بيوتر توماسيك، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة TensorWave – سلسلة المقابلات

بيوتر توماسيك، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة TensorWave، هو رجل أعمال تكنولوجي مخضرم ومسؤول تنفيذي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مع أكثر من عقدين من الخبرة في مجالات الذكاء الاصطناعي، وتحويل البرمجيات إلى خدمة، والحوسبة السحابية، وتكنولوجيا المالية، واقتصاد المبدعين. قبل تأسيسه لشركة TensorWave في عام 2023، كان قد أسس منصة Influential التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل المؤثرين، والتي تم الاستحواذ عليها لاحقًا من قبل Publicis مقابل ما يقرب من 500 مليون دولار، حيث شغل منصب الرئيس التقني قبل أن ينتقل إلى دور استشاري.

على مدار مسيرته المهنية، أسس توماسيك أو قاد شركات أخرى بما في ذلك Lets Rolo و On Guard Data و ActiveSide، بينما شغل مناصب تقنية رفيعة المستوى في CARD.com و Marker Trax. بالإضافة إلى أدوار التشغيل، فهو شريك عام في 1864 Fund ومؤسس مشارك لشركة StartUp Vegas، حيث يدعم بنشاط hệ sinh thái لاس فيغاس للمبتدئين والمواهب التكنولوجية الناشئة. كخريج علوم الحاسوب من جامعة نيفادا، لاس فيغاس، وأحد القادة التكنولوجيين المعترف بهم، أصبح توماسيك معروفًا بمساعدته في وضع شركة TensorWave كشركة بنية تحتية للحوسبة السحابية بالذكاء الاصطناعي سريعة النمو، مع التركيز على منصات سحابية كبيرة الحجم تعتمد على معززات AMD.

TensorWave هي شركة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تركز على تقديم حوسبة سحابية عالية الأداء تعتمد على وحدات معالجة الرسومات من AMD، وتوضع نفسها كبديل لبيئات الذكاء الاصطناعي الأكثر إغلاقًا. تأسست في عام 2023 ومقرها لاس فيغاس، تبني الشركة مجموعات كبيرة من وحدات معالجة الرسومات مُحسَّنة لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مع التركيز على الأداء والمرونة والكفاءة التكلفة. من خلال الاستفادة من بيئات الأجهزة والبرمجيات المفتوحة، تهدف TensorWave إلى توسيع نطاق الوصول إلى الموارد الحاسوبية القوية للذكاء الاصطناعي للشركات والباحثين والمطورين، مما يُمكِّن من عملloads للذكاء الاصطناعي معزز دون قيود حبس البائع التقليدي.

تُسيطر نفيديا على معظم سوق وحدات معالجة الرسومات – لماذا قررت أن تذهب كلها إلى AMD، وما هي المزايا التي توفرها هذه الخيار لشركة TensorWave و عملائها؟

بعد إطلاق ChatGPT، ارتفعت demande على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. تم الحصول على وحدات معالجة الرسومات بسرعة، وكانت نفيديا تقريبًا الخيار الوحيد إذا كنت تستطيع الحصول عليه على الإطلاق، و إذا كنت تستطيع التعامل مع التكلفة. هذا النقص أثار اهتمامًا كبيرًا بالبدائل. الآن بعد أن مرت الهysteria الأولية، هناك فرصة حقيقية لتحدي سيطرة نفيديا مع حلول يمكن الوصول إليها ومدروسة التكلفة وسهلة الاستخدام.

كما شركة ناشئة، كنا دائمًا نأخذ قرارات الأعمال مع تركيز قوي وغرض. هذا هو السبب في أننا لم نجرِب نفيديا، و استمرنا في بناء قدراتنا على AMD. المرحلة القادمة من شركتنا هي حول التركيز على هذه القدرات المركزة حتى يتمكن أي شخص من القفزة والقيام بشيء ذي معنى مع الذكاء الاصطناعي. AMD هي بديل معقول مع تصنيع حقيقي وبرمجيات مفتوحة وطريق خريطة الذاكرة للأجهزة الحديثة.

كيف تختلف подход شركة TensorWave إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عن مقدمي الخدمات التقليدية للوحدات الحسابية السحابية؟

تتميزنا ببساطة: نحن السحابة الحصرية لشركة AMD على مستوى كبير، ونهدف إلى استعادة الاختيار في الحوسبة بالذكاء الاصطناعي، وكسر سيطرة نفيديا، ودمقرطة الوصول. ولكنها أيضًا حول أخلاقنا والالتزام بتقديم بديل حقيقي إلى السوق. أولا وقبل كل شيء، نريد تقديم بنية تحتية استثنائية تعتمد على AMD على مستوى كبير. من هناك، سنوسع إلى خدمات من الدرجة الأولى على أعلى مستوى – خدمات النماذج كخدمة، الذكاء الاصطناعي كخدمة، مما يجعل كل شيء أكثر بساطة.

