NVIDIA تدعم مختبر SSI التابع لإيليا سوتسكيفر استعدادًا لتوسيع القدرة الحاسوبية 10 أضعاف

مقدمة

توصل مختبر الذكاء الاصطناعي السري لإيليا سوتسكيفر، شركة الذكاء الفائق الآمن (SSI)، إلى شراكة استراتيجية طويلة الأمد مع NVIDIA.

أعلنت الشركتان في 27 يوليو 2026 أن NVIDIA استثمرت استثمارًا كبيرًا في SSI وستمنح المختبر إمكانية الوصول إلى منصتها الحاسوبية من الجيل التالي Vera Rubin. ومن المتوقع أن يؤدي الاستثمار والحصول على الأجهزة معًا إلى زيادة القدرة الحاسوبية المتاحة لـ SSI بمقدار عشرة أضعاف تقريبًا.

كان إعلان SSI أكثر مباشرة: حيث قالت الشركة إن أبحاثها وصلت إلى مرحلة تستحق فيها التوسع.

قالت SSI إن الشراكة مع NVIDIA ستساعد في زيادة قدرتها الحاسوبية بمقدار 10 أضعاف خلال الـ 12 شهرًا القادمة.

لخص سوتسكيفر اللحظة في منشور قصير:

"حان وقت توسيع نطاق SSI."

لم تفصح الشركتان عن الشروط المالية في إعلانهما الرسمي. ذكرت وكالة رويترز، نقلاً عن شخص مطلع على الصفقة، أن استثمار NVIDIA في الأسهم يبلغ 5 مليارات دولار. وقد أفادت بلومبرغ سابقًا بنفس الرقم.

ملاحظة الدقة: مبلغ الـ 5 مليارات دولار هو رقم تم الإبلاغ عنه، وليس رقمًا تم الكشف عنه من قبل NVIDIA أو SSI في الإعلان الرسمي عن الشراكة.

SSI وNVIDIA تشكلان تحالفًا طويل الأمد

أُطلقت Safe Superintelligence في يونيو 2024 من قبل إيليا سوتسكيفر ودانيال غروس ودانيال ليفي بهدف ضيق بشكل غير معتاد: بناء ذكاء فائق آمن دون الانشغال بدورات المنتجات العادية.

لا يزال الموقع الإلكتروني للشركة يعكس هذا التركيز.

تصف SSI نفسها بأنها مختبر "مباشر" يركز على منتج واحد: الذكاء الفائق الآمن.

على عكس معظم شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة، لم تقض SSI العامين الماضيين في إطلاق روبوتات الدردشة، أو واجهات برمجة التطبيقات للمطورين، أو بطاقات النماذج، أو العروض التوضيحية العامة، أو الأوراق البحثية.

استراتيجيتها المعلنة هي العمل على القدرات والسلامة معًا كمشاكل تقنية، مع إبقاء العمل معزولاً عن الضغوط التجارية قصيرة المدى.

هذا يجعل الشراكة مع NVIDIA ملحوظة بشكل خاص. يقول صانع الرقائق إنه قرر تعميق العلاقة بعد حصوله على وصول نادر إلى مختبر SSI المحروس بشدة

بحث.

وفقًا للإعلان الرسمي لشركة NVIDIA، أمضت SSI العامين الماضيين في السعي لتحقيق اتجاه بحثي جديد يهدف إلى إنتاج ذكاء اصطناعي قوي يظل متوافقًا بقوة.

قال جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، إن سوتسكيفر كان مسؤولًا عن الإنجازات الأساسية في الذكاء الاصطناعي الحديث، بدءًا من AlexNet، وأعرب عن حماس NVIDIA لرؤية ما يمكن لـ SSI اكتشافه باستخدام منصة Vera Rubin.

ركز بيان سوتسكيفر على النقطة نفسها:

"لدينا أبحاث تستحق التوسع، والوصول إلى حاسوب NVIDIA الكبير سيمكننا من القيام بذلك."

