وفقًا لأشخاص مطلعين على الأمر، توصلت Google مؤخرًا إلى اتفاقية جديدة للحوسبة السحابية وتعاون استراتيجي متعدد السنوات مع شركة Thinking Machines Lab الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. يصل حجم المعاملات إلى مليارات الدولارات، مما يشير إلى أن عملاق البحث يزيد من استثماراته في عملاء النماذج الكبيرة المتطورة. تم التوصل إلى هذه الاتفاقية بعد أن وقعت شركة Thinking Machines Lab سابقًا اتفاقية تعاون واسعة النطاق لشراء طاقة الحوسبة مع NVIDIA، مما يعني أن الشركة ستقوم في نفس الوقت بربط الموردين الرائدين في الصناعة على كل من الرقاقة الأساسية والمنصة السحابية.
تم تأسيس Thinking Machines Lab في عام 2025 على يد مديرة التكنولوجيا السابقة في OpenAI ميرا موراتي ويقع مقرها الرئيسي في سان فرانسيسكو. وقد أكملت جولة تمويل أولية بقيمة 2 مليار دولار أمريكي في عام تأسيسها، بقيمة تبلغ حوالي 12 مليار دولار أمريكي. يشمل المستثمرون مؤسسات وصناعات مثل Andreessen Horowitz وAccel وNvidia وAMD، وتُعتبر واحدة من أكثر مختبرات الذكاء الاصطناعي المتطورة موضوعيًا. تم وضع الشركة كمؤسسة بحث وتطوير لـ "أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة للتعاون البشري"، مع التركيز على إمكانية الشرح والتخصيص والقدرات متعددة التخصصات، بهدف تضييق الفجوة بين قدرات الذكاء الاصطناعي المتطورة وفهم المجتمع العلمي.
في مارس من هذا العام، أعلنت Thinking Machines Lab للتو عن تعاون متعدد السنوات في مجال طاقة الحوسبة مع NVIDIA، والتي ستنشر ما لا يقل عن 1 جيجاوات من أنظمة NVIDIA Vera Rubin في بنيتها التحتية للتدريب والاستدلال بدءًا من عام 2027. وستقوم NVIDIA أيضًا باستثمار استراتيجي في الشركة. ويستنتج المطلعون على الصناعة أن القيمة الإجمالية لهذا التعاون خلال دورة العقد من المرجح أن تصل إلى "مليارات الدولارات" أو حتى أعلى، استنادا إلى تقدير هوانج السابق لتكلفة مركز بيانات الذكاء الاصطناعي بقدرة 1 جيجاوات "بما يصل إلى 50 مليار دولار".
في هذا السياق، يُنظر إلى التعاون الأخير مع Google على أنه إضافة رئيسية إلى مشهد الطاقة الحاسوبية لديها: توفر Nvidia الرقائق والأنظمة المخصصة، بينما توفر Google Thinking Machines Lab بمجموعات واسعة النطاق من GPU/TPU والشبكات والتخزين والدعم الهندسي من خلال نظامها الأساسي السحابي لتدريب الجيل الجديد من النماذج الكبيرة متعددة الوسائط في المختبر. بمجرد الانتهاء من جولة التمويل الأولية، أقام Thinking Machines Lab بالفعل تعاونًا مع Google Cloud. تعتبر هذه الاتفاقية بمثابة تضخيم وقفل للعلاقة الحالية، مما يسمح لـ Google باحتلال بنية تحتية أكثر صلابة ومكانة بيئية في هذا المختبر "المحتمل التالي OpenAI أو Anthropic".
وفقًا لأشخاص قريبين من الصفقة، بالإضافة إلى استئجار طاقة الحوسبة السحابية، تتضمن الاتفاقية أيضًا حزمة من تحسين التكنولوجيا المشتركة والشروط التجارية، مثل البناء المشترك لأنظمة التدريب والاستدلال حول الجيل الجديد من منصة TPU من Google، وتحسين الشبكة وخط أنابيب البيانات للتدريب الموزع على نطاق واسع، والتعاون المتعمق في مجال الأمن والامتثال. ما تقدره Google هو أنه من خلال إنشاء علاقات ملزمة عميقة مع المختبرات المتطورة المبكرة، في المستقبل، سواء كان ذلك استضافة النماذج أو توزيع واجهة برمجة التطبيقات أو الحلول على مستوى المؤسسة، ستكون هناك فرص للحصول على عوائد كبيرة بناءً على نمو هؤلاء العملاء.
بالنسبة إلى Thinking Machines Lab، فإن التعاون المستمر ذو الوزن الثقيل مع NVIDIA وGoogle يعني أن ضمانها طويل المدى لموارد الحوسبة قد تم تعزيزه بشكل كبير، مما سيساعدها على مواصلة مسار البحث والتطوير الخاص بها "لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة مع نتائج قابلة للتكرار". في بيئة لا يزال فيها طلب صناعة الذكاء الاصطناعي على وحدات معالجة الرسومات المتطورة وقدرة الحوسبة ضئيلًا، يساعد هذا الربط على تقليل مخاطر تقييد خطط التدريب بإمدادات الموارد، ويضع أيضًا الأساس لإطلاقها المستقبلي المحتمل لواجهات برمجة التطبيقات التجارية وأدوات البحث العلمي.
ومع ذلك، فإن مثل هذه القوة الحاسوبية الضخمة وعقود الخدمات السحابية تعني أيضًا أن كلا الطرفين بحاجة إلى تقديم إجابات مقنعة بشأن مسارات استرداد التكاليف والتسويق. بالنسبة لشركة Google، فإن كيفية تحويل عملاء المختبرات المتطورة ذوي المخاطر العالية والاستثمارات العالية إلى محرك النمو طويل المدى لـ Google Cloud سيصبح أحد نقاط التركيز في سوق رأس المال؛ وبالنسبة لـ Thinking Machines Lab، الذي لا يزال في مراحله الأولى، فإن كيفية إطلاق المنتجات بشكل ثابت، وتوليد الإيرادات، وتحقيق رؤية "نظام ذكاء اصطناعي عام أكثر قابلية للفهم وقابلية للتخصيص" مع الاستمرار في إنفاق كميات كبيرة من قوة الحوسبة تواجه أيضًا اختبارًا.