الذكاء الاصطناعي
CoreWeave: مزود السحابة الضخم للذكاء الاصطناعي
الحوسبة الذكائية كخدمة
أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية بشكل متزايد في كل الأعمال تقريبًا، مع نماذج تتطور لتصبح أقوى تدريجيًا، بما في ذلك نماذج فعّالة جدًا ورخيصة ومفتوحة المصدر مثل DeepSeek.
ومع ذلك، قد يكون هذا الطلب على الحوسبة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي متقلبًا للغاية، مما يجعل الاعتماد على خدمات السحابة لتوفيرها أمرًا منطقيًا لمعظم المستخدمين بدلاً من امتلاك الشرائح ومراكز البيانات المطلوبة مباشرة. ويمكن أن يكون الأمر نفسه صحيحًا للمهام الأخرى التي تتطلب حوسبة كثيفة، مثل توليد المؤثرات الخاصة.
إحدى الحلول للوصول إلى مثل هذه الخدمات السحابية هي الاعتماد على مزودي السحابة الكبار، مثل AWS من أمازون (AMZN )، وGoogle Cloud (GOOGL )، أو Azure من مايكروسوفت (MSFT ).
خيار آخر هو التوجه مباشرة إلى مزود سحابة يركز على الذكاء الاصطناعي، حيث تكون البنية التحتية مخصصة بالكامل لنوع الأجهزة الحاسوبية المطلوبة لحسابات الذكاء الاصطناعي.
أحد أكبر مزودي هذا النوع هو CoreWeave، الذي يجمع وحدات معالجة الرسوميات منذ عام 2017. تتطلع CoreWeave الآن لتقديم طلب اكتتاب عام أولي يرفع رأس المال إلى 4 مليارات دولار، مما سيزيد قيمتها إلى 35 مليار دولار.
لذلك قد يرغب المستثمرون في معرفة المزيد عن الشركة وكيفية تموضعها للاستفادة من طفرة الذكاء الاصطناعي، حتى مع تزايد الشكوك حول مستقبل الصناعة فيما يتعلق بالقوة الحاسوبية المطلوبة فعليًا.
تاريخ CoreWeave
CoreWeave هي شركة جديدة في صناعة الحوسبة السحابية، تأسست في عام 2017. في البداية تخصصت في الحوسبة لصناعة العملات المشفرة باستخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU).
كانت وحدات معالجة الرسوميات في الأصل شرائح مصممة للحسابات الرسومية، غالبًا لألعاب الفيديو ثلاثية الأبعاد. وهي مخصصة لأداء آلاف الحسابات البسيطة بشكل متوازي، بدلاً من عدد قليل من الحسابات المعقدة في آن واحد، مثل المعالجات (CPU).
كما تبين لاحقًا، كانت وحدات معالجة الرسوميات تصميمًا مثاليًا لنوع الحسابات المطلوبة لتعدين العملات المشفرة، وكذلك للذكاء الاصطناعي باستخدام الشبكات العصبية، مما أدى إلى نمو هائل وقيادة في أجهزة الذكاء الاصطناعي لشركة Nvidia المتخصصة في وحدات GPU (NVDA ).
(يمكنك قراءة المزيد عن حالة الاستثمار في Nvidia في تقريرنا المخصص.)
ثم، في عام 2019، انتقلت إلى عرض سحابي أكثر عمومية، لا يزال متخصصًا في الحسابات القائمة على وحدات GPU.
جعلت الاستحواذ المبكر على كمية هائلة من وحدات GPU من قبل CoreWeave منها شريكًا رئيسيًا لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي تبحث عن قوة حوسبة إضافية.
“كان الناس لا يزالون قادرين على الوصول إلى وحدات GPU العام الماضي، ولكن عندما أصبحت شديدة الندرة، فجأة كان الأمر كأننا نسأل: من أين نحصل على هذه الأشياء؟
قال إن شركات الذكاء الاصطناعي التي كانت تستخدم CoreWeave نقلت الكلمة إلى المستثمرين، الذين رأوا فجأة منجمًا من الذهب: “قالوا: ‘لماذا لا نتحدث إلى هؤلاء؟’”
برانين مكبي – المؤسس المشارك في CoreWeave ورئيس الإستراتيجية
كان التواجد في المكان والزمان المناسبين يمنح CoreWeave إمكانية الوصول إلى الكثير من رأس المال للنمو، مع جولات تمويل متعددة، وصلت إلى جولة بقيمة 1.1 مليار دولار في عام 2024.
