تقنيات ثورية لتعزيز قدرات رسومات الكومبيوترات المحمولة

تصاميم مبهرة وتقنية متفوقة للطلاب والمحترفين واللاعبين... وتسخير تطور الذكاء الصناعي لمضاعفة مستويات الأداء

تسخر الكومبيوترات الحديثة تقنيات رسومات ثورية في تصاميم مبهرة
تسخر الكومبيوترات الحديثة تقنيات رسومات ثورية في تصاميم مبهرة
TT

تقنيات ثورية لتعزيز قدرات رسومات الكومبيوترات المحمولة

تسخر الكومبيوترات الحديثة تقنيات رسومات ثورية في تصاميم مبهرة
تسخر الكومبيوترات الحديثة تقنيات رسومات ثورية في تصاميم مبهرة

تطورت الكومبيوترات المحمولة بشكل كبير منذ إطلاق أولها في العام 1981 باسم Osborne 1 الذي قدم شاشة تعرض الصورة بالأبيض والأسود بقطر 5 بوصات (أصغر من معظم الهواتف الجوالة اليوم) وبذاكرته التي بلغت 64 كيلوبايت، ومعالجه الذي عمل بسرعة 4 ميغاهرتز وبوزنه الذي بلغ أكثر من 11 كيلوغراما.
ولكن مجالا واحدا كان يشكل فجوة ملحوظة بين الكومبيوترات المكتبية وتلك المحمولة، وهي قدرات بطاقة الرسومات، حيث إن الكومبيوترات المكتبية تستطيع تشغيل أعلى البطاقات قدرة وتبريدها بشكل صحيح لتعمل بأعلى مستويات الأداء الممكنة، على خلاف الكومبيوترات المحمولة التي كانت تستخدم إصدارات مصغرة من بطاقات الرسومات بسبب الأحجام الصغيرة لتلك الأجهزة، ولا تستطيع تشغيلها بكامل قدراتها بسبب تطلبها الكبير للطاقة الكهربائية وما ينجم عن ذلك من ضرورة للتبريد واستخدام المراوح التي تخفض من مدة الاستخدام لدى العمل عبر البطارية المدمجة. إلا أن هذا الأمر أصبح من التاريخ، حيث أصبح بمقدور الكومبيوترات المحمولة منافسة نظيرتها المكتبية، والتفوق عليها في بعض الأحيان، بسبب استخدامها للعديد من التقنيات الحديثة التي ترفع مستويات الأداء وتخفض من الحرارة المنبعثة وتسمح بالتعاون بين المعالج وبطاقة الرسومات، إلى جانب إطالة عمر البطارية في تصاميم لأجهزة منخفضة السماكة والوزن ذات شاشات عالية الدقة، مستخدمة تقنيات الذكاء الصناعي بشكل كبير لتحقيق ذلك.

