في منتصف مايو، فترة نافذة لمدة 90 يومًا لتعليق الرسوم الجمركية، اشتد الصراع حول الموارد الأساسية للقوة الحاسوبية.
"أسعار الخوادم تتقلب بشدة، فقد ارتفعت الأسعار لكل وحدة بنسبة 15%-20% في الفترة الماضية. مع تعليق الرسوم الجمركية، نخطط لاستعادة أسعار البيع الأصلية." كشف أحد موردي الرقائق في منطقة جنوبية لموقع هوو شيو.
في الوقت نفسه، شهد جانب العرض في السوق متغيرات جديدة. علمت "هوسيو" حصريًا أن سلسلة Hooper من إنفيديا والمنتجات عالية الجودة من سلسلة Blackwell قد ظهرت بهدوء في السوق المحلية، حيث كانت فترة ظهور الأولى حوالي سبتمبر 2024، بينما حدثت الثانية مؤخرًا. صرح مسؤولون تنفيذيون من Huari Intelligent Computing بأن "قنوات الحصول على الموارد من مختلف الموردين تختلف تمامًا". ومع ذلك، فإن الشبكة المعقدة من سلسلة التوريد وراء ذلك لا يمكن استكشافها.
(ملاحظة من هوو شي: اعتبارًا من 17 أكتوبر 2023، قامت واشنطن بوقف بيع إنفيديا للرقائق إلى الصين بشكل تدريجي، بما في ذلك A100 و A800 و H800 و H100 و H200؛ مؤخرًا، تم إدراج آخر شريحة من سلسلة هوبر القابلة للبيع إلى الصين H20 أيضًا في قائمة القيود على الصادرات)
من بين ذلك، تشير سلسلة هوبر عالية الجودة من إنفيديا عادةً إلى H200، وهو إصدار مُحسّن من شريحة H100، حيث أن سعر الأولى أعلى قليلاً من الثانية بحوالي عشرين ألف، لكن كفاءتها أعلى بنسبة 30%. أما سلسلة بلاكويل فهي تنتمي أيضًا إلى سلسلة إنفيديا عالية الجودة، حيث يصل سعر B200 إلى أكثر من 300 ألف، وهو أيضًا المنتج الأكثر "تقييدًا في التداول" حاليًا، وتكون مسارات تداوله أكثر سرية. تُستخدم كلا الطرازين في التدريب المسبق للنماذج الكبيرة، وأصبح الحصول على B200 "أمرًا صعبًا للغاية".
استرجاع الخط الزمني، أبريل 2024، انتشرت صورة مشتركة بين جين هوانغ (Huang Renxun) وألت مان (Sam Altman) وشارك مؤسس OpenAI غريغ بروكمان (Greg Brockman) على تويتر. وراء هذه الصورة المشتركة هو نقطة التسليم الرئيسية للمنتجات الأولى من H200 - حيث قام الرئيس التنفيذي لإنفيديا، جين هوانغ، بتسليمها شخصيًا، وكانت OpenAI هي أول مستخدم لـ H200.
بعد خمسة أشهر فقط، جاءت أخبار عن مصدر H200 من عبر المحيط. الآن، أصبح لدى الموردين المحليين القدرة على توفير 100 جهاز خادم H200 أسبوعياً. ووفقاً للمورد، مع توقف إنتاج H100، تتسارع الطلبات في السوق نحو H200، وفي الوقت الحالي لا يتجاوز عدد الموردين الذين يمتلكون مصدر H200 عشر شركات، مما يزيد الفجوة بين العرض والطلب.
"الشيء الأكثر نقصًا في السوق الآن هو H200، وعلمت مؤخرًا أن هناك شركة سحابية تبحث في كل مكان عن H200." قال لاعب قديم في صناعة الحوسبة يعمل منذ 18 عامًا لـ Tiger Sniff، حيث كانوا يقدمون خدمات الحوسبة لبايدو، وعلي، وتينسنت، وByte.
في هذه المنافسة على قوة الحوسبة، تحيط بسلسلة المعاملات هالة من الغموض. أشار أحد كبار مزودي قوة الحوسبة في البلاد إلى أن القاعدة المتبعة في تسعير قوة الحوسبة في الصناعة هي أنه يتم ذكر وحدة قوة الحوسبة فقط على أنها "P" في العقد، مما يحول صفقات الخوادم إلى معاملات قوة حوسبة مجردة. (ملاحظة: P هي وحدة قياس قوة الحوسبة) على سبيل المثال، عند إجراء صفقة قوة حوسبة بين المستخدم ومزود القوة، لن يتم كتابة طراز البطاقة مباشرة في العقد، بل يتم استبداله بعدد من P، مما يعني أنه في العلن لن يتم كتابة الطراز المحدد للبطاقة.