“نعتقد أن CoreWeave برزت كقائد رئيسي في بناء البنية التحتية الحيوية المطلوبة لتلبية الطلب الحالي والمستقبلي للمجتمع على الحوسبة عالية الأداء على نطاق واسع لتشغيل ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي.”
نظرة عامة على CoreWeave
حتى الآن، قامت الشركة في الغالب ببناء بنيتها التحتية في الولايات المتحدة، حيث تستضيف أمريكا الشمالية معظم خوادمها، وتم تثبيت ثلاثة منها في أوروبا.
المصدر: CoreWeave
المصدر: CoreWeave
تقوم CoreWeave بمراقبة “صحة” معداتها باستمرار، وتحديد المشكلات المحتملة بشكل استباقي، مما يقلل من خطر التوقف أو انخفاض أداء خوادمها.
بالإضافة إلى قدرات الحوسبة، توفر CoreWeave مستوى عاليًا من الأمان لخوادمها، وهو سؤال حاسم بالنظر إلى مسألة خصوصية البيانات وسلامتها التي تحيط بالذكاء الاصطناعي، فضلاً عن المنافسة الشديدة من الشركات الأمريكية والأجنبية.
على الرغم من أنها تقنيًا منافس لشركات التكنولوجيا الكبرى، يمكن أن تُنظر إلى CoreWeave من قبلها كشريك قيم، حيث تُعد مايكروسوفت، على وجه الخصوص، أكبر عميل للشركة.
في عام 2024، حققت CoreWeave حوالي 2 مليار دولار من الإيرادات ولديها هدف نمو طموح يبلغ 8 مليارات دولار لعام 2025.
المصدر: CoreWeave
محور رئيسي لخدمات السحابة الذكائية التي تقدمها CoreWeave هو المرونة. يمكنها زيادة القدرة الحاسوبية المتاحة بسرعة لشركة تنمو بسرعة أو تقليلها إذا انتهى المشروع. من خلال وجود مئات العملاء المختلفين، تستطيع CoreWeave تحسين الاستفادة القصوى من وحدات GPU الثمينة لديها.
قبل شهرين، قد لا تكون الشركة موجودة، والآن قد تحصل على تمويل رأس مال مخاطر بقيمة 500 مليون دولار. وأهم شيء عليهم هو تأمين الوصول إلى الحوسبة؛ لا يمكنهم إطلاق منتجهم أو عملهم حتى يحصلوا عليه،
مزايا CoreWeave
مزايا التكلفة
في معظم الصناعات، عادةً ما يكون التخصص إلى حد ما مجديًا. يمنح ذلك الشركة مستوى إضافيًا من الخبرة ويساعدها على تقديم منتجاتها أو خدماتها بأرخص سعر.
يبدو أن هذا هو الحال بالنسبة لـ CoreWeave، حيث تدعي أنها تقدم خدماتها أسرع بنحو 35 مرة وأرخص بنسبة 80٪ مقارنة بالمزودين التقليديين.
على الرغم من أن هذه الأرقام قد تعكس اختيارًا انتقائيًا لبعض المنافسين الذين تُقارن بهم، يبدو أن CoreWeave أرخص بشكل عام من معظم الصناعة.
على سبيل المثال، تشير قاعدة البيانات الواسعة لمزود السحابة Digital Ocean إلى أن أرخص مزود GPU هو CoreWeave، بسعر 0.35 دولار/ساعة للوصول إلى وحدات Quadro RTX 4000.
المصدر: CoreWeave
يبدو أيضًا أن CoreWeave يمكنها المنافسة في السعر مع عملاق Oracle (ORCL )، الذي حاول بشدة خفض أسعار وحدات GPU السحابية للاستحواذ على حصص السوق مع الشركات الناشئة.
(اقرأ المزيد عن هذا في تقريرنا المخصص “Oracle (ORCL): عملاق قواعد البيانات، Stargate، وDeepSeek”)
هذا التخصص في توفير وحدات GPU فقط يمنح CoreWeave خبرة قوية في تعظيم استغلال الشرائح، مما يقلل تكلفة الاستخدام.
