تقييم بقيمة مليار دولار، إنفيديا تستثمر بشكل كبير! هل تقوم Prime Intellect بإزالة علامة Web3؟

حصلت Prime Intellect على تمويل من إنفيديا وإنتل وديل، وتعمل بهدوء على إزالة آثار إصدار العملات، حيث أعلنت عن إيرادات سنوية تبلغ 100 مليون دولار، فما هو المسار الذي سلكته؟

كتبت: كارين ز، أخبار فوري سايت

شركة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تأسست منذ أكثر من عامين، أعلنت عن حصولها على دعم من مؤسسات استثمارية تابعة لإنفيديا وإنتل وديل، وأيضًا أنها تجاوزت إيراداتها السنوية 100 مليون دولار - هذان الرقمين معًا يجعلان Prime Intellect واحدة من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تستحق إعادة النظر فيها مؤخرًا.

في 8 يوليو 2026، أعلنت شبكة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية Prime Intellect عن إغلاق جولة تمويل من الفئة A بقيمة 130 مليون دولار بتقييم 1 مليار دولار، بقيادة مؤسسة Radical Ventures المتخصصة في الذكاء الاصطناعي، حيث شاركت مؤسسات استثمارية تابعة لإنفيديا وإنتل وديل في التمويل، ليصل إجمالي التمويل إلى أكثر من 150 مليون دولار.

مع الكشف عن هذا التمويل الضخم، أعلنت Prime Intellect رسميًا أنها حققت إيرادات سنوية (ARR) تجاوزت 100 مليون دولار في أقل من عام، وأن عدد العملاء من الشركات والشركات الناشئة التي تقدم لهم خدمات المنصة قد تجاوز 6000 عميل.

كيف كانت الخلفية؟

ذكرت في مارس 2025 في مقال بعنوان "أعضاء مؤسسي OpenAI يتدخلون! قراءة سريعة لمشروع الذكاء الاصطناعي اللامركزي Prime Intellect"، أن Prime Intellect تأسست في يناير 2024 على يد المؤسسين المشاركين فينسنت وايسر ويوهانس هاجيمان.

• الرئيس التنفيذي فينسنت وايسر كان قد شارك لفترة طويلة في مجالات العلوم اللامركزية (DeSci) والذكاء الاصطناعي، وكان أحد المؤسسين المشاركين لمشاريع مثل Bio Protocol وVitaDAO وCryoDAO، وقد شغل سابقًا منصب رئيس قسم البيئة والذكاء الاصطناعي في منصة DeSci Molecule.
• الرئيس التقني يوهانس هاجيمان يركز على الذكاء الاصطناعي الموزع والهندسة شبه الآلية وواجهات الدماغ-الآلة، وقد عمل سابقًا كمهندس بحث في شركة الذكاء الاصطناعي الألمانية Aleph Alpha.

بالإضافة إلى ذلك، في أكتوبر 2025، انضم المستثمر المغامر آش أرورا إلى Prime Intellect كمدير تسويق التطبيقات، حيث كان مسؤولًا عن وضع استراتيجيات المنتجات والتسويق والإيرادات، بالإضافة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات المعالجة بعد التدريب والتعلم المعزز. وأشار آش أرورا مؤخرًا إلى أن عدد الموظفين بدوام كامل في Prime Intellect قد وصل إلى 40 شخصًا.

فيما يتعلق بالتمويل، بلغ إجمالي التمويل الذي حصلت عليه Prime Intellect أكثر من 150 مليون دولار، حيث قاد جولة التمويل الأولية بقيمة 5.5 مليون دولار في أبريل 2024 كل من Distributed Global وCoinFund، وكان من بين المستثمرين الملائكة الرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face، كليم ديلانغ.

بعد أقل من عام، في مارس 2025، أكملت Prime Intellect جولة تمويل جديدة بقيمة 15 مليون دولار، بقيادة صندوق Founders Fund الخاص ببيتر ثيل، وشملت المستثمرين أيضًا أحد الأعضاء المؤسسين لـ OpenAI، ومدير الذكاء الاصطناعي السابق في تسلا أندريه كارباثي، بالإضافة إلى العديد من الشخصيات البارزة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل تري داو، كبير العلماء في Together.AI، وإيماد موستاق، المؤسس المشارك لشركة Stability AI.