التعمق في أسفل سلسلة الصناعة، وظهور شبكة التداول الخفية. وقد أفادت بعض وسائل الإعلام سابقاً أن بعض الموزعين الصينيين يقومون من خلال قنوات شراء خاصة، بإعادة بيع وتغليف متعددة الطبقات، لتحقيق "الإدراج غير المباشر" للخوادم. بينما علمت "هوكسو" أيضاً أن هناك بعض الموزعين الذين يسلكون طرقاً بديلة، بالاستفادة من الشركات الخارجية، من خلال إدماج الوحدات في المنتجات، للحصول على الخوادم.
خلف سلسلة الصناعة المتقلبة، يظهر تطور صناعة القدرة الحاسوبية المحلية اتجاهات جديدة.
01 من أين تأتي فقاعة الذكاء الحسابي؟
في نهاية عام 2023، جاءت "حظر إنفيديا" من عبر المحيط، مثل حجر ضخم يُلقى في سطح بحيرة هادئة، مما أطلق حربًا خفية حول موارد القوة الحسابية الأساسية.
في الأشهر القليلة الأولى، كان السوق يظهر نوعًا من الفوضى الأولية والاضطراب. تحت إغراء الأرباح الضخمة، بدأ بعض الأفراد الذين لديهم حاسة سادسة في المخاطرة. "في ذلك الوقت، كان السوق مليئًا بـ 'الموردين' من خلفيات متنوعة، بما في ذلك طلاب عائدين من الخارج وبعض الأفراد المطلعين على الأخبار،" تذكر شخص من الصناعة فضل عدم الكشف عن هويته، "كانت طرق تداولهم بسيطة وصارمة نسبيًا، على الرغم من أن المعاملات كانت لا تزال سرية، لكنها لم تكن معقدة مثل سلسلة التعاقدات المتداخلة التي ستظهر لاحقًا."
استفاد هؤلاء "الرواد" الأوائل من فجوة المعلومات والقنوات غير الرسمية المختلفة لتزويد بطاقات الرسومات المتطورة من NVIDIA إلى السوق. نتيجة لذلك ، ارتفع سعر بطاقات الرسومات بشكل طبيعي. وفقا لبعض التقارير الإعلامية ، قام بعض الموردين الأفراد بتسعير بطاقة الرسومات Nvidia A100 إلى 128,000 يوان ، وهو ما يتجاوز بكثير سعر التجزئة الرسمي المقترح البالغ حوالي 10,000 دولار. علاوة على ذلك ، يحمل بعض الأشخاص رقائق H100 في أيديهم على منصات التواصل الاجتماعي ، قائلين إن سعر الشريحة الواحدة يصل إلى 250.000 يوان. في ذلك الوقت ، يمكن القول أن السلوكيات والإيماءات المذكورة أعلاه تكاد تكون متفاخرة.
تحت هذا التداول السري، بدأت بعض شركات توفير القوة الحاسوبية الكبيرة تمتلك قنوات شبكة تداول مشابهة، مما أدى إلى ظهور موجة حماس الذكاء الحاسوبي في نفس الوقت. بين عامي 2022 و2024، تم بناء مراكز الذكاء الحاسوبي في العديد من الأماكن بشكل متسارع. تشير البيانات إلى أنه في عام 2024 فقط، تجاوز عدد مشاريع مراكز الذكاء الحاسوبي 458 مشروعًا.
ومع ذلك، لم تستمر هذه "الضجة حول بطاقات الذكاء الاصطناعي" لفترة طويلة. بحلول نهاية عام 2024، وخاصة بعد ظهور نماذج محلية كبيرة مثل DeepSeek بأسعار تنافسية، اكتشف بعض مزودي خدمات الحوسبة الذين يعتمدون فقط على "تجميع البطاقات" أو يفتقرون إلى الدعم التكنولوجي الأساسي أن قصصهم أصبحت أكثر صعوبة في السرد. كما بدأت الفقاعة في مجال الذكاء الاصطناعي تظهر علامات الانفجار.