- ثورة الرسومات
تستفيد الكومبيوترات المحمولة من التقنيات الحديثة بشكل كبير بفضل سلسلة بطاقات GeForce RTX 30 لرفع مستويات الأداء بشكل كبير وخفض استهلاك البطارية في آن واحد، الأمر الذي يعني حصول المستخدم على أفضل تقنيات الرسومات في أداء فائق وبسعر معتدل داخل كومبيوترات يمكن حملها أينما رغب المستخدم بفضل السماكة والوزن المنخفضين، واستخدامها لفترات مطولة. ولوحظت قفزة تقنية في نوعية شاشات هذه الكومبيوترات التي أصبحت تدعم عرض الصورة بتردد فائق يصل إلى 300 هرتز وبدقة عالية جدا. هذا الأمر يسمح باستخدام الكومبيوتر نفسه للدراسة والعمل واللعب بالألعاب المتطلبة في آن واحد، مع سهولة حمله أثناء التنقل.
وتستخدم بطاقات الرسومات المذكورة نظاما اسمه Max - Q يمزج بين هندسة التصميم والتبريد وخفض السماكة وهدوء مراوح التبريد، دون التضحية بمستويات الأداء ومدة استخدام البطارية المدمجة. ويستخدم هذه النظام عدة تقنيات داخل الجهاز المحمولة، منها Dynamic Boost 2.0 التي توزع الطاقة بين المعالج وبطاقة الرسومات وذاكرة الرسومات وفقاً للحاجة، وذلك بهدف خفض الانبعاثات الحرارية الناجمة وإطالة عمر البطارية.
تقنية أخرى مثيرة للاهتمام هي WhisperMode 2.0 التي تتخصص بخفض الضجيج الناجم عن تبريد الدارات الإلكترونية للكومبيوتر المحمول للمعالج وبطاقة الرسومات وباقي الدارات الإلكترونية وسرعة مراوحها، بحيث يختار المستخدم درجة الصوت المرغوبة وفقاً لرغبته لتعدل هذه التقنية سرعات المراوح الداخلية، مقدمة أفضل أداء ممكن دون إزعاج المستخدم.
ونذكر أيضا تقنية Advanced Optimus الذكية التي تقوم بالتبديل بين قدرات الرسومات الموجودة في بطاقة الرسومات المتخصصة وتلك الموجودة في وحدة الرسومات داخل المعالج وفقاً للحاجة، بحيث يمكن استخدام بطاقة الرسومات لدى الحاجة لاستخدام قدرات رسومات عالية (مثل الألعاب الإلكترونية وبرامج الرسومات المتقدمة)، أو وحدة الرسومات المدمجة في المعالج لدى استخدام برامج العمل أو استخدام وظائف نظام التشغيل القياسية. ومن شأن هذا الأمر رفع مدة استخدام بطارية الكومبيوتر المحمول وخفض الحرارة المنبعثة والضجيج الناجم عن مراوح التبريد، وإطالة عمر الدارات الإلكترونية. كما يمكن رفع سرعة استجابة البرامج والألعاب لأوامر المستخدم، مع عدم تقطع عرض صورة الألعاب بفضل استخدام تقنية مزامنة الصورة مع الشاشة المسماة G - SYNC.
وبالنسبة لتقنية Resizable Base Address Registers BAR، فهي تقنية ثورية تعمل على مستوى الدارات الإلكترونية للجهاز، وظيفتها هي السماح لمعالج الجهاز بالحصول على تقديم معلومات ذاكرة الصورة الخاصة ببطاقة الرسومات دفعة واحدة عوضا عن طلبها من الذاكرة عدة مرات، الأمر الذي يعني تبادل بيانات المعالج وبطاقة الرسومات بشكل مستمر، وبالتالي رفع مستويات الأداء بشكل ملحوظ في العديد من البرامج والألعاب، دون التضحية بعمر البطارية.
ومن التقنيات الثورية الأخرى Reflex التي تخفض من زمن الاستجابة لأوامر المستخدم، وترفع دقة اللعب بشكل كبير وتقدم الأفضلية للاعبين المتطلبين لأعلى مستويات الدقة والاستجابة. كما يمكن بث مجريات اللعب للآخرين عبر الإنترنت بسرعات فائقة وبأعلى جودة ممكنة باستخدام تقنية Encoder، الأمر الذي يحول غرفة المستخدم إلى ستوديو بث متكامل بأفضل الأدوات الممكنة، وبتكاليف منخفضة. وتسمح هذه التقنية بإزالة الضجيج الصوتي من حول اللاعب وتركيز تسجيل الصوتيات على صوته فقط وليس على البيئة، مستخدمة الذكاء الصناعي خلال ذلك.
وبالنسبة لصناع المحتوى والفنانين، فيمكن الاستفادة من أداة Omniverse التي تساعد في تسريع إكمال العمل على المشاريع الهندسية وتلك المتخصصة بالرسومات المجسمة باستخدام تقنيات الذكاء الصناعي. وتشمل قائمة الشركات المصنعة للكومبيوترات المحمولة التي تدعم هذه التقنية Razer وHP وLenovo وAsus، وغيرها.