بينما كانت طبيعة الجولة الأخيرة مختلفة. في جولة التمويل من الفئة A بقيمة 130 مليون دولار، لم تكن NVIDIA Ventures وIntel Capital وDell Technologies Capital مجرد مستثمرين ماليين، بل كانت الشركات الأم وراءها في مواقع رئيسية في بنية GPU وCPU والبنية التحتية للخوادم ومراكز البيانات.

توضح توضيحات Intel Capital حول هذا الاستثمار أن عمالقة الأجهزة هم الذين يدفعون الأموال لأن Prime Intellect تحاول دمج بيئات الحساب والتدريب والتقييم والتعلم المعزز بعد التدريب مع الطبقة العليا من الاستدلال في نفس المستوى الموحد من التحكم.

ما هي التقدمات الجوهرية؟

أحد الإنجازات البارزة في المراحل المبكرة لـ Prime Intellect هو إثبات أن وحدات GPU البعيدة والمتنوعة يمكن أن تتعاون في التدريب. من خلال النظر إلى تطور التكنولوجيا خلال العامين الماضيين، يمكن رؤية كيف حولت المنصة التجارب البحثية إلى خطوط منتجات تجارية.

في نهاية نوفمبر 2024، أصدرت Prime Intellect نموذج INTELLECT-1 الذي يحتوي على 10 مليارات معلمة، حيث تمتد نقاط التدريب عبر خمس دول وثلاث قارات. وذكرت الشركة أنه تم تحقيق معدل استخدام حسابي إجمالي بنسبة 83% عبر القارات، بينما عند استخدام النقاط الموجودة في الولايات المتحدة فقط، بلغ معدل الاستخدام 96%.

بعد أقل من ستة أشهر، أصدرت Prime Intellect نموذج INTELLECT-2، حيث تم دفع الهدف إلى 32 مليار معلمة في التعلم المعزز الموزع عالميًا. لهذا الغرض، طورت الفريق إطار التعلم المعزز غير المتزامن PRIME-RL، وSHARDCAST المسؤولة عن نقل أوزان النموذج، وTOPLOC للتحقق مما إذا كانت نقاط الاستدلال "تعمل كما ينبغي".

التغيير الأكثر أهمية حدث في INTELLECT-3. في نوفمبر 2025، أصدرت Prime Intellect نموذج MoE الذي يحتوي على 106 مليارات معلمة، والذي تم تدريبه على 64 نقطة و512 وحدة GPU من إنفيديا H200 لمدة شهرين تقريبًا؛ وتم فتح أوزان النموذج وإطار التدريب والبيانات وبيئة التعلم المعزز وطرق التقييم. هنا، المعنى ليس مجرد إصدار نموذج آخر، بل إن الشركة استخدمت مشروعها البحثي للتحقق من نظام إنتاج كامل: PRIME-RL مسؤول عن التدريب غير المتزامن، وVerifiers وEnvironments Hub توفر أدوات موحدة ونظام بيئي مجتمعي لبناء واستضافة بيئات التعلم المعزز والتقييم، بينما تعزل Prime Sandboxes تنفيذ التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الوكلاء، ويتولى مستوى تنسيق الحسابات مسؤولية التجميع والتخزين والمراقبة.

في فبراير من هذا العام، أطلقت Prime Intellect منصة تدريب ذكاء اصطناعي شاملة Prime Intellect Lab، لمساعدة الأفراد والمهندسين وشركات الذكاء الاصطناعي في تدريب وتحسين نماذجهم الخاصة (خصوصًا نماذج الوكلاء)، دون الحاجة لبناء مجموعات GPU باهظة الثمن. في 7 مايو، انتهت Lab من الاختبارات وفتحت أبوابها رسميًا.

في يونيو، أصدرت Prime Intellect الإصدار 0.6.0 من prime-rl، حيث ذكرت الشركة أنها دفعت حدود الهندسة إلى مستوى نماذج MoE (النماذج المختلطة للخبراء) التي تحتوي على تريليونات من المعلمات. كشفت Prime Intellect أنها في مهام البرمجيات الهندسية لسلسلة GLM-5، يمكن استخدام 28 نقطة H200 لمعالجة تسلسل يصل طوله إلى 131,000 توكن، مع وقت تدريب أقل من 5 دقائق لكل خطوة.