تشير البيانات إلى أنه في الربع الأول من عام 2025، كان هناك 165 مشروع مركز ذكاء حسابي في البر الرئيسي للصين شهدت تطورات جديدة، حيث لا يزال 58% (95 مشروعًا) في حالة الموافقة أو التخطيط، و33% (54 مشروعًا) في حالة البناء أو على وشك البدء في الإنتاج، بينما المشاريع التي حققت الإنتاج الفعلي أو التشغيل التجريبي هي فقط 16 مشروعًا، وهو أقل من 10%.
بالطبع، ليست فقط البلاد المحلية التي تظهر علامات على انفجار الفقاعة. على مدار الستة أشهر الماضية، ورد أن شركات مثل ميتا ومايكروسوفت قد أوقفت بعض مشاريع مراكز البيانات العالمية. الوجه الآخر للفقاعة هو الكفاءة المنخفضة والمخاوف من الفائض.
أخبرني أحد المتخصصين في الصناعة أن "معدل إضاءة مراكز الذكاء الحسابي حالياً أقل من 50%، وبسبب عجز الأداء للرقائق المحلية، لا يمكن استخدامها في التدريب المسبق. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم بعض مراكز الذكاء الحسابي خوادم متخلفة نسبيًا."
تُعزى هذه الظاهرة "عدم القدرة على استخدام البطاقة" من قِبل مختصين في الصناعة إلى "عدم تطابق هيكلي" - ليس بسبب فائض مطلق في القوة الحاسوبية، ولكن بسبب نقص في العرض الفعال للقوة الحاسوبية القادرة على تلبية الطلبات المتطورة، بينما لا يمكن الاستفادة بشكل كامل من العديد من موارد القوة الحاسوبية التي تم إنشاؤها بالفعل بسبب الفجوة التقنية، أو عدم اكتمال النظام البيئي، أو عدم كفاية القدرة التشغيلية.
ومع ذلك، في مشهد الذكاء الحسابي الذي يتواجد فيه الضجيج والقلق في آن واحد، تظهر عمالقة التكنولوجيا بوجهات نظر مختلفة تماماً.
وفقًا للتقارير، تخطط شركة بايت دانس لاستثمار أكثر من 12.3 مليار دولار (حوالي 89.2 مليار يوان صيني) في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025، حيث سيتم تخصيص ميزانية تبلغ 40 مليار يوان لشراء شرائح الذكاء الاصطناعي في الصين، بالإضافة إلى حوالي 50 مليار يوان مخصصة لشراء شرائح إنفيديا. وفي هذا السياق، ردت بايت على هوسو قائلة إن المعلومات غير دقيقة.
كما أن شركة علي بابا قامت باستثمار كبير في مجال الذكاء الاصطناعي. أعلن الرئيس التنفيذي وو يونغ مينغ في 24 فبراير أن علي بابا تخطط لاستثمار 380 مليار يوان لبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي خلال الثلاث سنوات القادمة. وهذا الرقم يتجاوز حتى مجموع الاستثمارات خلال السنوات العشر الماضية.
لكن مع مواجهة عمليات الشراء الكبيرة، فإن الضغط على جانب العرض أصبح واضحًا أيضًا. "لا تستطيع السوق تلبية متطلبات الشركات الكبيرة، العديد من الشركات وقعت عقودًا لكنها لا تستطيع تسليم البضائع." قال أحد مندوبي مبيعات مزودي الذكاء الحسابي لموقع هوشي.
بالمقارنة، يبدو أن الفقاعة الحسابية المذكورة أعلاه تتناقض بشكل حاد مع استثمارات الشركات الكبرى الحالية في بنية الذكاء الاصطناعي: من جهة، تتوقف شركات مزودي الطاقة الحاسوبية، التي تقودها سوق الأسهم الصينية، عن المشاريع الكبيرة في الذكاء الاصطناعي، ومن جهة أخرى، تستثمر الشركات الكبرى بنشاط في بنية الذكاء الاصطناعي.
وليس من الصعب فهم الأسباب الكامنة وراء ذلك. لأن نقطة التحول في تكنولوجيا الذكاء الحسابي جاءت بالضبط حول فترة DeepSeek. منذ بداية هذا العام، لم يعد هناك أي شخص يتحدث عن مفهوم "حرب النماذج المائة"، حيث قامت DeepSeek بثقب فقاعة الطلب على التدريب. والآن، لم يتبق على الطاولة سوى الشركات الكبرى وبعض شركات نماذج الذكاء الاصطناعي.
