ألعاب الهواتف المحمولة: ثورة رسومية بفضل الذكاء الاصطناعي قادمة بقوة

لقد بلغت ألعاب الهواتف المحمولة مستويات غير مسبوقة من التطور، حيث أصبحت رسوماتها وطريقة لعبها تضاهي ما يتوقعه اللاعبون على أجهزة الكمبيوتر الشخصية ووحدات التحكم. ومع ذلك، لطالما احتفظت المنصات الكبيرة بتفوقها بفضل وحدات معالجة الرسوميات الضخمة وميزانيات الطاقة التي تدعم تحسينات الذكاء الاصطناعي لتوفير تجارب لعب أكثر سلاسة. لكن هذا الفارق على وشك أن يتلاشى، ففي العام المقبل، ستحصل الهواتف الرائدة أخيرًا على هذه التعزيزات القوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما سيُحدث ثورة في عالم ألعاب الهاتف المحمول إلى الأبد.

يعود الفضل في هذا التطور إلى التقنيات المبتكرة التي ظهرت لأول مرة في أحدث شرائح الهواتف الذكية. ففي مؤتمر Snapdragon Summit 2026 الأخير، كشفت شركة كوالكوم عن شريحة سناب دراغون 8 إيليت إكستريم الجيل السادس (Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6)، التي تتضمن ترقيات هائلة لوحدة معالجة الرسوميات (GPU)، أبرزها تقنية Adreno Neural Fusion الجديدة. تستخدم هذه التقنية الذكاء الاصطناعي لرفع مستوى الدقة وإنشاء إطارات إضافية، مما يؤدي إلى زيادة معدل الإطارات بشكل ملحوظ وإطالة عمر البطارية أثناء اللعب.

كيف تصل تحسينات الألعاب المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى الهواتف المحمولة

بالرغم من أن جميع هواتف أندرويد لا تعتمد على شرائح سناب دراغون، إلا أن تعزيزات رسوميات الذكاء الاصطناعي ستصل إليها أيضًا، في سابقة هي الأولى لوصول هذه التقنية إلى الهواتف الذكية السائدة. ففي أوائل سبتمبر، كشفت شركة Arm، الرائدة في تصميم الرقائق، عن وحدة معالجة الرسوميات Mali G2-Ultra NX، التي تضم تقنيات مشابهة لتحسين الدقة وإدراج الإطارات، بالإضافة إلى مزيل للضوضاء يعزز جودة الصورة عند عرض مؤثرات معقدة مثل انعكاسات تتبع الأشعة والإضاءة. تُستخدم وحدات معالجة الرسوميات من Arm في الشرائح المتطورة التي تنتجها شركات مثل ميديا تك (MediaTek).

تُعد هذه التقنيات امتدادًا لما هو موجود في أجهزة الكمبيوتر ووحدات التحكم المتطورة منذ سنوات، حيث نجد تقنيات مثل DLSS من إنفيديا (Nvidia) وFSR من إيه إم دي (AMD). تستخدم هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الرسومات في وحدات معالجة الرسوميات المتوفرة بأسعار معقولة، ولزيادة معدلات الإطارات، مما يوفر تجربة لعب أكثر سلاسة. في أجهزة الكمبيوتر الشخصية ووحدات التحكم الكبيرة التي تعتمد على مصادر طاقة مستمرة، وحتى في الأجهزة المحمولة القوية مثل Asus ROG Ally، تعمل هذه التقنية في المقام الأول على تخفيف الأعباء الحسابية المعقدة وتحسين جودة الرسومات العالية بالفعل.

لكن التحدي الأكبر في تكييف تقنيات الرسومات الحديثة هذه مع الهواتف المحمولة يكمن في كلمة واحدة: الحرارة. تتميز أجهزة الكمبيوتر الشخصية بتدفق مستمر للطاقة، وتمتلك أجهزة الكمبيوتر المحمولة بطاريات عملاقة، وتُبرّد أجهزة الألعاب بمراوح ضخمة. في المقابل، تُعد الهواتف صغيرة جدًا، وتُقاس سعة بطارياتها بالمللي أمبير في الساعة، وغالبًا ما تعمل بقدرة كهربائية منخفضة جدًا، وتعتمد بشكل متزايد على المعجون الحراري وغرف التبريد لتبديد الحرارة.

صرح أمانديب داليوال، مدير إدارة المنتجات في كوالكوم والمسؤول عن استراتيجية وحدة معالجة الرسوميات في سناب دراغون، بأن التحدي الرئيسي كان يكمن في تحقيق رسومات أفضل من الجيل الأحدث لشرائح سناب دراغون، مع الحفاظ على عمر البطارية أو حتى تعزيزه.

