اختر منطقتك 
حالة الطقس 
افتح ملخص المحرر مجانًا
رولا خلف، محررة الفايننشال تايمز، تختار قصصها المفضلة في هذه النشرة الأسبوعية.
يتمتع جنسن هوانج، الرئيس التنفيذي المقتضب لشركة إنفيديا، بعدد من الانتصارات. أصبحت مجموعة التكنولوجيا التي شارك في تأسيسها ويديرها الآن سادس أكبر شركة في العالم من حيث القيمة، وتعمل رقائقها وبرامجها على تعزيز ثورة الذكاء الاصطناعي. في هذه السنة المالية، قد تتجاوز إيرادات Nvidia إيرادات صناعة ألعاب الفيديو الأمريكية بأكملها مجتمعة.
يبدو هذا الأخير وكأنه مجرد حاشية سفلية لشركة تقوم حواسيبها العملاقة العاملة بالذكاء الاصطناعي بتدريب تطبيقات مثل ChatGPT من OpenAI. لكنها بدأت بتزويد أجهزة ألعاب الفيديو، وتصنيع رقائق الرسومات لأجهزة الكمبيوتر الشخصية ووحدة تحكم Xbox الخاصة بشركة Microsoft. لقد تغير اتجاهه قبل عقد من الزمن، لكن الألعاب ظلت مصدر إيراداتها الأكبر حتى العام الماضي.
يعد تحول Nvidia واحدًا من أكثر محاور الأعمال حدة على الإطلاق، حيث يتوافق مع التحرك التاريخي لشركة Nintendo من أوراق اللعب إلى وحدات التحكم، وتويوتا من أنوال النسيج إلى السيارات. لا عجب أن هوانغ كان قلقًا للغاية على مر السنين. “أحب أن أعيش في تلك الحالة التي نكون فيها على وشك الهلاك. . . وقال في قمة DealBook التي عقدتها صحيفة نيويورك تايمز هذا الأسبوع: “أنا أستمتع بهذا الوضع”.
لكن المحور أقل غرابة مما يبدو: هناك الكثير من القواسم المشتركة بين ألعاب الفيديو والذكاء الاصطناعي، كما تتمتع الألعاب بتاريخ طويل من كونها في طليعة تكنولوجيا الكمبيوتر الشخصي. قال أحد المسؤولين التنفيذيين في شركة نينتندو لصحيفة فايننشال تايمز في الثمانينيات عن وحدة التحكم “كمبيوتر العائلة” التي أطلقتها للتو: “كنا أول من اعترف بأن جهاز الكمبيوتر الخاص بنا لا يمكنه فعل أي شيء سوى ممارسة الألعاب”.
تابعت نينتندو لعبة Super Mario Bros وجهازها المحمول Game Boy. عندما شارك هوانغ في تأسيس شركة Nvidia في عام 1993، أي قبل عام من إطلاق شركة Sony أول جهاز PlayStation، كانت الألعاب هي الشكل الأكثر روعة للحوسبة الرسومية. لقد كان السوق الطبيعي لوحدات معالجة الرسومات (GPUs) من Nvidia، بصرف النظر عن حقيقة أن Huang نفسه كان لاعبًا.
هناك نوعان من المحاور: أحدهما طبيعي والآخر أقرب إلى تطور القدر. بدأت Netflix بتأجير أقراص DVD، لذلك كان الانتقال إلى البث المباشر بمثابة تطور بديهي. قام مؤسسو شركة نوكيا ببناء مصنع للورق في عام 1865 ولم يكن لديهم أي فكرة عن أنه سيتمكن في نهاية المطاف من تصنيع معدات الاتصالات. يقع تحول Nvidia من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالألعاب إلى أجهزة الكمبيوتر العملاقة ذات الذكاء الاصطناعي في مكان ما في المنتصف.
كان من الواضح بعد وقت قصير من إطلاق Nvidia أول وحدة معالجة رسوميات لها في عام 1999 أن استخدامها للحوسبة المتوازية، التي تعمل على تسريع المهام من خلال إجراء الكثير من العمليات الحسابية الصغيرة في وقت واحد، سيكون له تطبيقات أوسع. لم يكن الأمر أقل وضوحًا: كان التعلم الآلي في حالة ركود، وبذلت شركة Nvidia المزيد من الجهد في الحوسبة المحمولة والمحاكاة المرئية واسعة النطاق.