عندما تقوم الشركات الثلاث الكبرى ببناء منطقة سحابية، فإنها تبني لخدمة مئات الآلاف أو ملايين ما أسميه حالات الاستخدام العامة لقاعدة مستخدميها، وفي تلك المناطق قد يكون لديها جزء صغير فقط من السعة مخصص لحوسبة GPU
تحقق ميزة التكلفة أيضًا من خلال كونه مزودًا مبكرًا لخدمات GPU السحابية، مما منح الشركة الحجم المطلوب لتقليل تكلفة الوحدة الحاسوبية من النفقات العامة والبحث والتطوير، وما إلى ذلك.
الخبرة التقنية
كمتخصص، تستطيع CoreWeave أيضًا توفير مراكز بيانات مخصصة لشركات الذكاء الاصطناعي. لذا عندما تبحث شركة ذكاء اصطناعي عن بناء نموذج محدد جدًا، يمكن لـ CoreWeave بناء بنية تحتية مخصصة تتطابق مع هذا الاحتياج.
تنقل هذه الخبرة أيضًا إلى كيفية بناء مراكز بيانات عامة تركز على وحدات GPU، مما يؤدي إلى تحسين في القوى العاملة المطلوبة، والطاقة المستهلكة، وأنظمة التبريد، وما إلى ذلك.
هذا يزيل عن العملاء الحاجة إلى تحسين واجهة الأجهزة، وصحة وحدات GPU، وما إلى ذلك، وبدلاً من ذلك يتيح لهم التركيز على كفاءتهم الأساسية.
لهذا السبب تتعاون شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة مع CoreWeave، مثل Inflection AI مع مجموعة GPU بقيمة 1.3 مليار دولار التي تم تمويلها بجولة تمويل جديدة.
اتصلوا بنا وقالوا: “يا جماعة، نحتاجكم لبناء أحد أقوى الحواسيب الفائقة على الكوكب لدعم شركة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا.
يتصلون بنا ويقولون: “هذا ما نبحث عنه، هل يمكنكم تنفيذه؟” — وأعتقد أن لدينا اثنين من أعلى خمس حواسيب فائقة نبنيها الآن من حيث FLOPS.”
برانين مكبي – المؤسس المشارك في CoreWeave ورئيس الإستراتيجية
التكامل مع Nvidia
بينما توفر أيضًا بعض الشرائح الأخرى، فإن معظم قوة الحوسبة في CoreWeave تعتمد على شرائح Nvidia. كانت وحدات GPU في نقص منذ طفرة العملات المشفرة ثم طفرة الذكاء الاصطناعي، مع معاناة مصانع أشباه الموصلات لتلبية الطلب.
أدى ذلك إلى وضع يمكن فيه لشركات مثل Nvidia اختيار الفائز في مجال الذكاء الاصطناعي إلى حد ما من خلال تقديم الخدمات بسرعة أكبر أو أقل لبعض عملائها.
كانت Nvidia كريمة إلى حد ما مع CoreWeave، حيث تمنحها غالبًا موقعًا متقدمًا في تسليم وحدات GPU مقارنةً بقادة السحابة مثل AWS. وهذا بسبب سعي AWS، وكذلك معظم مزودي السحابة الكبيرة الآخرين، لتقليل اعتمادهم على Nvidia من خلال تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
على المدى الطويل، قد تكون هذه مشكلة لـ Nvidia، حيث أن العديد من عملائها الحاليين ينظرون إلى هوامش الشركة السميكة ويفكرون في الاحتفاظ بالأموال من خلال التكامل الرأسي. ومع ذلك، يتحول ذلك إلى ميزة لـ CoreWeave، حيث يعني أن الشركة تركز فقط على بناء مركز بيانات، مما يجعلها شريكًا مثاليًا لـ Nvidia.
“بالتأكيد ليس من العيب عدم بناء شرائحنا الخاصة. أعتقد أن ذلك يساعدنا في جهودنا المستمرة للحصول على المزيد من وحدات GPU من Nvidia على حساب منافسينا.”
برانين مكبي – المؤسس المشارك في CoreWeave ورئيس الإستراتيجية
وبالتالي، يخلق ذلك صورة عن CoreWeave كشركة يمكنها الوفاء بوعودها وتوفير الحوسبة المطلوبة عندما تكافح مزودات السحابة الكبيرة لمواكبة الطلب، بينما تتمتع CoreWeave بإمكانية الوصول إلى العديد من أحدث وحدات GPU من Nvidia، بما في ذلك H100 و H200.