فيرا روبين تمنح SSI قوة حوسبة أكبر بكثير

تتيح الشراكة لـ SSI الوصول إلى منصة Vera Rubin الجديدة من NVIDIA.

تقول NVIDIA إن Vera Rubin مصممة للتدريب والاستدلال على نطاق واسع، خاصةً للنماذج ذات المعاملات التي تريليونات، وأحمال العمل الطويلة السياق، وأنظمة الخبراء المتعددة، والذكاء الاصطناعي العاملي.

بالنسبة لـ SSI، الرقم المهم ليس درجة قياسية بل السعة.

تقول الشركة إن الجمع بين استثمار NVIDIA والوصول إلى Vera Rubin سيسمح لها بتوسيع قوتها الحاسوبية بحوالي 10 أضعاف.

يقول إعلان SSI على وسائل التواصل الاجتماعي إن هذه الزيادة متوقعة خلال 12 شهرًا القادمة.

ستتعاون NVIDIA وSSI أيضًا في التطور التقني لمنصات الحوسبة الحالية والمستقبلية من NVIDIA، حيث ستقدم SSI ملاحظات بناءً على أبحاثها الخاصة في الذكاء الاصطناعي.

استثمار في الأسهم بقيمة 5 مليارات دولار أمريكي وفقًا للتقارير

يصف البيان الصحفي الرسمي استثمار NVIDIA بأنه "كبير" فقط.

أفادت رويترز لاحقًا أن استثمار الأسهم يبلغ 5 مليارات دولار، نقلاً عن شخص مطلع على الصفقة.

إذا كان هذا دقيقًا، فإنه يمثل استثمارًا استراتيجيًا كبيرًا بشكل غير عادي في شركة لم تصدر بعد منتجًا تجاريًا.

يُقال إن الشراكة تمت في غضون أسابيع.

هذه السرعة جزء مما يجعل القصة مثيرة للاهتمام: يبدو أن NVIDIA اكتسبت ثقة كافية من الوصول الخاص إلى أبحاث SSI لتلتزم برأس المال والبنية التحتية الحاسوبية من الجيل التالي النادرة.

لماذا دعم المستثمرون SSI قبل رؤية المنتج

اجتذبت SSI مبالغ كبيرة من رأس المال على الرغم من كشفها القليل جدًا علنًا.

في سبتمبر 2024، بعد حوالي ثلاثة أشهر من إطلاقها، جمعت الشركة أكثر من مليار دولار بتقييم يبلغ حوالي 5 مليارات دولار وفقًا للتقارير.

شمل المستثمرون Andreessen Horowitz وSequoia Capital وDST Global وSV Angel وNFDG.

في ذلك الوقت، قالت SSI إن الأموال ستُستخدم بشكل أساسي لاقتناء القدرة الحاسوبية وتوظيف الباحثين والمهندسين.

في أبريل 2025، قيل إن الشركة جمعت 2 مليار دولار إضافية بتقييم 32 مليار دولار. قادت Greenoaks الجولة، بمشاركة مستثمرين بما في ذلك Andreessen Horowitz وLightspeed. كما دعمت Alphabet وNVIDIA الشركة.

هذا يعني أن SSI وصلت إلى تقييم خاص بقيمة 32 مليار دولار دون إطلاق نموذج أو منتج أو خارطة طريق تقنية عامة تقليدية.

جزء من التفسير هو سجل سوتسكيفر.

كان أحد مؤلفي AlexNet، الشبكة العصبية في عام 2012 التي ساعدت في ترسيخ التعلم العميق كنهج مهيمن في الرؤية الحاسوبية. عمل لاحقًا في Google Brain وساهم في أبحاث بما في ذلك

تعلم التسلسل إلى تسلسل وألفا غو.

في عام 2015، شارك في تأسيس "أوبن إيه آي" وأصبح كبير علمائها. شارك في عدة أجيال من أبحاث النماذج واسعة النطاق للشركة قبل أن يغادرها في مايو 2024.

بعد شهر، أطلق "إس إس آي".

