقبلاً إلى رقاقات متخصصة بدلاً من المعالجات العامة — ورفضهما كل مستثمر كبير طرقا بابه. كانت الشركة تعمل شهراً بشهر، على حافة نفاد السيولة.
اليوم، المشهد مختلف تماماً. المستثمرون يلاحقون كل ما يتصل بالذكاء الاصطناعي، خاصة تقنيات تسريع الاستدلال. شركة Cerebras حققت أول طرح عام ناجح هذا العام في قطاع رقاقات الذكاء الاصطناعي، وGroq جمعت 650 مليون دولار مؤخراً. حتى عمالقة التقنية — Amazon وGoogle وMicrosoft — يطورون رقاقاتهم الخاصة داخلياً، وOpenAI أعلنت للتو عن أول رقاقة مخصصة لها بالتعاون مع Broadcom.
هل تستطيع Etched منافسة Nvidia فعلاً؟
السؤال الجوهري الذي يطرحه كثيرون: هل يمكن لشركة ناشئة أن تنافس Nvidia التي تسيطر على أكثر من 80% من سوق رقاقات الذكاء الاصطناعي؟ الإجابة المختصرة: ليس في كل شيء، لكن ربما في شريحة محددة. Nvidia تتفوق في المرونة — رقاقاتها تصلح للتدريب والاستدلال ولتطبيقات متنوعة. لكن هذه المرونة تأتي بثمن: استهلاك طاقة أعلى وتكلفة أكبر لكل عملية استدلال.
Etched تراهن على أن شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى ستدفع علاوة مقابل أنظمة متخصصة توفر عليها ملايين الدولارات شهرياً في فواتير الكهرباء والحوسبة. مصنع TSMC بدأ بالفعل إنتاج رقاقات Etched، والشركة تختبر حالياً منتجها مع عملاء أوائل.
رأي Logicity
تقييم 5 مليار دولار لشركة لم تشحن منتجاً تجارياً بعد يبدو مبالغاً فيه بمعايير أي صناعة — إلا صناعة الذكاء الاصطناعي في 2025. لكن حجز عقود بمليار دولار قبل الشحن يشير إلى طلب حقيقي، لا مجرد ضجة استثمارية. المنافسة ستشتد: Groq تقدم رقاقات LPU بأسعار تنافسية، وCerebras لديها بالفعل عملاء تجاريون، بينما رقاقات Google TPU وAmazon Trainium متاحة عبر خدماتهما السحابية بنماذج تسعير مرنة. Etched تحتاج إلى إثبات أن أداءها الفعلي يطابق وعودها — وهو اختبار سيأتي قريباً.
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين رقاقات Etched ورقاقات Nvidia؟
رقاقات Nvidia معالجات رسومية عامة الأغراض تصلح لمهام متنوعة، بينما رقاقات Etched من نوع ASIC مصممة حصرياً لتشغيل نماذج المحولات (Transformers)، ما يمنحها كفاءة أعلى نظرياً في عمليات الاستدلال لكن بمرونة أقل.
متى ستتوفر أنظمة Etched تجارياً؟
الشركة تختبر حالياً منتجها مع عملاء أوائل بعد نجاح TSMC في تصنيع الرقاقات. لم تُحدد موعداً رسمياً للتوفر التجاري الواسع، لكن العقود المحجوزة تشير إلى توقعات بالشحن خلال 2025.
لماذا يهتم المستثمرون برقاقات الاستدلال تحديداً؟
الاستدلال هو أكبر مركز تكلفة لشركات الذكاء الاصطناعي التي تخدم المستخدمين. أي تحسين في سرعة الاستدلال أو كفاءته الطاقوية يوفر ملايين الدولارات شهرياً للشركات الكبرى مثل OpenAI وAnthropic.
هل هناك بدائل أخرى لرقاقات Nvidia في السوق؟
نعم، تشمل البدائل: Cerebras مع رقاقاتها الضخمة، Groq مع معالجات LPU، رقاقات Google TPU المتاحة عبر Google Cloud، ورقاقات Amazon Trainium عبر AWS. كل منها يستهدف شريحة مختلفة من السوق.
هل تحتاج مساعدة في التطبيق؟
إذا كنت تدرس خيارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في مؤسستك، تواصل مع فريق Logicity للحصول على استشارة حول الحلول المتاحة ومقارنة التكاليف بين المزودين المختلفين.
فاطمة الزهراء
كاتبة تقنية متخصصة في الذكاء الاصطناعي
أُنتِج هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي وراجعه فريق التحرير في لوجيسيتي. اعرف المزيد في سياسة التحرير.
