جولة حصرية في مختبر “تراينيوم” من أمازون، الشريحة التي نالت إعجاب أنثروبيك، أوبن AI، وحتى أبل
بعد فترة وجيزة من إعلان الرئيس التنفيذي لشركة أمازون، آندي جاسي، عن صفقة الاستثمار الرائدة من AWS بقيمة 50 مليار دولار مع OpenAI، دعتني أمازون لجولة خاصة في مختبر تطوير الرقائق في قلب الصفقة، على (معظمها*) نفقتها الخاصة.
يشاهد خبراء الصناعة شريحة Trainium من أمازون، التي تم إنشاؤها في تلك المنشأة، لتأثيراتها على تكلفة الذكاء الاصطناعي ومpotentially، التأثير على الاحتكار القريب من Nvidia.
بدافع الفضول، وافقت على الذهاب.
اقرأ أيضاً
كان مرشدو جولتي في ذلك اليوم هم مدير المختبر، كريستوفر كين (في الصورة أدناه يميناً) ومدير الهندسة مارك كارول (في الصورة أدناه يساراً)، بالإضافة إلى الشخص المسؤول عن العلاقات العامة في الفريق والذي نظم الزيارة، دورون أرونسون (الصورة معي لاحقاً في القصة).
كانت AWS هي المنصة السحابية الرئيسية لشركة Anthropic منذ الأيام الأولى لمختبر الذكاء الاصطناعي – وهي علاقة مهمة بما يكفي للبقاء بعد إضافة Anthropic لاحقاً لشريك سحابي مثل Microsoft، وشراكة أمازون المتزايدة مع OpenAI.
تجعل صفقة OpenAI AWS المورد الحصري لباني الوكلاء الذكيين الجدد للشركة، Frontier، التي يمكن أن تصبح جزءاً مهماً من أعمال OpenAI إذا أصبحت الوكلاء بحجم ما تعتقد وادي السيليكون. سنرى إذا ما كانت تلك الحصرية ستظل كما تم الإعلان عنها. ذكرت صحيفة Financial Times هذا الأسبوع أن Microsoft قد تعتقد أن صفقة OpenAI مع أمازون تنتهك صفقتها الخاصة مع OpenAI، حيث تحصل ريدموند على الوصول إلى جميع نماذج OpenAI وتقنيتها.
ما الذي يجعل AWS جذاباً جداً لـ OpenAI؟ كجزء من هذه الصفقة، وافقت عملاق السحاب على تزويد OpenAI بسعة حسابية تبلغ 2 جيجاوات من Trainium. هذه التزام ضخم، حيث إن هيئة Anthropic وخدمة Bedrock الخاصة بأمازون تستهلك بالفعل شرائح Trainium بشكل أسرع مما يمكن أن تنتجه أمازون.
حدث TechCrunch
سان فرانسيسكو، كاليفورنيا
|
13-15 أكتوبر 2026
تم نشر 1.4 مليون شريحة Trainium عبر جميع الأجيال الثلاثة، ويعمل Claude من Anthropic على أكثر من مليون من شرائح Trainium2 المنشرة، كما قالت الشركة.
من الجدير بالذكر أنه بينما كانت Trainium موجهة في الأصل نحو تدريب النماذج بشكل أسرع وأرخص (وهو أولوية أكبر قبل عامين)، فهي الآن مصممة ومستخدمة أيضاً للاشتقاق. الاشتقاق – وهي العملية الفعلية لتشغيل نموذج ذكاء اصطناعي لتوليد استجابات – هي حالياً أكبر خنق في الأداء في الصناعة.
دليل على ذلك: تتحمل Trainium2 الغالبية العظمى من حركة المرور في خدمة Bedrock من أمازون، والتي تدعم بناء التطبيقات الذكية لعملاء العديد من المؤسسات في أمازون وتسمح لهذه التطبيقات باستخدام نماذج متعددة.
“قاعدة عملائنا تتوسع بنفس سرعة قدرتنا على توفير السعة,” قال كين. “يمكن أن تكون Bedrock بحجم EC2 يوماً ما,” أضاف، في إشارة إلى خدمة السحابة العملاقة AWS.