صُممت الشركة الجديدة عمدًا لتجنب التوتر التجاري الناتج عن طرح المنتجات الاستهلاكية مع متابعة الأبحاث المتقدمة في الذكاء الاصطناعي في الوقت نفسه.

يقول موقعها الإلكتروني:

"إس إس آي هي مهمتنا، واسمنا، وخريطة منتجاتنا بأكملها."

لا يزال هذا هو الوصف العام الوحيد لما تبنيه الشركة.

ماذا رأت إنفيديا؟

هذا هو السؤال الأكبر الذي لم يُجب عنه.

لم تنشر "إس إس آي" أي شيء تقريبًا عن أبحاثها الحالية.

لا يوجد نموذج عام، ولا ورقة بحثية مفصلة عن البنية، ولا جدول معايير، ولا عرض تقني يسمح للغرباء بتقييم العمل الذي يقف وراء الشراكة بشكل مستقل.

ومع ذلك، فإن إعلان إنفيديا يتضمن بيانًا واحدًا غير معتاد: لقد حصلت الشركة على وصول نادر إلى أبحاث "إس إس آي" المحمية بسرية تامة قبل اختيار تسريع الشراكة.

تقول إنفيديا إن "إس إس آي" كانت تعمل على "اتجاه بحثي جديد" يهدف إلى ذكاء اصطناعي قوي ومتوافق بشكل متين.

في هذه الأثناء، تقول "إس إس آي" إن الأبحاث وصلت الآن إلى مرحلة تبرر توسيع نطاقها.

هذه التصريحات ذات دلالة، لكنها لا تزال أوصافًا من الشركتين المشاركتين بشكل مباشر في الصفقة.

بدون ورقة بحثية أو نموذج أو تجربة قابلة للتكرار، لا يستطيع الغرباء بعد تحديد:

• ما هو اتجاه البحث الجديد في الواقع؟
• هل يغير بنية النموذج؟
• هل يغير أهداف التدريب؟
• هل يعتمد على بيانات جديدة أو بيانات اصطناعية؟
• هل يغير التدريب اللاحق أو التعلم المعزز؟
• كيف يختلف نهجه في السلامة عن تقنيات التوافق الحالية؟
• ما الدليل الذي أقنع إنفيديا بأن العمل يستحق التوسع؟

في الوقت الحالي، أقوى إشارة عامة هي استعداد إنفيديا لتخصيص التمويل والوصول إلى "فيرا روبين".

عودة التوسع

تبرز الشراكة بشكل خاص بسبب ارتباط سوتسكيفر الطويل بفكرة توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي.

في عام 2020، نشر باحثو "أوبن إيه آي" عملاً يظهر أن فقدان النماذج اللغوية يتبع علاقات قوى قابلة للتنبؤ مع حجم النموذج، وحجم مجموعة البيانات، والقدرة الحاسوبية للتدريب.

ساعد هذا الخط البحثي في تعزيز استراتيجية على مستوى الصناعة: إذا تحسنت النماذج الأكبر المدربة على المزيد من البيانات والقدرة الحاسوبية بشكل يمكن التنبؤ به، فإن إحدى أكثر الطرق موثوقية لبناء أنظمة أقوى هي التوسع.

أصبح "جي بي تي-3" واحدًا من أبرز الأمثلة على هذا النهج.

في السنوات التالية، دفع التوسع إلى عمليات تدريب متزايدة الضخامة عبر "أوبن إيه آي"، و"غوغل ديب مايند"، و"أنثروبيك"، و"ميتا"، و"إكس إيه آي"، ومختبرات أخرى.

ومع ذلك، في الآونة الأخيرة، ناقشت الصناعة ما إذا كان التوسع العادي في مرحلة ما قبل التدريب يحقق عوائد متناقصة. استكشفت المجموعات البحثية بشكل متزايد التفكير المنطقي، والتعلم المعزز، والبيانات الاصطناعية، والقدرة الحاسوبية أثناء الاختبار، والتدريب متعدد الوسائط، والبنى الجديدة.

