جهاز ASUS Ascent GX-10، معمل الذكاء اصطناعي المنزلي

منذ ما يقرب من مائة عام تقريبًا، وتحديدًا في النصف الأول من القرن العشرين، كانت دور السينما في أوروبا تعُجّ بأفلام الخيال العلمي التي لا تزال مُتأثّرة بطيف الثورة الصناعية التي أطلقت العنان لخيال المُبدعين والمُخرجين حول العالم. الأمر الذي ساعد بدوره في انتشار فكرة الروبوتات المُساعدة للبشر، وبالتالي تبنّت مفهوم الروبوتات الذكيّة على الشاشة الكبيرة.

استمر الأمر على هذا النحو حتى وصلنا إلى خمسينيّات القرن العشرين حيث استقر مفهوم الذكاء الاصطناعي لدى مجموعة كبيرة من العُلماء والرياضيّين والفلاسفة حول العالم. والذي كان من بينهم واحد من أهم الأسماء التي سيُخلّد التاريخ ذكرها بعد ذلك في عصرنا الحالي، ألا وهو Alan Turing.

كان Turing لا يزال في ذلك الوقت شابّاً في مُقتبل العُمر، ولكنه أصبح بعد ذلك عالمًا موسوعيًّا ورياضيًّا مُحنّكًا. وقد نشر في تلك الفترة ورقته البحثية عام 1950 والتي أسماها Computing Machinery and Intelligence. كانت هذه الورقة البحثية تُناقش قدرات الذكاء الاصطناعي للآلات، وكيف يُمكن الوصول إليها واختبارها. وكانت الفكرة الأساسية لديه هي أن البشر يستخدمون المعلومات المتاحة وكذلك العقل من أجل حل المشكلات واتخاذ القرارات، فلماذا لا تستطيع الآلات أن تفعل الشيء نفسه؟

لم يكن Turing يعلم في ذلك الوقت أن شركةٍ ما تٌدعى NVIDIA، بعد ما يزيد عن الستّين عامًا من تلك الفترة، ستظهر للعلن وتستخدم تلك المفاهيم التي أسّسها، لتُطلق منصاتها الأولى من كروت الشاشة والمُسرّعات الرسومية التي تحمل في طيّاتها شريحة تحمل اسمه “Turing microarchitecture“، لتقود بعد ذلك ثورة جديدة قد تُضاهي الثورة الصناعية في مدى تأثيرها…ثورة الذكاء الاصطناعي!

منافس جديد يظهر على الساحة

الآن، بعد ما يقرب من العقد من الزمن، لم تعد أجهزة ومُسرّعات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى مبانٍ ضخمة، واستهلاك طاقة مهول كما كان يحدث في السابق. بل أصبح امتلاك “معملك” الخاص بعمليات الذكاء الاصطناعي المحلّية مُمكنا. كما هو الحال مع معمارية DGX من أجهزة الكمبيوتر الخارقة من NVIDIA، التي يأتي من ضمنها ضيفنا اليوم، جهاز ASUS Ascent GX10.

ففي عالم يتسارع فيه تطور الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل يومي، لم يعد التدريب والاستدلال (Inference) حكرًا على مراكز البيانات الضخمة أو الشركات العملاقة. لقد برز مصطلح “AI Home Lab” أو المعمل المنزلي للذكاء الاصطناعي كضرورة للمطورين والباحثين الذين يرغبون في امتلاك قوة حوسبة فائقة على مكاتبهم.

لكن، لكي ندرك أهمية الحلول الحديثة مثل ASUS Ascent GX-10، يجب أولًا أن نفهم الأساس الذي بنيت عليه معمارية وأنظمة DGX من NVIDIA.

ما هي أنظمة DGX وما أهميتها؟

أنظمة DGX، هي أنظمة مُتكاملة من فئة “الحواسيب الخارقة Supercomputers” التي تنتجها شركة NVIDIA. هذه الأجهزة ليست مُجرّد كارت شاشة فقط، بل هي عبارة عن أنظمة متكاملة تأتي بشريحة تحتوي على جميع المكونات (المعالج، كارت الشاشة، الذاكرة، التبريد، اللوحة الأم، النظام والبرمجيات ومكتبات NVIDIA).