Trainium مقابل Nvidia
بعيداً عن تقديم بديل لبطاقات رسومات Nvidia التي تعاني من اكتظاظ في الطلب وصعوبة الحصول عليها، تقول أمازون إن شرائحها الجديدة التي تعمل على خوادم Trn3 UltraServers الخاصة بها تكلف ما يصل إلى 50% أقل للتشغيل مقارنة بالأداء باستخدام الخوادم السحابية التقليدية.
بالإضافة إلى Trainium3، التي تم إصدارها في ديسمبر، قام هذا الفريق من AWS أيضًا ببناء مفاتيح Neuron جديدة، ويقول كارول إن هذه المجموعة تحولية.
“ما يقدمه لنا هو شيء ضخم,” قال كارول. تسمح المفاتيح لكل شريحة Trainium3 بالتحدث إلى أي شريحة أخرى في تكوين شبكي، مما يقلل من التأخير. “هذا هو السبب في أن Trainium3 يحطم جميع أنواع الأرقام القياسية,” لا سيما في “السعر لكل قوة”، كما قال.
عندما يكون هناك تريليونات من الرموز في اليوم، تتجمع مثل هذه التحسينات.
في الواقع، تم الإشادة بفريق الحواسيب من أمازون من قِبل شركة Apple في عام 2024. في لحظة نادرة من الانفتاح للشركة السرية، وصف مدير الذكاء الاصطناعي في Apple علانية كيف استخدمت شريحة أخرى من فريقهم – Graviton، وهو معالج خادم منخفض القدرة ومبني على ARM وأول شريحة متفوقة صممها هذا الفريق. كما أشادت Apple بشريحة Inferentia – شريحة مصممة خصيصًا للاشتقاق – وأعطت إشارة إلى Trainium، التي كانت جديدة في ذلك الوقت.
تمثل هذه الشرائح كتيب أمازون الكلاسيكي: انظر ما يريده الناس لشرائه، ثم ابني بديل داخلي ينافس في السعر.
المتطلبات التاريخية للشرائح كانت تكاليف التحويل. يجب إعادة هيكلة التطبيقات المكتوبة لشرائح Nvidia لتعمل مع أخرى – وهي عملية تستغرق وقتاً طويلاً وتثبط مطوري البرامج عن تغييرها.
لكن فريق شرائح AWS Proudly أخبرني أن Trainium الآن يدعم PyTorch، وهو إطار عمل مفتوح المصدر شائع لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي. وهذا يشمل العديد من النماذج المستضافة على Hugging Face، وهي مكتبة شاسعة حيث يتشارك المطورون نماذج مفتوحة المصدر.
الانتقال، كما أخبرني كارول، يتطلب “أساسًا تغيير سطر واحد، ثم إعادة تجميع، ثم التشغيل على Trainium.” بعبارة أخرى، تحاول أمازون تقليص هيمنة Nvidia في السوق كلما كان ذلك ممكنًا.
أعلنت AWS أيضًا هذا الشهر عن شراكة مع Cerebras Systems، حيث يتم دمج شريحة الاستدلال في خوادم تعمل بTrainium لما تعد به أمازون من أداء ذكي منخفض التأخير.
لكن طموحات أمازون تتجاوز الشرائح نفسها. تقوم أيضًا بتصميم الخادم الذي يستضيف الشرائح. بالإضافة إلى مكونات الشبكة، صمم هذا الفريق “Nitro”، وهو مجموعة من الأجهزة والبرامج التي توفر تقنية الافتراضية (التي تسمح بتشغيل العديد من نسخ البرمجيات بشكل منفصل على نفس الخادم)؛ وتقنية تبريد سائلة جديدة ومتطورة؛ وموصلات الخادم (كما هو شائع أدناه) التي تستضيف هذه المعدات.
كل ذلك للسيطرة على التكلفة والأداء.
العمل على مدار الساعة خلال “الإطلاق”
تأسس قسم تصميم الشرائح المخصص في أمازون عندما اشترت العملاقة السحابية مصمم الشرائح الإسرائيلي Annapurna Labs في يناير 2015 بحوالي 350 مليون دولار. لذا فقد كان لدى هذا الفريق الآن أكثر من 10 سنوات في تصميم الشرائح لـ AWS. احتفظ القسم بجذوره واسم Annapurna – شعارهم موجود في كل مكان في المكتب.
