من هو الفائز الحقيقي في حرب الذكاء الاصطناعي؟ ليس من تتوقعه

سباق الرقائق هو قصة الأمس

معظم المستثمرين يركزون على سؤال واحد: أي شركة ستسيطر على تصنيع شرائح الذكاء الاصطناعي؟ يبدو السرد بسيطًا—بطاقات الرسوميات Nvidia تدير المشهد اليوم، و AMD تلاحقها، و Broadcom تساعد الآخرين على بناء السيليكون المخصص. لكن هذا التركيز على الأجهزة يحل مشكلة الأمس.

القيود الفعلية التي تحد من توسع الذكاء الاصطناعي لم تعد ندرة السيليكون—بل استهلاك الطاقة. هذا التحول الجوهري يعيد تشكيل المشهد التنافسي بأكمله، ويخلق فائزًا غير متوقع: Alphabet.

لماذا تغير كفاءة الطاقة كل شيء

إليك الواقع الذي تم تجاهله: بطاقات الرسوميات تتفوق في شيء واحد—معالجة البيانات بسرعة فائقة. لكن هذا التفوق يأتي بثمن: فهي آلات تستهلك الكثير من الطاقة. خلال مرحلة تدريب الذكاء الاصطناعي، عندما يتم بناء النماذج من الصفر، يكون هذا التكلفة في الطاقة مبررة. إنها استثمار لمرة واحدة أساسًا.

أما الاستنتاج، فهو كائن مختلف تمامًا. إنه التشغيل المستمر والمتواصل للنماذج المدربة في الإنتاج. هنا تتغير المعادلة الاقتصادية. عندما تدفع فواتير الكهرباء كل يوم لخدمة ملايين طلبات الاستنتاج، تصبح كفاءة الحوسبة حائط الحماية التنافسية الخاصة بك.

قضت Alphabet أكثر من عقد من الزمن في بناء وحدات معالجة التنسور (TPUs) خصيصًا لهذا السيناريو. هذه ليست شرائح عامة—إنها أدوات مصممة خصيصًا ومحسنة لإطار عمل TensorFlow الخاص بـ Alphabet والبنية التحتية السحابية. الآن في جيلها السابع، تقدم TPUs ما تعد به الشرائح المخصصة: كفاءة طاقة متفوقة وتكاليف تشغيل منخفضة بشكل كبير مقارنة بالبدائل المعتمدة على GPU.

ميزة التكامل الرأسي

تفوز Broadcom بصفقات تساعد الشركات على تطوير شرائح ASIC الخاصة بها (الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيق). هذا عمل حقيقي. لكن ما يميز Alphabet هو أنها لا تصنع الشرائح فقط—بل تتحكم في كامل الطبقة.

تشغل TPUs الخاصة بـ Alphabet على Google Cloud. هل تريد الوصول إلى كفاءة الجيل التالي؟ لا تشتري TPUs؛ بل تلتزم بأعبائك على Google Cloud. هذا النموذج يخلق مصادر دخل متعددة من علاقة عميل واحدة، ويحول البنية التحتية إلى حائط حماية.

فكر أيضًا في الميزة الداخلية. عندما تبني Alphabet Gemini (نموذجها الرائد للذكاء الاصطناعي)، فهي تستخدم TPUs. وعندما تقوم بتنفيذ الاستنتاج لخدماتها، تتولى TPUs الحمل. هذا يمنح الشركة ميزة تكاليف هيكلية ضد منافسين مثل OpenAI و Perplexity AI، الذين يعتمدون بشكل كبير على استئجار قدرات GPU—وهو أكثر تكلفة وأقل كفاءة بكثير.

كان رد فعل السوق على هذا التهديد واضحًا. عندما بدأت OpenAI في اختبار TPUs، لم تقف Nvidia مكتوفة الأيدي. سارع عملاق GPU لتأمين الشراكات والاستثمار الاستراتيجي في عملائه. هذا الاندفاع الدفاعي يكشف عن شيء مهم: حتى Nvidia تحترم ما أنجزته Alphabet.

منظومة ذكاء اصطناعي كاملة

نطاق مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Alphabet لا مثيل له. أطلقت الشركة مؤخرًا Gemini 3، مع ملاحظة محللي D.A. Davidson أنه يوفر “قدرات تتجاوز في بعض المجالات بكثير ما اعتدنا أن نتوقعه من نماذج الحدود الأمامية لهذه الجيل.” هذا قوة في الطبقة الأساسية.

لكن Alphabet لا تتوقف عند النماذج فقط. Vertex AI يمنح العملاء الأدوات لبناء تطبيقات مخصصة فوق Gemini. البنية التحتية لشبكة الألياف الخاصة بالشركة تقلل من الكمون عبر نظامها البيئي. حتى استحواذ Wiz المعلق—الذي يضيف أمان السحابة للمؤسسات—يعزز الحائط الحماية.

لا توجد شركة أخرى قد نسجت بين الأجهزة، والبرمجيات، والبنية التحتية السحابية، ونماذج الذكاء الاصطناعي في ميزة تنافسية موحدة. هذا التكامل الرأسي ليس فعالًا فحسب؛ بل أصبح من الصعب تكراره بشكل متزايد.

الرهان طويل الأمد

مع تطور الذكاء الاصطناعي من أحمال العمل التي تتطلب تدريبًا مكثفًا إلى تلك التي تعتمد على الاستنتاج بشكل كبير، ستستخلص الشركات التي تمتلك أنظمة شاملة أكبر قيمة. صانعو الشرائح أحادية البعد سيواجهون التمركز السلعي. شركات البرمجيات فقط ستعاني من ضغط الهوامش. المنصات التي توحد الأجهزة، والبنية التحتية، والخوارزميات؟ ستزدهر.

إذا اضطررت لاختيار لعبة ذكاء اصطناعي واحدة لتحقيق عوائد طويلة الأمد مستدامة، فإن اللاعب المتكامل الذي يمتلك عقودًا من البنية التحتية، ومليارات الدولارات من إيرادات السحابة السنوية، وميزات حوسبة ملكية يمتلك الطريق الأوضح للمستقبل. ذلك اللاعب هو Alphabet.