دخل مُصنِّع الشرائح الكوري الجنوبي DEEPX رسميًا سباق عتاد الخوادم، كاشفًا عن حلّه الرائد للاستدلال (Inference) — DX-H1. وخلال عرض تقديمي أُقيم قبل أسبوع (8 ديسمبر)، قدّمت الشركة المنتج الجديد ليس كمجرّد بديل، بل كاستجابة تقنية لأزمة «الطاقة» في مراكز البيانات، الناتجة عن هيمنة وحدات المعالجة الرسومية عالية الاستهلاك للطاقة (GPU).
أثار هذا الإعلان اهتمامًا واسعًا بين مُتكاملي الأنظمة — وإليك الأسباب.
الجوهر التقني: ما هو DX-H1؟
على عكس وحدات GPU العامة (مثل NVIDIA A100/H100)، التي صُمّمت أساسًا للرسوميات وHPC، فإن شريحة DX-H1 هي V-NPU (Vision Neural Processing Unit) متخصصة.
- بنية «الكل في واحد»: الاختناق الرئيسي في أنظمة تحليلات الفيديو الحديثة هو نقل البيانات. يجب فك ترميز الفيديو (CPU)، ثم نقله عبر الناقل (PCIe)، ثم معالجته (GPU). يجمع DX-H1 بين مُرمِّز الفيديو والمعالج العصبي على قالب واحد.
- كفاءة الطاقة: يبلغ استهلاك الطاقة المُعلن لبطاقة واحدة فقط 30 واط. وللمقارنة، يستهلك GPU خوادم تقليدي ما بين 300 و700 واط.
- الأداء: تستطيع بطاقة DX-H1 واحدة معالجة أكثر من 100 قناة فيديو في الوقت الحقيقي. وتؤكد الشركة أن خادمًا واحدًا مزوّدًا بشرائحها يمكنه استبدال رف كامل من وحدات GPU لمهام المراقبة بالفيديو (Smart City).
التحالف مع Ampere Computing
كان من أبرز عناصر الإعلان الشراكة الاستراتيجية مع Ampere Computing. فقد قدّمت DEEPX منصة مرجعية تجمع بين وحدة NPU الخاصة بها ومعالجات AmpereOne الموفّرة للطاقة (بمعمارية ARM). ويُعد هذا تحديًا مباشرًا لمنظومة x86 + NVIDIA الكلاسيكية. ويهدف التحالف إلى إنشاء خوادم لا تتطلب تبريدًا سائلًا معقدًا ويمكن نشرها في رفوف مكاتب قياسية أو على الحافة (Edge).
الجانب الاقتصادي
بالنسبة للشركات (قطاع B2B)، يحمل هذا الإعلان أهمية كبيرة من منظور TCO (Total Cost of Ownership).
- الادعاءات: تعد DEEPX بتخفيض النفقات الرأسمالية على العتاد بنسبة 82% مقارنةً بحلول تعتمد على GPU ذات أداء مماثل.
- الواقع: في ظل نقص الطاقة في مراكز البيانات الجديدة (خصوصًا في أوروبا والولايات المتحدة)، قد يصبح الانتقال من GPU بقدرة كيلوات إلى وحدات NPU بقدرة 30 واط عاملًا حاسمًا لمشغلي أنظمة الأمن وتجار التجزئة.
تقييم المخاطر والتشكيك
على الرغم من الأرقام المثيرة للإعجاب «على الورق»، تتخذ الصناعة موقف الترقب والانتظار.
- المنظومة البرمجية: الخندق الأساسي لـ NVIDIA هو CUDA. تروّج DEEPX لحزمة التطوير DXNN SDK، التي تَعِد بتحويل سهل للنماذج من PyTorch وTensorFlow. يعتمد نجاح المنتج بنسبة 90% على مدى سلاسة هذا الانتقال للمطورين.
- الاختبارات المستقلة: حتى الآن (15.12.2025)، لا تتوفر اختبارات مستقلة واسعة النطاق من مختبرات مثل ServeTheHome أو Phoronix تؤكد دقة الاستدلال المُعلنة (FP16/INT8) تحت حمولة كاملة عبر 100 قناة.
الخلاصة
يشير ظهور DEEPX DX-H1 إلى تجزئة سوق الذكاء الاصطناعي. عصر «GPU لكل شيء» يقترب من نهايته. ولا تزال مكانة NVIDIA في تدريب الشبكات العصبية راسخة، لكن في مجال الاستدلال وتحليلات الفيديو بدأت حرب حقيقية على الكفاءة.
ما القادم: من المتوقع ظهور أول عروض حية ومنصات اختبار مستقلة في معرض CES 2026 في لاس فيغاس بعد ثلاثة أسابيع.
Arabic 
English