الرئيس التنفيذي لشركة Tesla (Elon Musk) يعلن اليوم على منصة X أن شريحة الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي التي طورتها الشركة ذاتيًا، AI5، قد اكتملت فيها صياغة التصميم (tapeout)، وتبلغ أداؤها خمس مرات أداء إعداد AI4 الحالي المزدوج من شريحة SoC. تم تحديد هدف الإنتاج الضخم في منتصف عام 2027، ومن المتوقع أن تُستخدم في تقنيات القيادة الذاتية Full Self-Driving (FSD) وتقنيات مشروع الروبوتات البشرية Optimus.
تهانينا لفريق تصميم شريحة @Tesla_AI@ على إتمام عملية tapeout لـ AI5!
AI6 وDojo3 وغيرها من الشرائح المثيرة قيد التطوير. pic.twitter.com/hm54TdIzBx
— Elon Musk (@elonmusk) April 15, 2026
يتجاوز أداء AI5 أداء AI4 بالكامل بشكل شامل، ويضاهِي Nvidia H100 وBlackwell GPU
تعمل AI5 كشريحة نظام أحادية (SoC) مصممة من Tesla خصيصًا لاستدلال ذكاء اصطناعي فوري في المركبات وتطبيقات الروبوتات، وستُستخدم لاستبدال AI4 الذي كان يتم تركيبه على طرازات الشركة منذ أوائل 2023. ووفقًا لما ذكره ماسك في منشوره، فإن القدرة الحاسوبية لـ AI5 تبلغ نحو 8 أضعاف قدرة AI4، كما تزيد سعة الذاكرة 9 أضعاف، وتتوسع سعة النطاق الترددي 5 أضعاف؛ ويُقدَّر إجمالي الأداء بحوالي 2,000 إلى 2,500 TOPS، مقابل 300 إلى 500 TOPS لـ AI4، مع قفزة كبيرة.
كشف ماسك أن أداء الاستدلال لوحدة AI5 واحدة يعادل تقريبًا معالج Nvidia H100، بينما يمكن لتكوين الشريحتين أن يضاهي معالجات Nvidia Blackwell، لكن بتكلفة واستهلاك طاقة أقل بكثير من الأخيرة. وفي تصميم المعمارية، أجرت AI5 تحسينات عميقة لأحمال الاستدلال منخفضة الدقة، سعيًا وراء فلسفة التصميم التي يسميها ماسك «التبسيط الأقصى».
ماسك يشرف شخصيًا على التفقد والمراقبة: AI5 ترتبط ببقاء Tesla أو فناءها
قال ماسك في شهر يناير إن مشروع AI5 يُعد بالنسبة لـ Tesla مهمة استراتيجية على مستوى «الحياة أو الموت»، وأن أداء هذه الشريحة الموجه لمجالات استخدام Tesla الخاصة سيكون أفضل من أي بديل آخر: «إن حل مشكلة AI5 بالنسبة لـ Tesla هو تحدٍ على مستوى البقاء، ولهذا السبب يجب أن أشرف عليها شخصيًا، وأن أخصص، لعدة أشهر متتالية، كل يوم سبت في الأسبوع للعمل على هذه الشريحة».
تُعد AI5 جوهر استراتيجية Tesla للتكامل الرأسي في مجال الذكاء الاصطناعي؛ إذ تعتمد الأجهزة والبرمجيات نمط تصميم متزامن/متعاون، بهدف تحقيق أقصى استفادة من كل مورد من موارد الدوائر الكهربائية.
ومن منظور تأثيرها على المنتجات، فإن معاملات النماذج التي يستخدمها برنامج FSD الحالي تبلغ نحو مليار، وستزيد النسخة v15 من الجيل التالي إلى نحو 10 مليارات، معتمدًا بالكامل على قدرة AI5 الحاسوبية لدعم ذلك؛ كذلك ستكتسب الروبوتات البشرية Optimus القدرة على الاستدلال الفوري عبر AI5، دون الحاجة إلى الاعتماد على اتصال سحابي، مع تمكين معالجة سريعة لبيانات المستشعرات.
العمل المشترك مع TSMC وSamsung للإنتاج الضخم، والتقدم بالتوازي في بناء مصنع رقائق Terafab ذاتي
فيما يتعلق باستراتيجية التصنيع، تعتمد AI5 وضع التشغيل بمنشأتين بالتوازي، حيث تُكلَّف في الوقت نفسه TSMC (TSMC) بمصنعها في أريزونا و(Samsung) بمصنعها في تكساس بإنتاج الشريحة، وذلك لضمان مرونة سلسلة التوريد وقدرة الإنتاج على نطاق واسع. أوضح ماسك: «على الرغم من أن شركتي التصنيع تستخدمان تقنيات تصنيع مختلفة، فإن تصميم الرقائق المنتج مطابق تمامًا».
