إنفيديا تحتفل بـ "يوم الكم" بصوتين: نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر إيسينج يثير أسهم الكم، وذكاء اصطناعي داخلي ينجز تصميم الرقائق في ليلة واحدة ما يعادل 80 شهرًا من العمل

المؤلف: كلود، تِك فلوو ديب تشاوم

مقدمة ديب تشاوم: أطلقت شركة إنفيديا في 14 أبريل “اليوم العالمي للكمية” عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي الكمومي المفتوحة المصدر الأولى على مستوى العالم Ising، حيث زادت سرعة تصحيح الأخطاء وفك التشفير بمقدار 2.5 مرة، وتحسين الدقة بمقدار 3 مرات مقارنة بالمعايير الصناعية.

أسهم المفهوم الكمومي ارتفعت جماعيًا في نفس اليوم، حيث ارتفع IonQ بنسبة 18%، وD-Wave بنسبة 15%. في نفس اليوم، كشف كبير العلماء ويليام دالي في مؤتمر GTC 2026 أن الذكاء الاصطناعي قد نقل مكتبة الوحدات الأساسية للرقائق من 8 أشخاص خلال 10 أشهر إلى قطعة GPU واحدة في ليلة واحدة، وكانت نتائج التصميم أفضل من التصميم اليدوي.

تعمل إنفيديا على تسريع اثنين من أصعب المشكلات الهندسية باستخدام الذكاء الاصطناعي: جعل الحواسيب الكمومية فعالة حقًا، وتصميم وحدات GPU بشكل أسرع وأفضل.

في 14 أبريل، “اليوم العالمي للكمية”، أطلقت إنفيديا عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر الأولى الموجهة للحوسبة الكمومية NVIDIA Ising، وارتفعت أسهم المفهوم الكمومي بشكل جماعي. في نفس الوقت، كشف كبير العلماء ويليام دالي في GTC 2026 عن أحدث تقدم في عملية تصميم شرائح إنفيديا باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث وصلت كفاءة إحدى المهام إلى مئات المرات.

يشير مساران إلى نفس الاستنتاج: أن الذكاء الاصطناعي يتحول من “أداة تطبيقية” إلى “بنية تحتية للبنية التحتية”، مما يسرع الصناعات الفرعية (الحوسبة الكمومية) ويعزز أيضًا تطور الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي نفسه.

أول نموذج ذكاء اصطناعي كمومي مفتوح المصدر على مستوى العالم، يستهدف عائقين رئيسيين في الحوسبة الكمومية

وفقًا لبيان إنفيديا في 14 أبريل، يتضمن عائلة نماذج Ising أول مجالين من النموذج: Ising Calibration وIsing Decoding، وهما موجهان لعقبتين رئيسيتين في تطبيق الحوسبة الكمومية.

الكيوبت (bit الكمومي) في المعالجات الكمومية يحمل ضوضاء بطبيعته، وأفضل معالج كمومي حاليًا يخطئ حوالي مرة واحدة كل ألف عملية حسابية. لجعل الحواسيب الكمومية ذات قيمة عملية، يجب خفض معدل الخطأ إلى أقل من جزء من تريليون.

يعد Ising Calibration نموذج لغة بصري مكون من 350 مليار معلمة، يمكنه تفسير بيانات قياس المعالج الكمومي تلقائيًا واتخاذ قرارات المعايرة، مما يقلل من عملية المعايرة التي كانت تستغرق أيامًا إلى ساعات قليلة. أما Ising Decoding فهو زوج من نماذج الشبكات العصبية ذات الالتفاف ثلاثي الأبعاد (مُحسّنة للسرعة والدقة على حد سواء)، ويستخدم في فك تصحيح الأخطاء في الوقت الحقيقي، وهو أسرع بمقدار 2.5 مرة من معيار الصناعة المفتوح pyMatching، وأكثر دقة بثلاث مرات.

شرح سام ستانويك، مدير منتجات الحوسبة الكمومية في إنفيديا، خلال المؤتمر، منطق استراتيجية المصدر المفتوح: تختلف خصائص الضوضاء في كل شركة مصنعة للأجهزة الكمومية، والسماح لهم بتخصيص النماذج محليًا باستخدام بياناتهم الخاصة يعزز الأداء ويحمي البيانات الخاصة.

تصريح الرئيس التنفيذي لإنفيديا، هوراسيو إنفيديا، كان أكثر مباشرة. قال في بيان إن الذكاء الاصطناعي يتحول إلى طبقة تحكم في الآلات الكمومية، ويحول الكيوبتات الهشة إلى أنظمة GPU كمومية قابلة للتوسع وموثوقة.

وفقًا لما كشفت عنه إنفيديا، فإن العديد من المؤسسات قد تبنت نماذج Ising، بما في ذلك كلية الهندسة والعلوم التطبيقية بجامعة هارفارد، ومختبر فermi الوطني المسرع، وIQM Quantum Computers، ومختبر لورنس بيركلي الوطني، والمختبر الوطني الفيزيائي البريطاني.

أسهم المفهوم الكمومي ترتفع جماعيًا، وIonQ تقفز بنسبة 18% في يوم واحد

في يوم إصدار Ising، شهدت أسهم المفهوم الكمومي في السوق الأمريكية ارتفاعًا جماعيًا. وفقًا لبيانات Yahoo Finance، ارتفع IonQ بنسبة حوالي 18%، وD-Wave Quantum بنسبة حوالي 15%، وRigetti Computing بنسبة حوالي 12%.