المفتاح وراء ذلك ليس خوارزمية معينة، بل هو تحسين مشترك لنظام التدريب والاستدلال: تستخدم الجهة المستدلة حسابات منخفضة الدقة FP8 وDeepEP وDeepGEMM لزيادة الإنتاجية، وتفصل بين التعبئة المسبقة وفك التشفير لتجنب إبطاء الإنتاج الناتج عن أدوات طويلة، وتفصل التخزين المؤقت KV لتحسين التزامن؛ كما أن الجهة التدريبية تعتمد أيضًا على FP8 مع تقليل الحجم، وتقلل من اختلافات التوجيه بين جانب التدريب وجانب الاستدلال لنموذج MoE، بالإضافة إلى إضافة FSDP والتوازي بين الخبراء والتوازي السياقي. ستؤثر هذه التحسينات في النهاية على استخدام GPU ووقت التدريب وتكاليف استخدام العملاء.

في يوليو من هذا العام، أضاف prime-rl طبقة خوارزمية موحدة، حيث تم تضمين ست طرق تدريب: GRPO وMaxRL وOn-Policy Distillation وSelf-Distillation وSFT Distillation وECHO، مما يسمح باختيار خوارزمية مختلفة لبيئات مختلفة في نفس التدريب. بعبارة بسيطة، يمكن لوكيل واحد استخدام طريقة تعلم واحدة في المهام الرياضية، وطريقة أخرى في مهام التشغيل النهائية، دون الحاجة لإعادة كتابة المدرب الأساسي. وهذا يجعل Prime Intellect تقترب أكثر من كونها نظام تشغيل قابل للتوسع للتعلم المعزز بدلاً من "تشغيل التدريب للعملاء".

التعاون بين البرمجيات والأجهزة: إنفيديا ليست مجرد مستثمر

من خلال مجموعة المستثمرين في الجولة A، يتضح أن ارتباط عمالقة الأجهزة بـ Prime Intellect لا يقتصر على الجانب المالي فحسب، بل يتعمق في بناء بنية تحتية مشتركة بين البرمجيات والأجهزة.

تعاون Prime Intellect مع إنفيديا يغطي الجانبين المادي والبرمجي. من حيث الأجهزة، فإن عبء العمل في التدريب والخدمات قد استخدم أنظمة NVIDIA Blackwell وBlackwell Ultra وNVL72، حيث تدعي الشركة أن هذه الأنظمة أكثر كفاءة من مجموعات Hopper السابقة.

أما على الجانب البرمجي، فقد تم استخدام NVIDIA Dynamo في تنسيق الاستدلال العالمي، والتوسع التلقائي، وتوجيه الطلبات، وتفريغ التخزين المؤقت KV، وتم دمجه مع نشر LoRA (التكيف الذاتي منخفض الرتبة، وهي تقنية لضبط نماذج اللغة الكبيرة).

أكد مدونة إنفيديا التقنية الخاصة بها أيضًا أن Prime Intellect قد نشرت إطار الاستدلال NVIDIA Dynamo في سير العمل الإنتاجي، وشاركت في التصميم المشترك وتكامل دعم LoRA Adapter.

أعلنت شركة Prime Intellect في مارس من هذا العام أنها ستختبر أحمال RL في صندوق الرمل باستخدام معالج NVIDIA Vera، وتخطط لنقل بعض صناديق الرمل بعد أن يصبح Vera متاحًا للجمهور، حيث ستوفر صندوق الرمل GPU على نظام Vera Rubin. ووفقًا للاختبارات الذاتية التي أجرتها الشركة، يمكن لكل فتحة من معالج Vera CPU تشغيل 176 آلة افتراضية بشكل متوازي بشكل مستقر؛ وعند تشغيل الأحمال في صندوق الرمل RL مع تفعيل المعالجة المتعددة، كانت الإنتاجية أعلى بنحو 30% مقارنةً بالخط الأساسي لمعالج AMD Zen 5 الذي يعمل فقط على النوى الفيزيائية في AWS.