المصدر: CoreWeave
عصر الـ GPU الفائق
في الآونة الأخيرة، أصبحت CoreWeave أول مزود سحابي يقدم مثيلات Nvidia gb200 nvl72 المتاحة بشكل عام. تم تصميم Nvidia GB200 NVL72 لتعمل كوحدة GPU ضخمة واحدة، مما يجعلها أكثر قوة بكثير من نموذج H100 السابق الذي حطم الأرقام القياسية. يجب أن تكون أيضًا أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، وهو أمر حاسم حيث قد يواجه قطاع الذكاء الاصطناعي نقصًا في الطاقة قبل أن يواجه نقصًا في الشرائح بالسرعة التي تُبنى بها مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
المصدر: Nvidia
هذا مهم، حيث أن تصميم إضافة المزيد من وحدات GPU فوق بعضها البعض لبناء مركز بيانات ذكاء اصطناعي أصبح قديمًا.
“في مراكز البيانات اليوم، لا يمكنك وضع نفس عدد خوادم NVIDIA H100 أو صواني حوسبة GB200 Superchip في خزانة كما كان ممكنًا في أجيال GPU السابقة بسبب الطلبات الأعلى على الطاقة والتبريد.
تحسين الكفاءة الحرارية وتوفير الطاقة يسمح لنا بأن نكون أكثر سخاءً في عدد وحدات GPU التي يمكننا وضعها في الرف — مما يعني المزيد من وحدات GPU لعملائنا.”
مستقبل CoreWeave
كمية الحوسبة المطلوبة؟
السؤال المفتوح، الذي يقدر بملايين المليارات من الدولارات في صناعة التكنولوجيا، هو مستقبل الذكاء الاصطناعي.
من ناحية، من الواضح أن التكنولوجيا تتقدم أسرع مما كان متوقعًا. وهذا يجب أن يكون، نظريًا، مثاليًا لشركات مثل CoreWeave، التي ستنمو بطبيعتها على الأقل بنفس سرعة صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها. وربما أسرع، حيث سيكون مقدمو الخدمات الفائقة ومزودو السحابة من أكبر المستفيدين من الذكاء الاصطناعي، الذي سيصبح حاضرًا في كل شركة بطريقة أو بأخرى.
من ناحية أخرى، ليس من الواضح ما هي القوة الحاسوبية المطلوبة فعليًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل. لا تزال الصناعة تحاول أخذ اكتشاف أن DeepSeek الصينية يمكنها تقديم نتائج مماثلة مقابل 1/25 من سعر OpenAI الأمريكية في الاعتبار.
حتى الآن، كان الافتراض أن النماذج الأفضل ستكون دائمًا أكثر استهلاكًا للقوة الحاسوبية، إلى درجة أن توفر الطاقة الكهربائية الخام أصبح مصدر قلق، وأن شركات التكنولوجيا الكبيرة سعت بسرعة للقتال على إمدادات محطات الطاقة النووية المستقبلية.
لقد هز DeepSeek هذه الفكرة بشدة. ماذا لو كان مستقبل الذكاء الاصطناعي يتكون من العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة، الفائقة الكفاءة ومفتوحة المصدر بدلاً من التطبيقات المركزية في مراكز بيانات بقدرة جيجاواط؟
إذا كان هذا هو مستقبل الذكاء الاصطناعي، فسيكون تهديدًا كبيرًا لشركات مثل OpenAI، التي بُنيت على افتراض أن ميزتها الحاسوبية ستكون كافية لإنشاء حصن تجاري.
ومع ذلك، لا يمكن أن يضر ذلك بآفاق CoreWeave على المدى الطويل. إذا أصبح الذكاء الاصطناعي رخيصًا إلى هذا الحد للتدريب والاستخدام، فهذا يعني أن كل شركة تقريبًا ستريد نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لخدمات العملاء، وإدارة الصيانة، والموارد البشرية، والمبيعات، والتسويق، وما إلى ذلك. معظم هذه الشركات لن ترغب في إدارة أجهزتها الخاصة لتشغيل هذه النماذج. مزود منخفض التكلفة وغير مرتبط بنموذج معين مثل CoreWeave من المرجح أن يتفوق على مزودي سحابة التكنولوجيا الكبيرة الذين قد يُشتبه في أنهم يدفعون نحو حلولهم وذكائهم الاصطناعي.
