تشهد اجتماعات تخطيط البنية التحتية في شركات التقنية حالياً نقاشاً متكرراً يتمحور حول فكرة أن الذكاء الاصطناعي الوكيل Agentic AI سيؤدي إلى تغيير نسبة المعالجات المركزية إلى المعالجات الرسومية داخل الخوادم، وبالتالي فإن الحل ببساطة هو إضافة المزيد من المعالجات المركزية إلى خوادم GPU الحالية.
ورغم أن هذا الطرح يبدو منطقياً، إلا أن الواقع أكثر تعقيداً بكثير. فالانتقال من الذكاء الاصطناعي التقليدي القائم على المحادثات إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل لا يقتصر على زيادة عدد المعالجات المركزية داخل نفس تصميمات الخوادم الحالية، بل يمثل تحولاً هيكلياً كاملاً في بنية مراكز البيانات.
وبحسب شركة AMD، فإن Agentic AI يدفع حالياً نحو إنشاء طبقات جديدة كاملة من خوادم المعالجات المركزية تعمل جنباً إلى جنب مع بنية GPU التقليدية، لتتولى إدارة وتنفيذ المهام الخاصة بالوكلاء الذكيين.
موجة الذكاء الاصطناعي الأولى اعتمدت على المعالجات الرسومية
اعتمدت الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي التوليدي على نموذج عمل بسيط نسبياً، حيث يقوم المستخدم بإرسال استفسار، ثم يتم تمريره إلى النموذج ليولد إجابة تعاد لاحقاً إلى التطبيق.
هذا الأسلوب دفع نحو تصميمات تعتمد بشكل أساسي على المعالجات الرسومية، حيث كانت وحدة CPU واحدة تعمل كعقدة رئيسية لإدارة خادم يحتوي على أربع أو ثماني وحدات GPU تتولى تنفيذ العمليات الحسابية الثقيلة، بينما تقتصر مهمة المعالج المركزي على إدارة الإدخال والإخراج وجدولة العمليات.
الذكاء الاصطناعي الوكيل يغير شكل الأحمال بالكامل
توضح AMD أن عصر Agentic AI يختلف جذرياً عن نماذج المحادثة التقليدية، إذ لم تعد الأنظمة تكتفي بالرد على استفسار واحد، بل أصبحت الوكلاء الذكية تقوم بتقسيم الأهداف إلى خطوات، واتخاذ قرارات، والتعامل مع عدة نماذج في الوقت نفسه، والاتصال بواجهات API، وتشغيل تطبيقات الشركات، والتحقق من الصلاحيات، واسترجاع البيانات، ثم إعادة تكرار العملية باستمرار.
وفي هذا النموذج الجديد، لا تزال وحدات GPU ضرورية لتشغيل النماذج، لكن عبء العمل الفعلي أصبح يعتمد بشكل متزايد على المعالجات المركزية CPU، والتي أصبحت مسؤولة عن:
- إدارة وتنسيق سير العمل المعقد
- تنفيذ الوكلاء الذكيين واستدعاء الأدوات وواجهات API
- تنفيذ سياسات الأمان والتحقق من العمليات المستقلة
لم يعد الحل مجرد إضافة المزيد من المعالجات المركزية
تشير AMD إلى أن النسبة التقليدية بين CPU وGPU في أنظمة الذكاء الاصطناعي القديمة كانت تتراوح بين 1:4 و1:8، لكن مع ظهور Agentic AI بدأت النسبة تقترب من 1:1، وفي بعض الحالات أصبحت الحاجة إلى المعالجات المركزية أكبر من المعالجات الرسومية نفسها.
لكن الشركة تؤكد أن تحقيق هذا التوازن لا يتم عبر إضافة المزيد من وحدات CPU داخل نفس خوادم GPU، بل عبر إنشاء طبقة حوسبة جديدة بالكامل تعتمد على خوادم CPU مستقلة ومصممة خصيصاً لهذا النوع من الأحمال.
وترى AMD أن أنظمة الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القادمة لن تعتمد على “صندوق AI واحد”، بل ستتحول إلى بنية موزعة تتكون من:
- رفوف GPU لتنفيذ النماذج الضخمة
- شبكات اتصال فائقة السرعة
- طبقات CPU مخصصة لإدارة الوكلاء وتنفيذ الأدوات ومعالجة البيانات
البنية المتوازنة أصبحت العامل الحاسم
أكدت AMD أن التوازن بين مختلف مكونات البنية التحتية سيكون العامل الأهم في عصر الذكاء الاصطناعي الوكيل. فإذا كانت طبقة CPU ضعيفة، ستنتظر وحدات GPU دون عمل. وإذا كانت الشبكات غير كافية، ستتعطل الوكلاء الذكية. أما إذا كانت طبقة التنسيق غير مصممة لدعم العمليات المتزامنة، فسترتفع التكاليف والتعقيد بشكل كبير.
دور AMD في الجيل القادم من البنية التحتية
أوضحت الشركة أن معالجات EPYC توفر خيارات متعددة تناسب مختلف أجزاء خط معالجة الذكاء الاصطناعي، سواء للأحمال الحساسة للزمن أو لتطبيقات التوسع الضخم.
كما تعمل AMD على تطوير خارطة طريقها المستقبلية عبر معالجات جديدة مثل Venice المصممة خصيصاً لدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وتحسين التكامل بين CPU وGPU داخل مراكز البيانات والسحب الحاسوبية.
رسالة AMD لقادة قطاع التقنية
اختتمت AMD حديثها بالتأكيد على أن المؤسسات يجب ألا تتعامل مع Agentic AI باعتباره مجرد روبوت محادثة إضافي داخل بيئة العمل، بل كفئة جديدة كاملة من القوى العاملة الرقمية القادرة على التخطيط والتنفيذ والتحقق وتشغيل الأدوات وإدارة سير العمل طوال الوقت.
وترى الشركة أن هذا التحول يتطلب إعادة التفكير بالكامل في تصميم البنية التحتية، مع زيادة الاستثمار في طبقات CPU والشبكات والبرمجيات، لأن الأداء في عصر الذكاء الاصطناعي الوكيل لن يعتمد على معالج واحد يقوم بكل شيء، بل على بنية متكاملة تعمل فيها المعالجات المركزية والرسومية معاً لتحويل الذكاء الاصطناعي من مجرد إجابات إلى تنفيذ فعلي للمهام.