أدرك هوانغ إمكانات الذكاء الاصطناعي في عام 2012 عندما قامت مجموعة تضم إيليا سوتسكيفر، وهو الآن كبير العلماء في OpenAI، باستخدام تقنية Nvidia لتدريب شبكة عصبية تسمى AlexNet للتعرف على الصور. وبعد أربع سنوات، قامت هوانج بتسليم أول حاسوب عملاق يعمل بالذكاء الاصطناعي إلى شركة OpenAI، وأحدث الإصدارات منها تحتوي على 35 ألف جزء، ويبلغ سعرها 250 ألف دولار أو أكثر، ويشكل أساس نموها الأخير.
التشابه بين الألعاب والذكاء الاصطناعي هو أن القوة المطلقة هي التي تفوز. حقيقة أن وحدات معالجة الرسومات تتعامل مع المعلومات بسرعة كبيرة جعلت من الممكن أن تصبح الرسومات أكثر تعقيدًا بشكل مطرد. هناك حاجة إلى الكثير من القوة الغاشمة الحاسوبية لتمكين اللاعبين من التفاعل مع الآخرين في عوالم افتراضية غنية بالرسومات، مع عرض الصور بعمق.
وهذا أيضًا ما يسمى “الدرس المرير” للذكاء الاصطناعي: إن تصميم الشبكات العصبية أمر قيم، ولكن العامل الحاسم في مدى قدرتها على معالجة المعلومات وتوليد الصور هو السرعة الحسابية. استيقظت الشبكات العصبية من “شتاء الذكاء الاصطناعي” في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين بمجرد تدريبها على وحدات معالجة الرسوميات المصممة للألعاب.
“تشترك الرسومات والذكاء الاصطناعي في خاصية مهمة. يقول بريان كاتانزارو، نائب رئيس Nvidia لأبحاث التعلم العميق التطبيقية: “كلما زادت الحوسبة (قوة الحوسبة) كلما كانت النتائج أفضل”. نظرًا لأن أحدث تقنيات Nvidia أصبحت الآن أقوى بآلاف (وببعض المقاييس، ملايين) من وحدات معالجة الرسوميات الأصلية، فقد جعلت الذكاء الاصطناعي بطلاقة بشكل مثير للقلق.
هناك اختلاف واحد مفيد بين الألعاب والذكاء الاصطناعي، من وجهة نظر نفيديا. حتى أكثر اللاعبين هوسًا لديهم حد للسعر الذي سيدفعونه مقابل بطاقة رسومية جديدة، لكن الشركات التي تحتاج إلى أجهزة كمبيوتر عملاقة للتغلب على OpenAI ستدفع مئات الآلاف من الدولارات. تحتل Nvidia موقعًا تفاوضيًا مربحًا للغاية، حتى لو لم يستمر إلى الأبد.
يمكن للتقنيات المستخدمة في الألعاب والذكاء الاصطناعي أن تتقارب مرة أخرى. إذا كان على البشر أن يتفاعلوا باستمرار مع عملاء الذكاء الاصطناعي، وهو أمر مرجح قريبًا، فيجب علينا أن نجد طرقًا للتواصل معهم بعيدًا عن كتابة المطالبات في المربعات. ويجب أن تكون هذه التفاعلية أكثر مرونة ويمكن أن تشبه الألعاب والعوالم الافتراضية.
لم تكن الألعاب أبدًا نشاطًا تكنولوجيًا تافهًا، وكان صعود Nvidia بمثابة شهادة. قامت شركة IBM ببناء حاسوبها العملاق Deep Blue للتغلب على غاري كاسباروف في لعبة الشطرنج عام 1997، كما صنعت شركة Nvidia وحدات معالجة الرسومات للألعاب. لقد كانوا التطبيقات الأكثر تطلبًا في عصورهم لكنهم أفسحوا المجال للآخرين. لا تخطئ في ممارسة الألعاب لإضاعة الوقت.
