أعلنت شركة Think، وهي شركة مقرها السعودية تعمل على بناء جيل جديد من البنية التحتية الذكية والموحدة للأجهزة والبرامج الخاصة بالذكاء الاصطناعي، اليوم أنها جمعت أكثر من 8 ملايين دولار في جولة تمويل ما قبل التأسيس، مما يمثل أكبر جولة تمويل ما قبل التأسيس للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المتقدمة في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا حتى الآن.
المستثمرون
تتولى شركتا رائد فنتشرز ووعد فنتشرز قيادة جولة التمويل، بمشاركة ذراع رأس المال الاستثماري لوادي الظهران التقني ومستثمرين ملائكيين استراتيجيين. وسيدعم هذا التمويل توسيع فريق العمل، وزيادة الإنتاج، وتطوير المنتجات، ومبادرات النمو الدولي، في ظل تسريع شركة ثينك لعمليات نشر منتجاتها في المملكة العربية السعودية وتوسيع حضورها في دول مجلس التعاون الخليجي وأسواق عالمية مختارة.
تبني الذكاء الاصطناعي
تركز شركة Think على حل التحدي الرئيسي التالي في تبني الذكاء الاصطناعي من خلال تقليل تكلفة وتعقيد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مع تحسين الكفاءة بشكل كبير. تجمع تقنيتها بين وحدات حوسبة متعددة وحدات معالجة الرسومات عالية الكثافة والمبردة بالسوائل وبرمجيات إدارة خاصة بها، مما يُمكّن الشركات من جميع الأحجام من نشر نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة وأمان وفعالية من حيث التكلفة مع تحقيق أقصى استفادة من جميع قدرات الحوسبة المتاحة.
خبرات
تأسست شركة Think على يد أحمد الشريف، وهو قائد تقني تشمل مسيرته المهنية مناصب عليا في Meta وSony PlayStation Europe و EA Games، إلى جانب عمار عناية، وهو خبير مخضرم في تكنولوجيا المؤسسات، والذي تشمل مسيرته المهنية مناصب قيادية في Cisco و HPE Aruba و Vectra AI.
عصر جديد من الكفاءة
قال الرئيس التنفيذي أحمد الشريف: “مع تجاوز الصناعة مرحلة التنافس على النماذج الأكبر ومراكز البيانات الأضخم، يبدأ عصر جديد من الكفاءة. فالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اليوم مكلفة وغير فعالة، ويصعب توسيع نطاقها بشكل متزايد. تأسست شركة Think لمساعدة المؤسسات على تحقيق المزيد باستخدام قدرات الحوسبة المتاحة لديها، مقدمةً بديلاً عن هوس الصناعة الحالي بالنماذج الأكبر والأسرع والأكثر تكلفة.”
يجمع نهج Think بين أجهزة AI Node الخاصة وILM، وهي طبقة برمجية لتنسيق العمليات مصممة لزيادة استخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى أقصى حد، وخفض تكاليف الرموز ، وتقليل التكلفة الإجمالية لنشر الذكاء الاصطناعي. في اختبارات الأداء الإنتاجية، حققت المنصة استخدامًا مستدامًا لوحدة معالجة الرسومات بنسبة تزيد عن 90%، مقارنةً بمتوسطات الصناعة التي تتراوح بين 30 و50%، بتكلفة لكل مليون رمز أقل بعشر مرات تقريبًا من متوسط تكلفة استخدام النماذج الرائدة من Google وOpenAI وAnthropic.
يتم تحقيق كل هذا باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المتوفرة على نطاق واسع، ولا يتطلب ذلك أجهزة استدلال خاصة أو متخصصة. ستدعم المنصة قريبًا رقائق استدلال من مختلف الموردين، بما في ذلك الرقائق المتخصصة، للعمل معًا في كل من الاستدلال والتدريب.