أي وحدات GPU؟
حتى الآن، اعتمدت CoreWeave في الغالب على الشرائح من رائد الصناعة، Nvidia. ومع اعتماد GB200، لن يتغير ذلك في أي وقت قريب.
على المدى الطويل، قد تتمكن بعض الشركات من تكرار قدرة Nvidia في الحوسبة المتوازية وتكنولوجيا تشبه GPU. إذا كان الأمر كذلك، ستتمكن CoreWeave من الانتقال ببطء إلى مزود جديد إذا احتاجت ذلك.
يمكن قول الشيء نفسه إذا ظهر طريقة جذرية جديدة لإجراء حسابات الذكاء الاصطناعي. ستجعل حجم CoreWeave وشبكة عملائها الذين يركزون على الذكاء الاصطناعي منها شريكًا رئيسيًا لنشر هذه التقنية الجديدة.
هذا صحيح بشكل خاص لنفس السبب الذي جعلها شريكًا رئيسيًا لـ Nvidia: لن تحاول CoreWeave أبدًا تكرار مثل هذه الشريحة الذكائية داخليًا (على عكس Google وMicrosoft وMeta وAWS وغيرها)، ويمكنها بدلاً من ذلك المساعدة في نشرها بأسرع ما يمكن.
(يمكنك قراءة المزيد عن وحدات GPU المستقبلية المحتملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا المقال من DigitalOcean)
العملات المشفرة
إمكان آخر لـ CoreWeave في المستقبل يتعلق بالعملات المشفرة. بينما تحولت الشركة إلى حد كبير إلى سوق الذكاء الاصطناعي الأكبر، لا يزال هذا النشاط يتطلب الكثير من القوة الحاسوبية.
كما أن دونالد ترامب يخطط لإنشاء احتياطي وطني للعملات المشفرة، يحتفظ ببيتكوين وإيثر وXRP وسولانا وكاردانو، فمن الواضح أن العملات المشفرة قد تصبح جزءًا مهمًا من النظام المالي ونظام الدفع في الولايات المتحدة.
ومع تزايد الرسمية للعملات المشفرة، يزداد احتمال اعتمادها على مزودي البنية التحتية الآمنة والمعروفة مثل CoreWeave.
لذلك يمكننا أن نتوقع أن يكون لهذا جزء غير ضئيل من أعمال الشركة في المستقبل أيضًا.
الخلاصة
CoreWeave ليست في الواقع مجرد شركة ذكاء اصطناعي، بل هي مزود خدمة لصناعة تنمو بشكل انفجاري. وهذا يعني أنها أقل تعرضًا لتقلبات اختيار نوع تقنية الشبكة العصبية المناسبة، أو طريقة التدريب، وما إلى ذلك، مقارنةً بمعظم شركات الذكاء الاصطناعي.
بدلاً من ذلك، طالما أنها تضمن الوصول إلى أحدث وأقوى وحدات GPU، فمن المرجح أن تظل الشريك المفضل لكل شركة ناشئة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي.
قد يكون وصول نماذج مفتوحة المصدر قوية مثل DeepSeek دفعة قوية لأعمال CoreWeave، حتى وإن قلل من كثافة الحوسبة في الصناعة ككل. وذلك لأنه يفتح الطريق للمزيد من المنافسين لـ OpenAI من خلال تقليل الأموال المطلوبة من رأس المال المخاطر للبدء.
هذه الشركات الناشئة الأصغر والأكثر مرونة لن تقوم ببناء مركز بيانات وبنية تحتية خاصة بالذكاء الاصطناعي، بل ستعتمد على مزودي السحابة. وسيكون الأمر نفسه بالنسبة للمؤسسات الكبيرة التي تتطلع إلى تطوير نماذج ذكاء اصطناعي مملوكة لها ولا ترغب في استضافتها على خوادم شركات قد تكون مهتمة ببياناتها السرية.
لذلك، مع وجود اكتتاب عام قادم، يمكن أن تكون CoreWeave وسيلة للمستثمرين للمراهنة على صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها دون الحاجة إلى فهم تفاصيل النماذج والتقنيات المختلفة.
