هذه الشركة الناشئة المدعومة من Microsoft تسعى لمنافسة Nvidia في رقائق الذكاء الاصطناعي: تعرف على مؤسّسيها الهنود الأمريكيين

D-Matrix، شركة ناشئة مقرها كاليفورنيا تأسست بالشراكة في 2019 على يد رواد أعمال هنود أمريكيين Sid Sheth و Sudeep Bhoja، تضع نفسها كبديل لبائعي GPU المهيمنين في مجال استنتاج الذكاء الاصطناعي. وبدعم من ذراع الاستثمار في Microsoft، M12، جمعت الشركة نحو $500 million وتُقدَّر قيمتها حالياً بنحو $2 billion. بدأت D-Matrix في شحن رقاقة الاستدلال الرئيسية القائمة على SRAM، Corsair، إلى عملاء محددين — بما في ذلك مزودو الخدمات السحابية الكبرى، ومزودو السحابة الحديثة ومختبرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة — مع وجود غالبية المتبنين الأوائل في الولايات المتحدة وآخرين في الشرق الأوسط وجنوب شرق آسيا.

«نحن لا نواجه عنق زجاجة فيما يتعلق بـDRAM مع منتجنا لأن منتجنا لا يعتمد فعلياً على DRAM ليكون ناجحاً»، قال Sid Sheth، موضحاً الفرق المعماري الذي تعتقد D-Matrix أنه يمنح Corsair أفضلية في الكمون وكفاءة الطاقة.

السياق والمنهج التقني

تركز استراتيجية D-Matrix على أحمال عمل الاستدلال التي تتطلب كموناً منخفضاً وتفاعلات مستخدم سلسة — مثل الدردشات الآلية، ووكلاء الصوت ومساعدي ترميز الذكاء الاصطناعي — بدلاً من أحمال التدريب واسعة النطاق التي دفعت إلى اعتماد GPU. تستخدم بنية Corsair ذاكرة SRAM مدمجة على الشريحة لإبقاء الذاكرة والحوسبة أقرب إلى بعضهما، وهو تصميم تقول الشركة إنه يقلل حركة البيانات وسحب الطاقة مقارنةً بالنهج التقليدي المتمثل في GPU مع DRAM.

تشير الشركة إلى أبحاث مستقلة أجرتها Gimlet Labs تُظهر أن Corsair، عندما تُنشَر جنباً إلى جنب مع Blackwell GPUs من Nvidia، يمكنها تشغيل أحمال استدلال الذكاء الاصطناعي بسرعة تصل إلى 10 مرات، بتكلفة تساوي ثلث التكلفة ومع كفاءة طاقة أعلى تصل إلى 5 مرات مقارنةً بـGPU مستقل. تُصنَع Corsair بواسطة Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) على تقنية 6-nanometre. تخطط D-Matrix لمنتج الجيل التالي، Raptor، على عملية 4-nanometre لـTSMC والمتوقعة العام المقبل.

• المؤسسون: Sid Sheth (المدير التنفيذي) و Sudeep Bhoja (المدير التقني)
• تأسست: 2019
• المبالغ المجمعة: نحو $500 million
• التقييم: حوالي $2 billion
• التصنيع: TSMC 6nm (Corsair); Raptor مخطط على 4nm
• الشركاء: Broadcom و Arista Networks و Super Micro Computer (أنظمة SquadRack بمقياس الراكات)

قاد Sheth، وهو مسؤول تنفيذي مخضرم في مجال أشباه الموصلات، سابقاً وحدة أعمال الشبكات في Inphi Corporation — حيث ساعد في نموها لتتجاوز أكثر من $1 billion في الإيرادات —، وCTO Sudeep Bhoja، CTO السابق لوحدة مراكز البيانات في Inphi ولديه أدوار سابقة في Broadcom، يبنيان أيضاً منظومة تتجاوز الرقائق الفردية. تعمل D-Matrix مع Broadcom و Arista Networks و Super Micro Computer على أنظمة أكبر بمقياس الراكات تسميها SquadRack لنشرها في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

الآفاق والتحديات

يشير مراقبون في الصناعة إلى المقايضات في التصاميم التي ترتكز على SRAM. حذر Rick Bahr، أستاذ مساعد في الهندسة الكهربائية بجامعة Stanford، من أن الرقائق القائمة على SRAM قد تكافح لدعم أكبر نماذج الاستدلال: «لا يمكن ببساطة وضع هذا العدد من المعلمات على تصميم قائم على SRAM. هذا هو التحدي الكبير»، كما قال. تُبرز التعليقة توتراً أساسياً: يمكن لبنى SRAM أن تحسّن الكمون والكفاءة بدرجة كبيرة للعديد من مهام الاستدلال، لكنها تواجه قيوداً عند مواجهة نماذج تريليونية المعلمات التي تهيمن على الجيل المتقدم من الذكاء الاصطناعي التوليدي.

بدأت D-Matrix بالفعل في شحن Corsair وتستهدف مزيجاً من مزودي الخدمات السحابية الكبرى، ومزودو السحابة الحديثة ومختبرات الذكاء الاصطناعي بينما تجهز Raptor وتعمل على تكامل أنظمة أوسع. وأضاف Sheth: «بناء حل حوسبي لاستدلال الذكاء الاصطناعي سيكون الجائزة الكبرى»، مبرزاً طموح الشركة للاضطلاع بدور مميز إلى جانب اللاعبين الراسخين بدلاً من إزاحتهم نهائياً.