شركة غروق تسعى للحصول على تمويل بقيمة 3 إلى 5 مليارات دولار بهدف تحقيق نمو مضاعف وتقييم بـ 60 مليار دولار لمنافسة إنفيديا في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي

وفقًا لتقرير من The Information، شركة الرقائق الناشئة Groq تجري مفاوضات مع المستثمرين للحصول على تمويل يتراوح بين 300 إلى 500 مليون دولار، ومن المتوقع أن يصل التقييم بعد هذا التمويل إلى حوالي 6 مليارات دولار. إذا تمت هذه الجولة من التمويل، ستتضاعف قيمة الشركة أكثر من ضعفين مقارنة بقيمة 2.8 مليار دولار التي كانت عليها في عام 2024. هذا النمو القوي يعزى بشكل كبير إلى زيادة الإيرادات المتوقعة هذا العام، والتي ستبلغ حوالي 500 مليون دولار، مقابل 90 مليون دولار فقط في العام الماضي. واحدة من الروافد الرئيسية لهذا النمو هي الشراكة التجارية المهمة التي أعلنت عنها Groq مع المملكة العربية السعودية في فبراير من هذا العام. هذه الشراكة تتضمن تزويدها بـ 1.5 مليار دولار لتوسيع مبيعاتها من الرقائق في البلاد. رغم عدم توضيح طبيعة الالتزامات المالية لهذه الشراكة، يبدو أنها ساهمت بشكل كبير في نجاح شركة Groq. بجانب ذلك، أعلنت Groq مؤخرًا عن خطط لبناء مركز بيانات جديد في فنلندا، وهو ما يمثل توسعًا إضافيًا في البنية التحتية لها. مقر الشركة الرئيسي يقع في سان Jose، كاليفورنيا، وهي واحدة من العديد من الشركات الناشئة التي تحاول الاستيلاء على حصة من سوق رقائق الذكاء الاصطناعي التي تهيمن عليها شركة Nvidia. جوناثان روس، الرئيس التنفيذي لشركة Groq، كان أحد المخترعين الرئيسيين لوحدة معالجة التنسور (TPU) من Google، وهي الرقاقة التي تقدم القوة الحسابية الأساسية لنظم الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة. بعد مغادرته Google، وضع روس هدفًا طموحًا هو تطوير رقاقة بديلة تكون أكثر كفاءة من حيث التكلفة وأسرع وأقل استهلاكًا للطاقة من رقائق Nvidia. لتحقيق هذا الهدف، اتجه روس إلى تطوير وحدة معالجة اللغة (LPU) التي تعد فئة جديدة من المعالجين. وفقًا لروس، تم تصميم LPU خصيصًا لأداء عمليات استدلال الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها تختلف بشكل كبير عن هندسة GPU العامة من Nvidia. بينما تعتمد GPU على نموذج "الإشعاع" الذي يتطلب نقل البيانات بشكل متكرر بين وحدات الحساب والذاكرة، فإن LPU تستخدم نماذج "التدفق القابل للبرمجة"، حيث تتحرك البيانات بشكل منظم داخل المعالج، وكل وحدة معالجة تعرف متى ستتلقى البيانات وكيف سيتم معالجتها وأين سيتم توجيه النتائج. هذا التصميم يوفر أداءً متفوقًا، حيث يمكن للذاكرة الداخلية لـ LPU أن تحقق نطاقًا عرضيًا للذاكرة يصل إلى 80 تيرابايت في الثانية، مقارنة بـ 8 تيرابايت في الثانية فقط لذاكرة GPU الخارجية، مما يمنحها ميزة في السرعة تبلغ عشرة أضعاف. بالإضافة إلى ذلك، تعتبر مقاربة Groq "المؤسسة على البرمجيات" من أهم نقاط الابتكار في تصميمها. بدلاً من التركيز على هندسة الأجهزة ثم تكيف البرمجيات معها، تقوم Groq بتصميم معمارية المترجم أولاً ثم تطوير الأجهزة بناءً عليها. هذا النهج يسمح باستخدام مترجم عام غير مرتبط بنوع النموذج، مما يبسط عملية التطوير البرمجي بشكل كبير ويتيح نشر وتكرار تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر فعالية. تركز Groq حاليًا على توفير خدمات الاستدلال