- الذكاء الصناعي لرفع الأداء
وتشكل تقنية Deep Learning Super Sampling DLSS قفزة ثورية بالغة الأهمية في عالم الرسومات لمحاكاة القوانين الفيزيائية وتحرك العناصر في البيئة، ذلك أنها تستخدم تقنيات الذكاء الصناعي فوريا لمعالجة عدد أقل من البكسل على الشاشة (يتم معالجة ربع أو نصف عدد البكسل، وفقاً للبرنامج أو اللعبة) ولكن مع رفع دقة وجودة الصورة. وسيحصل المستخدم على مستويات أداء وجودة أعلى جراء استخدام هذه التقنية.
وتستخدم هذه التقنية أنوية خاصةً في بطاقات الرسومات تسمى «أنوية تينسور» Tensor Cores من شأنها تسريع حل مسائل الجبر الرياضية في الشبكات العصبية الموجودة في بطاقة الرسومات، والتي تتخصص في محاكاة القوانين الفيزيائية لتحرك العناصر وأثر الإسقاط الضوئي وانعكاساته على الأسطح المختلفة. وتقدم هذه التقنية 3 خيارات لجودة الصورة، هي «الجودة» و«الأداء» و«التوازن» بينهما، وذلك للتحكم بدقة معالجة الرسومات داخليا، بحيث يستطيع خيار «الأداء» تحقيق ما يصل إلى 4 أضعاف الدقة الأساسية، أي أن بطاقة الرسومات ستعالج الصورة بدقة 1080 ولكن جودة الصورة التي يتم عرضها هي 4K، دون ملاحظة أي أثر سلبي في النتيجة.
وتدرس هذه التقنية اتجاه العناصر المتحركة من الصورة Frame السابقة التي تكون بالدقة الفائقة، مثلا، وتستخدم تلك البيانات في الصورة التالية وتحاكي أثرها على الصورة التالية، عوضا عن معالجة الصورة التالية كليا من نقطة الصفر، ذلك أن العديد من عناصر الصورة التالية موجودة في الصورة السابقة ولا تحتاج لمعاودة معالجتها مرة أخرى. ويطلق مصطلح Temporal Feedback على هذه الآلية. وتستخدم شبكة ذكاء صناعي خاصةً الصورة السابقة بجودتها الفائقة، وتعمل على الصورة الحالية بجودة عادية، وتوجد الصورة التالية مستخدمة تلك البيانات لإيجاد صورة جديدة فائقة الدقة بسرعة عالية جدا. ولدى معالجة عشرات الآلاف من هذه الصور بدقة 16K الخارقة على أجهزة خادمة متقدمة جدا، يتم إيجاد نموذج خاص بتلك اللعبة يمكن لشبكة الذكاء الصناعي في بطاقة الرسومات استخدامه بعد تحميله عبر تحديث تعريف Driver بطاقة الرسومات على كومبيوتر المستخدم.
وكمثال على فوائد هذه التقنية، تستفيد لعبة Bright Memory بنحو 85 في المائة لرفع مستويات الأداء والحصول على معدل رسومات Frames Per Second يبلغ 60 صورة في الثانية مع دعم لتقنية تتبع الأشعة الضوئية من مصدرها Ray Tracing، بينما تستفيد لعبة Edge of Eternity بنحو 100 في المائة، و200 في المائة للعبة Fortnite. كما تستفيد ألعاب Anthem وBattlefield V وCall of Duty: Black Ops Cold War وControl وCyberpunk 2077 وDeath Stranding وGhostrunner وMarvel’s Avengers وThe Medium وMetro Exodus وMinecraft with RTX وOutriders وPumpkin Jack وShadow of the Tomb Raider وWatch Dogs: Legion، وغيرها، من هذه التقنية بدرجات كبيرة. وبالنسبة لمطوري الألعاب الإلكترونية، فيمكن استخدام إضافة Plugin لمحرك الألعاب Unreal Engine 4 لدعم تكامل هذه التقنية بشكل سلس وسهل.
ومن الألعاب الأخرى اللافتة للنظر التي تستفيد من هذه التقنية بشكل ملحوظ لعبة Call of Duty: Warzone التي تعتبر من أكثر الألعاب تطلبا لموارد الجهاز، بحيث يمكن الوصول إلى معدل صور في الثانية يتجاوز 208 من خلال 4 خيارات لتقنية DLSS، ورفع مستويات الأداء في الدقة الفائقة 4K بنحو 70 في المائة.


مقالات ذات صلة

الذكاء الاصطناعي وواقع البيانات... هل تواكب البنية التحتية هذا التسارع؟

خاص النمو المتسارع للبيانات يفرض تحديات جديدة على البنية التحتية من حيث الكفاءة والاستدامة (غيتي)

الذكاء الاصطناعي وواقع البيانات... هل تواكب البنية التحتية هذا التسارع؟

يفرض تسارع الذكاء الاصطناعي ضغطاً على البنية التحتية، حيث يصبح تخزين البيانات وكفاءته واستدامته عاملاً حاسماً في القدرة على التوسع.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا تتيح «غوغل» ميزة استيراد الذاكرة في «جيميناي» لنقل التفضيلات والسياق الشخصي من تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى (شاترستوك)

«غوغل» تتيح نقل سجل المحادثات والتفضيلات إلى «جيميناي»

«غوغل» تطلق استيراد الذاكرة في «جيميناي»، لنقل السياق والتفضيلات بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتعزيز تجربة شخصية مستمرة للمستخدمين.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا يمكن للحوسبة الكمومية فك أعقد تشفير للبيانات في ثوان، ويسعى "كروم" لتغيير جذري ضد ذلك