في هذا الصدد، قال فنغ بو، الشريك الإداري في تشانغ لي كابيتال، لـهوو شيو، "عندما لا تكون هناك أزهار متنوعة في التدريب، فإن الأشخاص الذين لديهم القدرة والمؤهلات الحقيقية على التدريب سيستمرون في شراء بطاقات التدريب، مثل علي وبايت دانس، بينما الأشخاص الذين ليس لديهم القدرة على التدريب سيختفون، وستتحول قوة الحوسبة في أيدي هؤلاء الأشخاص إلى فقاعة."
02 تم إلغاء تأجير القدرة الحاسوبية
أي "فقاعة" تنشأ هي نتيجة لخيال غير عقلاني لدى البشر حول الندرة. الأشخاص الذين يتداولون ماوتاي ويخزنون قوة التعدين ليسوا في الأساس عشاق ماوتاي أو مستهلكي القوة الحاسوبية، بل يشتركون جميعًا في عقلية المضاربة.
بحلول نهاية عام 2024 والربع الأول من عام 2025، أنهت العديد من الشركات مثل فيليكسين، ليانهوا القابضة، وجينجي حصص، عقود إيجار قوة الحوسبة بقيمة عدة مليارات. في الوقت نفسه، أخبر مزودو قوة الحوسبة هوتشي أن "الاستئجار هو أمر شائع في أعمال إيجار قوة الحوسبة."
هذه الشركات التي أنهت عقود الإيجار ليست في الحقيقة نقاط طلب حقيقية للقوة الحاسوبية. مع الاضطرابات التي أثارتها DeepSeek، بدأت فقاعة صناعة الذكاء الاصطناعي في الانفجار، واضطر العديد من مزودي القوة الحاسوبية إلى مواجهة مشكلة فائض القوة الحاسوبية، والبحث في كل مكان عن مصادر زبائن مستقرة، واستكشاف مسارات جديدة لاستهلاك القوة الحاسوبية.
في التحقيق ، وجد Tiger Sniff أن بطاقة عمل مؤسس مزود طاقة الحوسبة ، بالإضافة إلى ثلاث شركات في مجال الحوسبة الذكية والحوسبة السحابية ، طبعت أيضا شركة استثمارية. وجد مزيد من الحفر أن المشاريع المستثمرة لشركة الاستثمار تغطي شركة روبوتات وشركة تركز على البحث والتطوير للنماذج الكبيرة والأنظمة السحابية. كشف المؤسس ل Tiger Sniff ، "يتم تلبية جميع احتياجات طاقة الحوسبة لهاتين الشركتين المستثمرتين من خلال نظام إمداد طاقة الحوسبة الخاص بهما. بالإضافة إلى ذلك ، عادة ما تشتري شركات المحفظة قوة الحوسبة الخاصة بها بأسعار السوق المنخفضة. “
في الواقع، في صناعة الحوسبة الذكية، فإن شكل الربط بين الحوسبة الذكية + الاستثمار ليس حالة فريدة. بالنسبة للعديد من مزودي قوة الحوسبة، "هذه هي الطريقة الجيدة لاستهلاك البطاقات في الوقت الحالي، لكن لم يتم طرحها على السطح." قال فنغ بو لـ Tiger Sniff.
ومع ذلك، في القصة المذكورة أعلاه، هذه هي طريقة "احتكارية" لاستهلاك القوة الحاسوبية، حيث يقوم مزودو القوة الحاسوبية باستثمار وتأمين الطلب على القوة الحاسوبية، وتلبية جميع احتياجات القوة الحاسوبية للمشاريع التي تم الاستثمار فيها مباشرة. لكن ليست هذه هي الطريقة الوحيدة.
يعتقد فنغ بو أنه توجد نموذج آخر يستحق الانتباه وهو "مزودو القوة الحاسوبية يدخلون بصفتهم LP في صناديق الصناعة، ويقومون ببناء سلسلة طلب القوة الحاسوبية المغلقة."
على وجه التحديد، تظهر هذه النموذج التجاري خصائص الارتباط الرأسمالي: المورد A كطرف محدود محتمل (LP) ، يتوصل إلى نية تعاون مع صندوق الصناعة B. في خريطة استثمار صندوق B، يُعتبر مزود تطبيقات الذكاء الاصطناعي C ككيان مستثمر فيه، حيث أن تطوير أعماله يحتاج إلى موارد حسابية بشكل قاسي. في هذه الحالة، يقوم A من خلال استثمار استراتيجي في صندوق B، بربط طلب C المستقبلي على الموارد الحسابية بشكل غير مباشر، مما يبني "استثمار رأسمالي - شراء موارد حسابية" كحلقة مغلقة.