يقع هذا المختبر في مبنى حديث بواجهات من الكروم في منطقة “The Domain” الراقية في أوستن، وهي منطقة يمكن السير فيها مليئة بالمتاجر والمطاعم، وتسمى أحيانًا وادي السيليكون في أوستن.
تتمتع المكاتب بأجواء الشركات التقنية الكلاسيكية: مكاتب في حواجز، أماكن تجمع، وغرف مؤتمرات. لكن مختبر الأبحاث الحقيقي يقع في الجزء الخلفي من طابق مرتفع في المبنى، مع إطلالات واسعة على المدينة.
المختبر المليء بالرفوف، بحجم غرفتين مؤتمرات كبيرتين، هو مساحة صناعية صاخبة بفضل المراوح الموجودة على المعدات. يبدو كأنه مزيج بين صف دراسي في مدرسة ثانوية وموقع هوليوود لمختبر فاخر، باستثناء أن المهندسين يرتدون الجينز، وليس المعاطف البيضاء.
لاحظ أن هذا ليس المكان الذي تصنع فيه الشرائح، لذا لم تكن هناك حاجة إلى بدلات البيولوجية البيضاء. Trainium3 هي شريحة متطورة بحجم 3 نانومتر، تُنتج بواسطة TSMC، القائد في تصنيع 3 نانومتر، بينما تُنتج شرائح أخرى بواسطة مارفيل.
ولكن هذه هي الغرفة حيث تحدث سحر “الإطلاق”.
“الإطلاق السيليكوني هو عندما تحصل على الشريحة للمرة الأولى، وهي مثل حفلة كبيرة تستمر طوال الليل. تبقى هنا، مثل حجز كامل،” يوضح كين. بعد 18 شهرًا من العمل، يتم تنشيط الشريحة لأول مرة للتحقق من عملها كما هو مصمم. حتى أن الفريق قام بتصوير بعض لحظات الإطلاق الخاصة بـ Trainium3 ونشرها على يوتيوب.
تحذير: لا تنقضي المشكلة بدون صعوبات.
بالنسبة لـ Trainium3، كانت الشريحة التجريبية في الأصل مُبردة بالهواء، مثل النسخ السابقة. الشريحة الحالية مُبردة بالسائل، مما يقدم مزايا طاقة وكان إنجازًا هندسيًا كبيرًا.
خلال الإطلاق، كانت الأبعاد الخاصة بكيفية توصيل الشريحة بمبرد الهواء خاطئة، لذا لم يكن بالإمكان تفعيل الشريحة.
ومع ذلك، قام الفريق “بسرعة بجلب طاحونة وبدأ طحن المعدن,” قال كين. لأنهم لم يريدوا أن تتسبب الضجة في تخريب أجواء حفلة البيتزا أثناء الإطلاق، قاموا بالتسلل وأجروا الطحن في غرفة مؤتمرات.
العمل طوال الليل وحل المشكلات “هو جوهر الإطلاق السيليكوني،” قال كين.
يحتوي المختبر أيضًا على محطة لحام، حيث أظهر مهندس مختبر الأجهزة واللحام المتخصص إسحاق غيفارا كيفية لحام مكونات الدوائر المتكاملة الصغيرة من خلال المجهر. هذه مهمة صعبة للغاية لدرجة أن القائد الأعلى كارول اعترف بشكل علني أنه لم يكن قادرًا على القيام بها، مما أثار ضحكات غيفارا وبقية المهندسين في الغرفة.
يحتوي المختبر أيضًا على أدوات مخصصة وتجارية لاختبار وفحص مشاكل الشرائح. هنا يظهر المهندس الإشاري أرفيند سريينيفاسان كيف يختبر المختبر كل مكون صغير على الشريحة:
الرفوف هي نجم المختبر
لكن نجم المختبر هو صف كامل يعرض كل جيل من “الرفوف” التي صممها الفريق.
الرفوف هي الصواني التي تضم شرائح الذكاء الاصطناعي Trainium، ورقائق CPU Graviton، واللوحات والمكونات الداعمة. اجمعها معًا على رف مع مكون الشبكة، الذي تم تصميمه أيضًا بشكل مخصص من قبل هذا الفريق، وستحصل على الأنظمة التي تقف في قلب نجاح Anthropic Claude.
إليك الرف الذي تم عرضه خلال مؤتمر AWS re:Invent في ديسمبر:
مدعوم من Anthropic وOpenAI
كنت أتوقع أن يتفاخر مرشدو بجولتي بدعوة OpenAI خلال الجولة. لكنهم لم يفعلوا ذلك.
