دفعَت شركة Alibaba Cloud مؤخرًا تخزين الذكاء الاصطناعي إلى نطاقٍ مختلف تمامًا.
في مؤتمر Yunqi لعام 2026، أعلنت جيلًا جديدًا من CPFS، مُدَّعيةً إنتاجية ضمن نطاق 100 تيرابايت/ثانية، وIOPS بمستوى من 100 مليون، وبسعة نظام ملفات واحدة تصل إلى 100 PiB. كما تقول إن أحمال التدريب الفعلية شهدت انخفاضًا في زمن بدء تشغيل النموذج بنسبة 50%، وارتفاعًا في أقصى استغلال للحوسبة بنسبة 30%، وتراجعًا في تكاليف تخزين الذكاء الاصطناعي بنسبة 69%.
الرقم الذي شدّ انتباهي لا يتعلق في الواقع بـ 100 تيرابايت/ثانية.
بل يتعلق بادعاء استغلال وحدات معالجة الرسوميات (GPU).
غالبًا ما نتحدث عن بنية الذكاء الاصطناعي التحتية وكأن وحدات الـGPU هي القصة بأكملها. لكنها ليست كذلك. إذا لم يتمكن التخزين وخط أنابيب البيانات من تزويد آلاف المعجّلات (accelerators) بالسرعة الكافية، فستظل الحوسبة المكلفة هناك في وضع الانتظار. عندها، شراء المزيد من وحدات الـGPU لا يحل بالضرورة المشكلة الأساسية.
لحظة—هناك التفاتة أخرى مثيرة للاهتمام.
لا تزال وثائق CPFS العامة الحالية لدى Alibaba تُدرج حدود أداء وسعة أقل بكثير للإصدارات الموثقة حاليًا. لذا تبدو أرقام Yunqi هذه وكأنها تصف النظام الجديد من الجيل التالي الذي تم الإعلان عنه حديثًا، وليس مواصفات المنتج القائم الذي تم توثيقه على نطاق واسع.
هذه المفارقة مهمة.
إذا ثبتت صحة هذه الأرقام في عمليات نشر إنتاجية كبيرة، سيتوقف التخزين عن أن يبدو كأنه مجرد بنية تحتية داعمة، ويبدأ في الظهور كجزء من حزمة حوسبة الذكاء الاصطناعي نفسها.
ما زلت أحاول معرفة ما الذي يغيّره ذلك فعلًا.
#Write2Earn
في مؤتمر Yunqi لعام 2026، أعلنت جيلًا جديدًا من CPFS، مُدَّعيةً إنتاجية ضمن نطاق 100 تيرابايت/ثانية، وIOPS بمستوى من 100 مليون، وبسعة نظام ملفات واحدة تصل إلى 100 PiB. كما تقول إن أحمال التدريب الفعلية شهدت انخفاضًا في زمن بدء تشغيل النموذج بنسبة 50%، وارتفاعًا في أقصى استغلال للحوسبة بنسبة 30%، وتراجعًا في تكاليف تخزين الذكاء الاصطناعي بنسبة 69%.
الرقم الذي شدّ انتباهي لا يتعلق في الواقع بـ 100 تيرابايت/ثانية.
بل يتعلق بادعاء استغلال وحدات معالجة الرسوميات (GPU).
غالبًا ما نتحدث عن بنية الذكاء الاصطناعي التحتية وكأن وحدات الـGPU هي القصة بأكملها. لكنها ليست كذلك. إذا لم يتمكن التخزين وخط أنابيب البيانات من تزويد آلاف المعجّلات (accelerators) بالسرعة الكافية، فستظل الحوسبة المكلفة هناك في وضع الانتظار. عندها، شراء المزيد من وحدات الـGPU لا يحل بالضرورة المشكلة الأساسية.
لحظة—هناك التفاتة أخرى مثيرة للاهتمام.
لا تزال وثائق CPFS العامة الحالية لدى Alibaba تُدرج حدود أداء وسعة أقل بكثير للإصدارات الموثقة حاليًا. لذا تبدو أرقام Yunqi هذه وكأنها تصف النظام الجديد من الجيل التالي الذي تم الإعلان عنه حديثًا، وليس مواصفات المنتج القائم الذي تم توثيقه على نطاق واسع.
هذه المفارقة مهمة.
إذا ثبتت صحة هذه الأرقام في عمليات نشر إنتاجية كبيرة، سيتوقف التخزين عن أن يبدو كأنه مجرد بنية تحتية داعمة، ويبدأ في الظهور كجزء من حزمة حوسبة الذكاء الاصطناعي نفسها.
ما زلت أحاول معرفة ما الذي يغيّره ذلك فعلًا.
#Write2Earn