صُممت هذه الأنظمة لتحقيق هدف أساسي واحد، وهو تسريع دورة حياة الذكاء الاصطناعي بدءًا من مرحلة التجريب وصولًا إلى مرحلة الإنتاج. وتتميز هذه الأنظمة بالمزايا التالية:

• الذاكرة الموحدة (Unified Memory): تمثل عملية نقل البيانات بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسوميات (GPU) عبر منفذ PCIe، وهي النقطة التي تُمثّل العقبة الأكبر في أجهزة الحواسيب الشخصية التقليدية. حيث تعمل أنظمة DGX الحديثة (التي تعتمد على شرائح مثل Grace Blackwell) على دمج الذاكرة الخاصة بالمنصة بالكامل، ما يتيح لوحدة المعالجة الرسومية الوصول المباشر والسريع إلى كميات هائلة من البيانات دون حدوث عنق الزجاجة، وهو أمر بالغ الأهمية لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
• التكامل بين البرمجيات والعتاد (Full Stack): ترفق هذه الأنظمة عادةً بنظام تشغيل مُحسّن (مثل DGX OS) وحزمة برمجيات جاهزة للذكاء الاصطناعي (NVIDIA AI Software Stack)، مما يحرر المطور من استنزاف الوقت في إعداد التعريفات وبرمجة البنية التحتية وتجنب المشاكل والأخطاء، مما يتيح له البدء الفوري في عمليات التدريب والتطوير.
• أداء يضاهي فئة مراكز البيانات (Data Center Class): هذه الأجهزة مُصمّمة لتعمل بكفاءة وموثوقية أجهزة الخوادم، ولكن ضمن هياكل ملائمة للتركيب في المكاتب أو المعامل صغيرة الحجم.

نظرة في العمق: ما الذي يوجد داخل شريحة GB10؟

يأتي جهاز Ascent GX-10 بشريحة “GB10 “Grace Blackwell من NVIDIA بنفس معمارية GB100 المتواجد داخل السيرفرات العملاقة، وتحتوي على كلا المُعالجين الرسومي والمركزي GPU + CPU معًا على نفس الشريحة أو الـ SoC، بالمواصفات التالية:

• قالب المعالجة:

1. يأتي قالب المُعالجة على هيئة ثلاثة مُكوّنات، أولها معالج من تطوير MediaTek بمعمارية ARM v9.2 يأتي بـ 20 نواة بمعمارية هجينة أنوية أداء وانوية كفاءة (10x Cortex X925 + 10x Cortex A725).
2. مجموعة الذاكرة المُخبّأة: 16MB L3 Cache + 16MB L4 Cache
3. 8 مجموعات من الطبقات المادية للذاكرة، كل مجموعة تحتوي على 32bit PHYs LPDDR5X بإجمالي 256bit LPDDR5X Memory Interface.

• القالب الرسومي:

1. يأتي المعالج الرسومي باسم GB20B بمعمارية Blackwell من نفيديا مبني على شريحة GB100 المتواجدة داخل السيرفرات العملاقة ، يحتوي على 48SM بإجمالي 6144FP32 أو أنوية كودا + 384Tensor Cores 5th Gen + 48RT Cores 4th Gen.
2. ذاكرة مُخبّاة: 256KB L1 Cache + 24MB L2 Cache.

تأتي الشريحة بإجمالي 128GB من ذاكرة LPDDR5X ولكن هذه الذاكرة (Unified Memory) أي أنها ذاكرة مشتركة بين المعالج وكارت الشاشة، وليست مخصصة فقط للمعالج الرسومي. وهو ما يطرح تساؤلًا تقنيًا جوهريًا حول آلية التواصل (Interconnect) وتبادل البيانات بينهما؟

الحل العبقري والسحري يكمن في وصلات (NVLink-C2C (Chip-to-Chip التي تُتيح للمعالج الرسومي الوصول لأي بيانات داخل الشريحة بسرعة فائقة.

يرسل المعالج الرسومي GPU الطلب عبر وصلة C2C إلى المعالج المركزي CPU، وبدوره يستخدم المعالج المركزي الطبقات المادية PHYs لجلب البيانات من الذاكرة ثم يعيد إرسالها الى المعالج الرسومي مرة أُخرى عبر وصلة C2C باتساق ونظام Coherent.