كيف تعيد «غوغل» و«ميتا» صياغة مستقبلنا الرقمي؟

في وقت يتسارع فيه الزمن التقني نحو آفاق غير مسبوقة، لم تعد كبرى شركات التقنية تكتفي بتقديم خدمات تقليدية، بل باتت تخوض صراعاً مزدوجاً: الأول «دفاعي»

خلدون غسان سعيد (جدة)
تكنولوجيا  زر "تثبيت النتيجة المباشر" في الجزيرة الديناميكية لتطبيق غوغل على هاتف "آيفون 17 برو ماكس"

دليلك لمتابعة المباريات الرياضية على الأجهزة الجوالة

لطالما جذبت بطولات كرة السلة الجامعية وبداية موسم البيسبول، عشاق الرياضة إلى شاشات التلفاز في هذا الوقت من العام.

جيه دي بيرسدورفر ( نيويورك)
تكنولوجيا نظام متطور للإضاءة الخارجية

نظام متطور للإضاءة الخارجية

ختر لوناً، أي لون، أو ألواناً متعددة أو أنماطاً وتأثيرات متعددة، ومن ثم ستحصل على مظهر جديد تماماً لأنظمة الإضاءة الخارجية «إنبرايتن - Enbrighten»

غريغ إيلمان (واشنطن)

الذكاء الاصطناعي وواقع البيانات... هل تواكب البنية التحتية هذا التسارع؟

النمو المتسارع للبيانات يفرض تحديات جديدة على البنية التحتية من حيث الكفاءة والاستدامة (غيتي)
النمو المتسارع للبيانات يفرض تحديات جديدة على البنية التحتية من حيث الكفاءة والاستدامة (غيتي)
TT

الذكاء الاصطناعي وواقع البيانات... هل تواكب البنية التحتية هذا التسارع؟

النمو المتسارع للبيانات يفرض تحديات جديدة على البنية التحتية من حيث الكفاءة والاستدامة (غيتي)
النمو المتسارع للبيانات يفرض تحديات جديدة على البنية التحتية من حيث الكفاءة والاستدامة (غيتي)

مع تسارع الذكاء الاصطناعي في توليد البيانات واستخدامها، يؤدي تزايد أهمية البنية التحتية إلى تحول أقل وضوحاً، لكنه أكثر عمقاً. فبينما يتركّز جزء كبير من النقاش العام حول الذكاء الاصطناعي على قوة الحوسبة وأداء النماذج، يشير قادة الصناعة بشكل متزايد إلى كيفية تخزين البيانات والوصول إليها وتوسيعها على نطاق واسع.

في إحاطة إعلامية خاصة حضرتها «الشرق الأوسط»، قدّم مسؤولون في شركة «سي غيت تكنولوجي» (Seagate Technology) هذا التحول بوصفه تغيراً هيكلياً، لا مجرد تحديث تقني. فالتحدي لم يعد يقتصر على إنتاج البيانات أو معالجتها، بل بات يتمحور حول القدرة على الحفاظ عليها وتوسيعها بكفاءة واستدامة وعلى نحو يمكن التنبؤ به. يقول ديف موسلي، الرئيس التنفيذي للشركة إن «ما نعلنه اليوم ليس مجرد إنجاز على مستوى المنتج، بل يعكس كيف يجب أن تتطور البنية التحتية لمواكبة التسارع غير المسبوق في نمو البيانات عالمياً».

ديف موسلي الرئيس التنفيذي لشركة «سي غيت تكنولوجي»

يصعب المبالغة في حجم هذا النمو. فحسب موسلي، انتقل حجم البيانات العالمية من نحو زيتابايت واحد في عام 2005 إلى أكثر من 70 زيتابايت في عام 2020، مع توقع إضافة مئات الزيتابايت في السنوات المقبلة. ورغم أن الذكاء الاصطناعي يعدّ محركاً رئيسياً لهذا التوسع، فإنه ليس العامل الوحيد؛ إذ تسهم خدمات الحوسبة السحابية والفيديو والأتمتة والمتطلبات التنظيمية في تشكيل منظومة بيانات أكثر تعقيداً واتساعاً.

هذا التداخل يعيد صياغة طريقة تقييم البنية التحتية. ويضيف موسلي أن «القصة لم تعد تتعلق بتقنية واحدة، بل بالبنية التحتية وتخصيص رأس المال». بمعنى آخر، لم يعد السؤال هو ما إذا كان بالإمكان إنتاج البيانات أو معالجتها، بل ما إذا كانت الأنظمة الداعمة قادرة على التوسع بكفاءة لمواكبة هذا النمو.

