الذكاء الاصطناعي المادي اللامركزي والمستقل "بدون الحوسبة السحابية"؟ تغطي SiMa.ai كل شيء من جزازات العشب الروبوتية إلى الآلات الذكية

السيارات والروبوتات في الوقت الفعلي: المفتاح السري للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي

هجوم على سوق الذكاء الاصطناعي: كيف تمهد شركتا Nota AI وSiMa.ai الطريق للآلات الذكية

يتزايد انتشار الذكاء الاصطناعي خارج مراكز البيانات الضخمة، ليغزو عالمنا المادي. سواءً في المركبات ذاتية القيادة، أو إشارات المرور الذكية، أو الروبوتات الصناعية، يجب على ما يُسمى "الذكاء الاصطناعي المادي" معالجة مجموعات بيانات بالغة التعقيد مباشرةً في الموقع خلال أجزاء من الثانية. لكن هذا القطاع يواجه هنا عائقًا ماديًا: فنماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية ببساطة أكبر من أن تستوعبها الرقائق الصغيرة الموفرة للطاقة في هذه الأجهزة، كما أنها تستهلك طاقةً هائلة. غالبًا ما يكون الاتصال الدائم بالسحابة غير ممكن بسبب زمن الاستجابة الطويل والمخاوف الأمنية. وتسعى شراكة رائدة الآن إلى معالجة هذه المعضلة التقنية تحديدًا: إذ تتعاون شركة Nota AI الكورية الجنوبية المتخصصة في تحسين البرمجيات مع شركة SiMa.ai الكاليفورنية المتخصصة في الرقائق. ومن خلال الجمع بين ضغط النماذج الفائق ورقائق الذكاء الاصطناعي الطرفية عالية التخصص، تهدف الشركتان إلى حل مشكلة الكفاءة الأساسية في هذا القطاع. تابع القراءة لتكتشف لماذا يتجاوز هذا التحالف الاستراتيجي التعاون التقليدي، وكيف يُمكنه إعادة تعريف قواعد اللعبة في سوق الذكاء الاصطناعي الطرفي الذي تبلغ قيمته مليارات الدولارات.

تم تصميم منصة MLSoC الخاصة بـ SiMa.ai للحافة المدمجة: تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على الشريحة، ويتم الاستدلال محليًا على الجهاز - دون الحاجة إلى نقل بيانات الصور أو المستشعرات إلى السحابة لكل قرار.

عندما تلتقي برامج التحسين بأنظمة التعلم الآلي على رقاقة: تتعاون شركتا Nota AI وSiMa.ai من أجل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

في 25 مارس 2026، وقّعت شركتا Nota AI وSiMa.ai اتفاقية شراكة استراتيجية في سان خوسيه، كاليفورنيا، بهدف تطوير سوق الذكاء الاصطناعي المادي بشكل مشترك. ما يبدو للوهلة الأولى مجرد إعلان تعاون آخر في قطاع الذكاء الاصطناعي المزدهر، يتضح عند التدقيق أنه اندماج استراتيجي مدروس بين شركتين متخصصتين للغاية، تُكملان بعضهما البعض - إحداهما في مجال البرمجيات، والأخرى في مجال أجهزة الذكاء الاصطناعي المتخصصة. لفهم أهمية هذا التحالف، يجدر بنا أولاً إلقاء نظرة فاحصة على الشركتين وبيئة السوق التي تعملان فيها.

الأساس: من هما Nota AI و SiMa.ai في الواقع؟

تأسست شركة Nota AI في سيول، كوريا الجنوبية، عام ٢٠١٥، ومنذ ذلك الحين رسخت مكانتها كشركة رائدة في مجال تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي وضغطها. منتجها الأساسي هو منصة NetsPresso، وهي منصة مُصممة خصيصًا لتحسين الذكاء الاصطناعي وتراعي خصائص الأجهزة، وتتألف من ثلاث وحدات: باحث النماذج (للبحث الآلي عن النماذج والبنى العصبية)، وضاغط النماذج (للضغط، والتقليم المنظم، وتحليل المرشحات)، ومُشغل النماذج (للتكميم، والتحويل، والنشر عبر الأجهزة). تكمن قوة NetsPresso الرئيسية في قدرتها على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي تلقائيًا دون الحاجة إلى خبرة متخصصة معمقة، وهو ما يُعد ميزة هامة في سوق يُعاني من نقص حاد في مهندسي الذكاء الاصطناعي ذوي المهارات العالية.