وفي الوقت نفسه، تعمل Tesla على إنشاء مصنع رقائقها الخاص في تكساس، Terafab، بهدف أن تتولى في المستقبل قدرًا أكبر من الإنتاج. كما تخطط الشركة لذلك من خلال ميزانية نفقات رأسمالية لعام 2026 تبلغ حتى 20 مليار دولار، تشمل بناء Terafab واستثمارات مثل Cybercab عربات التاكسي الآلية الآلية الآتية بالكمبيوتر وOptimus الروبوتات وغيرها.
(ماسك يعلن إنجاز Terafab على أرض تكساس: دمج SpaceX وTesla xAI لتسريع عملية تصنيع الرقائق)
من المتوقع أن يبدأ الإنتاج الضخم لـ AI5 في منتصف عام 2027، فيما يستهدف تحديد تصميم AI6 نهاية عام 2026
في جداول الإنتاج، من المتوقع أن تظهر عينات هندسية بكميات صغيرة من AI5 بحلول نهاية عام 2026، للاستخدام في اختبارات Optimus المبكرة أو في المركبات قيد التطوير، بينما يستهدف استخدام المركبات في الإنتاج الضخم في منتصف عام 2027. ومن الجدير بالذكر أن عربة التاكسي الروبوتية الخاصة بشركة Tesla Cybercab لن تنتظر جاهزية AI5، بل سيتم طرحها في السوق أولًا باستخدام عتاد AI4 الحالي.
وفي خطط المرحلة اللاحقة، حدد ماسك إيقاعًا تصاعديًا للتحديثات، بهدف إصدار تصميم شريحة جديدة كل 12 شهرًا والوصول إلى الإنتاج الضخم، وفي النهاية ضغط دورة التصميم إلى 9 أشهر. تم تحديد هدف تثبيت تصميم AI6 عند ديسمبر 2026، كما أن AI7 والأجيال اللاحقة دخلت بالفعل مرحلة التخطيط، مما يُظهر طموح Tesla في بناء ميزة شرائحها الخاصة.
هذه المقالة «Tsmc وSamsung تدعمان! شريحة Tesla AI5 تكتمل بختم التصميم، هدف الإنتاج في منتصف 2027» ظهرت لأول مرة على سلسلة أخبار ABMedia.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
مقالات ذات صلة
تحوّلت ميم “رصد الوضع” MTS من وادي السيليكون إلى آلة إخبارية تعمل 24/7 يتم تسليمها بواسطة a16z
يدعم a16z عرض "Monitoring the Situation"، وهو بثّ مباشر على X يعمل على مدار الساعة 7/24، وُلد من ثقافة الميمات في Polymarket، بينما يقوم رؤوس أموال التقنية (VCs) ببناء مجمّع أخبار-صناعة خاص بهم.
الملخص
ساعدت أندرسن هورويتز في إطلاق "Monitoring the Situation" (MTS)، وهو برنامج بثّ مباشر يعمل على مدار الساعة 7/24 على X، مع التركيز على تنبؤات التشفير-توقعات/تنبؤات
Cryptonewsمنذ 1 س
Google 推出 Deep Research Max: يدعم MCP، ويمكنه الوصول إلى بيانات الشركات الخاصة
وفقًا لإعلان Google DeepMind الرسمي في المدونة، أطلقت Google في 21 أبريل 2026 الجيل الجديد من وكلاء الأبحاث الذاتية Deep Research وDeep Research Max، المبنيين على Gemini 3.1 Pro، بعد النسخة التجريبية التي تم توفيرها في ديسمبر 2025 عبر Interactions API. ويتاح الآن الوكيلان في صورة public preview ضمن خطط الدفع على Gemini API، وسيتكامل المستخدمون من الشركات الناشئة على Google Cloud والمستخدمون المؤسسيون تدريجيًا.
توجد تحديدات مختلفة للنسختين: تفاعلي vs بحث عميق غير متزامن
قسّمت Google الوكيلين وفقًا لسياقات الاستخدام: Deep Research
ChainNewsAbmediaمنذ 3 س
يوصل OpenAI Codex عدد المستخدمين النشطين شهريًا إلى 4 ملايين خلال أقل من أسبوعين
وصل OpenAI Codex إلى 4 ملايين مستخدم نشط شهريًا، بحسب ما أعلن كل من Sottiaux وAltman؛ وقد حدثت القفزة خلال أقل من أسبوعين من 3 ملايين، وتمت إعادة ضبط حدود المعدّل عبر جميع الفئات للاحتفال.
وصل OpenAI Codex إلى 4 ملايين مستخدم نشط شهريًا في أقل من أسبوعين منذ الوصول إلى 3 ملايين، وفقًا لبيانات صادرة عن مسؤولين تنفيذيين في OpenAI. وللاحتفال بهذا الإنجاز، تمت إعادة ضبط حدود المعدّل عبر جميع الفئات.
GateNewsمنذ 5 س
اختيار شركتين ناشئتين من جنوب أفريقيا في مجال الذكاء الاصطناعي لدفعة Google for Startups Accelerator Africa رقم 10
تنضم شركتا ناشئتان من جنوب أفريقيا، Loop و Vambo AI، إلى الدفعة العاشرة من برنامج Google’s Accelerator Africa ضمن 2,600 تطبيق؛ يعزز Loop التنقل/المدفوعات، وتتيح Vambo AI ذكاءً اصطناعيًا متعدد اللغات؛ يستمر البرنامج من أبريل إلى يونيو 2026 مع مرشدين وورش عمل للذكاء الاصطناعي.