إذا تمت الصفقة، ستتمكن شركة A من الحصول على أولوية الخدمة بفضل هويتها كـ LP، لتصبح المورد المفضل لشركة C في شراء القدرة الحاسوبية. هذه النموذج يشكل في جوهره دورة تدفق الأموال - استثمار شركة A في الصندوق B، والذي يعود في النهاية من خلال شراء القدرة الحاسوبية لشركة C.
!
"هذه ليست طريقة شائعة، لكنها طريقة لا تزال مفيدة إلى حد ما." اعترف فنغ بو.
03 الفقاعة ستنفجر قريبًا، وماذا بعد؟
"عند الحديث عن فقاعة الذكاء الحسابي، لا يمكننا الحديث فقط عن قوة الحوسبة، إنها مشكلة سلسلة صناعية. لجعل القوة الحاسوبية مفيدة، يجب ربط النقاط المتقطعة، ولم تتشكل هذه السلسلة الصناعية كحلقة مغلقة بعد." أشار مدير التسويق في إحدى شركات توفير قوة الحوسبة التي تعمل في هذا المجال منذ سنوات إلى جوهر الأزمة الحالية في صناعة الذكاء الحسابي.
مع دخول النصف الأول من عام 2025، فإن أحد الاتجاهات البارزة في مجال الذكاء الاصطناعي هو أن مصطلح "التدريب المسبق" الذي كان يتردد على لسان العديد من شركات الذكاء الاصطناعي، قد بدأ تدريجياً يتم استبداله بمصطلح "الاستدلال". سواء كان ذلك في السوق الاستهلاكية الواسعة (C) أو في التطبيقات المؤسسية (B) التي تمكّن مختلف الصناعات، فإن منحنى الطلب على الاستدلال يبدو شديد الانحدار.
"دعنا نقوم بعملية استنتاج بسيطة"، قدر أحد محللي الصناعة، "إذا احتسبنا حجم تطبيقات الذكاء الاصطناعي السائدة في السوق حاليًا، مثل Doubao وDeepSeek، فلنفترض أن كل مستخدم نشط يولد في المتوسط 10 صور يوميًا. إن الطلب على قوة الحوسبة الناتج عن ذلك قد يصل بسهولة إلى مستوى مليون بي. هذا فقط في سياق توليد الصور، وإذا قمنا بتضمين النصوص، الصوت، الفيديو، وغيرها من التفاعلات متعددة الوسائط، فإن حجم الطلب سيكون من الصعب تقديره."
هذا فقط هو احتياج الاستدلال لمستخدمي الطرف C. أما بالنسبة لمستخدمي الطرف B، فإن احتياجات الاستدلال تكون هائلة. أخبر أحد كبار المسؤولين في هوا روي زهي كوان موقع هوو شيو، أن مصانع السيارات تبدأ بناء مراكز الذكاء الحسابي من حجم آلاف P، "وعلاوة على ذلك، فإن عملائنا، بخلاف الشركات الكبيرة، هم أيضاً مصانع السيارات التي لديها أكبر احتياج للقوة الحاسوبية."
ومع ذلك، عندما يتم ربط الطلب الهائل على الاستدلال مع فقاعة قوة الحوسبة، يبدو أن القصة غير معقولة للغاية. لماذا لا يزال هناك مثل هذا الطلب الكبير على الاستدلال ينتج عنه فقاعة قوة الحوسبة؟
أخبر مزود قوة الحوسبة موقع هوشي أنه بالنسبة لمثل هذه الطلبات الضخمة على الاستدلال، يحتاج مقدمو خدمات الذكاء الحسابي إلى تحسين قوة الحوسبة من خلال تقنيات هندسية، مثل تقليل وقت البدء، وزيادة السعة التخزينية، وتقليل تأخير الاستدلال، وزيادة معدل الإنتاج والدقة في الاستدلال، وما إلى ذلك.
ليس فقط ذلك، فإن مشكلة عدم التوازن بين العرض والطلب المذكورة أعلاه تأتي أيضًا بشكل كبير من مشكلة الرقائق. وفي هذا الصدد، أفاد بعض المطلعين في الصناعة موقع هوشي بأن الفجوة بين بعض بطاقات التصنيع المحلي وبطاقات إنفيديا لا تزال كبيرة نسبيًا، حيث أن أدائها يتطور بشكل غير متساوٍ، وحتى إذا تم تحميل نفس العلامة التجارية بعدد كبير من البطاقات، فإن نقاط الضعف لا تزال موجودة، مما يؤدي إلى عدم القدرة على إكمال تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي بشكل فعال من خلال مجموعة واحدة.