سوتسكيفر نفسه جادل علنًا بأن الذكاء الاصطناعي يدخل فترة تصبح فيها الأبحاث الأساسية ذات أهمية مرة أخرى.

هذا يجعل خطه البحثي الأخير مثيرًا للاهتمام بشكل غير عادي.

"إس إس آي" ليست

ببساطة، هي تقول إنها تريد المزيد من وحدات معالجة الرسوميات.

إنها تشير إلى أنها أمضت أولاً نحو عامين في البحث عن اتجاه بحثي، وتعتقد الآن أن هذا الاتجاه يستحق المزيد من القوة الحاسوبية.

بمعنى آخر، يبدو التسلسل كالتالي:

1. إيجاد نهج بحثي جديد.
2. اختباره بشكل خاص.
3. تقرير أنه واعد بما يكفي لتوسيع نطاقه.
4. توسيع القوة الحاسوبية بحوالي 10 أضعاف.

هذا يختلف عن توسيع نطاق بنية غير معدلة لمجرد توفر المزيد من الأجهزة.

منحنى توسع جديد — أم مجرد تجربة أكبر؟

يقدم التقرير الأصلي الشراكة مع إنفيديا على أنها عودة سوتسكيفر إلى "ساحة التوسع".

هذا التفسير معقول، لكن الأدلة المتاحة لا تخبرنا بعد ما الذي تخطط SSI لتوسيعه بالضبط.

قد يتضمن ذلك تشغيل تدريب تقليدي على أحدث النماذج. وقد يتضمن أيضًا هدف تعلم مختلفًا، أو بنية مختلفة، أو آلية سلامة مختلفة، أو عملية ما بعد التدريب مختلفة.

الفرق مهم.

زيادة القوة الحاسوبية بمقدار 10 أضعاف لا تصبح مهمة استراتيجيًا إلا إذا استفادت منها الطريقة الأساسية.

الصياغة العامة لشركة SSI تشير إلى أن الشركة تعتقد أنها تجاوزت هذا الحد.

يبدو أن إنفيديا مقتنعة بما يكفي للمساعدة في توفير البنية التحتية.

بقية مجتمع الذكاء الاصطناعي لا يزالون بحاجة إلى انتظار الأدلة.

الأسئلة الشائعة

ما هي شركة الذكاء الفائق الآمن؟

شركة الذكاء الفائق الآمن، أو SSI، هي شركة أبحاث ذكاء اصطناعي تأسست في عام 2024 على يد إيليا سوتسكيفر ودانيال غروس ودانيال ليفي. هدفها المعلن هو بناء ذكاء فائق آمن دون تشتيت الانتباه بالمنتجات الاستهلاكية أو دورات المنتج قصيرة الأجل.

هل استثمرت إنفيديا رسميًا 5 مليارات دولار في SSI؟

أكدت إنفيديا رسميًا أنها قامت باستثمار كبير، لكنها لم تكشف عن المبلغ. أفادت رويترز باستثمار أسهم بقيمة 5 مليارات دولار بناءً على مصدر مطلع على الصفقة.

كم ستزيد SSI من قوتها الحاسوبية؟

تقول إنفيديا إن الشراكة ستزيد القدرة الحاسوبية لـ SSI بمقدار عشرة أضعاف. يصف إعلان SSI الخاص ذلك بأنه زيادة بحوالي 10 أضعاف خلال الـ 12 شهرًا القادمة.

ما الأجهزة التي ستستخدمها SSI؟

ستحصل SSI على منصة فيرا روبين من إنفيديا. فيرا روبين هي منصة الحوسبة للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي من إنفيديا للتدريب والاستدلال على نطاق واسع.

هل أصدرت SSI نموذجًا حتى الآن؟

لم يتوفر أي نموذج عام لـ SSI في وقت إعداد هذه المقالة. كما أصدرت الشركة معلومات تقنية قليلة جدًا عن أبحاثها.

