تستهدف جوجل علنًا شبكة مراكز البيانات الضخمة "Vergo" التي تعتمد على "الذكاء الاصطناعي الوكيل" ... لتعزيز قدرات التأخير والاستجابة للأعطال

أعلنت جوجل عن شبكة مراكز بيانات ضخمة وبنية تحتية عبر السحابة تتعلق بعصر “الذكاء الاصطناعي الوكيل” (Agentic AI). مع انتشار بيئة استدعاء الأدوات الخارجية للذكاء الاصطناعي في غضون ميلي ثانية، يتنافس الآن بشكل شامل على تقليل التأخير ومعالجة العمليات الحسابية الضخمة بشكل مستقر.

نشرت جوجل في 24 من الشهر نظام الشبكة البنية التحتية الجديد للذكاء الاصطناعي “شبكة Virgo”. يهدف هذا النظام إلى تحسين سرعة الاتصال الشاملة بين مجموعات المعالجات، وحتى بين موارد الذاكرة والحوسبة والتخزين داخل مراكز البيانات.

الجوهر يكمن في هيكل الشبكة “المسطح”. تقلل هذه الطريقة من عدد المستويات التي تمر عبرها البيانات أثناء النقل لتقليل الاختناقات. ووفقًا لجوجل، يمكن لشبكة Virgo أن تتصل بما يصل إلى 134,000 شريحة، بما في ذلك معالجات TPU 8t من الجيل الثامن المستخدمة في التدريب. وتصل عرض النطاق الترددي الثنائي الاتجاه إلى 47 بيتابيت في الثانية (Pbps). وأكدت الشركة أن عرض النطاق لكل معالج قد زاد بأكثر من 4 مرات مقارنة بالجيل السابق.

ما يلفت الانتباه في هذا الإعلان هو أنه، بالإضافة إلى المنافسة على السرعة، تم التأكيد بشكل شامل على “المرونة”. في مجموعات الذكاء الاصطناعي الضخمة، من غير الممكن تجنب الأعطال، والتأخير، وانخفاض سرعة بعض الأجهزة. وقالت جوجل إنها لمواجهة هذه المشكلة، دمجت وظيفة “الرؤية” لمراقبة الحالة العامة للشبكة بشكل دقيق، مع برامج التوجيه/الاسترداد التلقائية. كما تشمل مميزاتها تطبيق طبقة تبديل مستقلة لضمان عدم تقلب الأداء بشكل حاد حتى في حال حدوث تأخير أو عطل في الشبكة.

وصفت جوجل شبكة Virgo بأنها ليست مجرد توسعة بسيطة لمراكز البيانات الحالية، بل منتج بنية تحتية مستقل، وتصميمه يهدف إلى “تصميم الحي بأكمله كأنه حاسوب فائق”. وتؤمن الشركة أنه من خلال مراقبة حالة النظام بأقل من مللي ثانية، يمكن تحسين إدارة الازدحام المؤقت وذاكرة التخزين المؤقت على مدار كامل النظام، وهو أمر مهم بشكل خاص في بيئات تتطلب أن يتعامل الذكاء الاصطناعي الوكيل مع استدعاء الأدوات، والاستنتاج، واسترجاع المعلومات المعزز (RAG).

إضافة إلى ذلك، أطلقت جوجل طبقة اتصال وأمان تتجاوز حدود السحابة

بالإضافة إلى شبكة مراكز البيانات، أطلقت جوجل أيضًا طبقة اتصال وأمان عبر السحابة موجهة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل. وملخصًا لهذا التحديث، حددت الشركة أربعة أعمدة رئيسية: “الحوسبة المرنة”، “الاتصال الآمن عبر السحابة”، “طبقة البيانات الموحدة”، و"السيادة الرقمية".

أولًا، “الحوسبة المرنة” هي بنية تهدف إلى معالجة تقلبات طلبات وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة. غالبًا ما تشهد خدمات الذكاء الاصطناعي زيادة مفاجئة في الطلبات، وشرحت جوجل أنها من خلال زيادة إمكانية الوصول إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU)، يمكنها الاستجابة بسرعة وبتكلفة أقل لهذا الطلب. بشكل خاص، توفر تصميمات المعالجات موارد CPU محسنة لمهام مثل الاستنتاج، وتنسيق الوكلاء، واسترجاع المعلومات المعزز، لتعويض نقص وحدات معالجة الرسوميات (GPU).

لهذا الغرض، طبقت جوجل معالجات C4N وM4N على أجهزة افتراضية تعتمد على Google Compute Engine وGoogle Kubernetes Service. وأشارت إلى أن هذا النظام يمكنه معالجة حتى 95 مليون حزمة بيانات في الثانية، وهو أسرع بأقصى قدر 40 مرة من أكبر مزودي السحابة.

وفي مجال الاتصال الآمن عبر السحابة، يُعد “بوابة الوكيل” (代理网关) عنصرًا مركزيًا. يتحكم هذا المكون في وصول الوكيلات الذكية، ويدير بروتوكولات مثل بروتوكول سياق النموذج (MCP) وبروتوكولات بين الوكلاء (A2A). وأوضحت أن البوابة تضمن، في بيئات متعددة السحابة، أن تدفقات البيانات بين الشبكات المختلفة تكون مرئية ومحمية.

“الذكاء الاصطناعي يتجه إلى حيث توجد البيانات” وليس “نقل البيانات”

تركز طبقة البيانات الموحدة على تمكين الذكاء الاصطناعي من فهم البيانات واستخدامها مباشرة من مستودعات البيانات المتفرقة في المؤسسات. وأشارت جوجل إلى أن “التخزين الذكي” يضيف بيانات وصفية (ميتاداتا) إلى الكائنات البيانات، مما يحول البيانات “الثابتة” التقليدية إلى أصول معرفية يمكن للذكاء الاصطناعي قراءتها.

بمجرد إنشاء هذا الهيكل، يمكن تطبيق عمليات بحث تعتمد على المعنى على أنواع مختلفة من المعلومات مثل جداول البيانات، والمستندات، وملفات PDF، والصور، مع إمكانية التوضيح التلقائي واستخراج الرؤى. يهدف هذا النهج إلى تقليل ظاهرة “الجزيرة” التي تحبس البيانات في مستودعات معينة، ومساعدة وكلاء الذكاء الاصطناعي على العثور بسرعة على المعلومات المطلوبة.

كما أُعلن عن “فهرس المعرفة” الذي يربط المعرفة الداخلية للمؤسسة بشكل رسومي، لمساعدة وكلاء الذكاء الاصطناعي على فهم العمليات والسياقات بشكل أفضل. وأكدت جوجل أن هذا الأسلوب يسمح بتحسين التعلم والاستجابة للذكاء الاصطناعي دون الحاجة لنقل البيانات بشكل منفصل، بل من خلال تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من العمل داخل بيئة البيانات الخاصة.

ويُظهر هذا الإعلان أن مركز الاهتمام في منافسة الذكاء الاصطناعي يتجه بسرعة من أداء النماذج إلى البنية التحتية للشبكة والأمان والبيانات التي تدعم تشغيل النماذج. خاصة مع دخول “الذكاء الاصطناعي الوكيل” رسميًا في الأعمال التجارية، فإن تقليل التأخير، والمرونة في الاسترداد، وإدارة السحابات المتعددة قد تصبح عوامل تنافسية رئيسية. وتُعتبر خطوة جوجل إشارة إلى تصاعد المنافسة بين شركات التكنولوجيا الكبرى حول السيطرة على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.