الاستدلال في الذكاء الاصطناعي والمسمى بالـ Inferencing في البيئات الإنتاجية يطرح تحديات كبيرة وتكاليف غالبًا ما تتجاوز تلك المرتبطة بتدريب النماذج الذكية الكبيرة، ومع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي للتعامل مع مهام أكثر تعقيدًا، مثل اتخاذ القرارات الذاتية والتفكير المستقل، والمعروفة باسم “Agents”، تصبح الحاجة إلى قدرة حسابية أكبر أمرًا بالغ الأهمية، يتطلب ذلك معالجة أسرع للرموز والمسمى بالـ Token وهو وحدة سرعة وسعر تلك الأنظمة حاليًّا، فكلما زاد عدد الرموز، استطعت القيام بأعمال أكثر تعقيدا!
 أبرز اللاعبين في قطاع أجهزة الذكاء الاصطناعي، مثل شركة Nvidia وGroq، يتسابقون لتقديم حلول لهذه المتطلبات الملحة والمهمة، فآخر أعمال شركة Nvidia الحديثة هو معالج Blackwell والمصمم لتعزيز أداء استدلالات الذكاء الاصطناعي وكفاءتها بشكل كبير، خاصة للنماذج اللغوية الكبيرة.  ومن جهة أخرى، تقدم Groq بنية “وحدة المعالجة اللغوية”(LPU) المبتكرة التي تعد بسرعة استثنائية وزمن استجابة منخفض للغاية، مما يعيد تشكيل الإمكانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزمن الحقيقي والمطلوب لهذه التطبيقات الحديثة.
أما بالنسبة للمستخدمين النهائيين (أفرادًا أو شركات)، فإن هذه التطورات ليست تافهة. مع استمرار دمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات اليومية، بدءًا من السيارات الذاتية القيادة وصولًا إلى الأنظمة اللغوية التفاعلية المتقدمة، فإن أي تأخير أو نقص في الكفاءة يؤثر بشكل مباشر على تجربة المستخدم، تخيل لو استغرقت عملية البحث في قوقل 10 ثوان لكل سؤال، هل ستقوم باستخدام المنصة بطريقة طبيعية؟ المنافسة بين الشركات الرائدة مثل Nvidia والوافدين الجدد مثل Groq ستكون حاسمة في تحديد مستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث إن النجاح في توفير أجهزة قادرة على التعامل مع تعقيدات مهام الذكاء الاصطناعي المتزايدة سيؤثر بشكل عميق على كيفية تفاعل المستخدمين مع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، مما يضمن تجارب أسرع وأكثر سلاسة واستجابة.