علي بابا تكشف عن شريحة ذكاء اصطناعي جديدة وتعلن عن نموذج هائل قد يصل إلى 10 تريليونات مُعامل

الحياة برس - كشفت شركة علي بابا الصينية، الثلاثاء 22 سبتمبر 2026، عن تطور جديد في سباق الذكاء الاصطناعي، تمثل في إطلاق شريحة متخصصة جديدة تحمل اسم «Zhenwu V900»، بالتزامن مع إعلان خطط لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي ضخم قد يصل عدد مُعاملاته إلى 10 تريليونات.

وجاء الإعلان خلال مؤتمر «Apsara» السنوي الذي تنظمه علي بابا في مدينة هانغتشو الصينية، حيث قدمت الشركة تفاصيل عن الشريحة الجديدة التي طورتها وحدة T-Head التابعة لها.

وبحسب الشركة، تستطيع شريحة Zhenwu V900 تقديم أداء يصل إلى ثلاثة أضعاف الجيل السابق، كما صممت لتعمل ضمن مجموعات كبيرة من الشرائح بهدف تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى قدرات حوسبة هائلة. ومن المقرر أن تدخل الشريحة مرحلة الإنتاج بكميات كبيرة في أوائل عام 2027.

ولم تتوقف خطة علي بابا عند تطوير العتاد، إذ أعلنت الشركة أيضاً أنها تعمل على نموذج ذكاء اصطناعي من الجيل المقبل يتراوح عدد مُعاملاته بين 5 و10 تريليونات، مقارنة بنموذج Qwen 3.8 Max الحالي الذي يبلغ عدد مُعاملاته نحو 2.4 تريليون.

ويعكس الإعلان توجه الشركة نحو بناء منظومة متكاملة للذكاء الاصطناعي تشمل الشرائح الإلكترونية، والنماذج الذكية، ومراكز البيانات، بدلاً من الاعتماد على عنصر واحد فقط في سلسلة التكنولوجيا.

وتخطط علي بابا كذلك لزيادة قدرة مراكز البيانات التابعة لـ«Alibaba Cloud» إلى أكثر من 20 غيغاواط بحلول عام 2032، في ظل الارتفاع الكبير في الطلب العالمي على البنية التحتية اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

وأثارت الخطوة اهتمام الأسواق، حيث ارتفعت أسهم علي بابا بأكثر من 5% خلال تعاملات الثلاثاء بعد الإعلان، في ظل متابعة المستثمرين لتوسع الشركة في مجال الذكاء الاصطناعي والرقائق.

ويأتي هذا التطور في وقت تواجه فيه الصين قيوداً أميركية على الوصول إلى بعض أكثر شرائح الذكاء الاصطناعي تقدماً، ما يدفع شركات التكنولوجيا الصينية إلى تطوير حلول محلية لتقليل الاعتماد على التقنيات الأجنبية.

وتشير التطورات الأخيرة إلى أن المنافسة في الذكاء الاصطناعي لم تعد تقتصر على تطوير نماذج قادرة على الإجابة والكتابة وإنشاء الصور، بل أصبحت تشمل أيضاً المعالجات ومراكز البيانات وشبكات الحوسبة التي تشكل الأساس الذي تعمل عليه هذه النماذج.

ومن المتوقع أن يستمر السباق نحو بناء نماذج أكبر وأكثر قدرة خلال السنوات المقبلة، لكن حجم النموذج وحده لا يعني بالضرورة أنه سيكون أكثر كفاءة أو دقة في جميع الاستخدامات، إذ تعتمد قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضاً على البيانات وطريقة التدريب والبنية البرمجية والقدرة الحوسبية المتاحة.