تدّعي شركة Nota AI قدرتها على تقليص حجم نماذج الذكاء الاصطناعي بأكثر من 90% دون المساس بدقة النموذج بشكل ملحوظ. وقد جمعت الشركة تمويلًا بقيمة 42.6 مليون دولار أمريكي تقريبًا بحلول عام 2024، بما في ذلك استثمارات من بنك التنمية الكوري، وشركة Mirae Asset Securities، ومستثمرين استراتيجيين في قطاع أشباه الموصلات. ويُظهر هذا الهيكل الاستثماري، الذي يضم شركتي Samsung SDS وLG CNS كشريكين استراتيجيين مبكرين، أن Nota AI قد وضعت نفسها منذ البداية في صميم مجال تحسين البرمجيات وقطاع أشباه الموصلات.

من جهة أخرى، تأسست شركة SiMa.ai عام 2018 في سان خوسيه، كاليفورنيا، على يد كريشنا رانغاساي، الرئيس التنفيذي للعمليات السابق في شركة Groq، وهي متخصصة في تطوير أنظمة متكاملة مخصصة للتعلم الآلي على رقاقة (MLSoCs) لسوق الحوسبة الطرفية. وقد جمعت الشركة ما يقارب 355 مليون دولار أمريكي من رأس المال الاستثماري بحلول عام 2025، بما في ذلك 85 مليون دولار أمريكي في جولة تمويلية ناجحة للغاية في يوليو 2025 بقيادة شركة Maverick Capital. وتبلغ القيمة السوقية الحالية للشركة حوالي 960 مليون دولار أمريكي، أي أقل بقليل من قيمة الشركات الناشئة العملاقة (يونيكورن). ومن بين المستثمرين فيها: Maverick Capital، وAmplify Partners، وDell Technologies Capital، والمدير التنفيذي البارز في مجال صناعة الرقائق الإلكترونية، ليب-بو تان.

يُعدّ Modalix MLSoC من الجيل الثاني المنتجَ الرائد لشركة SiMa.ai، وهو نظام متكامل على شريحة واحدة (SoC) يعتمد على تقنية N6 من TSMC، ويتوفر بتكوينات تتراوح بين 25 و200 تيرا عملية في الثانية (TOPS). تدعم هذه الشريحة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والمحولات، ونماذج التعلم الخطي (LLMs)، ونماذج التعلم المختلط (LMMs)، والذكاء الاصطناعي التوليدي على الحافة، ووفقًا للشركة المصنعة، فإنها تحقق كفاءة في استهلاك الطاقة تفوق الحلول البديلة بأكثر من عشرة أضعاف. لا تقتصر خدمات SiMa.ai على الأجهزة فحسب، بل توفر أيضًا منصة برمجية متكاملة، تشمل حزمة تطوير البرمجيات Palette SDK، المصممة لتبسيط تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة على الحافة دون أي تراجع في الأداء.

المشكلة الأساسية التي تهدف هذه الشراكة إلى حلها

لفهم الجوهر الاستراتيجي لهذا التحالف، لا بد من إدراك المعضلة التقنية الأساسية التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي بأكملها. فنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة في الحوسبة السحابية أو في مراكز البيانات عالية الأداء عادةً ما تكون ضخمة، وتتطلب قدرة حاسوبية عالية، واستهلاكًا كبيرًا للطاقة. وهي تعمل بكفاءة استثنائية على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي تتمتع بتبريد وطاقة كافيين. مع ذلك، على حافة الشبكة - مباشرةً داخل الروبوتات، والمركبات، وكاميرات المراقبة، وآلات الإنتاج، أو أنظمة النقل - تختلف الظروف تمامًا: قدرة حاسوبية محدودة، وميزانيات طاقة ضيقة، وغالبًا ما يقل استهلاك النظام عن 10 واط، والحاجة إلى الاستجابة في الوقت الفعلي.

تُعدّ حلول الحوسبة السحابية غير مناسبة للعديد من هذه التطبيقات لعدة أسباب. تاريخيًا، تراوح زمن استجابة بنى الحوسبة السحابية التقليدية بين 100 و500 مللي ثانية؛ بينما تسعى أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة على الحافة إلى تحقيق أزمنة استدلال أقل من 10 مللي ثانية، وفي التطبيقات بالغة الأهمية للسلامة، قد تصل إلى ما بين 1 و10 مللي ثانية. ببساطة، لا يمكن لأنظمة كشف التصادم في بيئة المركبات أو تحليل المخاطر في المصانع الصناعية انتظار استجابة الخادم. علاوة على ذلك، هناك مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات ومسألة الاتصال: من يضمن أن يتمتع روبوت في مخزن تبريد أو وحدة كاميرا على جسر باتصال إنترنت مستقر دائمًا؟

