شركة Etched تضاعف قيمتها إلى 21 مليار دولار خلال شهر واحد

في مشهد يعكس حجم الحماسة الاستثمارية غير المسبوقة تجاه شركات عتاد الذكاء الاصطناعي، أعلنت الشركة الناشئة «Etched» عن جمع تمويل جديد بقيمة 700 مليون دولار، رفع قيمتها السوقية إلى 21 مليار دولار. وما يلفت الانتباه ليس حجم المبلغ فحسب، بل السرعة القياسية التي تضاعفت بها قيمة الشركة خلال أسابيع قليلة فقط.

قفزة استثنائية في القيمة السوقية

حتى بمعايير قطاع الذكاء الاصطناعي المعروف بتقييماته المرتفعة، يبدو مسار Etched مذهلاً. ففي ديسمبر الماضي كانت قيمة الشركة تقدَّر بنحو 5 مليارات دولار، ثم جمعت في يوليو تمويلاً من الفئة «C» بقيمة 300 مليون دولار عند تقييم بلغ 10.3 مليار دولار. والآن، وخلال شهر واحد تقريباً، ضاعف المستثمرون هذا الرقم ليقفز بنحو 11 مليار دولار دفعة واحدة.

وقد قاد الجولة التمويلية الجديدة صندوق «جين ستريت» المتخصّص في التداول الكمّي، بعد أن اختبر عتاد الشركة واقتناه فعلياً لتشغيله داخل مراكز بياناته الخاصة.

حلول متكاملة لعملية الاستدلال

تقدّم Etched تقنياتها في صورة أنظمة متكاملة تطلق عليها اسم «عناقيد الاستدلال المتقدّمة» (frontier inference clusters)، وهو مفهوم يوازي ما تسميه منافستها الكبرى «إنفيديا» بمصانع الذكاء الاصطناعي.

ويعزو الشريك المؤسّس ومدير العمليات روبرت واشين هذا الإقبال الاستثماري إلى أن الشركة صمّمت من الصفر مكوّنين جديدين يهدفان إلى تسريع عملية الاستدلال، أي المعالجة التي تجري بعد أن يرسل المستخدم طلبه إلى النموذج.

مرحلتا الاستدلال: التعبئة ثم التوليد

يوضّح واشين أن عملية الاستدلال تنقسم إلى مرحلتين رئيسيتين:

• مرحلة التعبئة المسبقة (Prefill): وهي مرحلة كثيفة حسابياً، يحتاج فيها النظام إلى فهم الطلب وسياقه بالكامل.
• مرحلة التوليد (Decode): وهي مرحلة تعتمد بشدة على الذاكرة، حيث يولّد النظام الرموز (tokens) التي تشكّل الإجابة النهائية التي يراها المستخدم.

ولمعالجة كل مرحلة على حدة، طوّرت الشركة رقاقة مخصّصة لمرحلة التعبئة تعمل بجهد منخفض، ما يتيح دمج عدد أكبر من الترانزستورات دون مشكلات الحرارة المرتفعة التي تعاني منها الرقائق الأخرى، وبالتالي معالجة المزيد من الرموز بسرعة أكبر.

ذاكرة على مستوى العنقود

أما في مرحلة التوليد، فقد ابتكرت Etched نوعاً جديداً من الذاكرة إلى جانب وصلة بينية أطلقت عليها اسم «الذاكرة على مستوى العنقود». ويشرح واشين أن هذا الحل يسمح بربط عدد كبير من الرقائق معاً واستخدامها لتجمّع ذاكرة مشترك بزمن استجابة منخفض جداً، وهو ما يترجَم إلى سرعات أعلى وتكاليف تشغيل أقل.

تصحيح مفهوم شائع

لا تزال الشركة تسعى لتصحيح انطباع ساد في بداياتها، مفاده أنها «تحفر» نموذجاً بعينه داخل كل رقاقة بحيث تصبح مخصّصة لتشغيل نموذج واحد فقط. وبينما كانت هذه هي النية الأصلية، فإن الأمر لم يعد كذلك؛ إذ أصبحت أنظمة Etched قادرة على تشغيل أي نموذج ذكاء اصطناعي متقدّم.

ثقة كبار المستثمرين

عبّر صندوق «جين ستريت» في منشور رسمي عن رضاه عن النتائج الأولية بعد اختبار الرقاقة، مشيراً إلى أن نهج Etched الفريد في الاستدلال يوفّر الدقة اللازمة لدعم أعبائه الحاسوبية الأكثر تعقيداً، وأنه بات يشغّل الآن وحدة خاصة به داخل مركز بياناته.

ويضم سجل مستثمري الشركة أسماء بارزة في عالم رأس المال الجريء، من بينها «كلاينر بيركنز» و«سيكويا كابيتال» و«أندرسن هورويتز» و«تايجر جلوبال» و«باين كابيتال فينتشرز» و«بلاكستون»، إضافة إلى المستثمر الشهير بيتر ثيل.

يعكس هذا الزخم الاستثماري توجّهاً متنامياً نحو تخصيص العتاد لمرحلة الاستدلال تحديداً، والتي باتت تمثّل الجزء الأكبر من تكاليف تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، ما يفتح المجال أمام منافسة متصاعدة على من يقدّم أعلى أداء بأقل كلفة.

✦ بقلم فريق دروب أيديا