أليكس ييه، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة GMI Cloud – سلسلة المقابلات

أليكس ييه هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة GMI Cloud، وهي شركة رأس مال استثماري رقمية البنية التحتية مع مهمة تمكين أي شخص من نشر الذكاء الاصطناعي بلا جهد وتسهيل كيفية بناء الشركات ونشرها وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي من خلال حلول متكاملة من الأجهزة والبرمجيات.

ما هو ما ألهمك لإنشاء GMI Cloud، وكيف أثرت خلفيتك في نهجك لبناء الشركة؟

تم تأسيس GMI Cloud في عام 2021، مع التركيز في السنتين الأولى على بناء وتشغيل مراكز البيانات لتوفير عقد بيتكوين. خلال هذه الفترة، قمنا بتأسيس ثلاثة مراكز بيانات في أركنساس وتكساس.

في يونيو من العام الماضي، لاحظنا طلبًا قويًا من المستثمرين والعملاء على طاقة الحوسبة GPU. في غضون شهر، قمت بالقرار لتحويل الشركة نحو بنية تحتية سحابية للذكاء الاصطناعي. التطور السريع للذكاء الاصطناعي والموجة الجديدة من فرص الأعمال التي ي带ها هي إما غير متوقعة أو صعبة الوصول. من خلال توفير البنية التحتية الأساسية، تهدف GMI Cloud إلى البقاء على اتصال وثيق مع الفرص المثيرة والمعروفة في مجال الذكاء الاصطناعي.

قبل GMI Cloud، كنت شريكًا في شركة رأس مال استثماري، حيث كنت أتعامل بانتظام مع الصناعات الناشئة. أرى الذكاء الاصطناعي على أنه الذهب الجديد في القرن الحادي والعشرين، مع خادمات GPU وGPU التي تعمل كالمجارف للباحثين الحديثين، مما يدفع النمو السريع للشركات السحابية المتخصصة في تأجير طاقة الحوسبة GPU.

يمكنك أن تخبرنا عن مهمة GMI Cloud لتسهيل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ولماذا هذا التركيز هو مهم جدًا في السوق الحالية؟

تسهيل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي هو أمر ضروري بسبب التعقيد والتناثر الحالي في بنية تحتية الذكاء الاصطناعي، مما قد يحد من إمكانية الوصول والكفاءة للشركات التي تهدف إلى استغلال إمكانات الذكاء الاصطناعي. عادة ما تتضمن إعدادات الذكاء الاصطناعي الحديثة عدة طبقات غير متصلة – من معالجة البيانات وتنظيفها وتنفيذ النماذج إلى نشرها وتوسيع نطاقها – التي تتطلب وقتًا كبيرًا ومهارات متخصصة وموارد لتدبيرها بشكل فعال. تقضي العديد من الشركات أسابيع وأحيانًا أشهر في تحديد أفضل طبقات بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، وهو عملية يمكن أن تمتد إلى أسابيع أو أشهر، مما يؤثر على تجربة المستخدم والانتاجية.

1. تسريع النشر: البنية التحتية المبسطة تمكن من تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع، مما يساعد الشركات على البقاء في المنافسة والتعامل مع احتياجات السوق المتغيرة.
2. تخفيض التكاليف وتقليل الموارد: من خلال تقليل الحاجة إلى الأجهزة المتخصصة والتكاملات المخصصة، يمكن لبنية تحتية الذكاء الاصطناعي المبسطة أن تقلل التكاليف بشكل كبير، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر إمكانية الوصول، خاصة للشركات الصغيرة.
3. تمكين التوسع: البنية التحتية المتكاملة تسمح بإدارة الموارد بفعالية، وهو ما يعتبر ضروريًا لتوسيع التطبيقات مع نمو الطلب، مما يضمن أن تظل حلول الذكاء الاصطناعي قوية ومتجاوبة على نطاق أكبر.
4. تحسين إمكانية الوصول: البنية التحتية المبسطة تجعل من السهل على نطاق أوسع من المنظمات أن تتبنى الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى خبرة تقنية متقدمة. هذا الديمقراطية في الذكاء الاصطناعي تعزز الابتكار وتخلق قيمة عبر صناعات أكثر.
5. دعم الابتكار السريع: مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فإن البنية التحتية الأقل تعقيدًا تجعل من السهل دمج أدوات ونمذجة وأساليب جديدة، مما يسمح للمنظمات بالبقاء مرنة وابتكار بسرعة.

مهمة GMI Cloud لتسهيل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي هي أمر ضروري لمساعدة الشركات والمنشآت على استغلال فوائد الذكاء الاصطناعي بالكامل، وجعلها متاحة وبأسعار معقولة ومتوسعة للشركات من جميع الأحجام.