تكمن المشكلة الأساسية في أن النماذج أكبر من قدرة الأجهزة، ولا يمكن للأجهزة وحدها حل المشكلة. ومن هنا تحديدًا ينشأ التحدي الذي تستمد منه الشراكة بين Nota AI وSiMa.ai قيمتها. تقدم SiMa.ai أقوى شريحة ذكاء اصطناعي مخصصة وأكثرها كفاءة للحوسبة الطرفية المدمجة، ولكن بدون برمجيات مُحسَّنة، يبقى جزء من هذا الأداء غير مُستغل. توفر Nota AI إمكانية ضغط أي نموذج ذكاء اصطناعي وتحسينه ليتناسب بدقة مع بنية الأجهزة الخاصة بالشريحة المستهدفة، ولكن بدون أجهزة قوية وفعالة، تظل فوائد هذا التحسين محدودة.

خبرتنا العالمية في مجال الصناعة والاقتصاد في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

مجالات التركيز الصناعية: الأعمال التجارية بين الشركات، والتحول الرقمي (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع الممتد)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة، والصناعة

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• مركز أعمال الخبراء

مركز متخصص يقدم رؤى وخبرات:

• منصة معرفية تغطي الاقتصادات العالمية والإقليمية والابتكار والاتجاهات الخاصة بكل صناعة
• مجموعة من التحليلات والرؤى والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا الرئيسية
• مكانٌ للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز للشركات التي تسعى للحصول على معلومات حول الأسواق والتحول الرقمي والابتكارات الصناعية

التفاعل بين NetsPresso و Palette SDK: أكثر من مجرد مجموع أجزائه

يكمن جوهر هذه الشراكة من الناحية التقنية في دمج منصتي تطوير البرمجيات (SDK): NetsPresso من Nota AI وPalette من SiMa.ai. فبينما توفر Palette إطار عمل النشر لمنصة Modalix MLSoC وتدير كامل حزمة البرمجيات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفية، تتولى NetsPresso مرحلة تحسين النموذج الأولي.

يعمل هذا المفهوم على النحو التالي: يرغب المستخدم في تشغيل نموذج رؤية حاسوبية معقد - على سبيل المثال، لكشف المشاة في نظام مرور حضري - على نظام مضمن ذي استهلاك منخفض للطاقة. في شكله الخام، يكون النموذج ضخمًا جدًا ويتطلب موارد حاسوبية هائلة. يقوم NetsPresso بتحليل بنية النموذج، وتحديد المعلمات الزائدة، وتطبيق التقليم والتكميم المنظمين تلقائيًا، وبالتالي تقليل حجم النموذج إلى جزء صغير من حجمه الأصلي - مع الحفاظ على دقة الكشف. بعد ذلك، يتم نشر النموذج المُحسَّن عبر Palette SDK على Modalix MLSoC، المصمم خصيصًا لهذا النوع من أحمال العمل بفضل بنيته المادية الخاصة.

والنتيجة هي نظام يستدل مباشرةً على الجهاز، ولا يتطلب اتصالاً سحابياً، ويستهلك طاقة أقل بكثير، ومع ذلك فهو قادر على أداء مهام عالية الكفاءة. بالنسبة للبيئات الصناعية حيث تُعد تكاليف الصيانة والموثوقية وكفاءة الطاقة عوامل اقتصادية مباشرة، فإن هذه ليست ميزة نظرية، بل ميزة تنافسية ملموسة.

السوق: لماذا أصبح الذكاء الاصطناعي المادي عاملاً اقتصادياً في الوقت الراهن؟

إنّ الخلفية الاقتصادية الكلية لهذه الشراكة ليست من قبيل الصدفة على الإطلاق. فالذكاء الاصطناعي الفيزيائي - أي الذكاء الاصطناعي الذي يعمل في العالم المادي ولا يقتصر دوره على معالجة البيانات - يتطور ليصبح أحد أهم أسواق النمو في قطاع التكنولوجيا. وقد بلغت قيمة السوق العالمية للذكاء الاصطناعي الفيزيائي حوالي 4.12 مليار دولار أمريكي في عام 2024، ومن المتوقع أن تنمو إلى حوالي 61.19 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، ما يمثل معدل نمو سنوي مركب قدره 31.26%. بل إن بعض التقديرات الأخرى تتوقع معدل نمو سنوي مركب قدره 32.53% بحلول عام 2033، بحجم سوق يقارب 50 مليار دولار أمريكي.

