ثينك تكشف عن ثينك فابريك في ليب 2026 لتحسين حوسبة الذكاء الاصطناعي على الخوادم المادية

أعلنت شركة ثينك (Think) خلال مؤتمر ليب (LEAP) 2026 في الرياض عن منصتها ثينك فابريك (Think Fabric)، في تقدم مهم في مجال حوسبة الذكاء الاصطناعي غير المتجانسة على الخوادم المادية المخصصة (Bare-Metal). وتعالج المنصة تحديداً تحدياً رئيسياً يواجه القطاع، هو ضعف استغلال عتاد الذكاء الاصطناعي، إذ تقول الشركة إنها تحقق معدل استغلال مستداماً يصل إلى 92.3% في البيئات التي تجمع رقائق من أنواع مختلفة. وينقل هذا الإعلان التركيز من مجرد توسيع البنية التحتية إلى رفع الكفاءة إلى أقصى حد وخفض تكلفة الرمز الواحد في الذكاء الاصطناعي، بما يضع المملكة العربية السعودية مركزاً لابتكارات الجيل التالي من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. وتدمج منصة ثينك فابريك ثلاث تقنيات أساسية: نود (Node) للتبريد عالي الكثافة، ونظام الإدارة الذكية للنماذج اللغوية الكبيرة (ILM) لتنسيق وحدات معالجة الرسومات، وكونستليشن (Constellation) لتوسيع مجمعات الحوسبة الفائقة. وقد كشفت ثينك عن المنصة في ليب 2026 بالرياض، مقدمةً إياها حلاً لحوسبة الذكاء الاصطناعي غير المتجانسة عالية الأداء باستخدام رقائق متنوعة. وتدمج منصة ثينك فابريك ثلاث تقنيات أساسية لتحسين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، بدءاً من طبقة العتاد الأساسية. وأولى هذه التقنيات نود، وهو مكون عتادي صُمم خصيصاً للتبريد عالي الكثافة. وتقول ثينك إن عتاد نود يوفر كثافة طاقة أعلى بما يصل إلى 2.35 ضعف مقارنة بالخوادم المماثلة. وتتحقق هذه الزيادة الكبيرة في كثافة الطاقة عبر نظام تبريد بحلقة مغلقة محكمة قيد تسجيل براءة الاختراع، ما يتيح لمراكز البيانات وضع قدرة حوسبة أكبر في مساحات مادية أصغر مع التحكم في الحرارة الهائلة التي تولدها مسرّعات الذكاء الاصطناعي الحديثة. ويُعد أساس العتاد هذا حاسماً لدعم المتطلبات الكثيفة لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة ونشرها. فمن خلال معالجة القيود المادية المتعلقة بالطاقة والتبريد، توفر ثينك فابريك مساراً لعمليات نشر أكثر استدامة وقابلية للتوسع للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في المنطقة. وتمثل القدرة على تحقيق هذه الكثافة العالية للطاقة دون المساس بكفاءة التبريد عامل تميز رئيسياً لعتاد نود، إذ تعالج مباشرة القلق المتزايد بشأن استهلاك الطاقة والمساحات المادية التي تتطلبها مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. ويمثل نظام التبريد بالحلقة المغلقة المحكمة إنجازاً هندسياً مهماً يمكّن ثينك من توسيع حدود الممكن في حوسبة الذكاء الاصطناعي على الخوادم المادية المخصصة. ويُتوقع أن يلقى هذا الابتكار صدى قوياً لدى عملاء المؤسسات الساعين إلى تعظيم العائد من استثماراتهم في البنية التحتية مع تقليل أثرهم البيئي. والتقنية الأساسية الثانية في منظومة ثينك فابريك هي نظام الإدارة الذكية للنماذج اللغوية الكبيرة (ILM)، المصمم للتنسيق البرمجي المتقدم. ويتيح النظام لعدة نماذج مشاركة وحدة معالجة رسومات واحدة لتقليل وقت