منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3" قفز فى تقديم تجربة موحدة للاستفادة من استثمارات المؤسسات في تقنيات تسريع الحوسبة

خدمات ما بعد البيع تشكل احد اهم اولويات الشركة لتاكيد التزامها بدعم عملاءها الحاليين والجدد بالمنطقة

اجرى الحوار : خالد حسن

اعده للنشر : رشا حجاج

أكد محمد يوسف مدير التسويق للشرق الأوسط وإفريقيا في شركة ريد هات" Red Hat "، المزود العالمي لحلول البيانات مفتوحة المصدر، فى حواره مع " عالم رقمي "  أن التقنيات مفتوحة المصدر باتت عنصراً جوهرياً في خطط الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الإقليمية موضحا إن مسح ميداني حديث نفذته الشركة بالإمارات كشف أن 83% من المستطلعين يضعون الذكاء الاصطناعي في صدارة أولوياتهم خلال الـ18 شهراً القادمة، بينما أجمع مائة من مسؤولي تقنية المعلومات على دور الحلول المفتوحة في خفض النفقات وتعزيز الاستقلالية الرقمية.

جاء ذلك خلال مشاركة الشركة فى فعليات معرض " جيتكس جلوبال دبي 2025 " وقال الشركة تولي اهتماماً بالغاً لتنمية القدرات الوطنية في ميادين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الهجينة، بالشراكة مع الجامعات والمراكز الأكاديمية، لمعالجة التحديات المتعلقة بنقص الخبرات التقنية المتخصصة ولفت إلى أن دولة منطقة الشرق الاوسط وافريقيا تتقدم بثبات نحو أن تصبح قبلة عالمية للذكاء الاصطناعي، مشدداً على ضرورة ضخ الاستثمارات في ربط المعارف المؤسسية بالأنظمة الرقمية المتقدمة لتعظيم العائد على العملاء.

وفيما يتعلق باهم ملامح مشاركة الشركة فى المعرض كشفت "ريد هات " عن "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3"، التطور الأبرز في منصتها المؤسسية للذكاء الاصطناعي وتجمع هذه المنصة أحدث ابتكارات الشركة بما في ذلك خادم استدلال الذكاء الاصطناعي من "ريد هات"، و"ريد هات إنتربرايز لينوكس إيه آي" (RHEL AI)، و"ريد هات أوبن شيفت للذكاء الاصطناعي" (Red Hat OpenShift AI)، لمساعدة المؤسسات على تبسيط تعقيدات استدلال الذكاء الاصطناعي عالي الأداء على نطاق واسع، وتمكينها من نقل النماذج من مرحلة إثبات المفهوم إلى التشغيل الفعلي بسهولة أكبر، وتعزيز التعاون المتعلق بالتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

40 مليار دولار استثمارات بالذكاء الاصطناعي المؤسسي

وبالنسبة لرؤية " Red Hat " لتوظيف تقنيات ال " AI " قال يوسف تواجه المؤسسات، مع انتقالها إلى ما بعد المرحلة التجريبية في الذكاء الاصطناعي، تحديات كبيرة تشمل حماية خصوصية البيانات، والتحكم في التكاليف، وإدارة النماذج المتنوعة. وأظهرت دراسة "فجوة الذكاء الاصطناعي التوليدي: حالة الذكاء الاصطناعي في الأعمال" الصادرة عن مشروع (NANDA) من معهد ماساشوستس للتكنولوجيا أن نحو 95% من المؤسسات لم تحقق عوائد مالية ملموسة بعد إنفاق ما يقارب 40 مليار دولار على الذكاء الاصطناعي المؤسسي.

أضاف تركز منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3" على معالجة هذه التحديات بشكل مباشر، من خلال تقديم تجربة موحدة وأكثر اتساقاً للرؤساء التنفيذيين لتقنية المعلومات وقادة القطاع، بما يتيح الاستفادة القصوى من استثماراتهم في تقنيات تسريع الحوسبة. وتمكّن المنصة المؤسسات من توسيع وتوزيع عمليات الذكاء الاصطناعي التشغيلية بسرعة عبر بيئات هجينة ومتعددة الموردين، مع تعزيز التعاون بين الفرق على تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم، مثل الوكلاء، وكل ذلك على منصة واحدة مشتركة. وبفضل بنيتها القائمة على المعايير المفتوحة، المنصة تدعم المؤسسات في جميع مراحل رحلتها مع الذكاء الاصطناعي، مع القدرة على تشغيل أي نموذج على أي مُسرّع أجهزة، بدءاً من مراكز البيانات وصولاً إلى السحابة العامة وبيئات الذكاء الاصطناعي السيادية.