لماذا تُقدر قيمة SSI بهذا القدر الكبير دون منتج؟

يبدو أن المستثمرين يراهنون بشكل كبير على سجل إيليا سوتسكيفر البحثي وإمكانات SSI لتحقيق اختراق كبير في الذكاء الاصطناعي. تشير التقارير إلى أن الشركة وصلت إلى تقييم بقيمة 32 مليار دولار في جولة تمويل عام 2025.

ما الذي رأته إنفيديا في أبحاث SSI؟

تقول إنفيديا إنها حصلت على وصول نادر إلى عمل SSI المحروس بشدة قبل الدخول في الشراكة. لم تكشف الشركات علنًا عن تفاصيل البحث الأساسية.

هل تقوم SSI ببساطة بتوسيع نطاق نموذج لغة أكبر؟

لم يتم تأكيد ذلك. تقول SSI إنها طورت اتجاهًا بحثيًا جديدًا أصبح الآن يستحق التوسع، لكنها لم تصف البنية أو طريقة التدريب علنًا.

الأدوات ذات الصلة

• [شركة الذكاء الفائق الآمن]

](https://ssi.inc/): الموقع الرسمي لـ SSI وبيان رسالتها العامة.

• NVIDIA Vera Rubin: منصة الجيل التالي من NVIDIA للتدريب والاستدلال واسع النطاق للذكاء الاصطناعي.
• NVIDIA Developer: الموارد التقنية للحوسبة المتسارعة من NVIDIA وبنية الذكاء الاصطناعي التحتية.
• Google Cloud TPU: منصة الذكاء الاصطناعي المخصصة من Google، والتي استخدمتها SSI أيضًا.
• JAX: إطار حوسبة عددي عالي الأداء يُستخدم على نطاق واسع في أبحاث الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.
• PyTorch: إطار تعلم آلي مفتوح المصدر يُستخدم في أبحاث وتدريب النماذج واسعة النطاق.

روابط ذات صلة

• إعلان الشراكة الرسمي بين NVIDIA وSSI: الإعلان الرسمي من NVIDIA في 27 يوليو، ويغطي الاستثمار، والوصول إلى Vera Rubin، والتوسع في القدرة الحاسوبية بمقدار 10 أضعاف.
• الموقع الرسمي لـ Safe Superintelligence: بيان المهمة الأصلي لـ SSI ووصف الشركة.
• رويترز: NVIDIA تستثمر 5 مليارات دولار في SSI: تقرير مستقل عن حجم الاستثمار والمعاملة.
• قوانين التوسع في النماذج اللغوية العصبية من OpenAI: البحث الذي نُشر في عام 2020، والذي صاغ العلاقات التجريبية الرئيسية بين أداء النموذج، والقدرة الحاسوبية، والبيانات، والحجم.
• ورقة GPT-3: الورقة التي تصف GPT-3 والمكاسب في الأداء التي تحققت من خلال توسيع النماذج اللغوية.

ملخص

شكلت NVIDIA وSSI شراكة استراتيجية طويلة الأجل تمنح مختبر إيليا سوتسكيفر إمكانية الوصول إلى أنظمة Vera Rubin وقدرة إضافية كافية لزيادة قدرته الحاسوبية بنحو 10 أضعاف.

أفصحت الشركتان رسميًا عن استثمار كبير من NVIDIA لكن دون الكشف عن حجمه. وتذكر رويترز أن قيمة الاستثمار في الأسهم تبلغ 5 مليارات دولار.

قد يكون الجزء الأهم من الإعلان هو تفسير SSI نفسه: بعد ما يقرب من عامين من البحث شديد السرية، يعتقد المختبر الآن أن عمله قد وصل إلى مرحلة تبرر المزيد من التوسع.

لا تكشف الشراكة عما اكتشفته SSI، لكنها تمنح الشركة القدرة الحاسوبية اللازمة لمعرفة ما إذا كان اتجاه البحث الخاص هذا سيستمر في التحسن على نطاق واسع.