تُشير هذه "ظاهرة تأثير السد" إلى أنه حتى عند بناء مجموعات قوة الحوسبة من خلال تراص رقائق كبير، إذا لم تُحل مشكلة السد بشكل فعال، فإن الكفاءة العامة للمجموعة ستظل محدودة، مما يجعل من الصعب دعم مهام التدريب المعقدة والاستدلال واسع النطاق لنماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
في الواقع، تعتبر التحديات الهندسية على مستوى قوة الحساب والاختناقات في الشرائح شديدة، لكن العديد من متطلبات قوة الحساب العميقة لم تتم تلبيتها بشكل فعال، وغالبًا ما تظهر "نقاط الانقطاع" الحقيقية في النظام البيئي للتطبيقات التي تقع فوق مستوى قوة الحساب، وخاصة الفجوة الخطيرة في نماذج الفئات العمودية على مستوى L2 (أي المخصصة لصناعات أو سيناريوهات معينة).
في صناعة الرعاية الصحية، هناك "ثغرة" كبيرة تحتاج إلى سد، حيث تعتبر ظاهرة جذب المواهب واحدة من المشكلات الهيكلية التي تم انتقادها لفترة طويلة في النظام الطبي المحلي، إذ يتركز الأطباء المتميزون في المستشفيات الكبرى في المدن الكبرى. ولكن عندما يعلق القطاع آماله على نماذج الرعاية الصحية الكبيرة لتحقيق توزيع أفضل للموارد الطبية عالية الجودة، يظهر تحدٍ أكثر جوهرية: كيف يمكن بناء مساحة بيانات طبية موثوقة؟
لأن الهدف هو تدريب نموذج كبير متخصص يتمتع بقدرة على تقديم العلاج الشامل لجميع مراحل المرض، فإن البيانات هي الشرط الأساسي. لكن المشكلة هي أنه يجب أن تكون هناك بيانات ضخمة تشمل جميع مراحل المرض، وجميع الفئات العمرية، وجميع الجنسين، وجميع المناطق لتكوين المعرفة في النموذج الكبير. لكن الواقع هو أن معدل انفتاح البيانات الطبية لا يتجاوز 5٪.
كشف مدير قسم المعلومات في مستشفى ثلاثي الأبعاد أن المستشفى ينتج سنويًا 500 تيرابايت من بيانات العلاج، وأن أقل من 3% من هذه البيانات المهيأة للتدريب على الذكاء الاصطناعي. والأسوأ من ذلك، أن بيانات الأمراض النادرة والأمراض المزمنة، التي تمثل 80% من قيمة خريطة الأمراض، نظرا لحساسيتها، لا تزال نائمة لفترة طويلة في "جزر البيانات" في مختلف المؤسسات الطبية.
ومثل هذه النقاط العالقة لا يمكن حلها، مما يجعل سلسلة الصناعة غير قادرة على تشكيل حلقة مغلقة. وبالتالي، فإن الطلب على القدرة الحاسوبية لن يتم تلبيته بشكل طبيعي، ومن الواضح أن هذا قد تجاوز بكثير نطاق مقدمي البنية التحتية للقدرة الحاسوبية التقليدية الذين يقدمون فقط "بطاقات وكهرباء".
ومع ذلك، فقد ظهرت اليوم مجموعة من مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي الجدد بهدوء في السوق. لم تعد هذه الشركات تقتصر على تقديم الأجهزة أو تأجير قوة الحوسبة، بل يمكنها أيضًا تشكيل فرق متخصصة من المطورين والخبراء في الصناعة، والمشاركة بعمق في تطوير وت优化 تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالعملاء.
في الوقت نفسه، وبالنظر إلى مشاكل عدم تطابق الموارد ومعدل استخدام قوة الحوسبة، فإن العديد من المناطق تقوم فعليًا بوضع سياسات دعم مختلفة لقوة الحوسبة وفقًا لاحتياجات الصناعة المحلية. من بين هذه السياسات، تعتبر "قسائم قوة الحوسبة" وسيلة دعم تقلل بشكل مباشر من تكاليف استخدام قوة الحوسبة للشركات. ومع ذلك، بالنسبة للصناعة الذكية في الصين في المرحلة الحالية، قد يكون من الصعب أن تعيد "الأدوية الطارئة" السياسية الأمور إلى نصابها الأساسي.
اليوم، ما تحتاجه صناعة الذكاء هو بيئة "التربية الذاتية".