ملخص: تم اختيار شركتين ناشئتين من جنوب أفريقيا، Loop و Vambo AI، ضمن الدفعة العاشرة من Google for Startups Accelerator Africa، وتم الاختيار من حوالي 2,600 طلب، ومن بين 15 مشاركًا من أفريقيا. يقوم Loop بتحويل خدمات التنقل والمدفوعات إلى أرقام، بينما توفر Vambo AI بنية تحتية للذكاء الاصطناعي متعدد اللغات للترجمة والكلام والذكاء الاصطناعي التوليدي عبر لغات أفريقيا. يمتد برنامج 2026 من 13 أبريل إلى 19 يونيو ويقدم إرشادًا وتدريبًا عمليًا عبر ورش عمل تركز على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. منذ عام 2018، دعم المسرّع 106 شركات ناشئة من 17 دولة أفريقية، مما ساعدها على جمع أكثر من $263 مليون وتوفير أكثر من 2,800 وظيفة.
GateNewsمنذ 6 س
قائمة Forbes AI 50 تتضمن 20 شركة جديدة؛ OpenAI وAnthropic تستحوذان على 80% من إجمالي التمويل
بوابة الأخبار رسالة، 21 أبريل — أصدرت مجلة Forbes قائمة AI 50 في نسختها الثامنة لعام 2026، والتي تضم 20 شركة تم إدراجها حديثًا. تواصل OpenAI وAnthropic قيادة الترتيب، وجذب تمويلًا كبيرًا من أبرز مستثمري رأس المال الاستثماري في وادي السيليكون ومن كبرى شركات التكنولوجيا. بلغ إجمالي التمويل لجميع شركات القائمة
GateNewsمنذ 7 س
Zi变量 تكشف نموذج WALL-B للذكاء الاصطناعي التجسيدي؛ الروبوتات ستدخل المنازل الحقيقية خلال 35 يومًا
رسالة أخبار البوابة، 21 أبريل — Zibianliang (自变量)، شركة صينية للروبوتات، عقدت مؤتمرًا صحفيًا في 21 أبريل للإعلان عن نموذجها الأساسي لتجسيد الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، WALL-B. وأعلنت الشركة أن الروبوتات التي تعمل بقدرات WALL-B ستدخل المنازل الحقيقية خلال 35 يومًا.
وبحسب Zibianliang مؤسسها المشارك وCTO وانغ هاو، فإن WALL-B مبني على بنية World Unified Model WUM، مُصممة لإزالة فقدان البيانات بين الوحدات النمطية المنفصلة. وعلى عكس نماذج الرؤية-اللغة-الإجراء التقليدية VLA التي تعمل فيها وحدات الرؤية واللغة والحركة بشكل مستقل—مما يسبب فقدان المعلومات مع كل نقل للبيانات—يقوم WALL-B بدمج قدرات الرؤية واللغة والإجراء والتنبؤ بالبيئة المادية في شبكة موحدة واحدة يتم تدريبها معًا من الصفر. شدد وانغ على أن نماذج العالم ليست وحدات إضافية منفصلة، بل هي قدرات تنبؤية لحالات العالم المادي المستقبلية.
يركز جوهر رؤية الشركة على جودة البيانات: فقد ميّز وانغ هاو بين «بيانات شراب السكر» clean, stable, predictable lab data و«بيانات الحليب» messy, uncontrollable, real-world household data. ففي حين أن التدريب على بيانات المختبر ينتج نماذج تفتقر إلى تعميم Zero-shot، فإن بيانات المنازل الحقيقية—على الرغم من أنها مكلفة وتستغرق وقتًا طويلًا لجمعها—تمكّن من التعميم الحقيقي. ولهذا الغرض، دخلت Zibianliang أكثر من 100 منزل تطوعي لتدريب WALL-B.
صرّح الرئيس التنفيذي وانغ تشيان بأن الروبوتات يمكنها تنفيذ أي مهمة قابلة للتطبيق فعليًا بمجرد نشرها في المنازل، دون الحاجة إلى مراعاة القيود مسبقًا. وأبرز أن الميزة التنافسية لا تنبع من الخوارزميات أو العتاد، بل من منظومة الهندسة الكاملة—تعريف البيانات وجمعها ومعالجتها وتقييم التدريب. وفي مجال الروبوتات، قد تمتد نوافذ القيادة التقنية من هذا النوع لثلاث سنوات أو أكثر. وتجدر الإشارة إلى أن Zibianliang أكملت مؤخرًا جولة تمويل Series B بقيادة ذراع استثمارات Xiaomi، ما رفع عدد الداعمين الذين كشفت عنهم الشركة إلى أربع شركات إنترنت صينية كبرى ByteDance, Meituan, Alibaba, and Xiaomi.
GateNewsمنذ 7 س
