CoreWeave الرئيس التنفيذي مايكل إنتراتر في مقابلة مع بودكاست All-in خلال مؤتمر NVIDIA GTC، يشارك رحلته من شركة تحوط حسابات الحوسبة إلى مزود بنية تحتية محترف، ويحلل كيف بدأ باستخدام GPU للتمويل بالرافعة المالية، وتحول إلى تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة، بالإضافة إلى التحديات الحالية في إمدادات الطاقة وتوقعات مستقبل الذكاء الاصطناعي تحت تأثير رأس المال.
لماذا تحولت CoreWeave من شركة تعدين إلى مزود بنية تحتية محترف؟
نشأت CoreWeave ليس كخدمة سحابية تقليدية، بل كشركة تحوط حسابات الحوسبة تركز على الغاز الطبيعي، حيث استغل فريقها في البداية تعدين البيتكوين والإيثيريوم باستخدام GPU. بعد فترة من ركود العملات الرقمية، تحولت تدريجيًا إلى مزود للبنية التحتية لـ GPU، وبدأت في تطوير نماذج تصيير CGI لمساعدة من يصنعون الرسوم المتحركة على تصيير الصور، ثم انتقلت إلى الحوسبة الجماعية. من حوالي 2020 إلى 2021، بدأت فعليًا في استكشاف كيفية استخدام GPU لتطوير نماذج الشبكات العصبية.
قال إنتراتر إن ميزة الشركة تكمن في تقديم حلول متخصصة، حيث تقع خدماتها بين أجهزة NVIDIA GPU والنماذج الذكاء الاصطناعي. بالمقارنة مع مراكز البيانات الضخمة العامة مثل AWS، تختار CoreWeave عدم المنافسة المباشرة معها، وتركز على توفير موارد حسابية عالية الكفاءة ومخصصة، لتلبية متطلبات مطوري الذكاء الاصطناعي من حيث الأداء.
كيف تتعامل الشركة مع الابتكار في التمويل لمواجهة التكاليف الرأسمالية الضخمة؟
لمواجهة تكاليف شراء الأجهزة، كانت CoreWeave أول من قدم قرضًا بضمان GPU، حيث ربطت هيكل الدين بعقود طويلة الأمد مع العملاء. أوضح إنتراتر أن هذا النظام يضمن أولوية تدفق النقد لتغطية تكاليف تشغيل مراكز البيانات، والكهرباء، وفوائد الديون، مع بقاء الأموال المتبقية في الشركة. هذا النهج المبتكر في إدارة رأس المال مكن CoreWeave من جمع حوالي 35 مليار دولار خلال 18 شهرًا، مما يعكس قدراتها القوية في إدارة التمويل.
كيف تتعامل CoreWeave مع نقص GPU؟
تستفيد CoreWeave من مكانتها كشريك استراتيجي طويل الأمد مع NVIDIA لمواجهة نقص GPU، حيث تسبق السوق في إدخال أحدث المعماريات مثل H 100 وH 200 وGB 200 في الإنتاج التجاري بكميات كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، حصلت على عقود طويلة الأمد ضخمة وأنشأت آليات تمويل مخصصة، مما مكنها من الحصول على التمويل لشراء الأجهزة بسرعة غير مسبوقة.
استهلاك الطاقة للـ GPU أصبح قيدًا رئيسيًا لتوسع الذكاء الاصطناعي
أشار إنتراتر إلى أن التحدي الرئيسي الآن في توسيع بنية الذكاء الاصطناعي ليس قدرة الشرائح، بل إمدادات الكهرباء. حيث زاد استهلاك الطاقة بشكل كبير مع استخدام GPU عالية الأداء، وأفادت CoreWeave أن استهلاكها للطاقة وصل إلى 4.5 جيجاوات، وهو ما يعادل استهلاك منطقة خليج سان فرانسيسكو بأكملها سنويًا. نظرًا للحاجة إلى كثافة طاقة عالية جدًا في مجموعات GPU، يصعب على البنية التحتية التقليدية استيعاب ذلك، ويبحث القطاع عن حلول طاقة جديدة. للمحافظة على النمو، من المتوقع أن تتجه مراكز البيانات بشكل متزايد لبناء مرافق بالقرب من مصادر طاقة نظيفة مثل الطاقة النووية، لتلبية الطلب المتزايد على الطاقة الناتج عن الذكاء الاصطناعي والتقنيات الروبوتية.
آفاق مستقبلية مشرقة لرأس المال في الذكاء الاصطناعي
قال إنتراتر إن الذكاء الاصطناعي خفض حاجز رأس المال لتشغيل الشركات، حيث كان سعر مليون رمز عند إطلاقه حوالي 32 دولارًا، والآن يمكن شراء مليون رمز مقابل 9 سنتات فقط. إذا كانت لديك فكرة رائعة، يمكنك فتح النموذج، وإعطاؤه تعليمات برمجية لمحاكاته، أو جعله يقوم بأشياء متنوعة لم تكن ممكنة من قبل، مما يفتح مجالات جديدة ويحقق إنجازات غير مسبوقة. الذكاء الاصطناعي يفتح أفقًا جديدًا ويكسر العديد من الحواجز السابقة.
هذه المقالة، التي يشارك فيها الرئيس التنفيذي لـ CoreWeave استراتيجيات الرافعة المالية للـ GPU، وآفاق رأس المال في الذكاء الاصطناعي، نشرت أولاً على منصة 链新闻 ABMedia.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