الخمول، وهي خاصية حاسمة لتعظيم العائد على الاستثمار في عتاد الذكاء الاصطناعي باهظ الثمن. ومن خلال التوزيع الديناميكي للموارد وضمان تغذية وحدات معالجة الرسومات بالبيانات باستمرار، يساعد النظام على تحقيق معدلات الاستغلال المرتفعة التي تعلنها الشركة. وتُعد هذه الطبقة البرمجية ضرورية لإطلاق الإمكانات الكاملة للعتاد الأساسي، بما يضمن استخدام موارد الحوسبة بأعلى كفاءة ممكنة. أما المكون الثالث، كونستليشن، فيتولى توسيع مجمعات الحوسبة الفائقة. إذ يربط كونستليشن العُقد عبر وصلات ألياف ضوئية عالية النطاق الترددي، ما يتيح حوسبة ذكاء اصطناعي غير متجانسة عالية الأداء باستخدام رقائق متنوعة. ويعني ذلك أن المؤسسات لا تتقيد بعتاد مورد واحد، وتستطيع الجمع بين أنواع مختلفة من المسرّعات بما يناسب أعباء عملها المحددة. وتمثل القدرة على توسيع المجمعات مباشرة مع الحفاظ على الأداء العالي ميزة رئيسية لتقنية كونستليشن، إذ توفر المرونة وقابلية التوسع اللازمتين لدعم أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي تطلباً، من تدريب النماذج المعقدة إلى مهام الاستدلال واسعة النطاق. ومن خلال الجمع بين نظام ILM وكونستليشن، تقدم ثينك فابريك حلاً شاملاً لإدارة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وتوسيعها عبر بيئات عتاد متنوعة. ويبرز الكشف عن ثينك فابريك في ديب فست (DeepFest) 2026 الأهمية المتزايدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الاقتصاد الرقمي السعودي. فمع تزايد تبني المؤسسات في منطقة الخليج لتقنيات الذكاء الاصطناعي، سيشتد الطلب على موارد حوسبة فعالة وقابلة للتوسع. ويقدم نهج ثينك في حوسبة الذكاء الاصطناعي على الخوادم المادية المخصصة بديلاً جذاباً للحلول السحابية التقليدية، ولا سيما للمؤسسات ذات المتطلبات الصارمة في سيادة البيانات أو زمن الاستجابة. ويتوافق التركيز على الكفاءة ومعدلات الاستغلال، لا على قدرة الحوسبة الخام وحدها، مع التوجه الأوسع في القطاع نحو بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أكثر استدامة وأقل تكلفة. ورغم أن معدل الاستغلال المستدام لوحدات معالجة الرسومات البالغ 92.3% الذي تعلنه الشركة لافت، لم يتضح بعد كيف ستؤدي ثينك فابريك في عمليات النشر الفعلية واسعة النطاق عبر بيئات مؤسسية متنوعة. وسيكون الاختبار الحقيقي معدل تبنيها والوفورات الملموسة في التكاليف التي يمكن أن تحققها للمتبنين الأوائل في سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي شديدة التنافس. ولن يعتمد نجاح المنصة على قدراتها التقنية فحسب، بل أيضاً على قدرة الشركة على بناء منظومة متينة من الشركاء والمطورين. وإذا تمكنت ثينك من الوفاء بوعودها، فقد يكون للمنصة أثر كبير في مشهد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في المملكة العربية السعودية وعالمياً. وقد تجعل قدرة المنصة على دعم بيئات الحوسبة غير المتجانسة وتعظيم استغلال الموارد منها خياراً جذاباً للغاية للمؤسسات الساعية إلى تحسين عملياتها في الذكاء الاصطناعي. ويُحدث دمج نود ونظام ILM وكونستليشن أثراً تكاملياً يضاعف فوائد كل مكون على حدة. فالتبريد عالي