في كل مرة تطرح فيها سؤالاً على ChatGPT، يؤدي طلبك إلى بدء سباق ترحيل البيانات. تترك المعلومات الذاكرة، وتمر عبر وحدة المعالجة المركزية للمعالجة المسبقة، وتنتقل إلى وحدة معالجة الرسومات لإجراء عمليات حسابية ثقيلة، ثم تعود – وتتكرر هذه الرحلة بأكملها مع كل كلمة ينشئها الذكاء الاصطناعي.
إن عنق الزجاجة هو هيكلي – فهو يعني التوجيه عبر بعض الرقائق الأكثر تكلفة والأكثر استهلاكًا للطاقة في الصناعة عند كل طلب. إن عدم الكفاءة هذا هو بالضبط ما تحاول شركة XCENA، وهي شركة ناشئة لها مكاتب في كوريا الجنوبية والولايات المتحدة، حلها. صممت الشركة الناشئة التي تبلغ من العمر أربع سنوات شريحة تضع قدرات الحوسبة أقرب بكثير إلى DRAM – شرائح الذاكرة السريعة وقصيرة المدى التي تخزن البيانات التي يستخدمها المعالج بشكل نشط – مما يسمح بمعالجة عمليات البيانات الروتينية بالقرب من الذاكرة، دون الرحلات ذهابًا وإيابًا المكلفة بين وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات والذاكرة.
وإذا نجحت هذه الفكرة على نطاق واسع، فقد تكون العواقب المترتبة على تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي كبيرة، وهو ما يفسر إلى حد كبير حماس المستثمرين في جميع أنحاء البلاد. في الواقع، جمعت XCENA للتو 135 مليون دولار في السلسلة B بتقييم 570 مليون دولار، ليصل إجمالي المبلغ الذي تم جمعه إلى 185 مليون دولار.
شارك الرئيس التنفيذي لشركة XCENA Jin Kim في تأسيس الشركة الناشئة في عام 2022 جنبًا إلى جنب مع CTO Dohun Kim و CPO Harry Juhyun Kim، وجميعهم من المحاربين القدامى في Samsung و SK Hynix، عمالقة الذاكرة الذين يوفرون الرقائق التي تشغل وحدات معالجة الرسومات من Nvidia. “لقد أصبحت وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات أكثر ذكاءً على مر العقود. الذاكرة لم تفعل ذلك أبدًا. قال كيم في مقابلة مع TechCrunch: “تريد XCENA تغيير ذلك”. وأضاف: “يشير الارتفاع الأخير في أسعار الذاكرة والأسهم ذات الصلة إلى تحول أوسع في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نحو البنى المرتكزة على الذاكرة”. (هذا الشهر، تجاوزت قيمة الشركات الثلاث التي تهيمن على سوق رقائق الذاكرة العالمية – سامسونج، وإس كيه هاينكس، وميكرون – قيمة تريليون دولار لأول مرة).
تراهن شركة XCENA بأعمالها على فرضية مفادها أن “الاستدلال ليس مجرد مشكلة حسابية؛ بل هو مشكلة في قياس الذاكرة بشكل متزايد”، كما قال كيم.
تتصل شريحة XCENA، MX1، بوحدة المعالجة المركزية من خلال CXL (Compute Express Link) – وهو في الأساس ممر سريع مخصص بين المعالج والذاكرة – لمعالجة البيانات قبل أن تحتاج إلى مغادرة وحدة الذاكرة. فهو يجلب الحوسبة إلى البيانات، وليس العكس. تدعي الشركة أن ما كان يتطلب 10 خوادم يمكن تشغيله على خادم واحد فقط.
“بينما تتفوق وحدات معالجة الرسومات في مضاعفة المصفوفات – الرياضيات الثقيلة وراء تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي – فإن الكثير من تنسيق البيانات المحيطة، بما في ذلك المعالجة المسبقة وإدارة ذاكرة التخزين المؤقت KV [the system that stores prior conversation context so a model doesn’t have to reprocess it]والتخزين المؤقت للبيانات، لا يزال يعمل على وحدات المعالجة المركزية (CPUs). وقال كيم: “تتعامل شريحتنا مع هذه المهام مباشرة داخل وحدة الذاكرة نفسها”.
وقد ارتفع الطلب على حلول الذاكرة منذ النصف الثاني من العام الماضي، وتعتقد الشركة أن التوقيت يعمل لصالحها.
ولا تزال المحادثات مع العديد من بائعي الذاكرة العالميين في مراحلها الأولى، على الرغم من رفض كيم ذكر أسمائهم. العملاء المثاليون للشركة هم أصحاب التوسع الفائق الذين ينفقون عشرات المليارات سنويًا على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن يعني تحقيق مكاسب صغيرة في كفاءة الذاكرة توفير مئات الملايين.
لا يزال MX1 نموذجًا أوليًا. ومن المقرر أن يتم طرح رقائق الإنتاج الضخم من خطوط مسبك سامسونج بحلول نهاية عام 2026، مع توقع الشركة تحقيق إيرادات بدءًا من عام 2027.
بينما يتنافس صانعو وحدات المعالجة العصبية (NPU) لتحدي Nvidia في تدريب أحمال العمل، تستهدف XCENA الطبقة كثيفة الذاكرة التي تقع تحتها كلها.
ومن بين أقرب منافسي XCENA Astera Labs وMarvell، وكلاهما شركتان مدرجتان في بورصة ناسداك تعملان على الجيل التالي من اتصالات الذاكرة. وقال كيم إن مارفيل شركة كبيرة وراسخة تعمل بالفعل في نفس المجال، مضيفًا أن الفارق يعود إلى الملكية الفكرية. وقال كيم: “لدينا الآلاف من النوى”. استنادًا إلى المواصفات العامة، يعتمد نهج مارفيل على عدد قليل من النوى ذات الأغراض العامة بالمقارنة.
تم بناء هذه النوى على RISC-V – وهو مخطط تصميم شرائح مفتوح المصدر – وتم تحسينه خصيصًا لمعالجة البيانات, مع إبقاء كل نواة صغيرة وفعالة عمدا. وبعيدًا عن النوى نفسها، تصمم XCENA التسلسل الهرمي للذاكرة الداخلية الخاصة بها، وناقل التوصيل البيني، ووحدة التحكم في ذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية (DRAM) – وهو مستوى من التكامل الرأسي الذي تستعين به معظم شركات الرقائق، بما في ذلك المنافسون الأكبر، بمصادر خارجية عادةً.
شاركت شركتا رأس المال الاستثماري Altinum وIMM Investment، ومقرهما سيول، في قيادة الجولة من السلسلة B، جنبًا إلى جنب مع Corstone Asia والمستثمرين الحاليين SBI Investment وMirae Asset Capital. وتجري الشركة، التي لديها أكثر من 90 موظفًا عبر مكاتبها في بانجيو، وهو مركز تكنولوجي خارج سيول، وفي سانيفيل، محادثات أيضًا مع مستثمرين دوليين حول التمويل الإضافي.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