تظهر هذه الأرقام مزايا تكلفة محتملة، ولكنها تأتي حاليًا من اختبارات التعاون بين الطرفين، وبيئة المقارنة ليست متطابقة تمامًا، لذا لا يمكن اعتبارها استنتاجات أداء عامة مستقلة. يجب أن يتم التعبير عن Vera Rubin وصندوق الرمل GPU على أنهما "مخطط لاستخدامهما"، وليس أنهما قد تم استخدامهما على نطاق واسع.

مع نضوج المنتج، يحدث تحقيق تجاري حقيقي. وفقًا لما كشفته Prime Intellect، تستخدم شركة التكنولوجيا المالية Ramp مختبر Prime Intellect لتدريب وكيل فرعي للبحث يسمى FastAsk: حيث قامت Ramp بتحويل محرر جداول البيانات AI الخاص بها، Ramp Sheets، إلى بيئة RL قابلة للتدريب، ثم استخدمت نموذج Qwen3.5-35B-A3B كأساس لتدريب التعزيز.

أظهرت النتائج التي أعلنت عنها Prime Intellect أن دقة FastAsk تبلغ 66.25%، وهي أعلى من 61.88% الخاصة بـ Claude Opus 4.6، ومتوسط الوقت المستغرق أقل بنحو 27%.

نظرًا لأن مجموعة الاختبار والتقييم تم تحديدها من قبل الطرفين المتعاونين، فهذا لا يعني أن النموذج 35B يتفوق على Opus في القدرات العامة، لكنه يثبت فرضية أكثر ضيقًا وقيمة تجارية أكبر: يمكن للشركات تدريب نماذج أصغر لتصبح خبراء في سير العمل المحدد.

هل 100 مليون دولار "ARR" حقيقية؟

يجب توضيح أن النص الأصلي الذي تستخدمه Prime Intellect رسميًا هو "أكثر من 100 مليون دولار من الإيرادات السنوية"، وليس "تحقيق 100 مليون دولار من الإيرادات في العام الماضي".

الإيرادات السنوية عادة ما تكون تقديرًا لمعدل الإيرادات في شهر أو ربع معين مضروبًا في 12؛ إذا كانت الأعمال تنمو بسرعة، فقد تكون أعلى بكثير من الإيرادات الفعلية في الأشهر الاثني عشر الماضية. بالنسبة لأعمال GPU المدفوعة حسب الاستخدام، والتدريب والاستدلال، لا يمثل هذا المؤشر أيضًا أن العملاء قد وقعوا عقود سنوية قابلة للتجديد بنفس المبلغ.

من خلال إعلان Prime Intellect والمنتجات المدفوعة المتاحة، تغطي الشركة بشكل أساسي أربع فئات من المنتجات، الأولى هي سوق الحوسبة، بما في ذلك مثيلات GPU المدفوعة حسب مدة الاستخدام، والعناقيد متعددة العقد والعناقيد المحجوزة؛ الثانية هي تدريب مختبرات الاستضافة، حيث يتم فرض رسوم بناءً على المدخلات والمخرجات والتوكنات التدريبية للنموذج؛ الثالثة هي الاستدلال والتقييم المستضاف، والتي ترتبط أيضًا بحجم استدعاء النموذج؛ الرابعة هي صناديق الرمل، حيث يتم فرض رسوم بناءً على CPU والذاكرة والقرص ومدة التشغيل.

ليس من الصعب فهم دوافع نمو هيكل الإيرادات هذا. أولاً، تعتبر عناقيد GPU نفسها موارد ذات سعر مرتفع، يتم استهلاكها باستمرار حسب الساعة، مما يمكن أن يؤدي إلى زيادة الإيرادات بشكل أسرع من الاشتراكات البرمجية البحتة. ثانيًا، تقوم Prime Intellect بتمديد مسار إنفاق العملاء من "استئجار GPU" إلى "بناء البيئة - تشغيل الاستدلال - إجراء التقييم - تدريب التعزيز - النشر"، مما يسمح لنفس العميل بتوليد الاستخدام في عدة مراحل. ثالثًا، يتطلب تدريب الوكلاء المعزز الكثير من عمليات التنفيذ المتوازية، والاستدلال الطويل السياق، وصناديق الرمل المعزولة، مما يستهلك بشكل طبيعي موارد الحوسبة أكثر من استفسارات API العادية.