لقد حصلت مؤخرًا على 82 مليون دولار في التمويل من السلسلة أ. كيف سيتم استخدام هذا الرأس المالي الجديد، وما هي أهداف التوسع الفورية؟

ستستخدم GMI Cloud التمويل لفتح مركز بيانات جديد في كولورادو وستستثمر بشكل رئيسي في وحدات معالجة الرسومات H200 لبناء مجموعة كبيرة من وحدات معالجة الرسومات. كما تعمل GMI Cloud بشكل نشط على تطوير منصة إدارة الموارد السحابية الأصلية، Cluster Engine، والتي يتم دمجها بشكل متكامل مع الأجهزة المتقدمة. توفر هذه المنصة قدرات فريدة في التخفيض، والتحويل إلى حاويات، وتنسيق الموارد.

توفر GMI Cloud وصولًا إلى وحدات معالجة الرسومات بسرعة ضعف سرعة المنافسين. ما هي النهج أو التكنولوجيا الفريدة التي تجعل ذلك ممكنًا؟

جوانب مهمة من نهج GMI Cloud الفريد هي الاستفادة من NVIDIA’s NCP، الذي يوفر لشركة GMI Cloud وصولًا أولويًا إلى وحدات معالجة الرسومات وأدوات متقدمة أخرى. هذا الشراء المباشر من المصنعين، بالإضافة إلى خيارات التمويل القوية، يضمن الكفاءة في التكلفة وسلسلة توريدات آمنة للغاية.

مع توافر وحدات معالجة الرسومات H100 من NVIDIA عبر خمسة مواقع حول العالم، كيف تدعم هذه البنية تحتية احتياجات عملاء الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة وآسيا؟

لقد أنشأت GMI Cloud وجودًا عالميًا، حيث تخدم عدة دول ومناطق، بما في ذلك تايوان والولايات المتحدة وتايلاند، مع شبكة من مراكز البيانات عبر العالم. حاليًا، تعمل GMI Cloud على آلاف من بطاقات وحدات معالجة الرسومات التي تعتمد على تقنية NVIDIA Hopper، وهي في مسار توسع سريع، مع خطط لتضاعف الموارد خلال ستة أشهر القادمة. يسمح هذا التوزيع الجغرافي لشركة GMI Cloud بتوفير خدمات منخفضة التأخير ومتوافقة مع احتياجات العملاء في مناطق مختلفة، مع تحسين كفاءة نقل البيانات وتوفير دعم بنية تحتية قوي للشركات التي توسع عمليات الذكاء الاصطناعي حول العالم.

بالإضافة إلى ذلك، تمكن القدرات العالمية لشركة GMI Cloud من فهم احتياجات السوق والمتطلبات التنظيمية المتنوعة عبر المناطق، وتقديم حلول مخصصة مصممة خصيصًا لاحتياجات كل موقع على حدة. مع تزايد الموارد الحاسوبية، تلبى شركة GMI Cloud الطلب المتزايد على طاقة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، وتقدم للعملاء قدرات حسابية كافية لتسريع تدريب النماذج وتحسين الدقة وأداء النماذج لعدد واسع من مشاريع الذكاء الاصطناعي.

كقائد في خدمات السحابة الأصلية للذكاء الاصطناعي، ما هي الاتجاهات أو احتياجات العملاء التي تركز عليها لتطوير تكنولوجيا GMI إلى الأمام؟

من وحدات معالجة الرسومات إلى التطبيقات، تدفع GMI Cloud التحول الذكي للعملاء، وتلبية احتياجات تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

هيكل الأجهزة:

• هيكل المجموعة المادية: مثل 1250 H100، تتضمن وحدات معالجة الرسومات ووحدات الشجرة ووحدات العمود، مع تكوينات محسنة للخادمات ومعدات الشبكة التي توفر قوة حسابية عالية الأداء.
• هيكل بنية الشبكة: مصممة مع قماش IB وEthernet، مما يضمن نقل البيانات السلس و الاتصالات.

البرمجيات والخدمات:

• محرك المجموعة: استخدام محرك تم تطويره داخليًا لإدارة الموارد مثل المعدات العارية، وKubernetes/الحاويات، وHPC Slurm، مما يسمح بتخصيص الموارد الأمثل للمستخدمين والإداريين.
• منصة سحابية مملوكة: محرك Cluster Engine هو نظام إدارة سحابي مملوك يُحسّن جدولة الموارد، ويقدم حلًا مرنًا وفعالًا لإدارة المجموعة

إضافة خارطة طريق محرك الاستدلال:

1. الحوسبة المستمرة، ضمان مستوى الخدمة العالي.
2. التحديد الزمني للاستخدام الجزئي.
3. حالة الاستخدام.

استشارات وخدمات مخصصة: تقدم استشارات وتقارير بيانات وخدمات مخصصة مثل التحويل إلى حاويات، وتوصيات تدريب النماذج، ومنصات MLOps المخصصة.

ميزات الأمان والمراقبة القوية: تشمل التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار، وإدارة المجموعة، والمراقبة في الوقت الفعلي، والتسجيل التاريخي، وتنبيهات المراقبة.

