تزيد الحوسبة المتعددة إلى 215 مليون دولار للتكاليف التي يمكن

12 يونيو 2025آخر تحديث: 12 يونيو 2025

3 دقائق

مولتي فيرس كومبيوتنج تجمع 215 مليون دولار لتكنولوجيا تهدف إلى تقليص تكاليف الذكاء الاصطناعي بشكل جذري

أعلنت شركة "مولتي فيرس كومبيوتنج" (Multiverse Computing) الإسبانية الناشئة عن جمعها لجولة تمويل من الفئة "ب" ضخمة بلغت 189 مليون يورو (حوالي 215 مليون دولار أمريكي). يأتي هذا التمويل الكبير مدفوعًا بتكنولوجيا مبتكرة تطلق عليها الشركة اسم "CompactifAI"، والتي تهدف إلى إحداث ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي من خلال تقليص حجم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وتقليل تكاليف تشغيلها بشكل كبير.

ما هي تكنولوجيا CompactifAI؟

تعتمد تقنية CompactifAI على مبادئ مستوحاة من الحوسبة الكمومية، وتحديدًا شبكات الموتر (Tensor Networks). تتيح هذه التكنولوجيا ضغط نماذج اللغات الكبيرة بنسبة تصل إلى 95% دون التأثير على أدائها. هذا يعني أن نماذج الذكاء الاصطناعي، التي غالبًا ما تكون ضخمة وتستهلك موارد حاسوبية هائلة، يمكن أن تصبح أصغر حجمًا وأكثر كفاءة في التشغيل.

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وتحدياتها

شهدت السنوات الأخيرة طفرة في تطوير نماذج اللغات الكبيرة، مثل GPT-4 و Llama و Mistral. هذه النماذج قادرة على أداء مهام معقدة مثل توليد النصوص، الترجمة، الإجابة على الأسئلة، وحتى كتابة التعليمات البرمجية. ومع ذلك، فإن هذه النماذج تتطلب موارد حاسوبية ضخمة للتدريب والتشغيل. حجمها الكبير يتطلب معالجات قوية وذاكرة وصول عشوائي (RAM) كبيرة، مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف التشغيل بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك، فإن استهلاك الطاقة لهذه النماذج يمثل تحديًا بيئيًا واقتصاديًا.

كيف تعمل CompactifAI على حل هذه المشكلة؟

تعمل CompactifAI على ضغط نماذج اللغات الكبيرة من خلال تقنيات متقدمة تعتمد على شبكات الموتر. شبكات الموتر هي أدوات حسابية تحاكي عمل الحواسيب الكمومية، ولكنها تعمل على الحواسيب التقليدية. تستخدم هذه الشبكات لتمثيل البيانات المعقدة بطرق أكثر كفاءة، مما يسمح بتقليل حجم النماذج دون فقدان دقتها.

مزايا استخدام CompactifAI

تقدم CompactifAI العديد من المزايا، أبرزها:

تقليل حجم النماذج: تتيح CompactifAI تقليص حجم نماذج اللغات الكبيرة بنسبة تصل إلى 95%.
تحسين الأداء: على الرغم من تقليص الحجم، فإن CompactifAI تحافظ على أداء النماذج أو حتى تحسنه في بعض الحالات.
تخفيض التكاليف: يؤدي تقليل حجم النماذج إلى تقليل متطلبات الأجهزة، مما يقلل من تكاليف التشغيل والاستنتاج (Inference).
زيادة السرعة: يمكن أن تكون النماذج المضغوطة أسرع بأربعة إلى اثني عشر ضعفًا من النماذج غير المضغوطة، مما يحسن من تجربة المستخدم.
المرونة: يمكن تشغيل النماذج المضغوطة على مجموعة واسعة من الأجهزة، بما في ذلك الحواسيب الشخصية، الهواتف الذكية، السيارات، الطائرات بدون طيار، وحتى أجهزة الكمبيوتر الصغيرة مثل Raspberry Pi.
كفاءة الطاقة: تساهم CompactifAI في تقليل استهلاك الطاقة، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة.

