توسع شركة Anthropic شراكتها مع Google Cloud بإضافة مليون وحدة معالجة مركزية لتعزيز البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

شركة أبحاث وسلامة الذكاء الاصطناعي أنثروبي أعلنت شركة جوجل عن خططها لتوسيع نطاق استخدامها لتقنيات Google Cloud، بما في ذلك ما يصل إلى مليون وحدة معالجة Tensor (TPUs)، مما سيزيد من قدرتها الحسابية بشكل كبير بحلول عام 2026. 

تم تصميم هذا التوسع لدعم قاعدة عملاء الشركة المتنامية التي تضم أكثر من 300,000 ألف شركة والطلب المتزايد من الحسابات الكبيرة، مع تمكين اختبارات أكثر شمولاً وأبحاث المحاذاة والنشر المسؤول لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

تعتمد الشركة استراتيجية حوسبة متعددة المنصات، تستفيد من وحدات معالجة الرسومات من جوجل، وأمازون تراينيوم، ووحدات معالجة الرسومات من إنفيديا، لتطوير قدرات نماذج كلود، والحفاظ على شراكات مع القطاع، وضمان تطوير ذكاء اصطناعي قابل للتطوير. وتواصل أنثروبيك تعاونها مع أمازون في مشروع رينيير، وهو تجمع حوسبة رئيسي يشمل عدة مراكز بيانات أمريكية، وتخطط للاستثمار في سعة إضافية لتحافظ على ريادتها في أبحاث الذكاء الاصطناعي.

يُمثل هذا التوسع الأوسع لاستخدام وحدات المعالجة المركزية (TPU) من قِبل شركة Anthropic حتى الآن، ويُبرز التزام الشركة باستراتيجية السحابة المتعددة. وبينما كانت وحدات المعالجة المركزية (TPU) جزءًا من بنيتها التحتية، فإن النشر المُرتقب سيزيد من نطاقها. 

ويشير محللو الصناعة إلى أن نمو Anthropic قد يساهم بنسبة إضافية تتراوح بين 1% و2% في إيرادات AWS في عام 2025، كما أن الاستخدام الموسع لوحدات TPU قد يشكل تحديًا تنافسيًا لشركة Trainium. 

تُقلل الاتفاقية أيضًا من اعتماد أنثروبيك على وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا. فبالإضافة إلى وحدات معالجة الرسومات، ستتمكن الشركة من الوصول إلى مجموعة أوسع من خدمات جوجل كلاود، مما يدعم قدراتها الحسابية والتشغيلية بشكل أكبر.

تقدم أنثروبيك قدرات ماجستير القانون

أنثروبي Claude هي الشركة المطورة لسلسلة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تحت العلامة التجارية Claude، والتي تم تصميمها لتوفير الموثوقية والقدرة على التفسير والقدرة على التحكم في مخرجاتها.

أطلقت الشركة مؤخرًا نظام Claude Sonnet 4.5، وهو أحدث نموذج ذكاء اصطناعي طورته الشركة حتى الآن، مع قدرات مُحسّنة في مجالات مثل البرمجة، والاستدلال العلمي، والتحليل المالي. وقد أظهر هذا النموذج قدرة على الحفاظ على التركيز على المهام المعقدة متعددة الخطوات لفترات زمنية طويلة، محققًا مستويات أداء تفوق الإصدارات السابقة.