ما هي أكبر التحديات والفرص للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة القادمة؟

التحديات:

1. التوسع والتكاليف: مع نمو النماذج بشكل أكثر تعقيدًا، يصبح الحفاظ على التوسع والكفاءة في التكلفة تحديًا، خاصة للشركات الصغيرة.
2. الطاقة والاستدامة: استهلاك الطاقة العالي يتطلب حلولًا أكثر صديقة للبيئة مع انتشار تبني الذكاء الاصطناعي.
3. الأمان والخصوصية: حماية البيانات في البنية التحتية المشتركة تتطلب تطورًا في الأمان والامتثال التنظيمي.
4. التناسب: أدوات متفرقة في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تُضيف تعقيدات على النشر والدمج السلس.

الفرص:

1. نمو الذكاء الاصطناعي على الحواف: معالجة الذكاء الاصطناعي أقرب إلى مصادر البيانات توفر خفضًا في التأخير وتوفيرًا في عرض النطاق.
2. عمليات MLOps الآلية: عمليات تشغيل مبسطة تقلل من تعقيد النشر، مما يسمح للشركات بالتركيز على التطبيقات.
3. أجهزة فعالة من حيث الطاقة: الابتكارات يمكن أن تحسن إمكانية الوصول وتقلل من التأثير البيئي.
4. السحابة الهجينة: البنية التحتية التي تعمل عبر بيئات السحابة والمنشآت المحلية هي مناسبة للتنوع في الشركات.
5. إدارة قوية بالذكاء الاصطناعي: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين البنية التحتية بشكل مستقل يقلل من وقت التوقف ويعزز الكفاءة.

يمكنك أن تشاركنا رؤيتك طويلة الأمد لشركة GMI Cloud؟ وما الدور الذي ترى أنه سيلعبه في تطور الذكاء الاصطناعي والذكاء العام الاصطناعي؟

أريد بناء الذكاء الاصطناعي للإنترنت. أريد بناء البنية التحتية التي تدفع المستقبل عبر العالم.

لإنشاء منصة متاحة، مثل Squarespace أو Wix، ولكن للذكاء الاصطناعي. يجب أن يكون أي شخص قادرًا على بناء تطبيقه الخاص بالذكاء الاصطناعي.

في السنوات القادمة، سيتوسع الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، خاصة مع حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث تتكامل المزيد من الصناعات هذه التكنولوجيا لتعزيز الإبداع وتأتمتة العمليات وتحسين اتخاذ القرارات. سيلعب الاستدلال دورًا مركزيًا في هذا المستقبل، مما يسمح للتطبيقات بالتعامل مع مهام معقدة بفعالية وبتوسع. من المتوقع أن يهيمن استخدام الحالات التجارية إلى التجارية (B2B) على السوق، حيث تركز الشركات على استغلال الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية وتبسيط العمليات وإنشاء قيمة جديدة. تتماشى رؤية شركة GMI Cloud طويلة الأمد مع هذا الاتجاه، حيث تهدف إلى توفير بنية تحتية متقدمة وموثوقة تدعم الشركات في تحقيق أقصى استفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي.

مع توسع العمليات مع مركز البيانات الجديد في كولورادو، ما هي الأهداف الاستراتيجية أو المعالم التي تهدف إلى تحقيقها خلال السنة القادمة؟

مع توسع العمليات مع مركز البيانات الجديد في كولورادو، نحن مركزون على عدة أهداف استراتيجية ومعالم خلال السنة القادمة. تعتبر الولايات المتحدة السوق الأكبر للذكاء الاصطناعي وعمليات الحوسبة، مما يجعل من الضروري لنا أن نثبت وجودًا قويًا في هذه المنطقة. موقع كولورادو الاستراتيجي، بالإضافة إلى النظام البيئي التكنولوجي القوي والبيئة التجارية المفضلة، يضعنا في موقع أفضل لخدمة قاعدة عملاء متزايدة وتحسين عروض الخدمات.

ما النصيحة التي تقدمها للشركات أو الشركات الناشئة التي تهدف إلى تبني بنية تحتية متقدمة للذكاء الاصطناعي؟

للشركات الناشئة التي تركز على الابتكار المدفوع بالذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون الاهتمام الأول على بناء وتحسين المنتجات، وليس قضاء وقت قيم على إدارة البنية التحتية. قم بالشراكة مع مقدمي تكنولوجيا موثوقين الذين يقدمون حلولًا موثوقة ومتوسعة لوحدات معالجة الرسومات، وتجنب مقدمي الخدمات الذين يلجأون إلى حلول بديلة تم وضع علامة تجارية عليها. الثبات والنشر السريع هما العوامل الحاسمة؛ في المراحل الأولى، غالبًا ما يكون السرعة هو الحصان الوحيد الذي تتمتع به الشركات الناشئة على الشركات القائمة. اختر خيارات سحابية مرنة تدعم النمو، واهتم بالأمان والامتثال دون التضحية بالمرونة. من خلال ذلك، يمكن للشركات الناشئة دمجها بسلاسة، وتكرارها بسرعة، وقنواتها للموارد في ما يهم حقًا – تقديم منتج متميز في السوق.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا GMI Cloud،