إنه حقيقي أحد الأسباب التي تجعلني لا أرغب في التكهن هو أنني لا أريد أن تكون حياتي اليومية مليئة برموز منخفضة الانفجار وأخبار بذيئة بلون الخوخ. آمل أنه عندما يسألني الناس عما أبحث عنه، أستطيع أن أقول ما أنظر إليه بصراحة. سوق الأسهم الأمريكي يبحث في الذكاء الاصطناعي، وBSC يبحث في ثلاثة مسارات

في معرض CES 2026، قدم لاو هوانغ منظورا جديدا: ضغط عنق الزجاجة الجديد في مركز البيانات تغير من "نقص الحوسبة" إلى "سياق غير كاف"، واقترح أن "السياق هو عنق الزجاجة الجديد — يجب إعادة هيكلة التخزين." 1️⃣ فما الذي يشير إليه السياق بالضبط هنا؟ السياق هو مفهوم أساسي جدا في الذكاء الاصطناعي! وبأكثر الكلمات شعبية: طول السياق هو إجمالي كمية النص السابق (أو تاريخ المحادثة) التي يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي "رؤيتها" وأخذها في الاعتبار عند التعامل مع مشكلتك الحالية. يمكنك التفكير فيه ك "ذاكرة العمل قصيرة المدى" أو "صفحات كتب المرجع" للنموذج. لنفترض أن لديك معلما ذكيا محدودا: طول السياق القصير (مثل رموز 4K): هذا المعلم لا يمكنه تذكر سوى آخر دقائق من محادثتك. إذا سألته فجأة: "ماذا قال مؤلف الكتاب الذي ناقشناه للتو؟" إذا لم يعد هذا الجزء من "نافذة ذاكرته" موجودا، فلن يستطيع الإجابة. طول السياق الطويل (مثلا، 128 ألف رمز): هذا المعلم يتذكر محادثتك كاملة من الساعات أو حتى الأيام الماضية. يمكنه بسهولة مراجعة التفاصيل المذكورة منذ زمن طويل وإعداد مبررات معقدة وملخصات بناء عليها. 2️⃣تقنيا، يقاس طول السياق عادة ب "الرموز". الرمز يعادل تقريبا 0.75 كلمة إنجليزية أو حرف صيني واحد. 🌟رموز 4K: حوالي 3000 كلمة إنجليزية، أو مقال قصير. 🌟128 ألف رمز: حوالي 100,000 كلمة إنجليزية، وهو ما يعادل طول رواية. 🌟1M رمز: حوالي 750,000 كلمة إنجليزية، ما يعادل عدة كتب ملحمية. 3️⃣لماذا هو مهم جدا؟ يحدد طول السياق بشكل مباشر تعقيد وتماسك المهام التي يمكن للنموذج التعامل معها: -معالجة وثائق طويلة: لتلخيص أو تحليل أو ترجمة كتاب مكون من مئات الصفحات، يتطلب ذلك نافذة سياق طويلة جدا. - المحادثات المعقدة متعددة الجولات: في خدمة العملاء، أو الاستشارات النفسية، أو التعاون الإبداعي المعقد، يمكن أن تستمر المحادثات لعشرات أو حتى مئات الجولات. تضمن السياقات الطويلة ألا ينسى النموذج الإعدادات والأهداف الأولية، مع الحفاظ على الاتساق والعمق في الحوار. - قدرة "إبرة في كومة قش": هذا اختبار رئيسي لقياس فعالية النماذج طويلة السياق. أي أن حقيقة ما مدفونة عمدا في عشرات الآلاف من الكلمات من النص، ويمكن لنموذج قوي طويل السياق أن يجد الإجابة بدقة. - تقليل فقدان المعلومات: في السياقات القصيرة، يتم "استبعاد" المعلومات القديمة عند إدخال معلومات جديدة. وهذا يؤدي إلى فقدان الذاكرة النموذجي، وعدم الاتساق. السياق الطويل يخفف هذه المشكلة بشكل كبير. 4️⃣ إذا عندما يصبح السياق عنق زجاجة جديد، ما نوع الثورة التكنولوجية وفرص الاستثمار التي ستجلبها؟ في الواقع، عند النظر إلى السوق في الأيام القليلة الماضية، كان واضحا جدا سواء كان ذلك في SanDisk $SDNK القوية، أو Micron، أو $MU Samsung أو SK. ستجلب أيضا عنق الزجاجة التكنولوجية الجديدة فرصا جديدة. وقد أدى ذلك إلى ثورة في بنى التخزين وأنظمة الذاكرة الفرعية (مثل ذاكرة HBM عالية النطاق الترددي، بروتوكول CXL، منصة ICMS من NVIDIA، وغيرها). 5️⃣ قد تأتي دورة التخزين الفائقة حقا! سمحت هذه الموجة من التغييرات المنطقية للذاكرة والتخزين، اللذين كانا في الأصل ضمن "الأدوار الداعمة"، بالحصول على نص "البطل" لدورة البنية التحتية الذكاء الاصطناعي. قطاع الذاكرة ($MU، سامسونج، هاينكس): لم يعد مجرد مخزون دوري يتقلب مع الهواتف المحمولة/الحواسيب الشخصية، بل أصبح "حجر الأساس التوسعي" لأنظمة الذكاء الاصطناعي. التخزين عالي الأداء ($SNDK/WDC): يتحول منطق أقراص SSD المؤسسية من "سباق السعة" إلى "سباق تسريع الاستدلال". الشبكات ووحدات معالجة البيانات (NVIDIA نفسها): تربط Lao Huang الذاكرة والتخزين ووحدات معالجة الرسومات عبر BlueField-4 وSpectrum-X، مما يعني أن NVIDIA لا تبيع الشرائح فقط، بل تحدد أيضا قواعد "كيفية تدفق البيانات في الجهاز".

توجهت SK إلى وضع الربح للبيع أولا، رغم أنه بدا وكأنه سيبيع. لكن مع ذلك احترم الأمر المعلق