ما بعد الحوسبة

أحد أبرز الاستنتاجات هو أن مسار الذكاء الاصطناعي لا يمكن فهمه من خلال الحوسبة وحدها. فرغم أهمية المعالجات والمسرّعات، فإنها تعتمد بشكل أساسي على توفر البيانات.

ويشير موسلي إلى أنه «عندما يتحدث الناس عن بنية الذكاء الاصطناعي، يركّزون على الحوسبة التي لا يمكن أن تعمل دون بيانات. ماذا يحدث عندما تنفد البيانات من منصات الحوسبة؟ هذه مشكلة».

هذا الطرح يعيد وضع التخزين في قلب أنظمة الذكاء الاصطناعي. فالبيانات لا يكفي أن تكون موجودة، بل يجب الاحتفاظ بها وحمايتها وإمكانية استرجاعها على نطاق واسع. وفي بيئات الحوسبة فائقة الحجم، حيث تُتخذ القرارات على مدى خمس أو سبع أو حتى عشر سنوات، تتحول هذه المتطلبات معادلةً اقتصادية بقدر ما هي تقنية.

تكلفة التخزين لكل تيرابايت واستهلاك الطاقة وكثافة السعة لكل رفّ، كلها أصبحت عوامل حاسمة. وكما أفاد موسلي: «الذكاء الاصطناعي لا يتوسع بالحوسبة فقط، بل يعتمد على اقتصاديات مستدامة، والتخزين هو ما يحدد هذه الاقتصاديات».

الذكاء الاصطناعي لا يستهلك البيانات فقط... بل يضاعفها عبر النسخ وإعادة التدريب والاستخدام المستمر (غيتي)

من النمو إلى التراكم

جزء من هذا التحول يرتبط بطبيعة البيانات نفسها. فالذكاء الاصطناعي لا يستهلك البيانات فحسب، بل يضاعفها. ويصرح بي إس تيه، الرئيس التجاري للشركة بأن «الذكاء الاصطناعي لا يستهلك البيانات فقط، بل يراكمها». عملياً، يعني ذلك أن البيانات تُنسخ وتُوزَّع وتُحفظ ويُعاد استخدامها لتدريب النماذج وإعادة تدريبها. ونتيجة لذلك؛ لم يعد نمو البيانات خطياً، بل أصبح متسارعاً ومتراكماً.

ويظهر هذا الواقع في توسّع مراكز البيانات عالمياً. فهناك اليوم أكثر من 11 ألف مركز بيانات، مع توقع ارتفاع العدد إلى نحو 15 ألفاً خلال السنوات المقبلة. لكن الأهم هو حجم هذه المراكز. فما كان يُعدّ مركزاً ضخماً سابقاً بقدرة 10 ميغاواط تحل محله اليوم مراكز «عملاقة» تصل إلى 100 أو حتى 300 ميغاواط.

ويذكر تيه أنه «لا يكاد يمر يوم دون الإعلان عن بناء مركز بيانات جديد في مكان ما من العالم». لكن التحول الحقيقي لا يكمن في العدد فقط، بل في الحجم والضغط المتزايد على البنية التحتية.

التوسع دون اضطراب

مع هذا النمو، لا يتمثل التحدي في زيادة السعة فقط، بل في تحقيق ذلك دون إحداث اضطراب. فمشغلو البنية التحتية الضخمة لا يمكنهم تحمل تغييرات جذرية متكررة. ويلفت موسلي إلى أن بعض العملاء يتخذون قرارات تمتد لخمس أو سبع أو حتى عشر سنوات، ويحتاجون إلى ثقة بأن كثافة التخزين ستستمر في التوسع دون تغييرات معمارية معطِّلة.هذا التركيز على القابلية للتنبؤ أصبح بحد ذاته ميزة أساسية. فالتطور يجب أن يكون تدريجياً ومستمراً، لا أن يفرض إعادة تصميم مكلفة في كل مرحلة.

من جانبه، يوضح جون موريس، المدير التقني، أن التقنيات التقليدية لزيادة الكثافة وصلت إلى حدودها ويتابع: «تقنية التسجيل المغناطيسي التقليدية اقتربت من حدودها، ونحتاج إلى ابتكارات جديدة لدفع الجيل القادم من التخزين».