بسبب سرعة وصلة C2C ( التي تصل لـ 600GB/S)، المعالج الرسومي “لا يشعر” أن الذاكرة بعيدة عنه، حيث يراها وكأنها ذاكرته الخاصة. هذا يوفر المساحة والطاقة، ويسمح له بالوصول للـ 128GB كاملة، بدلاً من أن يظل محصورًا في ذاكرة VRAM صغيرة خاصة به.

يأتي الجهاز بعرض نطاق ترددي للذاكرة يبلغ Bandwidth 273GB/s، ورغم أن هذا الرقم قد يبدو متواضعاً مقارنة بذاكرة HBM، إلا أنه يمثل المقايضة (Trade-off) الضرورية للحصول على سعة ذاكرة ضخمة وتكلفة مدروسة، مما يوجه هذا الجهاز نحو حالات استخدام محددة سنفصلها لاحقاً.

الأداء والقدرة الحسابية (من الناحية التقنية)

عند الحديث عن الأداء، يعود الفضل الأساسي لمعمارية Blackwell الثورية، وتحديدًا القفزة النوعية في تصميم أنوية Tensor Cores. صُممت هذه الأنوية لتسريع عمليات ضرب المصفوفات (Matrix Multiplications) التي تشكل العمود الفقري للشبكات العصبية Neural Networks.

إلى جانب دعمها لدقة FP4/FP8 و MXFP4/8 التي تضاعف السرعة، تميزت المعمارية هندسيًا بتقديم ذاكرة منفصلة (TMEM) لأنوية Tensor Cores التي فصلت أنوية Tensor عن أنوية CUDA. أدى هذا الفصل إلى تمكين تقنيات الموازاة غير المتزامنة، مما منع تضارب البيانات مع أنوية CUDA وضمن تدفقًا سلسًا وتنفيذًا للمهام بكفاءة استثنائية.

الخوض في تفاصيل المعمارية لا يسعنا الحديث عنه هنا. لكن تدّعي NVIDIA أن القدرة الحسابية للشريحة تصل إلى 1 PetaFLOP في عمليات الذكاء الاصطناعي على دقة FP4 with Sparse. وإذا كنت لا تعلم ما هذا الرقم، فهو يعني أن الشريحة قادرة على إجراء “كوادرليون” (ألف تريليون) عملية حسابية في الثانية الواحدة. للعلم، هذا الرقم كان حكرًا على غرف الخوادم الضخمة قبل بضع سنوات، والآن أصبح متاحاً في صندوق صغير بجوار شاشتك!

هذا هو سحر FP4، هذه الدقة المنخفضة في تمثيل البيانات تسمح للجهاز بتشغيل النماذج بضعف سرعة الجيل السابق (Hopper) وبنصف استهلاك الذاكرة، مع الحفاظ على دقة النتائج قدر الإمكان.

سيناريوهات الأداء الموجه لها جهاز ASUS Ascent GX-10

• التخصيص والتدريب الدقيق (Fine-Tuning): كسر حاجز الـ 70 مليار

في السيناريوهات التقليدية، يتطلب تعديل أو إعادة تدريب (Fine-Tuning) نموذج ضخم بحجم 70 مليار بارامتر (70B) بنية تحتية سحابية معقّدة ومُكلّفة. ولكن مع ASUS Ascent GX-10، تتغير المعادلة.

بفضل الذاكرة الموحدة للنظام بسعة 128GB، يمنحك الجهاز مساحة العمل الكافية لتحميل هذه النماذج العملاقة وتخصيصها محلّيًا.

ماذا يعني هذا عمليًا؟ بدلاً من الاكتفاء بالنماذج العامة، يمكنك استخدام بيئة NVIDIA DGX Spark لتحسين أداء النماذج المدربة مسبقاً (Pre-trained Models)، وتكييفها بدقة لتخدم احتياجاتك الخاصة، سواء لإنشاء مساعد ذكي متخصص لشركتك، أو تحليل بيانات قانونية وطبية حساسة، كل ذلك بخصوصية تامة ودون الحاجة لنقل بياناتك إلى السحابة (التخزين السحابي أو حلول الذكاء الاصطناعي على الإنترنت).

