Akamai تطلق التنسيق الذكي لشبكة الذكاء الاصطناعي

مع تسارع عالم الذكاء الاصطناعي (AI) من تطوير نماذج التدريب إلى الاستدلال، تدعي شركة Akamai Technologies أنها وصلت إلى مرحلة رئيسية في تطور الذكاء الاصطناعي، حيث كشفت عن أول تطبيق على نطاق عالمي للتصميم المرجعي لشبكة Nvidia AI Grid.

عند وضع الإطلاق في السياق، لاحظ أكاماي أن الموجة الأولى من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تم تحديدها من خلال مجموعات كبيرة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) في عدد قليل من المواقع المركزية، المُحسّنة للتدريب. ولكن، تم التأكيد على أنه نظرًا لأن الاستدلال أصبح عبء العمل المهيمن وتركيز الشركات في كل صناعة على بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي، فإن هذا النموذج المركزي يواجه نفس قيود التوسع التي واجهتها الأجيال السابقة من البنية التحتية للإنترنت مع توصيل الوسائط والألعاب عبر الإنترنت والمعاملات المالية وتطبيقات الخدمات الصغيرة المعقدة.

تدعي Akamai أنها تحل كل هذه التحديات من خلال نفس النهج الأساسي – الشبكات الموزعة والتنسيق الذكي والأنظمة المصممة لهذا الغرض والتي تجمع المحتوى والسياق معًا في أقرب وقت ممكن من نقطة الاتصال الرقمية.

ويقال إن النتيجة هي تحسين تجارب المستخدم وعائد أقوى على الاستثمار للمؤسسات التي تتبنى النموذج، إلى جانب القدرة على نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يدركون السياق ويتكيفون في استجابتهم. ويعتقد أكاماي أنه يمثل مخططًا لكيفية تطور مصانع الذكاء الاصطناعي من المنشآت المعزولة إلى أداة منفعة موزعة عالميًا.

تمثل الصفقة مع Nvidia خطوة مهمة في تطور Akamai’s Inference Cloud، والتي تم تقديمها في أكتوبر 2025 وهي مصممة لتطبيق هذه البنية على مصانع الذكاء الاصطناعي ودعم الموجة التالية من التوسع والنمو من خلال توزيع الحوسبة الكثيفة من النواة إلى الحافة.

ومن خلال دمج البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لـ Nvidia في البنية التحتية لشركة Akamai والاستفادة من التنسيق الذكي لأعباء العمل عبر شبكتها، تعتزم Akamai نقل الصناعة إلى ما هو أبعد من مصانع الذكاء الاصطناعي المعزولة نحو شبكة موحدة وموزعة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.

يوجد في قلب AI Grid منسق ذكي يعمل كوسيط في الوقت الفعلي لطلبات الذكاء الاصطناعي. من خلال تطبيق تحسين أداء التطبيق على الذكاء الاصطناعي، يُقال إن مستوى التحكم المدرك لحجم العمل قادر على تحسين “الرمز المميز” من خلال التحسين الجذري للتكلفة لكل رمز مميز، والوقت لأول رمز مميز، والإنتاجية.

في عالم الاقتصاد الرمزي الجديد، يعتقد أكاماي أن المؤسسات يمكنها تقليل تكاليف الاستدلال “بشكل كبير” من خلال مطابقة أعباء العمل مع مستوى الحوسبة الصحيح تلقائيًا. يطبق المنسق تقنيات مثل التخزين المؤقت الدلالي والتوجيه الذكي لتوجيه الطلبات إلى الموارد ذات الحجم المناسب، مع الاحتفاظ بدورات GPU المتميزة لأحمال العمل التي تتطلبها. ويدعم ذلك البنية التحتية لـ Akamai Cloud لدعم عمليات الذكاء الاصطناعي كثيفة البيانات على نطاق واسع.

قال آدم كارون، الرئيس التنفيذي للعمليات والمدير العام لمجموعة التكنولوجيا السحابية في Akamai: “لقد تم تصميم مصانع الذكاء الاصطناعي خصيصًا للتدريب وأحمال عمل النماذج الحدودية – وستستمر البنية التحتية المركزية في تقديم أفضل الرموز المميزة لحالات الاستخدام هذه”.

“لكن الفيديو في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي الفعلي والتجارب الشخصية المتزامنة للغاية تتطلب الاستدلال عند نقطة الاتصال، وليس رحلة ذهابًا وإيابًا إلى مجموعة مركزية. يمنح التنسيق الذكي لشبكة الذكاء الاصطناعي لدينا مصانع الذكاء الاصطناعي طريقة لتوسيع نطاق الاستدلال إلى الخارج – الاستفادة من نفس البنية الموزعة التي أحدثت ثورة في تسليم المحتوى لتوجيه أعباء عمل الذكاء الاصطناعي عبر 4400 موقع، بالتكلفة المناسبة، في الوقت المناسب.”

وبالنظر بشكل أعمق إلى حالات الاستخدام، قال أكاماي إن المؤسسات المالية يمكنها تنفيذ توصيات مخصصة للكشف عن الاحتيال والتسويق في اللحظة بين تسجيل الدخول والشاشة الأولى، ويمكن للمذيعين تحويل المحتوى ودبلجته في الوقت الفعلي للجماهير العالمية، ويمكن لتجار التجزئة اعتماد الشبكة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل المتجر وربط أدوات الإنتاجية في نقطة البيع.

تم بناء هذه النتائج على شبكة Akamai الموزعة عالميًا، مع أكثر من 4400 موقع، وتخزين مؤقت متكامل وحوسبة حافة بدون خادم، والتي تعالج الطلبات عند نقطة اتصال المستخدم، متجاوزة تأخر ذهابًا وإيابًا للسحابات المعتمدة على الأصل.

باعتبارها أول شركة تقوم بتشغيل شبكة الذكاء الاصطناعي، تقوم Akamai بطرح الآلاف من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition، مما يوفر منصة لتمكين المؤسسات من تشغيل الذكاء الاصطناعي الفعلي والمادي مع استجابة الحوسبة المحلية وحجم الويب العالمي. توفر مجموعات وحدة معالجة الرسومات، المدعومة بوحدات معالجة الرسومات Blackwell Server Edition، قوة مركزة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الثقيلة، مما يكمل الحافة الموزعة بمقياس مركزي.

قال كريس بنروز، نائب الرئيس العالمي لتطوير أعمال الاتصالات في Nvidia: “تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة زمن وصول يمكن التنبؤ به وكفاءة أفضل من حيث التكلفة على نطاق الكوكب”. “من خلال تشغيل Nvidia AI Grid، يقوم Akamai ببناء النسيج الضام للذكاء الاصطناعي التوليدي والفاعلي والمادي، ونقل الذكاء مباشرة إلى البيانات لفتح الموجة التالية من التطبيقات في الوقت الفعلي.”