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
فقاعة كبيرة أثارتها إنفيديا على وشك الانفجار
المصدر: واجهة AGI
في منتصف مايو، فترة نافذة لمدة 90 يومًا لتعليق الرسوم الجمركية، اشتد الصراع حول الموارد الأساسية للقوة الحاسوبية.
"أسعار الخوادم تتقلب بشدة، فقد ارتفعت الأسعار لكل وحدة بنسبة 15%-20% في الفترة الماضية. مع تعليق الرسوم الجمركية، نخطط لاستعادة أسعار البيع الأصلية." كشف أحد موردي الرقائق في منطقة جنوبية لموقع هوو شيو.
في الوقت نفسه، شهد جانب العرض في السوق متغيرات جديدة. علمت "هوسيو" حصريًا أن سلسلة Hooper من إنفيديا والمنتجات عالية الجودة من سلسلة Blackwell قد ظهرت بهدوء في السوق المحلية، حيث كانت فترة ظهور الأولى حوالي سبتمبر 2024، بينما حدثت الثانية مؤخرًا. صرح مسؤولون تنفيذيون من Huari Intelligent Computing بأن "قنوات الحصول على الموارد من مختلف الموردين تختلف تمامًا". ومع ذلك، فإن الشبكة المعقدة من سلسلة التوريد وراء ذلك لا يمكن استكشافها.
(ملاحظة من هوو شي: اعتبارًا من 17 أكتوبر 2023، قامت واشنطن بوقف بيع إنفيديا للرقائق إلى الصين بشكل تدريجي، بما في ذلك A100 و A800 و H800 و H100 و H200؛ مؤخرًا، تم إدراج آخر شريحة من سلسلة هوبر القابلة للبيع إلى الصين H20 أيضًا في قائمة القيود على الصادرات)
من بين ذلك، تشير سلسلة هوبر عالية الجودة من إنفيديا عادةً إلى H200، وهو إصدار مُحسّن من شريحة H100، حيث أن سعر الأولى أعلى قليلاً من الثانية بحوالي عشرين ألف، لكن كفاءتها أعلى بنسبة 30%. أما سلسلة بلاكويل فهي تنتمي أيضًا إلى سلسلة إنفيديا عالية الجودة، حيث يصل سعر B200 إلى أكثر من 300 ألف، وهو أيضًا المنتج الأكثر "تقييدًا في التداول" حاليًا، وتكون مسارات تداوله أكثر سرية. تُستخدم كلا الطرازين في التدريب المسبق للنماذج الكبيرة، وأصبح الحصول على B200 "أمرًا صعبًا للغاية".
استرجاع الخط الزمني، أبريل 2024، انتشرت صورة مشتركة بين جين هوانغ (Huang Renxun) وألت مان (Sam Altman) وشارك مؤسس OpenAI غريغ بروكمان (Greg Brockman) على تويتر. وراء هذه الصورة المشتركة هو نقطة التسليم الرئيسية للمنتجات الأولى من H200 - حيث قام الرئيس التنفيذي لإنفيديا، جين هوانغ، بتسليمها شخصيًا، وكانت OpenAI هي أول مستخدم لـ H200.
بعد خمسة أشهر فقط، جاءت أخبار عن مصدر H200 من عبر المحيط. الآن، أصبح لدى الموردين المحليين القدرة على توفير 100 جهاز خادم H200 أسبوعياً. ووفقاً للمورد، مع توقف إنتاج H100، تتسارع الطلبات في السوق نحو H200، وفي الوقت الحالي لا يتجاوز عدد الموردين الذين يمتلكون مصدر H200 عشر شركات، مما يزيد الفجوة بين العرض والطلب.
"الشيء الأكثر نقصًا في السوق الآن هو H200، وعلمت مؤخرًا أن هناك شركة سحابية تبحث في كل مكان عن H200." قال لاعب قديم في صناعة الحوسبة يعمل منذ 18 عامًا لـ Tiger Sniff، حيث كانوا يقدمون خدمات الحوسبة لبايدو، وعلي، وتينسنت، وByte.
في هذه المنافسة على قوة الحوسبة، تحيط بسلسلة المعاملات هالة من الغموض. أشار أحد كبار مزودي قوة الحوسبة في البلاد إلى أن القاعدة المتبعة في تسعير قوة الحوسبة في الصناعة هي أنه يتم ذكر وحدة قوة الحوسبة فقط على أنها "P" في العقد، مما يحول صفقات الخوادم إلى معاملات قوة حوسبة مجردة. (ملاحظة: P هي وحدة قياس قوة الحوسبة) على سبيل المثال، عند إجراء صفقة قوة حوسبة بين المستخدم ومزود القوة، لن يتم كتابة طراز البطاقة مباشرة في العقد، بل يتم استبداله بعدد من P، مما يعني أنه في العلن لن يتم كتابة الطراز المحدد للبطاقة.