• النمذجة والتطوير (Prototyping): المختبر المُصغّر قبل الانطلاق الكبير

لا تقتصر فائدة الجهاز على التشغيل فقط، بل هو منصة متكاملة لمراحل التطوير والاختبار، والتحقق (Validation) لنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

بفضل اعتماده الكامل على حزمة برمجيات NVIDIA AI Software Stack، يوفر الجهاز للمطورين بيئة عمل مطابقة تمامًا لتلك الموجودة في مراكز البيانات الكبرى. القيمة المضافة هنا هو أنه يُمكنك بناء وتجربة تطبيقاتك محليًا (Locally) بسرعة وبتكلفة منخفضة. وعندما يحين وقت النشر النهائي (Deployment) أو الحاجة لقوة حوسبة هائلة، يكون ترحيل مشروعك (Migration) إلى سحابة NVIDIA DGX Cloud أو مراكز البيانات المتسارعة عملية سلسة ومباشرة، لأنك ببساطة تعمل داخل نفس “البيئة” (Ecosystem) منذ السطر الأول من الكود.

منظومة الاتصال: كيف تدير الشريحة تدفق البيانات؟

• الاتصال الداخلي: كما ذكرنا، توفّر وصلات NVLink C2C التي تصل سرعتها إلى 600GB/s، سرعات أعلى بخمس أضعاف من خطوط PCIe Gen5، مما يسمح بتحقيق مبدأ توافق الذاكرة أو “Memory Coherency”، حيث يرى كل من المعالج والكارت ذاكرة الآخر كأنها ذاكرته الخاصة، مما يلغي الحاجة لعمليات نسخ البيانات المهدرة للوقت.
• الاتصال الخارجي: تدعم الشريحة واجهات PCIe Gen 5 و USB Type-C و Ethernet over PCIe، لتوصيل وحدات تخزين NVMe، مع محرك عرض قادر على تشغيل 4 شاشات متزامنة (3 منافذ DP2.1 Alt-mode بدقة تصل إلى 4K@120Hz، ومنفذ HDMI 2.1a بدقة 8K@120Hz).

على صعيد تقنيات الأمان، تعتمد الشريحة بنية Dual Secure Root، مع معالجات مخصصة (SROOT / OSROOT) ودعم شامل لتقنيات fTPM و Discrete TPM.

• الشبكات وإمكانية التوسع Scalability: أحد أكثر الجوانب إثارة في شريحة GB10 هو قابلية التوسع (Scalability)، بفضل تقنية Dual 100Gbps ConnectX-7 NIC تدعم NCCL و RDMA وهي نفس التقنيات المستخدمة في الحواسيب الخارقة من فئة GB200، حيث يمكنك ربط عدة شرائح GB10 معًا لتعمل كفريق واحد.

هذه الميزة تسمح لك بزيادة الإنتاجية (Throughput)، ومضاعفة عرض النطاق الترددي، والأهم من ذلك دمج سعات الذاكرة (DRAM) لتتمكن من استيعاب وتشغيل نماذج ذكاء اصطناعي أضخم بكثير مما يتحمله جهاز منفرد.

من الناحية التقنية: تتصل بطاقة الشبكة (ConnectX-7 NIC) بشريحة المعالجة المركزية (GB10 SoC) داخليًا عبر واجهة PCIe Gen5 x8 لضمان سرعة تدفق البيانات، مما يُمكّنك من بناء (Cluster) عن طريق ربط جهازين Ascent GX-10 معًا بواسطة ConnectX-7 NIC وتشغيل نماذج بحجم 405Billion Parameters، وهو إنجاز كان سابقًا حكرًا على البنية السحابية باهظة التكلفة.

الأداء والاختبار الواقعي

قبل الدخول في أرقام الأداء، دعونا نوضّح أولًا بعض المفاهيم الواجب تصحيحها كالفارق بين (Inference vs. Training).

النقطة الجوهرية يقع فيها الكثيرون، هي الخلط بين متطلبات الاستدلال (Inference) ومتطلبات الضبط الدقيق (Fine-Tuning). حيث أن كل عملية منهما تعتمد على جانب مختلف في الهاردوير.

الاستدلال (Inference)، سباق السرعة: عملية الاستدلال (خاصة في مرحلة توليد النصوص) هي عملية مُقيّدة بعرض النطاق الترددي للذاكرة (Memory-bound). وبما أن عرض النطاق الترددي لشريحة GB10 يبلغ 273GB/s (وهو رقم متواضع مقارنة بكروت الشاشة الرائدة)، فإن أداء الجهاز في توليد النصوص للنماذج الضخمة سيكون محدودًا بعض الشيء.

