نجحت شركة Fractile البريطانية في جمع تمويل بقيمة 720 مليون دولار، بهدف استكمال تطوير معالجات جديدة تساعد على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي «رقائق AI» بشكل أسرع وبتكلفة أقل، خاصة مع زيادة اعتماد الشركات والمستخدمين على التطبيقات الذكية خلال الفترة الأخيرة، وارتفاع النفقات المرتبطة بتشغيل هذه التقنيات وتوفير قدرات الحوسبة اللازمة لها.
وتعمل الشركة على تطوير نوع مختلف من الرقائق يعتمد على فكرة تقريب الذاكرة من وحدات المعالجة، وهو ما يساعد على تقليل الوقت الذي تستغرقه البيانات في الانتقال بين مكونات المعالج، وبالتالي تحسين سرعة تنفيذ الأوامر والاستجابة لطلبات المستخدمين.
مستثمرون كبار يشاركون في تمويل Fractile
وبحسب تقرير نشره موقع TechCrunch، شارك في جولة التمويل صندوق الذكاء الاصطناعي السيادي البريطاني، إلى جانب مجموعة من المستثمرين، من بينهم Thrive Capital وFounders Fund وLightspeed Venture Partners وRedpoint.
ووصلت القيمة السوقية للشركة بعد جولة التمويل إلى أكثر من 5 مليارات جنيه إسترليني، وهو ما يعكس حجم الاهتمام بالحلول التكنولوجية التي تستهدف تقليل تكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي وتحسين أداء المعالجات المستخدمة في هذا المجال.
وتخطط Fractile للاستفادة من الأموال التي حصلت عليها في مواصلة العمل على تصميم الرقائق وتطوير الأنظمة والبرمجيات المرتبطة بها، مع الاستعداد لبدء شحن أول منتجاتها خلال العام المقبل، بعد الانتهاء من مراحل التطوير المطلوبة.
لماذا تتجه الشركة لتطوير معالجات جديدة؟
وتواجه نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة مشكلة تتعلق بسرعة نقل المعلومات بين الذاكرة ووحدات المعالجة، خاصة عندما تكون مطالبة بتنفيذ عدد كبير من العمليات المتتالية أو التعامل مع بيانات ضخمة خلال فترة قصيرة.
وتؤدي هذه المشكلة إلى زيادة الوقت اللازم لتنفيذ بعض المهام، كما ترفع تكلفة تشغيل النماذج، وهو ما يدفع الشركات المتخصصة إلى البحث عن تصميمات جديدة للمعالجات تساعد على تجاوز هذه العقبة وتحسين كفاءة التشغيل.
وتحاول Fractile تقديم حل مختلف من خلال تطوير رقائق تقلل المسافة بين الذاكرة والمعالجة، بما يسمح بتبادل المعلومات بشكل أسرع، ويحد من الوقت الذي يضيع أثناء انتقال البيانات بين الأجزاء المختلفة للمعالج.
تقنية DRAM لتحسين سرعة معالجة البيانات
وتعتمد الشركة في تصميمها على استخدام ذاكرة DRAM مكدسة فوق الشريحة نفسها، بدلًا من الاعتماد على التصميمات التقليدية التي تتطلب انتقال البيانات بين مكونات موجودة على مسافات متباعدة نسبيًا.
وتراهن Fractile على أن هذا الأسلوب سيساعد في تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل الوقت المطلوب لتنفيذ العمليات المختلفة، دون الحاجة إلى زيادة تكاليف التشغيل بنفس النسبة.
ولا يقتصر عمل الشركة على تطوير المكونات المادية فقط، بل تعمل أيضًا على إعداد برامج خاصة بمعالجاتها، بهدف تحسين طريقة تشغيل تطبيقات التعلم الآلي والاستفادة بشكل أفضل من قدرات الرقائق الجديدة.
انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي يزيد الحاجة للرقائق
وتأتي أهمية هذه التكنولوجيا مع التوسع في استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي، وهي الأنظمة القادرة على تنفيذ مجموعة من المهام بشكل متتابع، حيث تحتاج كل خطوة إلى معالجة المعلومات واسترجاع البيانات، وهو ما قد يؤدي إلى زيادة وقت الاستجابة وارتفاع تكلفة التشغيل.
ومع زيادة استخدام هذه الأنظمة في مختلف المجالات، أصبحت الحاجة أكبر إلى معالجات توفر سرعة أعلى وتتعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، وهو ما تسعى الشركة البريطانية إلى تحقيقه من خلال تصميمها الجديد.
اختبار السوق يحدد مستقبل الشركة البريطانية
ورغم التمويل الكبير الذي حصلت عليه Fractile، فإن نجاحها في المنافسة لا يزال مرتبطًا بقدرتها على تحويل التصميمات التي تعمل عليها إلى منتجات فعلية تستطيع الشركات استخدامها والاعتماد عليها.
ومن المنتظر أن يتحدد موقف الشركة في سوق المعالجات وفقًا لكفاءة الرقائق عند تشغيلها، ومدى قدرتها على تقليل التكلفة وتحقيق السرعة المطلوبة، بالإضافة إلى قدرتها على إنتاج كميات مناسبة لتلبية احتياجات العملاء.
وتدخل الشركة بذلك منافسة متزايدة بين شركات التكنولوجيا التي تسعى لتطوير معالجات أكثر كفاءة، خاصة مع ارتفاع الطلب على قدرات تشغيل الذكاء الاصطناعي، ومحاولة تقليل النفقات التي تتحملها الشركات لتشغيل النماذج والتطبيقات الذكية.