من التدريب إلى التنفيذ

اشار مدير التسويق للشرق الأوسط وإفريقيا في "ريد هات " بينما تمضي المؤسسات قدماً نحو التنفيذ الفعلي لمبادرات الذكاء الاصطناعي، يتحول التركيز من تدريب النماذج وضبطها إلى مرحلة الاستدلال، أي مرحلة "التنفيذ" في الذكاء الاصطناعي المؤسسي. وتركز منصة "ريد هات للذكاء الاصطناعي 3" على تقديم استدلال قابل للتوسع وفعّال من حيث التكلفة، مستفيدة من مشاريع مجتمع الـ vLLM وllm-d الناجحة على نطاق واسع، وقدرات تحسين النماذج التي تتمتع بها "ريد هات"، لتقديم خدمة موثوقة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs).

أضاف لمساعدة قادة تقنية المعلومات على الاستفادة القصوى من أجهزة التسريع عالية التكلفة، تقدم "ريد هات أوبن شيفت للذكاء الاصطناعي 3.0 بشكل متاح للجميع، llm-d، وهو مشروع يهدف لإعادة تصور كيفية تشغيل نماذج اللغة الكبيرة على حاويات كوبرنيتس. ويتيح llm-d إمكانية الاستدلال الموزّع الذكي، مستفيداً من تنظيم كوبرنيتس وأداء vLLM، وبالاقتران مع التقنيات مفتوحة المصدر الرئيسية، مثل امتداد استدلال واجهة برمجة تطبيقات بوابة كوبرنيتس (Kubernetes Gateway API Inference Extension)، ومكتبة نقل البيانات منخفضة الكُمُون NVIDIA Dynamo (NIXL)، ومكتبة الاتصال DeepEP Mixture of Experts (MoE)، بما يتيح للمؤسسات خفض التكاليف وتقليص زمن الاستجابة من خلال من خلال جدولة النماذج الذكية المدركة للاستدلال والخدمة المصنفة حسب النوع ، مع  تحسين أوقات الاستجابة وتقليل التأخير باستخدام موزع أحمال ذكي وواعٍ بالاستدلال، مصمم للتعامل مع الطبيعة المتغيرة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي بالاضافة لتبسيط التشغيل وتحقيق أعلى درجات الموثوقية عبر مسارات إرشادية "Well-lit Paths" تبسط نشر وتحسين النماذج الضخمة على نطاق واسع.

منصة موحدة للذكاء الاصطناعي التعاوني

أكج د محمد يوسف قدم الإصدار (Red Hat AI 3) تجربة موحدة ومرنة مصممة خصيصاً لتلبية احتياجات العمل التعاوني في بناء حلول ذكاء اصطناعي توليدي جاهزة للإنتاج. وتم تصميمه لتبسيط مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتحقيق قيمة ملموسة من خلال تعزيز التعاون وتوحيد سير العمل بين الفرق من خلال منصة واحدة لكل من مهندسي المنصات ومهندسي الذكاء الاصطناعي لتنفيذ استراتيجياتهم. وتركز القدرات الجديدة على توفير الإنتاجية والكفاءة اللازمة للانتقال من مرحلة إثبات المفهوم إلى مرحلة الإنتاج، وتشمل قدرات النموذج كخدمة (Maas) والتي تتيح الاستفادة من الاستدلال الموزع وتمكن فرق تقنية المعلومات من العمل كمزودين لخدمة MaaS بأنفسهم، حيث يقدمون النماذج الشائعة بشكل مركزي ويوفرون الوصول عند الطلب لكل من مطوري الذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويتيح هذا النهج إدارةً أفضل للتكاليف ، كما يدعم حالات الاستخدام التي لا يمكن تشغيلها على خدمات الذكاء الاصطناعي العامة بسبب مخاوف تتعلق بالخصوصية والبيانات كذلك يتيح "مركز الذكاء الاصطناعي" (AI Hub) لمهندسي المنصات استكشاف ونشر وإدارة أصول الذكاء الاصطناعي الأساسية، حيث يوفر نقطة تحكم موحدة تحتوي على قائمة منسقة من النماذج، بما في ذلك نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تم التحقق من صحتها وتحسينها، بالإضافة إلى سجل لإدارة النماذج وبيئة نشر لتكوين ومراقبة جميع أصول الذكاء الاصطناعي التي تعمل على منصة "أوبن شيفت أيه آي".