النتيجة: هذا الجهاز ليس مصممًا ليكون خادمًا سحابيًا (Cloud Server) لروبوت دردشة يخدم آلاف المستخدمين في آن واحد، لأن سرعة الاستجابة ستكون العائق.

سباق السعة والذكاء، وهنا يظهر المعدن الحقيقي للجهاز! حيث أن عمليات التدريب والضبط الدقيق، وكذلك مرحلة “قراءة السياق” في RAG Architecture (استيعاب نصوص ضخمة قبل الإجابة)، تعتمد بشكل أكبر على سعة الذاكرة و قوة المعالجة الحسابية (Compute-bound). وبفضل ذاكرة الـ 128GB وتقنية NVFP4، يتألق الجهاز هنا بشكل لا يصدق.

النتيجة: الجهاز موجه ليكون محطة بحث وتطوير حيث يمكنك تحميل نماذج عملاقة وتعديلها، أو جعلها تحلل مكتبات كاملة من المستندات بسرعة فائقة. فبعيدًا عن روبوتات الدردشة التقليدية، يفتح ASUS Ascent GX-10 الباب أمام سيناريوهات عمل متقدمة كانت مستحيلة سابقًا على الأجهزة المكتبية:

1. أوركسترا الذكاء الاصطناعي (Agentic AI workflows): بفضل الذاكرة الموحدة بسعة 128GB، يمكنك تحميل مجموعة كاملة من النماذج (Swarm of Agents) لتعمل بالتوازي؛ حيث يقوم نموذج بكتابة الكود، وآخر بالمراجعة الأمنية، وثالث بالتوثيق. وكلهم يعملون في آن واحد ويتحدثون مع بعضهم البعض داخل ذاكرة الجهاز.
2. Data Factory: الجهاز مثالي لعمليات توليد البيانات الاصطناعية (Synthetic Data)؛ حيث يمكنك توظيف النماذج العملاقة (70B+) لتعمل بلا توقف لإنتاج بيانات تدريب عالية الجودة لنماذجك الأصغر، مستفيدًا من كفاءة الطاقة العالية للجهاز للعمل بشكل مُستمر 24/7.
3. Model Distillation: يتيح لك الجهاز تحميل نموذج “مُعلّم” ضخم ونموذج “طالب” صغير في نفس الذاكرة، لتدريب النموذج الصغير على محاكاة دقة النموذج الكبير، وهي تقنية جوهرية لإنتاج نماذج خفيفة وسريعة للهواتف والتطبيقات المدمجة.”

يجسد هذا الجهاز مفهوم “AI Home Lab” بأدق معانيه؛ فهو يختصر الفجوة الهائلة بين أجهزة المستهلك وخوادم الشركات، مانحًا الباحثين والمطورين حرية الابتكار محليًا بأدوات احترافية، قبل الانطلاق نحو السحابة.

والآن يُمكننا إلقاء نظرة على نتائج الجهاز مُقارنةً بحلول أُخرى مُتوفّرة على الساحة. بالطبع هذه النتائج تندرج تحت المعايير التي أشرنا إليها سابقًا، وهو ما يُفسّر أرقام الأداء. لكن على كل حال، سنتطرّق بشكل أكثر تفصيلًا لجانب الأداء في مراجعتنا الخاصّة بالجهاز.

حلول Asus للحفاظ على الأداء والاستقرار

التحدي الأكبر في الأجهزة المدمجة (Compact Form Factor) ليس وضع الشريحة القوية، بل إبقاؤها باردة لتعمل بأقصى طاقتها دون اختناق حراري (Throttling). هنا تتجلى خبرة ASUS الهندسية في منظومة تبريد مصوغة بدقة (Precision-Crafted).

تعتمد المنظومة على تكامل عنصرين رئيسيين لضمان الكفاءة الحرارية القصوى:

• Ultra-Wide Fins: رغم صغر حجم الجهاز، نجحت ASUS في إضافة 57Fins شفرة تبريد عريضة (Ultra-Wide Fins)، عرض الشفرة الواحدة 61.4mm وارتفاعها 20mm.

النتيجة: خلق مساحة سطح إجمالية لتشتيت الحرارة تبلغ 161,549 ملم² (حوالي 1600 سم²). هذه المساحة هي السر وراء قدرة الجهاز على التخلص من الحرارة بصمت وفعالية.