كما سحابة حصرية لشركة AMD، لدينا خبرة برمجية مُحسَّنة خصيصًا لشركة AMD منذ اليوم الأول. هذا التركيز يسمح لنا بتحسين السيليكون والشبكات والبرمجيات من النهاية إلى النهاية، مما يضمن أن الفرق يمكنها التوسع عندما تحتاج إليها.

ما هو دور الشراكة الاستراتيجية مع AMD في نمو شركة TensorWave وتفريقها؟

هو أساسي. استثمرت AMD في شركة TensorWave، ودعوتنا إلى إطلاق MI300X Instinct، ونحن مستمرين في التعاون الوثيق على الأجهزة والبرمجيات ونمو النظام البيئي. كوننا سحابة AMD فقط يعني أننا يمكننا التحرك بسرعة مع كل جيل من Instinct، وخدمة بديل على مستوى كبير داخل سوقنا. تمكنا من العمل بسرعة لا تتوفر في سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. شراكة AMD تتيح لنا سد الفجوات بسرعة، وتقديم أول منتجات جديدة من وحدات معالجة الرسومات، ونشر الأداء الحقيقي على مستوى كبير.

ما هو السبب في أن وصول وحدات معالجة الرسومات لا يزال عائقًا كبيرًا للفرق العاملة بالذكاء الاصطناعي – كيف تتناول شركة TensorWave هذا التحدي؟

نحن نتعامل مع هذه العوائق أولاً من خلال الاستقلالية في التوريد: من خلال بناء على AMD، نتجنب أسوأ قيود تصنيع الشركات الأخرى، وننقل التوافر إلى العملاء. الاستقلالية في التوريد من خلال AMD تضمن أن عملائنا لا ينتظرون في نفس الطابور مثل الجميع.

توجد فجوات في نظام بيئة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لأن العديد من اللاعبين يبنيون حلولًا متشابهة، مما يخلق الكثير من التكرار. غالبًا ما يأتي ذلك من عدم وجود وعي بما يحدث في جميع أنحاء السوق. الخطوة الأولى لسد هذه الفجوات هي فهم من يقوم بماذا، وأين توجد فرص للتعاون، وأين يمكن أن تدفع المنافسة إلى الابتكار، وأخيرًا، كيف يمكن أن تحسّن النظام البيئي ككل. واحدة من الفجوات الفريدة في سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي الطاقة؛ حتى لو كانت وحدات معالجة الرسومات متاحة، غالبًا ما لا تتوفر هناك طاقة كافية لدعم عدد متزايد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. حل هذه التحديات الموارد هي مفتاحنا لتمكين النمو المستدام والابتكار في المستقبل.

كيف تزيد الميزات مثل التبريد السائل المباشر وشبكات UEC (المنظمة العالمية للإيثرنت) من الأداء والكفاءة التكلفة؟

التبريد السائل المباشر وشبكات UEC هي أساسية لما يجعل سحابة الذكاء الاصطناعي الحديثة قابلة للتطبيق اقتصاديًا على مستوى كبير، وكلاهما مركزي لتصميم شركة TensorWave.

بشأن التبريد السائل المباشر: أجيال معززات AMD الجديدة، MI355X و MI455X، تعمل عند حدود حرارية لا يمكن للجو التعامل معها بفعالية. نحن نتحدث عن 1400 واط أو أكثر من استهلاك الطاقة لكل وحدة معالجة رسومات. التبريد السائل المباشر يزيل الحرارة من المصدر عبر التصميمات القائمة على اللوحة أو الغمر، مما يفعل ثلاثة أشياء لعملائنا. أولاً، يُمكِّن من زيادة كثافة الراك بدرجة كبيرة، 120-300 كيلو واط أو أكثر لكل راك، بدلاً من 30 إلى 40 كيلو واط، مما يضغط على المساحة ويقلل من التكاليف الحقيقية للطاقة والتوزيع لكل ميغاواط. ثانيًا، يُدفع نحو PUE باتجاه 1.1، مقابل 1.4 إلى 1.5 لمواقع التبريد بالهواء التقليدية؛ عند مستوىنا، هذا يترجم إلى عشرات الملايين من الدولارات في المدخرات السنوية للخدمات. ثالثًا، وغالبًا ما يتم تجاهله، التبريد السائل المباشر يحافظ على السيليكون عند درجات حرارة منخفضة ومستقرة، مما يُطيل العمر المفيد للأجهزة. هذه النقطة مهمة للغاية عندما تكون تحت كتابتها لاستثمار لمدة ست سنوات.