تشير المعلومات التي كشفت عنها Prime Intellect عن أكثر من 6000 عميل وحالة Ramp، على الأقل إلى أن المنصة لم تعد مجرد عرض بحثي. ومع ذلك، عند مراجعة رقم 100 مليون دولار، يجب أن تبقى بعض الحدود. Prime Intellect هي شركة خاصة، ولا توجد حاليًا تقارير مالية مدققة علنية، ولا حسابات للإيرادات الشهرية أو الفصلية التي تم بناءً عليها حساب الإيرادات السنوية، ولا معدلات دفع العملاء، ولا تقسيم الإيرادات، ولا تركيز العملاء. لم توضح الشركة أيضًا ما إذا كانت إيرادات سوق الحوسبة تُعتمد بناءً على إجمالي إنفاق العملاء أو صافي الإيرادات للمنصة.

علاوة على ذلك، لا تقدم Prime Intellect حاليًا اتفاقيات مستوى الخدمة الرسمية (SLA) في سوق الحوسبة، حيث تقول الشركة إن السبب هو أن البنية التحتية الأساسية تأتي من عدة موردين. توصي الشركة المستخدمين الذين لديهم متطلبات عالية للاستقرار باختيار Secure Cloud؛ وإذا حدث عطل من جانب المورد، فقد يتم تقديم تعويض أو رصيد للمنصة.

بالمقارنة مع رقم مالي واحد، فإن التقدم الأكثر سهولة في التحقق هو أن Prime Intellect قد حولت تدريب التعاون الموزع الذي كان فضفاضًا إلى بنية تحتية شاملة "مع نماذج تم تطويرها داخليًا، ونظام بيئي مفتوح المصدر، ودعم من عمالقة الأجهزة، وفواتير حقيقية للشركات".

حذف الوثائق لخطوط العملة

تفصيل لا يمكن تجاهله هو أنه مع دخول Prime Intellect الآن نادي تقييم المليار دولار، وإعلانها بشكل بارز عن 100 مليون دولار ARR، لاحظت أن العبارات التي كانت تحمل طابع Web3 في الوثائق الرسمية: "العقود تم نشرها على شبكة Base Sepolia التجريبية"، "الانتقال مستقبلاً إلى سلسلة تم تطويرها داخليًا"، و"من خلال عقد RewardsDistributor، يتم توزيع مكافآت التوكنات بناءً على الوقت النشط على تجمع الحوسبة" - قد تم محوها تمامًا.

هذا الحذف على مستوى الوثائق، كان قد تم الإشارة إليه بالفعل في تغريدة رسمية صدرت في أوائل مارس 2025.

في ذلك الوقت، أعلنت Prime Intellect أنها أكملت تمويلًا بقيمة 15 مليون دولار بقيادة Founders Fund من وادي السيليكون، وكان هناك حتى أسماء مستثمرين رئيسيين مثل Andrej Karpathy (مؤسس مشارك لـ OpenAI)، وClem Delangue (الرئيس التنفيذي لـ Hugging Face)، وBalaji Srinivasan وغيرهم من الشخصيات البارزة. ومنذ تلك اللحظة، حدث تفكيك في المنطق الأساسي للمشروع.

السرد الذي كان له طابع شعبي قوي حول "إصدار العملات، وجذب قوة الحوسبة من الأفراد، وتحفيز الإيجارات"، تحول على الفور إلى منطقة خطرة تلامس الخطوط الحمراء للامتثال التقليدي لرأس المال الاستثماري. لضمان دعم الأسواق المالية السائدة، كان على Prime Intellect أن تكمل على السطح عملية تنظيف شاملة من "Crypto-first" إلى "AI-first".

ومع ذلك، لا يزال تدريب نماذجها الموزعة يحتفظ بالنواة الطوبولوجية لشبكة P2P، لكن اللامركزية لم تعد تتعلق بالسرد المتعلق بالعملات الموجهة للأفراد، بل أصبحت قناة خفية موجهة للشركات B "لتنسيق موارد الحوسبة العالمية غير المستخدمة بتكلفة منخفضة".

الآن، تبدو Prime Intellect أكثر مثل شركة SaaS للذكاء الاصطناعي البحت، ومن المحتمل أن تسير نحو الاكتتاب العام أو الاستحواذ من قبل عمالقة الأجهزة التقليديين بسعر مرتفع.