من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي الطرفي الشامل، والذي يشمل الذكاء الاصطناعي المادي كقطاع فرعي، من حوالي 24.9 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى أكثر من 118 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2033، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 21.7%. تهيمن أمريكا الشمالية حاليًا على السوق بحصة تبلغ حوالي 41%، بينما تُعتبر منطقة آسيا والمحيط الهادئ - وبالتالي السوق الأم لشركة Nota AI في كوريا الجنوبية - القطاع الأسرع نموًا. يُعد هذا التكامل الجغرافي بين الشركتين الشريكتين - شركة أمريكية متخصصة في تصنيع الأجهزة وشركة كورية جنوبية متخصصة في البرمجيات - ذا أهمية استراتيجية، حيث يُتيح الوصول إلى كلتا المنطقتين العالميتين المهمتين.

فيما يتعلق بمحركات النمو، هناك ثلاث قوى أساسية: أولاً، الانتشار السريع لأجهزة إنترنت الأشياء والأنظمة الشبكية التي تحتاج إلى معالجة البيانات في نقطة المنشأ؛ ثانياً، الطلب المتزايد على الأنظمة المستقلة في مجال الروبوتات والتنقل والتصنيع؛ وثالثاً، المتطلبات التنظيمية ومتطلبات حماية البيانات المتزايدة التي تفضل تحويل معالجة البيانات بعيداً عن السحابة ونحو الجهاز.

ثلاثة أسواق محورية: أنظمة النقل الذكية، والأمن، والروبوتات

تحدد الشراكة ثلاثة مجالات تطبيق محددة سيتم فيها استخدام الحل المشترك بشكل أساسي: أنظمة النقل الذكية (ITS)، وتطبيقات السلامة والأمن، والمجالات الأوسع نطاقًا للروبوتات والتنقل.

في مجال أنظمة النقل الذكية، ستدخل هذه التقنية سوقًا تُقدّر قيمتها بـ 9.84 مليار دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن تنمو بمعدل نمو سنوي مركب يزيد عن 10% بحلول عام 2033. وتُجسّد متطلبات بيئة أنظمة النقل الذكية - الكشف الفوري عن المركبات والمشاة وإشارات المرور والمواقف الخطرة، إلى جانب توافر النظام العالي واستهلاك الطاقة المنخفض - نقاط قوة هذا الحل المُتكامل. وقد أثبتت حلول إدارة حركة المرور المدعومة بالذكاء الاصطناعي فعاليتها في خفض الازدحام بنسبة تتراوح بين 25 و30% في المدن الكبرى. ويُعدّ حل Nota Vision Agent (NVA) من Nota AI، المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي القائم على الفيديو، مُحسّنًا خصيصًا لهذا السيناريو التطبيقي، ويجري العمل على تكييفه مع أجهزة SiMa.ai.

في مجال الأمن والحماية - أي المراقبة بالفيديو التقليدية، والتحكم في الوصول، ومراقبة المحيط - يوفر النشر على الحافة ميزة واضحة على الأساليب السحابية، سواء من حيث حماية البيانات أو سرعة الاستجابة. وفي مجال الروبوتات والتنقل الذاتي، يتزايد الطلب بسرعة على الرقائق القادرة على معالجة نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط في الوقت الفعلي، وذلك مع تزايد انتشار الروبوتات التعاونية في الصناعة والمركبات ذاتية القيادة.

المنطق الاستراتيجي وراء التعاون: لماذا الآن ولماذا هؤلاء الشركاء تحديداً؟

من منظور تجاري، تتبع هذه الشراكة منطقًا واضحًا. تمتلك SiMa.ai منتجًا تقنيًا متميزًا في السوق، وهو Modalix MLSoC، وتفتخر بشبكة مبيعات عالمية واسعة وشبكة شركاء راسخة. ما ينقص الشركة هو طبقة برمجية سلسة تدعم العملاء في تكييف النماذج وتُسرّع الانتقال من مرحلة إثبات المفهوم إلى التطبيق الإنتاجي. لأنّ العقبة الأكثر شيوعًا في نشر الذكاء الاصطناعي على الحافة ليست في الأجهزة، بل في السؤال: كيف يمكن نقل النموذج بكفاءة إلى الشريحة؟

تمتلك شركة Nota AI بدورها منصة تحسين متطورة وخبرة طويلة في التعاون مع شركات أشباه الموصلات، إلا أن نطاق مبيعاتها خارج كوريا الجنوبية محدود بطبيعة الحال. ويُتيح لها الاستفادة من شبكة SiMa.ai العالمية لاكتساب عملاء مشتركين وتنفيذ مشاريع تجريبية، ميزةً كبيرةً للتوسع الدولي. وبالنسبة لكلا الطرفين، تُسهم هذه الشراكة في خفض تكاليف دخول السوق وتسريع عملية التسويق.