نماذج CompactifAI المتاحة

تقدم Multiverse Computing إصدارات مضغوطة من نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر، بما في ذلك:

Llama 4 Scout
Llama 3.3 70B
Llama 3.1 8B
Mistral Small 3.1

تخطط الشركة أيضًا لإطلاق إصدار من DeepSeek R1، بالإضافة إلى المزيد من النماذج مفتوحة المصدر ونماذج الاستدلال (Reasoning models) في المستقبل القريب. تجدر الإشارة إلى أن الشركة لا تدعم النماذج الخاصة من شركات مثل OpenAI.

تطبيقات CompactifAI المحتملة

تتمتع CompactifAI بإمكانات هائلة في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك:

الرعاية الصحية: يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المضغوطة لتحليل البيانات الطبية، تشخيص الأمراض، وتطوير علاجات جديدة.
التمويل: يمكن استخدامها في تحليل الأسواق المالية، الكشف عن الاحتيال، وتقديم خدمات مالية مخصصة.
التصنيع: يمكن استخدامها في تحسين عمليات الإنتاج، الصيانة التنبؤية، وتصميم المنتجات.
التعليم: يمكن استخدامها في تطوير أدوات تعليمية مخصصة، تقديم الدعم للطلاب، وتقييم الأداء.
السيارات ذاتية القيادة: يمكن استخدامها في تحسين أنظمة القيادة الذاتية، وتحسين السلامة على الطرق.
الترفيه: يمكن استخدامها في تطوير ألعاب تفاعلية، إنشاء محتوى إبداعي، وتقديم تجارب مستخدم محسنة.

التأثير الاقتصادي والاجتماعي

من المتوقع أن يكون لتكنولوجيا CompactifAI تأثير كبير على الاقتصاد والمجتمع. من خلال تقليل تكاليف الذكاء الاصطناعي، ستتيح هذه التكنولوجيا للشركات الصغيرة والمتوسطة الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة. هذا سيؤدي إلى زيادة الابتكار وخلق فرص عمل جديدة. بالإضافة إلى ذلك، فإن تقليل استهلاك الطاقة سيساهم في تحقيق أهداف الاستدامة البيئية.

قيادة Multiverse Computing

تأسست Multiverse Computing على يد فريق من الخبراء في مجالات الفيزياء والرياضيات والحوسبة. يترأس الشركة كل من:

رومان أوروس (Román Orús): المؤسس المشارك والمدير التقني، وهو أستاذ في مركز دوناستيا الدولي للفيزياء في سان سيباستيان، إسبانيا. يشتهر بعمله الرائد في شبكات الموتر.
إنريكي ليزاسو أولموس (Enrique Lizaso Olmos): المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي، حاصل على درجات علمية متعددة في الرياضيات، وعمل كأستاذ جامعي. شغل سابقًا منصب نائب الرئيس التنفيذي لبنك Unnim.

جولة التمويل من الفئة "ب"

قادت جولة التمويل من الفئة "ب" شركة Bullhound Capital، والتي استثمرت في شركات ناجحة مثل Spotify و Revolut و DeliveryHero و Avito و Discord. شارك في الجولة أيضًا شركات HP Tech Ventures و SETT و Forgepoint Capital International و CDP Venture Capital و Santander Climate VC و Toshiba و Capital Riesgo de Euskadi – Grupo SPR.

نظرة مستقبلية

مع هذا التمويل الجديد، تكون Multiverse Computing قد جمعت حوالي 250 مليون دولار أمريكي حتى الآن. تخطط الشركة لاستخدام هذه الأموال لتوسيع نطاق عملياتها، وتطوير المزيد من النماذج المضغوطة، وتوسيع قاعدة عملائها. لدى الشركة بالفعل أكثر من 100 عميل عالمي، بما في ذلك شركات مثل Iberdrola و Bosch وبنك كندا.

الخلاصة

تمثل تقنية CompactifAI خطوة مهمة نحو جعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة. من خلال تقليص حجم نماذج اللغات الكبيرة وتحسين أدائها، تفتح هذه التكنولوجيا الباب أمام مجموعة واسعة من التطبيقات الجديدة، مما قد يؤدي إلى تحول كبير في مختلف الصناعات والمجالات. مع استمرار تطور هذه التكنولوجيا، من المتوقع أن نشهد المزيد من الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي، مما سيغير الطريقة التي نعيش ونعمل بها.

الوسوم