بشأن UEC: مواصفات اتحاد الإيثرنت الفائق، الذي ساعدت AMD في تأسيسه والتي وصلت إلى 1.0 في عام 2025، توفر لنا شبكة مفتوحة ومتجارة تفي أو تتجاوز إنفينيباند في المعايير التي تهم حقًا للتدريب الموزع. التأخير في التجميع، النطاق الفعال تحت التنافس، وسلوك التماسك بعد عتبة 100,000 وحدة معالجة رسومات. القصة التكلفة هي هيكلية. الإيثرنت لديها نصف دزينة من بائعي السيليكون المعتمدين الذين يتنافسون على السعر، مقابل بديل مصدر واحد يحمل متميزًا موثقًا. لموقع 100 ميغاواط، اختيار شبكات UEC على شبكة مملوكة تتمثل في قرار رأس المال المتكامل عادةً بقيمة تسعة أرقام، والفوائد التشغيلية تتراكم لأن مهندسي شبكاتنا يعرفون بالفعل الإيثرنت.

بما أننا اخترنا هذه الخيارات معًا، فإنها تتيح لنا تقديم اقتصاديات التدريب أفضل من السحابات التقليدية. يرى العملاء زيادة في الفلوبس الفعالة لكل دولار، وأوقات خطوة أكثر قابلية للتوقع في الوظائف الكبيرة، وطريق واضح عند توسيع النماذج. بالنسبة لنا، تعني هذه الخيارات هيكل تكلفة أكثر دفاعًا ومرونة لتقديم بطاقات أسعار حقيقية التنافس.

هل يمكنك مشاركة أمثلة عن كيفية استخدام العملاء لشركة TensorWave لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق كبير؟

عملاء شركة TensorWave يحتاجون إلى حوسبة الذكاء الاصطناعي عالية الأداء دون ندرة وحدات معالجة الرسومات أو حبس البائع أو تكاليف هائجة. تقدم شركة TensorWave سحابة AMD الحصرية – مفتوحة ومتوافقة مع الذاكرة ومُحسَّنة للإنتاج، مما يوفر للفرق بنية تحتية للذكاء الاصطناعي قابلة للتوسيع وهي متاحة ومرنة ومدروسة التكلفة.

على سبيل المثال، اختارت شركة Modular تشغيل مجموعة MAX للاستدلال على بنية حوسبة وحدات معالجة الرسومات AMD من شركة TensorWave لأن شركة TensorWave توفر اقتصاديات أداء تكلفة أفضل بشكل كبير للاستدلال على نطاق كبير بالذكاء الاصطناعي. من خلال تشغيل MAX على حوسبة وحدات معالجة الرسومات AMD من شركة TensorWave، تحقق شركة Modular تقليلًا في التكلفة بنسبة تصل إلى 70% لكل مليون رمز، وزيادة في الإنتاجية بنسبة 57%، وتكلفة أقل بشكل عام من عتاد وحدات معالجة الرسومات الآخر.

مع استمرار سيطرة نفيديا، أين ترى أكبر فرص للتحديات مثل شركة TensorWave؟

في مجال الحوسبة بالذكاء الاصطناعي الذي يهيمن عليه عدد قليل من اللاعبين الكبار، أكبر التحديات هي تحقيق السرعة في السوق، وتقديم أحدث التكنولوجيا، وتقديم دعم استثنائي. غالبًا ما تقدم الشركات الكبيرة مجموعة واسعة من الخيارات، لكنها تواجه صعوبة في تقديم التركيز أو الإرشاد الشخصي الذي يحتاجه العملاء. لتحدي هذا المجال المسيطر، تركز شركة TensorWave على نقاط قوتنا، بينما نتعاون لتقديم أفضل التكنولوجيا الممكنة وضمان حصول العملاء على خيارات بديلة.

أعظم فرص للتحديات لسيطرة نفيديا على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي في الأنظمة البيئية المفتوحة والذاكرة. الأنظمة البيئية المفتوحة تلغي الحبس في كل مستوى (الأجهزة، التوصيل، والبرمجيات). بالإضافة إلى ذلك، الذاكرة المترافقة مع شبكات مُحسَّنة للتدريب والاستدلال تقلب منحنى التكلفة.

متى نظرًا إلى خمس سنوات قادمة، كيف تتخيل مستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ودور شركة TensorWave فيه؟

لمدة طويلة، كان الهدف في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هو جعلها جيدة، وجعلها مستقرة، وجعلها سهلة الاستخدام. المرحلة القادمة ستكون حول ما يمكن تقديمه على هذا الأساس – خدمات مُدارة، خدمات الذكاء الاصطناعي كخدمة، أي شيء يساعد العملاء على التوسع بسهولة أكبر.

نحن في بداية تحول كبير. تقنيات الذكاء الاصطناعي لا تزال تتطور، والبدائل مثل AMD تصبح أكثر وأكثر قابلة للتطبيق. مع حدوث ذلك، سيصبح العملاء أكثر راحة في نشرها على نطاق واسع، وستبدأ النظام البيئي ككل في الانفتاح والنمو.

شكرًا على المقابلة الرائعة، ويمكن لأي شخص يرغب في معرفة المزيد عن هذه الشركة الرائدة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي زيارة شركة TensorWave.