علاوة على ذلك، تُرسل هذه الشراكة إشارة واضحة للعملاء والمستثمرين المحتملين: فالمستثمرون في منظومة SiMa.ai يحصلون تلقائيًا على أفضل تقنيات تحسين النماذج. كما يُمكن لمستخدمي NetsPresso نشر نماذجهم المُحسّنة على أقوى شريحة طرفية مُدمجة في السوق. هذه الحجة الدائرية - كلما زاد عدد العملاء، زادت قوة المنظومة؛ وكلما زادت قوة المنظومة، زاد عدد العملاء - هي سمة أساسية لاستراتيجيات المنصات الناجحة.

ما تعنيه هذه الشراكة للصناعة

من منظور استراتيجية المنافسة، يُمكن فهم هذا التحالف كاستجابة لاتجاه واضح في السوق. إنّ تقارب الأجهزة والبرمجيات في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي ليس مصادفة، بل ضرورة هيكلية. وقد أدركت شركات تصنيع الرقائق الكبرى، مثل إنفيديا، هذا الدرس مبكراً، وبنت قيمتها، لا سيما من خلال منظومة CUDA - إذ لا يُمكن استغلال كامل إمكانات الأجهزة إلا عندما تكون طبقة البرمجيات متوافقة معها تماماً. وفي قطاع الذكاء الاصطناعي على الحافة، حيث الموارد شحيحة للغاية، تُصبح هذه البنية المتكاملة من الأجهزة والبرمجيات أكثر أهمية.

من اللافت للنظر أن شركة Nvidia استحوذت على OctoML (التي تُعرف الآن باسم OctoAI) مقابل مبلغ يُقدّر بين 165 و250 مليون دولار، ثم استحوذت على Red Hat Neural Magic في يناير 2025، وكلاهما من الشركات الرائدة في مجال تحسين النماذج وضغطها لتطبيقات الحوسبة الطرفية. يُرسل السوق إشارة واضحة: تحسين البرمجيات ليس سلعة، بل هو عامل تمييز استراتيجي. وتستجيب شركتا Nota AI وSiMa.ai لهذا التوجه من خلال شراكة بدلاً من الاستحواذ، مما يمنح الشركتين مرونة أكبر.

بالنسبة للعملاء الصناعيين في قطاعات التصنيع والخدمات اللوجستية والمركبات ذاتية القيادة والبنية التحتية الذكية، تُترجم هذه الشراكة إلى فوائد ملموسة: زيادة القدرة الحاسوبية للجهاز، وانخفاض استهلاك الطاقة، وتقصير دورات النشر، وفي نهاية المطاف، انخفاض التكلفة الإجمالية للملكية. في بيئة اقتصادية تخضع فيها عائدات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لتدقيق متزايد، لا تُعد هذه ميزة هامشية، بل ميزة حاسمة.

يعتمد نجاح هذه الشراكة وبلوغها كامل إمكاناتها في نهاية المطاف على ثلاثة عوامل: أولاً، الجودة التقنية لتكامل حزمة تطوير البرمجيات (SDK)، والتي يجب أن تتجاوز مجرد التوافق التسويقي؛ ثانياً، كفاءة شركة SiMa.ai في تنفيذ عمليات البيع المشتركة لاكتساب العملاء؛ ثالثاً، قدرة الشركتين على تحويل المشاريع التجريبية الواقعية بسرعة إلى منتجات إنتاجية قابلة للتوسع. تبدو الإعلانات واعدة، لكنّ التجربة العملية هي الفيصل.

☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!

Konrad Wolfenstein

يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا أو الاتصال بي مباشرةً +49 7348 4088 965. عنوان بريدي الإلكتروني هو : [email protected]

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية

الحل شبه الداخلي: كيف تسدّ Xpert.Digital الثغرات التشغيلية في التسويق والمبيعات بين الشركات - أعمال ذكية قائمة على المحتوى - الصورة: Xpert.Digital

Xpert.Digital هي منصة صناعية B2B تعتمد على البيانات بقيادة Konrad Wolfenstein . تعمل الشركة كحل خارجي شبه داخلي للشركاء الصناعيين، حيث تسد الثغرات التشغيلية في التسويق والمحتوى والمبيعات - دون الحاجة إلى موارد إضافية من جانب العميل.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• الحل شبه الداخلي: كيف تسدّ Xpert.Digital الفجوات التشغيلية في التسويق والمبيعات بين الشركات – أعمال ذكية قائمة على المحتوى