يقول داليوال: نحن نضع هذا في الاعتبار عندما كنا نبني نموذج Adreno Neural Fusion. كيف يمكنني مراعاة العوامل الحرارية أثناء بناء نموذج الترقية هذا، بحيث إذا كانت الطاقة التي أستهلكها في لعبتي تبلغ 1 واط، فكيف يمكنني توفير 20% منها والمضي قدمًا؟

في الهواتف، تعمل تعزيزات الذكاء الاصطناعي على إطالة عمر البطارية أثناء جلسات اللعب. فباستخدام تقنية سناب دراغون 8 إيليت إكستريم الجيل السادس، يتم خفض دقة عرض الرسومات من الدقة الكاملة إلى 540 بكسل، ثم يتولى الذكاء الاصطناعي ترقيتها إلى 1080 بكسل؛ وهي عملية أكثر كفاءة بكثير لتعويض هذا الفارق. وبالمثل، يمكن تشغيل الألعاب بمعدل 30 إطارًا في الثانية، ثم يقوم الذكاء الاصطناعي بإدراج إطارات إضافية لرفع العدد إلى 60 أو حتى 90 إطارًا في الثانية. أوضح داليوال أن هذا قد يؤدي إلى تحسين ملحوظ في كفاءة استهلاك الطاقة أثناء اللعب على الهواتف المزودة بشريحة سناب دراغون الرائدة.

يضيف داليوال، أن تحسين عمر البطارية أثناء جلسة اللعب، حتى لو كان بنسبة 1% إلى 2%، سيلقى ترحيبًا كبيرًا من المستخدمين. أما نحن هنا فنتحدث عن تحسينات تتراوح بين 20% و 30%، وهو إنجاز هائل حقًا.

تتميز كلتا شريحتي سناب دراغون الجديدتين بتحسينات كبيرة في وحدات معالجة الرسوميات Hexagon الخاصة بهما. فقد شهدت شريحة 8 Elite Extreme Gen 6 تحسنًا في أداء وحدة معالجة الرسوميات بنسبة 44% مقارنة بوحدة Hexagon في شريحة العام الماضي، بينما حققت شريحة 8 Elite Gen 6 تحسنًا بنسبة 37%. علاوة على ذلك، تحسنت الكفاءة العامة للبطارية في مهام وحدة معالجة الرسوميات بنسبة 40% عبر كلا الشريحتين. ومع ذلك، يشتمل معالج الرسوميات Elite Extreme على أجهزة إضافية تمنحه تفوقًا على شقيقه من الجيل السادس، مثل نوى وحدة معالجة الرسوميات المصفوفة (Matrix GPU cores) التي تمكّن تقنية Neural Fusion، وتحسينات الذكاء الاصطناعي التي ترتبط مباشرة بخط أنابيب الرسومات بدلًا من الاعتماد على الذاكرة التقليدية، بالإضافة إلى تعزيزات أخرى متطورة.

هذه التقنية قادمة إلى هواتف اليوم، ولكنها مخصصة للأجهزة الأفضل فقط

فيما يتعلق بشبكات سناب دراغون، فإن هذه التقنية الجديدة حصرية حاليًا لشريحة Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6، التي تُعد الأكثر تطورًا ضمن مجموعة الشرائح المُعدلة حديثًا للشركة.

تقنية Neural Fusion غير متوفرة في شريحة Snapdragon 8 Elite Gen 6، التي لا تزال تُصنف كشريحة ممتازة وتوازي شريحة سنابدراغون 8 إيليت الجيل الخامس (Snapdragon 8 Elite Gen 5) من العام الماضي. هذه الشريحة الأخيرة من المتوقع أن تُشغل هواتف مثل شاومي 18 برو، ومن المؤكد أنها ستُستخدم في العديد من الهواتف الرائدة خلال العام المقبل. أما إصدار Extreme، فهو بمستوى أعلى بكثير، ولن يُستخدم إلا في أجهزة أندرويد الأكثر تطورًا، مثل هواتف موتورولا سيجنتشر 27 وشاومي 18 برو ماكس، التي كُشف عنها في قمة سناب دراغون لهذا العام، جنبًا إلى جنب مع الشرائح الجديدة.

وأوضح داليوال أنه من الناحية النظرية، يمكن استخدام تقنية Neural Fusion في شريحة Snapdragon 8 Elite Gen 6، لكن ذلك لن يكون فعالًا ولن يحقق المكاسب المرجوة. لا يُنصح بذلك لأنك لن تحصل على تجربة جيدة.