• Copper Heat Pipes: لسحب الحرارة من قلب الشريحة بسرعة، يستخدم الجهاز قاعدة من النحاس (Premium Copper Heat Sink) متصلة بـ 5 أنابيب حرارية بوزن إجمالي 0.5 كجم.

تم تنويع أقطار الأنابيب لتعظيم النقل الحراري؛ حيث يضم أربعة أنابيب بقطر D6، وأنبوباً رئيسياً أضخم بقطر D8 للتعامل مع النقاط الأكثر سخونة (Hotspots) في المعالج.

• Twin 109-Blade Fans: يحتوي الجهاز على مروحتين بأبعاد 140x80mm، وتمتلك كل مروحة 109 شفرة، ليصبح المجموع الكلي 218 شفرة في هذا الصندوق الصغير ، هذا التصميم الكثيف يسمح بضخ كميات هواء هائلة بضغط ثابت (Static Pressure) لاختراق شفرات التبريد، مع الحفاظ على تشغيل شبه صامت (Near-silent operation).

هذا التصميم الحراري يضمن أن جهاز ASUS Ascent GX-10 قادر على تحمل أحمال العمل الشاقة (Demanding Workloads) لفترات طويلة مع الحفاظ على استقرار الأداء، كل ذلك في هيكل مدمج بشكل مدهش.

المنافذ التي توفرها ASUS في بنية الجهاز

لتوفير أكبر قدر من التوافق مع سيناريوهات العمل المُختلفة، والسهولة الأكبر في الاستخدام. توفّر ASUS مجموعة واسعة من المنافذ، اعتمادًا على ما توفّره شريحة GB10، مع بعض التعديلات الطفيفة التي طبّقتها الشركة على نسختها الخاصّة، ويُمكننا تلخيصها بالشكل التالي:

الشبكات والاتصال الفائق (Networking)

1. منفذ NVIDIA ConnectX-7: يتكون المنفذ من واجهتي اتصال من نوع QSFP، توفر كل واحدة منهما سرعة نقل بيانات فائقة تصل إلى 100Gbps، مما يضمن عرض نطاق ترددي هائل لتبادل البيانات بين الأجهزة 200Gbps.
2. منفذ 10 GbE LAN: للاتصال الشبكي التقليدي السريع، وهو أسرع بـ 10 أضعاف من منافذ الإيثرنت القياسية في المنازل.
3. كما زودت ASUS الجهاز بـ AW-EM637 Wi-Fi 7 (Gig+) 2×2 + Bluetooth 5.4.

يعتمد الجهاز كلياً على معيار USB-C الحديث، ويضم 4 منافذ موزعة كالتالي:

1. منفذ الطاقة الرئيسي (PD-in): منفذ USB 3.2 Gen 2×2 يدعم بروتوكول PD 3.1 بقدرة تصل إلى 180 واط (EPR)، مما يعني تشغيل الجهاز عبر كابل شاحن واحد فقط.
2. 3 منافذ نقل بيانات: منافذ USB 3.2 Gen 2×2 توفر سرعة نقل بيانات تصل إلى 20Gbps، وتدعم أيضاً وضع DisplayPort 2.1 لتوصيل الشاشات.
4. منفذ HDMI 2.1b: لتوصيل الشاشات عالية الدقة بأحدث المعايير.
5. قفل Kensington: لضمان الحماية الفيزيائية للجهاز في المعامل والمكاتب المفتوحة.

هل جهاز ASUS Ascent GX10 مناسب للجميع؟

في الحقيقة لا يُمكننا القول أن هذا الجهاز مناسب للجميع. فهو في الأساس ليس موجّهًا للاعبين (Gamers)، بل هو موجه لـ:

• الشركات الناشئة في مجال الـ AI: تطوير وضبط نماذج LLM محليًا. فبدلًا من دفع فواتير الخدمات السحابية الشهرية الباهظة، ستدفع ثمن الجهاز مرة واحدة وتمتلك البنية التحتية في شركتك.
• الباحثين وعلماء البيانات، ومعامل البحث والجامعات: الذين يحتاجون لسرية البيانات (Data Privacy) ولا يريدون رفع بياناتهم الحساسة على السحابة.
• المطورين المحترفين: الذين يريدون بيئة عمل مطابقة لبيئة السيرفرات (DGX OS) ولكن على مكاتبهم.