للنماذج التي تم تدريبها مسبقًا، وهي سوق تتميز بمرونة أكبر في متطلبات الأجهزة وتتوقع أن تشهد نموًا سريعًا مع انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي. تحقق الشركة إيراداتها من خلال تقديم خدمات السحابة، حيث يمكن للشركات تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر منصتها، وكذلك من خلال بيع أنظمة الرقائق وخدمات تشغيل مراكز البيانات مباشرة للشركات الأخرى. من بين عملائها الكبار شركة Bell الكندية للاتصالات. وفقًا لتقديرات الشركة، يستخدم أكثر من 2 مليون مطور ومجموعة مشروعات Groq حاليًا، مما يشكل قاعدة مستخدمين كبيرة. ومع ذلك، تواجه Groq بعض التحديات في عملية التوسع السريع. على سبيل المثال، يبلغ عدد الرقائق التي تعمل حاليًا حوالي 70 ألفًا، وهو رقم أقل بنسبة 30٪ على الأقل من الهدف الذي حددته الشركة في الربع الأول من العام الماضي. على الرغم من هذه التحديات، يظل المستثمرون متفائلين بشأن مستقبل Groq. حتى الآن، جمعت الشركة أكثر من 1 مليار دولار من العديد من المؤسسات الرائدة، بما في ذلك BlackRock، وقسم الاستثمارات risquée من Cisco و Samsung، بالإضافة إلى D1 Capital و Addition Fund و Tiger Global Management. يتطلب قطاع الرقائق نسبًا عالية من الاستثمار، لذلك يسعى الناشئون الآخرون أيضًا إلى تنويع مصادر التمويل، سواء من خلال استثمارات الأسهم أو الديون. وفقًا لبيانات The Information، جمعت 24 شركة ناشئة لرقائق الذكاء الاصطناعي أكثر من 7 مليارات دولار حتى الآن، ويتوقع أن يستمر هذا الرقم في النمو. تواجه شركات أخرى في القطاع أيضًا تحديات وفرصًا مختلفة. على سبيل المثال، شركة Cerebras، التي تركز على رقائق تدريب الذكاء الاصطناعي، كانت تخطط للطرح العام الأولي في العام الماضي، لكنها تراجعت بسبب مراجعة الجهات التنظيمية لعلاقتها مع شركة G42 الإماراتية، التي تساهم بأكثر من 90٪ من إيرادات Cerebras. ومع ذلك، أعلنت الشركة مؤخرًا أنها ما زالت تتطلع إلى إتمام الطرح العام في غضون هذا العام. شركة D-Matrix، المختصة بتطوير رقائق الذكاء الاصطناعي لتشغيل النماذج اللغوية الكبيرة بكفاءة، بدأت العام الماضي في البحث عن تمويل بقيمة 250 مليون دولار. حتى الآن، جمعت الشركة حوالي 120 مليون دولار وهي تعمل على جمع الـ 180 مليون دولار المتبقية بهدف الوصول إلى إجمالي تمويل قدره 300 مليون دولار. يزداد اهتمام المزيد من الشركات الناشئة في مجال الرقائق بالأسواق في الشرق الأوسط، وذلك لأن إمدادات رقائق Nvidia في المنطقة محدودة نسبيًا، مما يخلق فرصًا للشركات المحلية الأخرى. على سبيل المثال، تقدم شركة SambaNova Systems من كاليفورنيا أنظمة رقائق وخدمات برمجية لشركة Saudi Aramco لمساعدتها في تطوير مشروع النموذج اللغوي الكبير Metabrain. في الوقت الحالي، يبدو أن السوق يحمل فرصًا وتحديات متساوية للشركات الناشئة التي تحاول المنافسة مع Nvidia. من ناحية، يخلق التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي طلبًا كبيرًا على الرقائق المخصصة؛ ومن ناحية أخرى، يعد إقناع المطورين الذين اعتادوا على نظام Nvidia بتغيير منصاتهم أمرًا صعبًا ومعقدًا. مع توسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، يتوقع أن يشهد الطلب على رقائق الاستدلال المخصصة نموًا مستمرًا، مما يجعل المنافسة مع Nvidia مهمة جادة ولكنها ممكنة.