ولهذا؛ طوّرت الشركة تقنية التسجيل المغناطيسي بمساعدة الحرارة (HAMR)، التي تستخدم تسخيناً دقيقاً بالليزر لزيادة كثافة البيانات دون تغيير الحجم الفيزيائي للأقراص. ويشرح موريس بأن «الزيادة في السعة تتحقق من خلال الفيزياء الأساسية للتسجيل؛ ما يتيح اقتصاديات أفضل من حيث التكلفة لكل تيرابايت والاستثمار المطلوب». الأهم أن هذه التقنية لم تعد في مرحلة التجارب، بل انتقلت إلى بيئات الإنتاج الفعلية، حيث تم اعتمادها من قِبل عملاء في قطاع الحوسبة السحابية واسعة النطاق.

من الابتكار إلى الإنتاج الصناعي

تحويل الابتكار منتجاً فعلياً يتطلب أكثر من اختراق تقني، بل يحتاج إلى قدرة على التصنيع على نطاق واسع بدقة عالية. وحول ذلك يقول موريس إن «نقل هذه التقنية من البحث إلى الإنتاج تطلب تطوير تقنيات جديدة بالكامل»، مشيراً إلى التقدم في المواد والفوتونيات وعمليات التصنيع الدقيقة. وهذا ما يتيح التوسع التدريجي دون انقطاع. فكل جيل جديد يبني على السابق؛ ما يسمح بزيادة السعة دون الحاجة إلى إعادة تصميم الأنظمة بالكامل.

التحدي الأساسي لم يعد سرعة النماذج... بل قدرة البنية التحتية على التوسع بشكل مستدام وموثوق (غيتي)

اقتصاديات الحجم

على مستوى البنية التحتية الضخمة، حتى التحسينات الصغيرة تُحدِث فرقاً كبيراً. ويفسر موسلي بأنه في بيئة تخزين بحجم إكسابايت واحد، يمكن تحقيق تحسن في كفاءة الطاقة بنحو 47 في المائة مقارنة بالأنظمة السابقة، مع تقليل عدد الأقراص من نحو 50 ألفاً إلى نحو 22 ألفاً؛ ما يؤدي إلى تقليل المساحة والتبريد والتعقيد التشغيلي.

هذه ليست تحسينات هامشية، بل تغييرات تؤثر مباشرة على التكلفة والبنية.

وأشار تيه إلى أن الاستدامة أصبحت عاملاً مؤثراً في قرارات الشراء، قائلاً: «لم تعد الاستدامة مسألة ثانوية»، في إشارة إلى أهمية استهلاك الطاقة والبصمة الكربونية. كما أن نظرة المؤسسات إلى البيانات تغيّرت، حيث إنه «في السابق كانت البيانات تُعدّ تكلفة، أما اليوم فهي أصل استراتيجي يتراكم بمرور الوقت».

السؤال الحاسم

تشير هذه التطورات إلى تحول أوسع في تصميم بنية الذكاء الاصطناعي. فالتخزين الذي كان في الخلفية، أصبح اليوم في صميم التخطيط. في السابق، كانت الأولوية للحوسبة والذاكرة والشبكات. أما اليوم، فأصبح التخزين عاملاً حاسماً في قدرة الأنظمة على التوسع. وكما وصفه تيه: «كان التخزين مثل الهواء أو الماء أساسي، لكنه غير مرئي... إلى أن يغيب». اليوم، لم يعد كذلك، بل أصبح محورياً في بناء القدرات الرقمية.

بالنسبة لقيادة الشركة، يتجاوز هذا التحول حدود التقنية ليطرح سؤالاً أساسياً حول مستقبل الذكاء الاصطناعي. وباعتقاد موسلي أن «السؤال الأهم لهذا العقد ليس مدى سرعة تدريب النماذج، بل مدى قدرة البنية التحتية للبيانات على التوسع بشكل مستدام».

هذا الطرح يعيد توجيه النقاش، حيث إن مستقبل الذكاء الاصطناعي قد لا يعتمد فقط على تطور النماذج، بل على القدرة على إدارة البيانات على نطاق غير مسبوق بكفاءة واستقرار ودون انقطاع. وبهذا المعنى، قد لا يُقاس تقدم الذكاء الاصطناعي بذكائه فقط، بل بالبنية التحتية التي تجعله ممكناً.