لكن ماذا إن كُنت شخصًا عاديًّا (غير خبير في التكنولوجيا)، هل يُمكنك أن تستفيد من جهاز بهذه القوة في حياته اليومية؟ الحقيقة هي نعم، وإن كنت أراها تكلفة باهظة لا تُناسب إلا لفئة خاصة من المُستخدمين الاستهلاكيين:

• خصوصية تامة (كل شيء يحدث في بيتك): أهم ميزة لهذا الجهاز هي الخصوصية. فعلى عكس النماذج السحابية مثل ChatGPT أو Google Gemini، حيث تُرسل بياناتك وصورك عبر الإنترنت إلى خوادم الشركة لكي تتم معالجتها ثم تعود إليك. فإن هذا الجهاز سيوفّر ذكاء اصطناعي “يعيش” داخل جهازك في المنزل. يمكنك فصل الإنترنت تمامًا وسؤاله عن أسرار عملك، أو تحليل مستنداتك البنكية، أو كتابة مذكراتك الشخصية، ولن تخرج معلومة واحدة من غرفتك.
• مساعد شخصي خارق للوثائق الطويلة: يُمكنك ببساطة تلخيص 50 صفحة، أو كتابًا دراسيًا ضخماً، أو مجموعة تقارير طبية معقدة، في ثوانٍ معدودة بإجابة لحظية وتلخيص لأهم النقاط.
• مصمم جرافيك خاص بك: إذا كنت تريد تصميم بطاقة دعوة لعيد ميلاد، أو شعار لمشروعك الصغير، أو حتى تصوراً لشكل غرفة المعيشة بألوان جديدة: بدلاً من البحث عن صور في جوجل أو توظيف مصمم، سيتمكّن هذا الجهاز خلال 6 ثوانٍ من توليد صورة فريدة لم يرها أحد قبلك.
• مدرس خصوصي متاح 24 ساعة: للطلاب أو محبي التعلم، هذا الجهاز أذكى من أي مدرس خصوصي. حيث يمكنك أن تطلب منه شرح مسائل رياضيات معقدة، أو تعليمك لغة جديدة بالمحادثة الصوتية (لأنه سريع جداً في الرد)، أو تحضير خطة للمذاكرة.
• تنظيم الصور والذكريات: فبفضل قوته، يمكن لهذا الجهاز ترتيب عشرات الآلاف من صورك العائلية المخزنة عليه، واستعادتها وعرضها بالطريقة التي تُريد.

باختصار: امتلاك هذا الجهاز يشبه توظيف سكرتير ذكي، ومحامٍ للمستندات، ورسام محترف، وجميعهم يجلسون داخل صندوق الكمبيوتر، جاهزون للعمل فورًا، وبدون أن يخبروا أحداً بأسرارك.

الحكم النهائي: هل ASUS Ascent GX-10 هو “المختبر” الذي تنتظره؟

جهاز ASUS Ascent GX10 ليس مجرد جهاز خارق أو جهاز كمبيوتر قوي فحسب، بل رؤية جديدة للحوسبة المحلية للذكاء الاصطناعي. ففي عصرٍ تتصاعد فيه وتيرة الاستخدام والاستهلاك اليومي للإنترنت، أصبحت فكرة الاعتماد على الخدمات السحابية، تحديدًا في الأمور الحسّاسة بالغة الأهميّة أمرًا لا يستطيع الجميع تقبّله.

إذا كنت شخصاً عاديًا أو صاحب شركة صغيرة، فإن هذا “الصندوق البسيط ” في مظهره، ليس إلا وحش كاسر يمكنه أن يحل محل غرفة كاملة مليئة بالسيرفرات القديمة! إنه سريع بما يكفي لإجراء محادثة صوتية فورية مع ذكاء اصطناعي بمستوى “عبقري”، ويعالج المستندات، ويولّد الصور أسرع مما يمكن لأي إنسان أن يقرأه.

لا نستطيع القول أنه بديل لمراكز البيانات، لكنه قد يكون الخيار المثالي لكل باحث أو مطور يريد قوة حقيقية على مكتبه دون الاعتماد الدائم على الخدمات السحابية. وبسعر لا يتجاوز الـ3000 دولار تقريبًا (أقل من نسخة DGX10 الخاصّة بـ NVIDIA نفسها)، يمكن اعتبار هذا الجهاز صفقة حقيقية للباحثين والمُطوّرين، أو حتى الشركات الصغيرة والناشئة!