مكسب OpenAI بنسبة 1.9x لكل واط يضع Worldcoin (WLD) في بؤرة العملات الرقمية الذكية

شريحة جالابينو من OpenAI: أول النتائج المعيارية

انخفضت عملة Worldcoin (WLD) المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بنسبة 5.8% خلال الـ24 ساعة الماضية، بينما تصدرت شريحة OpenAI الأولى للاستدلال، الملقبة بـ«جالابينو»، نقاش البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. وقالت OpenAI بالتعاون مع Broadcom إن المعالج المخصص من طراز ASIC تفوق على أنظمة Nvidia الحالية من فئة GB300 من حيث كفاءة استهلاك الطاقة لكل واط وزمن الاستجابة في اختباراتها الخاصة. وأشارت الشركة إلى أن الشريحة مصنوعة بتقنية TSMC المتقدمة (N3P) وتضم ست حزم ذاكرة HBM4، مما يوفر سعة 216 غيغابايت وعرض نطاق يبلغ 15.4 تيرابايت/ثانية بقدرة حرارية 700 واط، وفقًا لـتحليل المواصفات المنشور مع النتائج. أفادت OpenAI أن الشريحة حققت تحسنًا بنسبة 1.5–1.9x في الإنتاجية القصوى لكل كيلوواط وانخفاضًا في زمن الاستجابة من 1.7 إلى 3.6 مرة مقارنة بنظام مرجعي مبني على Nvidia GB200 أثناء تشغيل نماذج GPT-OSS 120B وDeepSeek R1 وKimi K2. كما قالت الشركة إن نماذجها الداخلية GPT-Astra وCodex ساعدت في تقليص دورة التصميم إلى تسعة أشهر فقط. ونُشرت النتائج الأولية في 25 أغسطس مع خارطة طريق متعددة الأجيال لعائلة الشرائح. وتعتبر OpenAI الشريحة مخصصة للاستدلال، أي أنها مضبوطة لتشغيل النماذج المدربة بدلاً من تدريب نماذج جديدة. ويتبع التصميم النهج ذاته الذي استخدمته Google مع معالجات TPU وAmazon مع معالجات Trainium، مما يجعل OpenAI ثالث شركة على نطاق السحابة تقدم شريحة استدلال مخصصة عبر Broadcom.

مع ذلك، أشارت تقييمات مستقلة إلى عدة تحفظات على النتائج العلنية. لم تُختبر جالابينو ضد منصة Vera Rubin القادمة من Nvidia، ولم تشمل معايير OpenAI أسلوب «التخمين التلقائي» (speculative decoding) الذي يستخدم نموذجًا صغيرًا لتسريع الاستدلال. وعلى مستوى القدرة الحاسوبية الخام، فإن نظام جالابينو من 128 شريحة يُقيَّم بقدرة 1.7 إكسافلوبس من الأداء رباعي البتات MXFP4، بينما تحمل رفوف Nvidia GB200 وGB300 NVL72 قدرة إجمالية أكبر بنحو 1.46–2x وحوالي 10% ذاكرة إضافية؛ لكن ميزة جالابينو تكمن في عرض النطاق الترددي للذاكرة الذي يزيد بنحو 20%. ولم تكشف OpenAI عن استهلاك الطاقة الفعلي، مما يترك تقديرات خارجية لخفض استهلاك الطاقة بنسبة 40–60% دون تأكيد. كما رصدت مذكرة تحليلية من سلسلة توريد HBM4 خطرًا في الاعتماد الحصري على سامسونج، حيث قد يُقيَّد التوسع في الإنتاج حتى يتم اعتماد مكونات من SK hynix أو Micron. وقال ريتشارد هو، رئيس قسم الشرائح في OpenAI، في مؤتمر Hot Chips إن Nvidia لا تزال شريكًا جيدًا جدًا، وإن OpenAI ستظل بحاجة إلى كميات كبيرة من معالجات Nvidia أثناء مرحلة الإنتاج. ومن المتوقع بدء الإنتاج الضخم في عام 2027 مع إمدادات محدودة في عام 2026.

بشكل منفصل، فقد قسم البنية التحتية في OpenAI رئيسه لمراكز البيانات. كريس مالون، الذي انضم إلى الشركة في مارس 2025 من Meta وGoogle، غادر الشركة ليصبح أحدث مغادر في سلسلة تنفيذية مع استعداد OpenAI لطرح عام أولي محتمل. وقد جاء هذا الرحيل، الذي أوردته أولاً صحيفة أمريكية وأكدته أخرى، مع بيان من الشركة بأن وحدة البنية التحتية أعيد تنظيمها لمواكبة وتيرة التوسع. وتستهدف OpenAI إنفاقًا يبلغ نحو 600 مليار دولار على الحوسبة بحلول عام 2030، وقد أصبح بناء مراكز البيانات حساسًا سياسيًا في الولايات المتحدة. ويأتي رحيل مالون بعد مغادرة رئيس الإيرادات دينيس دريسر وبراد لايتكاب، المخضرم ذي الثماني سنوات، هذا الشهر، كما تخلى فيديجي سيمو، رئيس المنتجات والأعمال، عن منصبه الشهر الماضي. وأصرت الشركة على أن فريق مراكز البيانات لا يزال قويًا وذو خبرة عميقة، مع قيادة واضحة وقدرات تقنية لتنفيذ خططها. وتبلغ قيمة OpenAI نحو 852 مليار دولار، وقد قدمت ملفًا سريًا إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية (SEC) في يونيو؛ وقالت المديرة المالية سارة فراير للموظفين إن الشركة تتوقع الإدراج العام في عام 2027. كما غادر أربعة مسؤولين تنفيذيين آخرين في أبريل، ويجذب هذا التغيير اهتمام المستثمرين لأن OpenAI تعمل في الوقت نفسه على توسيع الإنفاق على البنية التحتية والاستعداد لأكبر طروحات التكنولوجيا العامة المسجلة.

مجتمعة، تشير التطورات الثلاثة إلى أن دورة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتقدم بشكل أسرع في سرعة التصميم منها في إثبات التنفيذ العلني. إن إنجاز التصميم في تسعة أشهر يعد خطوة حقيقية، لكن غياب أرقام استهلاك الطاقة، واعتماد مصدر واحد لـ HBM4، والتغيرات القيادية كلها تبرر عدم التفاؤل المفرط. وبالنسبة لعملة Worldcoin (WLD) التي تتداول كبديل لمشاعر الأسواق تجاه الذكاء الاصطناعي، فإن الخلاصة القريبة لا تتعلق بتغيير الأساسيات، بل بتركيز أوسع على كيفية بناء عتاد الذكاء الاصطناعي. ومع الإصدار الرسمي للنتائج، تتصدر روايات تداول الذكاء الاصطناعي اهتمام السوق؛ وطالما تواصل OpenAI تقديم إنجازاتها، فمن المرجح أن تظل الأصول المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مثل WLD ضمن نطاق التداول دون إشارة إلى سوق هابط أوسع.