يكمن السبب في اختلاف النوى: فنظرًا لافتقار شريحة 8 Elite Gen 6 إلى نوى المصفوفة الخاصة بشقيقتها الأكثر تميزًا، فإنها تستخدم بشكل مكثف جميع النوى المتاحة لعرض المشاهد، وستفرض عليها تقنية Neural Fusion أعباءً إضافية. سيتطلب ذلك حلولًا وسطًا قد تؤدي إلى تدهور تجربة اللاعب، حيث يمكن أن يلاحظ اللاعبون انخفاضًا في معدل الإطارات أو مرئيات متقطعة، مما يقلل من الجودة لتحقيق فائدة محدودة.

لزيادة توضيح الفارق في الأداء الرسومي بين هذه الشرائح، شرح داليوال الأمر باستخدام مقارنة يسهل على لاعبي الكمبيوتر فهمها: وهي مقارنة بين أحدث وحدات معالجة الرسوميات من سلسلة Nvidia 50.

يُشبّه داليوال الأمر بـ شراء بطاقة Nvidia 5090 RTX مقابل شراء 5040TK، أو شراء جهاز كمبيوتر محمول مزود بوحدة معالجة رسوميات مدمجة. الأمر يشبه أن لديك وحدة معالجة رسوميات عادية ثم لديك وحدة معالجة رسوميات فائقة (Extreme).

ماذا يخبئ المستقبل لألعاب الهواتف المحمولة؟

إن عرض الرسومات بدقة أقل ثم رفعها بالذكاء الاصطناعي إلى المستويات التي يتوقعها اللاعبون (مثل 1080 بكسل بمعدل 60 إطارًا في الثانية) يُعد طريقة ممتازة لإطالة عمر البطارية وتخفيف العبء الحسابي عن وحدة المعالجة المركزية، ونقله إلى المعالجة العصبية. ولكن الطموح يتجاوز ذلك، وهناك مستويات أعلى يجب أن تصل إليها هذه التقنية.

بالنسبة لهذا الجيل من تقنيات شرائح الهواتف، تولّد Neural Fusion إطارًا واحدًا مقابل كل إطار يتم عرضه بالطريقة التقليدية؛ وهكذا، ينتقل معدل الإطارات من 30 إلى 60، أو من 60 إلى 120 إطارًا في الثانية. لكن داليوال يشير إلى أن الاتجاه السائد في الصين هو نحو الألعاب ذات معدلات الإطارات الأعلى، حيث يتم عرض الألعاب أصلاً بمعدلات 120، أو 144، أو حتى 165 إطارًا في الثانية. وبما أن عرض هذه المعدلات يستهلك كمية كبيرة من الطاقة، مما يؤدي إلى استنزاف سريع لبطارية الهواتف المحمولة أثناء اللعب، فإن طموح كوالكوم المستقبلي يتجه نحو إنشاء المزيد من الإطارات لكل إطار معروض؛ على سبيل المثال، تعزيز معدل 30 إطارًا أصليًا ليصل إلى 120 إطارًا في الثانية.

مع تقديم سناب دراغون وArm لتعزيزات الذكاء الاصطناعي لألعاب الكمبيوتر، وإضافة آبل (Apple) للمسرعات العصبية إلى وحدات معالجة الرسوميات على شرائحها من فئة A، تتجه صناعة الهواتف المحمولة نحو تسخير هذه التقنية في ألعاب الهاتف على نطاق أوسع. هذا التطور يؤثر أيضًا بشكل إيجابي على مطوري الألعاب، الذين كانوا يبذلون جهودًا خارقة لتشغيل ألعابهم على أجهزة بحجم الجيب بميزانيات طاقة محدودة للغاية. الآن، أصبح لديهم قدر أكبر من توفير الطاقة لتعزيز الرسومات في ألعابهم.

يقول داليوال: يفكر المطورون الآن بشكل أساسي في: لقد كنت أعمل ضمن ميزانية طاقة محددة تبلغ 1 واط. أما الآن، ومع هذه الترقية، أصبحت أمتلك فجأة 200 أو 300 مللي واط إضافية متاحة، مما يعني أنه يمكنني تحسين لعبتي لأداء المزيد من المهام، أليس كذلك؟

لا تقتصر تحسينات وحدة معالجة الرسوميات هذه على الألعاب فحسب، بل يمكنها أيضًا تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. أشار داليوال إلى أنه حتى لو لم يتم تحقيق نفس مستويات تحسين الطاقة أو الأداء الموجودة في أجهزة الكمبيوتر المحمولة أو المكتبية، فلا يزال بالإمكان تشغيل هذه النماذج على وحدة معالجة الرسوميات. إنها أداة إضافية، جنبًا إلى جنب مع وحدات المعالجة العصبية، يمكن لمطوري نماذج الذكاء الاصطناعي المحمولة الاستفادة منها.

واختتم داليوال حديثه قائلًا: كل هذه التطورات ستكون مثيرة حقًا.