recent
أخبار ساخنة

إنفيديا في CES 2026 … عندما يصبح الذكاء الاصطناعي هو الأساس

 🔹 Vera Rubin… الجيل الجديد لعقول الذكاء الاصطناعي

معمارية Vera Rubin تمثل نقلة نوعية في طريقة تعامل إنفيديا مع أعباء الذكاء الاصطناعي المتقدمة. المعمارية الجديدة لم تُصمم فقط لزيادة عدد العمليات في الثانية، بل لإدارة نماذج أكثر تعقيدًا وذكاءً، قادرة على التفكير المتسلسل واتخاذ قرارات مستقلة.


  1. الذكاء الاصطناعي

  2. إنفيديا

  3. CES 2026

  4. معالجات الرسوميات GPU

  5. مراكز البيانات

  6. الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

  7. الروبوتات الذكية

  8. السيارات ذاتية القيادة

  9. Nvidia Omniverse

  10. Hugging Face

  11. التعلم العميق

  12. نماذج الذكاء الاصطناعي

  13. القيادة الذاتية

  14. الذكاء الاصطناعي الوكيلي

  15. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

  16. الحوسبة عالية الأداء

  17. الأمن والخصوصية الرقمية

  18. التحول الرقمي

  19. الواقع الافتراضي والمحاكاة

  20. مستقبل التكنولوجيا


تركز Vera Rubin على دعم نوعين أساسيين من الذكاء الاصطناعي:
الأول هو الذكاء الوكيلي (Agentic AI) القادر على التخطيط والتنفيذ دون تدخل بشري مباشر، والثاني هو الذكاء الفيزيائي المستخدم في الروبوتات والأنظمة ذاتية الحركة. هذا الدمج يجعل المعمارية مناسبة للمستقبل الذي تتداخل فيه البرمجيات مع العالم الحقيقي.

كما تعتمد المنصة على تحسين كفاءة استهلاك الطاقة وتقليل تكلفة التشغيل، وهو عامل حاسم في ظل التوسع الكبير في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي العملاقة داخل الشركات ومراكز البيانات.


🔹 Nvidia Brev: ذكاء اصطناعي قوي داخل بيئة مغلقة وآمنة

أداة Nvidia Brev تعكس فهم إنفيديا لمخاوف الشركات والمؤسسات المتعلقة بالخصوصية وأمن البيانات. فبدل الاعتماد الكامل على الاتصال السحابي المفتوح، تتيح Brev إنشاء بيئات تشغيل مغلقة يمكن التحكم فيها بالكامل.

هذه البيئات تسمح بتشغيل نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة دون الحاجة إلى اتصال مباشر بالإنترنت، ما يقلل من مخاطر تسريب البيانات أو الوصول غير المصرح به.
وفي الوقت نفسه، يمكن ربط هذه البيئات عند الحاجة بخوادم قوية مثل DGX Spark أو الاستفادة من نماذج جاهزة عبر Hugging Face.

ببساطة، Brev تقدم حلًا ذكيًا يجمع بين الأداء العالي والخصوصية، وهو ما تحتاجه الشركات في عصر أصبحت فيه البيانات أغلى من الأجهزة نفسها.





🔹 من التدريب إلى التنفيذ: منظومة إنفيديا الكاملة للـ Physical AI

أوضحت إنفيديا أن الذكاء الاصطناعي الفيزيائي لا يمكن أن ينجح بالاعتماد على جزء واحد فقط من المنظومة. لذلك قدمت منصة Full-stack Physical AI Platform التي تغطي جميع مراحل التطوير.

تبدأ العملية بتدريب النماذج على أنظمة فائقة القوة مثل GB300، ثم يتم اختبار هذه النماذج داخل بيئات محاكاة واقعية باستخدام Nvidia Omniverse، وهو ما يسمح بمحاكاة ظروف العالم الحقيقي بدقة عالية.

بعد التأكد من كفاءة النموذج، يتم تشغيله فعليًا على أنظمة الاستدلال مثل THOR. هذا التسلسل يقلل الأخطاء، ويزيد من أمان الأنظمة عند استخدامها في الواقع، خاصة في التطبيقات الحساسة مثل الروبوتات الصناعية والمركبات ذاتية القيادة.




🔹 Alpamayo: عقل إنفيديا الجديد للقيادة الذاتية

نموذج Alpamayo يمثل خطوة متقدمة في عالم القيادة الذاتية، حيث لا يقتصر دوره على تنفيذ الأوامر، بل يفهم السياق الكامل للطريق ويتعامل مع المواقف المعقدة بشكل لحظي.

يعتمد Alpamayo على تحليل البيانات البصرية والحسية في الوقت الحقيقي، مع القدرة على التفكير التنبؤي، أي توقع ما قد يحدث خلال الثواني القادمة واتخاذ القرار المناسب قبل وقوع الخطر.

إنفيديا ترى أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو الأساس لمستقبل التنقل الذكي، ولهذا بدأت بتطبيقه فعليًا في سيارات Mercedes-Benz CLA موديل 2025، مع خطة طرح تدريجية في الأسواق.


🔹 أكثر من سيارات… Alpamayo يقود كل ما يتحرك

المثير في نظام Alpamayo أنه ليس حكرًا على السيارات فقط. أوضح جنسن هوانغ أن نفس النموذج يمكن توظيفه في أي نظام يتحرك على الأرض، سواء كان روبوتًا صناعيًا، أو معدات لوجستية، أو حتى رافعات ومركبات ثقيلة.

هذا التوجه يفتح الباب أمام استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاعات متعددة مثل الصناعة، البناء، والخدمات اللوجستية، ما يجعل Alpamayo منصة قيادة عامة وليست مجرد نظام سيارات.

إنفيديا بهذا الشكل لا تقدم منتجًا واحدًا، بل تؤسس لفكرة جديدة: ذكاء اصطناعي واحد… تطبيقات بلا حدود.




📌 تابعوا بوابة الفني للتكنولوجيا لمعرفة أحدث التطورات وتحليلات CES 2026 أولًا بأول.
السباق لسه في بدايته… وإنفيديا داخلة Full Throttle 🚀⚙️

google-playkhamsatmostaqltradent