خلفية هذا الارتفاع هو أن أسهم المفهوم الكمومي كانت في تصحيح عميق منذ بداية العام حتى الآن. قبل 14 أبريل، انخفض IonQ بنسبة حوالي 22%، وD-Wave بنسبة حوالي 35%، وRigetti بنسبة حوالي 23%. لم يغير الارتداد المزدوج الأرقام الاتجاه الهبوطي خلال العام، لكن حجم التحرك الجماعي لا يزال لافتًا.

من الجدير بالذكر أن هذا السوق لم يتحرك فقط بسبب إصدار Ising. ففي نفس اليوم، أعلنت IonQ عن تقدم في إنجازات شبكة الحوسبة الكمومية وعقد مع وكالة DARPA، كما أن Rigetti تلقت طلبًا بقيمة 8.4 مليون دولار من مركز تطوير الحوسبة المتقدمة في الهند (C-DAC). عوامل متعددة أدت إلى تضخيم تأثير القطاع.

توقعات مؤسسة التحليل Resonance تشير إلى أن سوق الحوسبة الكمومية العالمي سيصل إلى أكثر من 11 مليار دولار بحلول عام 2030. وذكر تقرير أصدرته تحالف الاقتصاد الكمومي (QED-C) في نفس اليوم أن السوق العالمي للكمية بلغ 1.9 مليار دولار في 2025، مع نمو عدد موظفي الشركات الكمومية بنسبة 14%.

8 أشهر من العمل في ليلة واحدة: كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل عملية تصميم شرائح إنفيديا

يشير نموذج Ising إلى تسريع خارجي للصناعات، بينما تستخدم إنفيديا الذكاء الاصطناعي لإعادة تشكيل عملية تصميم شرائحها داخليًا.

كشف كبير العلماء في إنفيديا، ويليام دالي، خلال GTC 2026، عن عدة حالات عملية. وأبرزها عملية نقل مكتبة الوحدات الأساسية: عند انتقال إنفيديا إلى عملية تصنيع جديدة (مثل الانتقال من 7 نانومتر إلى 5 نانومتر)، يتطلب الأمر إعادة تصميم حوالي 2500 إلى 3000 وحدة قياسية لتناسب العملية الجديدة، وكان ذلك يستغرق 8 مهندسين حوالي 10 أشهر. طورت إنفيديا أداة تسمى NVCell تعتمد على التعلم المعزز، والتي يمكنها الآن إتمام العملية في ليلة واحدة على قطعة GPU، وتكون الوحدات الناتجة مطابقة أو أفضل من حيث المساحة، استهلاك الطاقة، والكمون مقارنة بالتصميم اليدوي.

وفقًا لموقع Tom’s Hardware، وصف دالي هذه العملية بأنها “لعبة فيديو لإصلاح أخطاء قواعد التصميم”، حيث أن التعلم المعزز يتخصص في هذا النوع من عمليات التجربة والخطأ.

على مستوى أعلى من التجريد، طورت إنفيديا نماذج لغة كبيرة داخلية تسمى Chip Nemo وBug Nemo، تعتمد على بيانات الشركة الخاصة التي تم تحسينها على مدى 30 عامًا، وتشمل جميع رموز RTL الخاصة بـ GPU، ووثائق التصميم، والمواصفات المعمارية. ووفقًا لدالي، يمكن للمهندسين المبتدئين أن يطرحوا أسئلة على Chip Nemo، مما يوفر الوقت على التواصل مع المهندسين القدامى. ووصفه بأنه “مرشد صبور جدًا”.

على مستوى تحسين الدوائر، تستخدم إنفيديا التعلم المعزز أيضًا في تصميم دوائر مثل سلاسل التوقعات التقدمية. وقال دالي إن التصاميم الناتجة “غريبة جدًا لدرجة أن البشر لن يفكروا فيها، لكنها تؤدي أداءً أفضل بنسبة 20% إلى 30% من تصاميم البشر”.

لا تزال هناك مسافة طويلة أمام تصميم شرائح مستقلة بواسطة الذكاء الاصطناعي

لكن دالي حدد أيضًا حدود التوقعات بوضوح. قال إنه يتمنى أن يحقق تصميم شرائح كامل تلقائي، لكنه لا يزال بعيدًا عن ذلك.

لا تزال عملية تصميم شرائح إنفيديا باستخدام الذكاء الاصطناعي مساعدة وليست بديلة. يساهم الذكاء الاصطناعي في نقل الوحدات القياسية، وتصنيف الأخطاء وتلخيصها، وتوقع التخطيط والتوصيل، واستكشاف الفضاء المعماري، لكنه لم يصل بعد إلى عملية كاملة أوتوماتيكية من النهاية إلى النهاية. يخطط دالي لمستقبل طويل الأمد يعتمد على نماذج متعددة للذكاء الاصطناعي، حيث يكون لكل نظام مسؤول عن جزء معين من التصميم، على غرار تقسيم فرق الهندسة البشرية.

وفقًا لموقع Computer Weekly، ناقش دالي وديان خلال الحوار أيضًا تأثير الذكاء الاصطناعي على الأدوات البرمجية التقليدية: عندما يكون أداء الذكاء الاصطناعي أسرع بكثير من البشر، فإن أدوات البرمجة والتطبيقات التجارية المصممة للبشر ستصبح عنق زجاجة في الأداء، مما يتطلب إعادة تصميم أدوات البرمجة والتطبيقات.