«غوغل» تتيح نقل سجل المحادثات والتفضيلات إلى «جيميناي»

تتيح «غوغل» ميزة استيراد الذاكرة في «جيميناي» لنقل التفضيلات والسياق الشخصي من تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى (شاترستوك)
تتيح «غوغل» ميزة استيراد الذاكرة في «جيميناي» لنقل التفضيلات والسياق الشخصي من تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى (شاترستوك)
TT

«غوغل» تتيح نقل سجل المحادثات والتفضيلات إلى «جيميناي»

تتيح «غوغل» ميزة استيراد الذاكرة في «جيميناي» لنقل التفضيلات والسياق الشخصي من تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى (شاترستوك)
تتيح «غوغل» ميزة استيراد الذاكرة في «جيميناي» لنقل التفضيلات والسياق الشخصي من تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى (شاترستوك)

تسعى «غوغل» إلى معالجة إحدى أبرز العقبات في عالم تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمستهلكين، وهي «مشكلة البدء من الصفر». فمع تنقُّل المستخدمين بين أكثر من مساعد ذكي، يجد كثيرون أنفسهم مضطرين لإعادة إدخال تفضيلاتهم، وشرح سياقهم الشخصي مراراً، وإعادة بناء سجل محادثاتهم من جديد. ومن خلال مجموعة ميزات جديدة في تطبيق «جيميناي»، تحاول الشركة تقليل هذا الاحتكاك عبر تمكين المستخدم من نقل «ذاكرته الرقمية» بين المنصات.

تعتمد عملية الاستيراد على توليد ملخص من التطبيق الآخر ثم إدخاله إلى «جيميناي»، ليتم تحليله وحفظه (غوغل)

استمرارية التجربة الرقمية

في تحديث بدأ طرحه في العالم العربي، تقدم «غوغل» ميزة «استيراد الذاكرة» (Memory Import) التي تتيح نقل عناصر أساسية من السياق الشخصي -مثل الاهتمامات والعلاقات والتفضيلات- من تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى مباشرة إلى «جيميناي».

الفكرة بسيطة، وهي أنه بدلاً من تدريب مساعد جديد من الصفر، يمكن للمستخدم أن ينقل معه طبقة جاهزة من الفهم تعكس طريقة تفاعله السابقة.

ورغم التعقيد التقني الكامن وراء هذه العملية، فإن تنفيذها جاء بشكل مبسَّط. من خلال إعدادات «جيميناي»، يمكن اختيار خيار الاستيراد؛ حيث يتم توليد «طلب» (Prompt) جاهز، ثم يقوم المستخدم بنسخ هذا الطلب إلى تطبيق ذكاء اصطناعي آخر، والذي بدوره يُنتج ملخصاً لتفضيلات المستخدم وسياقه. بعد ذلك، يتم لصق هذا الملخص داخل «جيميناي» الذي يقوم بتحليله وتخزينه ضمن ملف المستخدم. ومن ثمَّ، يصبح «جيميناي» قادراً على استخدام هذه البيانات لتخصيص ردوده، وكأنه يواصل رحلة المستخدم الرقمية بدلاً من البدء من جديد.

تمكِّن الميزة المستخدمين من تجنُّب البدء من الصفر عبر نقل فهم مسبق لطبيعة تفاعلاتهم واهتماماتهم (غيتي)

«الذكاء الشخصي»

تندرج هذه الخطوة ضمن توجه أوسع لدى «غوغل»، نحو ما تسميه «الذكاء الشخصي» (Personal Intelligence)، وهو نموذج يسعى إلى تقديم مساعد ذكي أكثر وعياً بالسياق. فبدلاً من التعامل مع كل طلب بشكل منفصل، يهدف «جيميناي» إلى تقديم إجابات مبنيَّة على فهم أعمق لتاريخ المستخدم وعاداته واهتماماته.

ولا يقتصر الأمر على استيراد الذاكرة فقط. فمع موافقة المستخدم، يمكن لـ«جيميناي» الاستفادة من بيانات عبر منظومة «غوغل» الأوسع، بما في ذلك «جيميل» و«صور غوغل» وسجل البحث، إضافة إلى المحادثات السابقة داخل التطبيق نفسه. وهذا يتيح مستوى أكثر تطوراً من التفاعل؛ حيث لا تعتمد الإجابة فقط على السؤال الحالي؛ بل على صورة أوسع تتشكل مع الوقت حول المستخدم.

تشتت سجل المحادثات

كما تعالج «غوغل» مشكلة أخرى برزت مع انتشار استخدام أدوات ذكاء اصطناعي متعددة، وهي تشتت سجل المحادثات؛ إذ بات بإمكان المستخدمين الآن تحميل أرشيف محادثاتهم من منصات أخرى بصيغة ملف مضغوط (ZIP) واستيراده إلى «جيميناي». وبذلك يمكنهم البحث داخل محادثاتهم السابقة، واستكمالها دون فقدان السياق.

