يحسب أرم على إطلاق معالجات ذات 512 نواة في قطاع الخوادم، ليؤكد مكانته كمزود رائد.

أعلنت شركة أرم عن خطط توسيع معالجاتها المركزية

حتى وقت قريب، كانت شركة أرم معروفة فقط بتصميم معماريات للمعالجات، وكانت تحليل تقاريرها الفصلية نادرة. ومع دخول أرم إلى سوق وحدات المعالجة المركزية (CPU)، تغير الوضع جذريًا: خلال آخر مؤتمر أعلن قيادة الشركة أن معالجاتها المركزية قادرة على التفوق في قطاع الخوادم بفضل زيادة عدد النوى المخطط لها حتى 512.

ما قاله المنافسون
في الاجتماعات الفصلية الأخيرة، أشار مدراء شركة إنتل وأمي دي إلى تغير التوازن بين CPU وGPU في بنية الخوادم. كان GPU سابقًا الرائد غير المشروط في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، لكن حصة السوق الخاصة به تتراجع الآن. في مقابلة مع محلل من J.P. Morgan، أعرب المدير المالي لأرم، جيسون تشايلد (Jason Child)، عن موافقته مع ليزا سو (Lisa Su)، مديرة أمي دي، التي تتوقع أن يصل حجم سوق المعالجات المركزية إلى 120 مليار دولار بحلول عام 2030—أعلى قليلاً من توقعات أرم السابقة البالغة 100 مليار.

خطط أرم للنوى
أكد تشايلد أن «نحن نرى ليس فقط نموًا متفجرًا في الطلب على CPU، بل أيضًا رغبة في زيادة عدد النوى داخل الرقاقة». بالفعل، معالجات أرم AGI مجهزة بـ136 نواة—أكثر من معظم المنافسين. وأضاف: «في المستقبل قد نرى نماذج ب256، وربما حتى 512 نواة. هذه فرصة رائعة لأرم، لأن عند هذا العدد من النوى تصبح الكفاءة لكل نواة حاسمة، ونحن في الصدارة في ذلك».

دعم المتسعّرين
أشار الرئيس التنفيذي لأرم رينيه هاس (Rene Haas) إلى أن جميع المتسعّرين الكبيرين، بما في ذلك نفيديا، يستخدمون تقنيات أرم. حالياً، الرقائق القائدة هي معالجات Google TPU، AWS Trainium وNvidia Rubin—كلها مبنية على معماريات أرم. وفقًا له، ستسيطر أرم في النهاية على سوق مكونات الذكاء الاصطناعي.

لماذا لا تزال CPU ذات صلة
تواجه GPU حدودًا جسدية: تتزايد البلورات إلى أحجام قصوى، وتقترب قناع الفوتوغرافية من الحدود التكنولوجية. وعلى النقيض من ذلك، يمكن للمعالجات المركزية زيادة عدد النوى بسرعة—قد يزداد عددها بمعدل ضعفين أو أربعة خلال السنوات القادمة. تعمل إنتل وأمي دي بالفعل على نماذج ب256 وحتى 512 نواة، مؤكدة الاتجاه نحو CPUs متعددة النوى.

وبالتالي، تؤكد أرم استعدادها للتنافس في سوق الخوادم، مقدمة معالجات متعددة النوى عالية الكفاءة قد تصبح مكونات أساسية لبنية الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القادمة.