أكدت شركة آبل “Apple” خلال مؤتمر AWS Reinvent السنوي أنها بدأت في استخدام رقاقات الذكاء الاصطناعي المُخصصة من أمازون “Amazon”، بهدف تحسين كفاءة التعلم الآلي وعمليات البحث في منتجاتها وخدماتها.
استخدام آبل لخدمات أمازون السحابية
أوضح بونوا دوبين، مدير قسم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في آبل، أن الشركة تعتمد على خدمات أمازون السحابية (AWS) منذ أكثر من عقد. وتشمل هذه الخدمات تطبيقات رئيسية مثل سيري “Siri”، الخرائط، الموسيقى، وغيرها من الخدمات التي تستفيد من التعلم الآلي لتحسين تجربة المستخدم.
تحسين كفاءة البحث بنسبة 40% باستخدام رقاقات أمازون
أشار دوبين إلى أن آبل تستخدم رقاقات Trainium و Graviton من أمازون لمعالجة استفسارات البحث، مما ساعد في تحسين كفاءة عمليات البحث بنسبة 40%. هذه الرقاقات المخصصة للتعلم الآلي توفر أداءً عاليًا، مما يقلل من التكاليف ويساهم في تحسين السرعة والفعالية.
تقييم رقاقات Trainium2 لتحسين الكفاءة بنسبة 50%
في إطار السعي المستمر لتحسين الكفاءة، أضاف دوبين أن آبل تقيّم حاليًا رقاقات Trainium2، وهي الجيل الجديد من رقاقات أمازون، والتي قد تحسن الكفاءة بنسبة تصل إلى 50%. هذه التحسينات قد تساهم بشكل كبير في تقليل تكاليف تدريب النماذج أو السماح بإجراء مزيد من التدريب بنفس التكلفة.
تعزيز كفاءة تكاليف التدريب عبر AWS
من خلال اعتمادها على رقاقات الذكاء الاصطناعي من أمازون، تتيح آبل لنفسها تقليل تكاليف تدريب النماذج بشكل ملحوظ. وبفضل خدمات AWS، يمكن لآبل استئجار هذه الرقاقات حسب الحاجة، مما يمنحها مرونة كبيرة في تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى استثمارات ضخمة في الأجهزة.
الخصوصية وحماية البيانات في استخدام الذكاء الاصطناعي
على الرغم من استخدام خدمات أمازون السحابية، أكدت آبل أن عمليات التدريب على النماذج تتم في بيئة معزولة بعيدًا عن بيانات المستخدمين. أي أن بيانات المستخدمين لا تُعالج في هذه العمليات، مما يضمن الحفاظ على الخصوصية والأمان الكامل للبيانات الشخصية.
دور رقاقات أمازون في تحسين أداء الذكاء الاصطناعي
من خلال تحسين الكفاءة في عمليات التدريب والتعامل مع البيانات الضخمة، توفر رقاقات Trainium و Graviton من أمازون فوائد هائلة لآبل. وفقًا للبيانات الحديثة، فإن رقاقات أمازون الخاصة بالتعلم الآلي يمكن أن تخفض تكاليف التدريب بنسبة تصل إلى 30% مقارنة مع رقاقات أخرى مثل NVIDIA A100، مما يمنح آبل ميزة تنافسية في سوق الذكاء الاصطناعي المتسارع.
كيف يمكن أن تؤثر هذه التحسينات على تجربة المستخدمين؟
في المستقبل القريب، من المتوقع أن تُحدث هذه التحسينات فرقًا كبيرًا في سرعة استجابة سيري و دقة نتائج البحث، ما يعني تجربة أكثر سلاسة وأسرع للمستخدمين في جميع أنحاء العالم. هذه التحسينات قد تشمل أيضًا استجابة أسرع في التطبيقات الصوتية و التفاعل مع الأجهزة الذكية، مما يحسن بشكل كبير تجربة المستخدم النهائي.
التعاون مع جوجل وتقنيات الذكاء الاصطناعي
في الوقت ذاته، أشارت التقارير إلى أن آبل قد تكون قد استخدمت تقنيات من جوجل في بناء نموذجها الجديد Apple Foundation Model، ولكن لم يتم الكشف بعد عن تفاصيل التعاون بين الشركتين.
ما يعنيه هذا للمستهلكين: تحسين أداء الذكاء الاصطناعي
بالنسبة للمستخدمين، يظل الأداء الفعلي لنماذج الذكاء الاصطناعي هو العامل الأهم. بغض النظر عن البنية التحتية التي تعتمد عليها آبل في تدريب هذه النماذج، فإن أجهزة آبل تظل العنصر الرئيسي في معالجة الاستفسارات وتشغيل المزايا الذكية مثل سيري و الخرائط و الموسيقى.
تعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي عبر شراكات استراتيجية
من خلال شراكتها المستمرة مع أمازون وجوجل، تسعى آبل إلى تحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي عبر استخدام أفضل التقنيات السحابية والرقاقات المُتخصصة. هذه التحسينات توفر فوائد كبيرة في تقليل التكاليف وزيادة السرعة، مما ينعكس إيجابًا على المستخدمين في نهاية المطاف.