تعكس هذه الميزة تحولاً مهماً في طريقة النظر إلى المساعدات الذكية. فهي لم تعد مجرد أدوات منفصلة؛ بل بدأت تأخذ شكل «رفيق رقمي» طويل الأمد؛ حيث تلعب الاستمرارية وتراكم السياق دوراً محورياً في قيمتها. وفي هذا الإطار، لا يُنظر إلى سجل المحادثات كأرشيف فقط؛ بل كجزء من «ذكاء» النظام نفسه.

بالنسبة للمستخدم، تكمن الفائدة المباشرة في الكفاءة. فالمهام التي كانت تتطلب شرحاً متكرراً، مثل التخطيط للسفر، أو إدارة المشاريع، أو تطوير أفكار إبداعية، يمكن الآن استئنافها بسهولة من حيث توقفت. أما بالنسبة لـ«غوغل»، فالدلالة الاستراتيجية واضحة، فتقليل تكلفة الانتقال بين المنصات يجعل من الأسهل على المستخدم اعتماد «جيميناي» مساعداً أساسياً، حتى لو كانت تجربته السابقة في مكان آخر.

يمكن لـ«جيميناي» الاستفادة من بيانات خدمات «غوغل» مثل «جيميل» و«صور غوغل» وسجل البحث لتحسين الاستجابات (غوغل)

الخصوصية والمنافسة الجديدة

في المقابل، تظل مسألة الخصوصية والتحكم في البيانات حاضرة. تؤكد «غوغل» أن هذه الميزات تعمل بموافقة المستخدم؛ خصوصاً عند الربط مع خدمات مثل «جيميل» و«صور غوغل». كما أن عملية الاستيراد نفسها تتطلب خطوات واضحة من المستخدم. ومع ذلك، فإن تعمُّق تكامل الذكاء الاصطناعي مع البيانات الشخصية سيبقى موضع نقاش مستمر.

يأتي إطلاق هذه الميزات أولاً عبر «الويب» في العالم العربي، على أن تصل إلى الأجهزة المحمولة خلال الأيام المقبلة، ما يعكس توجهاً نحو تقديم حلول مخصَّصة للأسواق الإقليمية؛ خصوصاً فيما يتعلق باللغة والسياق الثقافي.

بصورة أوسع، يشير هذا التحديث إلى تحول في طبيعة المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي. فلم يعد التميز يقتصر على قوة النماذج أو عدد الميزات؛ بل بات يرتبط بمدى قدرة المساعد على فهم المستخدم والاستمرار معه عبر الزمن. وفي هذا السياق، تصبح «الذاكرة» عاملاً حاسماً.

فمن خلال تمكين المستخدمين من نقل سياقهم معهم، لا تضيف «غوغل» مجرد ميزة جديدة؛ بل تعيد تعريف نقطة البداية في التفاعل، لتتحول من صفحة بيضاء إلى محادثة مستمرة.


«إنستغرام» يختبر نسخة مدفوعة بمزايا إضافية

شعار تطبيق «إنستغرام» (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «إنستغرام» (أ.ف.ب)
TT

«إنستغرام» يختبر نسخة مدفوعة بمزايا إضافية

شعار تطبيق «إنستغرام» (أ.ف.ب)
شعار تطبيق «إنستغرام» (أ.ف.ب)

بدأ تطبيق «إنستغرام» اختبار نسخة جديدة للاشتراك المدفوع في العديد من الدول، مع مزايا إضافية تركز بشكل رئيسي على خاصية «ستوريز»، وفق ما قالت ناطقة باسم الشركة الأم «ميتا» لـ«وكالة الصحافة الفرنسية»، الاثنين، مؤكدة معلومات أوردها موقع «تِك كرانش».

كذلك، سيحصل المستخدمون الذين يدفعون على مزيد من التحكم في الحسابات المسموح لها بمشاهدة الصور أو مقاطع الفيديو التي يشاركونها في منشورات «ستوريز» التي عادة ما تختفي بعد 24 ساعة على الشبكة الاجتماعية.

وقالت الناطقة باسم الشركة إنه يتم اختبار هذه النسخة في «عدد قليل من البلدان»، دون تقديم مزيد من التفاصيل.

وبحسب «تِك كرانش» تشمل هذه البلدان اليابان والمكسيك والفلبين حيث تبلغ أسعار الاشتراك نحو دولارين شهرياً.

وأطلقت «ميتا» إصدارات مدفوعة خالية من الإعلانات من «فيسبوك» و«إنستغرام» في بريطانيا العام الماضي للامتثال للتشريعات في البلاد.

وتعرض منصتا «سناب تشات» و«إكس» نسخة مميزة مدفوعة منذ سنوات.