قد يكون التحفظ مرتبطًا بالغيوم القانونية المحتملة المذكورة سابقًا التي قد تحوم فوق الصفقة. لكن الإحساس الذي حصلت عليه هو أن هؤلاء المهندسون الذين يسيرون على الأرض (الذين يقومون حاليًا بتصميم النسخة التالية، Trainium4) لم تتاح لهم فرصة كثيرة للعمل مع OpenAI بعد. كان عملهم اليومي حتى الآن يركز على احتياجات Anthropic وأمازون.
حاليًا، يتم نشر أكبر حصة من شرائح Trainium2 في مشروع Rainier – واحدة من أكبر مجموعات الحوسبة الذكية في العالم – والتي بدأت التشغيل في أواخر 2025 مع 500,000 شريحة. يُستخدم من قبل Anthropic.
لكن كان هناك شاشة مراقبة في المكتب الرئيسي تعرض اقتباسًا حول كيفية استخدام OpenAI لـ Trainium. كانت الفخر موجودة، إذا كانت خفية.
بالإضافة إلى هذا المختبر، يمتلك الفريق أيضًا مركز بيانات خاص به لأغراض الجودة والاختبار. على بعد مسافة قصيرة بالسيارة، لا يشغل أحمال العملاء، لذا هو موجود في منشأة مشاركة، وليس في مركز بيانات AWS.
الأمن صارم: هناك بروتوكولات صارمة لدخول المبنى والوصول إلى منطقة أمازون داخله.
نظام التبريد في مركز البيانات صاخب لدرجة أن سدادات الأذن إلزامية، والهواء مشبع برائحة المعدن المسخن. ليس مكانًا مريحًا للشخص العادي للبقاء فيه.
في هذا المركز البيانات، توجد صفوف وصفوف من الخوادم مليئة بالرفوف التي تدمج كل شرائح أمازون الجديدة المخصصة: Graviton CPU، Trainium3 المبردة بالسائل، Amazon Nitro، وكلها تعمل بسعادة. يجري السائل في نظام مغلق، مما يعني أنه يتم إعادة تدويره، وهو ما يجب أن يساعد أيضًا في تقليل التأثير البيئي، كما قال المهندسون.
إليك كيف يبدو خادم Trn3 UltraServer الحالي: الرفوف لدينا في الأعلى والأسفل، مع مفاتيح Neuron في المنتصف. يظهر هنا مهندس تطوير الأجهزة ديفيد مارتينيز-دارو يؤدي صيانة على الرف:
بينما كانت الأنظار على الفريق دائمًا عالية، زادت المراقبة بشكل كبير مؤخرًا.
يراقب الرئيس التنفيذي لأمازون آندي جاسي هذا المختبر عن كثب، يتفاخر علنًا بمنتجاته مثل والد فخور. في ديسمبر، قال إن Trainium كانت بالفعل عملًا بقيمة عدة مليارات دولار بالنسبة لـ AWS وأشار إلى أنها واحدة من التقنيات التي يشعر بالاثارة إزاءها أكثر. كما أشار إلى الشريحة عند الإعلان عن اتفاق OpenAI.
يشعر الفريق أيضًا بالضغط. سيعمل المهندسون على مدار الساعة لمدة تتراوح من ثلاث إلى أربع أسابيع حول كل حدث للإطلاق لإصلاح أي مشكلات حتى يمكن إنتاج الشرائح بكميات كبيرة ووضعها في مراكز البيانات.
“من المهم جداً أن نثبت بسرعة أنها ستعمل بالفعل,” قال كارول. “حتى الآن، نحن نحقق نتائج جيدة جداً.”
*الإفصاح: قدمت أمازون تكلفة تذاكر الطيران وتغطية تكلفة ليلة واحدة في فندق محلي. احترامًا لمبدأ القيادة الخاص بها بشأن الاقتصاد، كانت هذه مقعدًا في الجزء الخلفي من الطائرة وغرفة متواضعة. تحملت TechCrunch تكاليف السفر الأخرى مثل أوبر ورسوم الأمتعة. (نعم، قمت بتسجيل حقيبتي لرحلة لليلة واحدة. أنا مميزة في هذا الصدد.)