التعمق في أسفل سلسلة الصناعة، وظهور شبكة التداول الخفية. وقد أفادت بعض وسائل الإعلام سابقاً أن بعض الموزعين الصينيين يقومون من خلال قنوات شراء خاصة، بإعادة بيع وتغليف متعددة الطبقات، لتحقيق "الإدراج غير المباشر" للخوادم. بينما علمت "هوكسو" أيضاً أن هناك بعض الموزعين الذين يسلكون طرقاً بديلة، بالاستفادة من الشركات الخارجية، من خلال إدماج الوحدات في المنتجات، للحصول على الخوادم.
خلف سلسلة الصناعة المتقلبة، يظهر تطور صناعة القدرة الحاسوبية المحلية اتجاهات جديدة.
01 من أين تأتي فقاعة الذكاء الحسابي؟
في نهاية عام 2023، جاءت "حظر إنفيديا" من عبر المحيط، مثل حجر ضخم يُلقى في سطح بحيرة هادئة، مما أطلق حربًا خفية حول موارد القوة الحسابية الأساسية.
في الأشهر القليلة الأولى، كان السوق يظهر نوعًا من الفوضى الأولية والاضطراب. تحت إغراء الأرباح الضخمة، بدأ بعض الأفراد الذين لديهم حاسة سادسة في المخاطرة. "في ذلك الوقت، كان السوق مليئًا بـ 'الموردين' من خلفيات متنوعة، بما في ذلك طلاب عائدين من الخارج وبعض الأفراد المطلعين على الأخبار،" تذكر شخص من الصناعة فضل عدم الكشف عن هويته، "كانت طرق تداولهم بسيطة وصارمة نسبيًا، على الرغم من أن المعاملات كانت لا تزال سرية، لكنها لم تكن معقدة مثل سلسلة التعاقدات المتداخلة التي ستظهر لاحقًا."
استفاد هؤلاء "الرواد" الأوائل من فجوة المعلومات والقنوات غير الرسمية المختلفة لتزويد بطاقات الرسومات المتطورة من NVIDIA إلى السوق. نتيجة لذلك ، ارتفع سعر بطاقات الرسومات بشكل طبيعي. وفقا لبعض التقارير الإعلامية ، قام بعض الموردين الأفراد بتسعير بطاقة الرسومات Nvidia A100 إلى 128,000 يوان ، وهو ما يتجاوز بكثير سعر التجزئة الرسمي المقترح البالغ حوالي 10,000 دولار. علاوة على ذلك ، يحمل بعض الأشخاص رقائق H100 في أيديهم على منصات التواصل الاجتماعي ، قائلين إن سعر الشريحة الواحدة يصل إلى 250.000 يوان. في ذلك الوقت ، يمكن القول أن السلوكيات والإيماءات المذكورة أعلاه تكاد تكون متفاخرة.
تحت هذا التداول السري، بدأت بعض شركات توفير القوة الحاسوبية الكبيرة تمتلك قنوات شبكة تداول مشابهة، مما أدى إلى ظهور موجة حماس الذكاء الحاسوبي في نفس الوقت. بين عامي 2022 و2024، تم بناء مراكز الذكاء الحاسوبي في العديد من الأماكن بشكل متسارع. تشير البيانات إلى أنه في عام 2024 فقط، تجاوز عدد مشاريع مراكز الذكاء الحاسوبي 458 مشروعًا.
ومع ذلك، لم تستمر هذه "الضجة حول بطاقات الذكاء الاصطناعي" لفترة طويلة. بحلول نهاية عام 2024، وخاصة بعد ظهور نماذج محلية كبيرة مثل DeepSeek بأسعار تنافسية، اكتشف بعض مزودي خدمات الحوسبة الذين يعتمدون فقط على "تجميع البطاقات" أو يفتقرون إلى الدعم التكنولوجي الأساسي أن قصصهم أصبحت أكثر صعوبة في السرد. كما بدأت الفقاعة في مجال الذكاء الاصطناعي تظهر علامات الانفجار.
تشير البيانات إلى أنه في الربع الأول من عام 2025، كان هناك 165 مشروع مركز ذكاء حسابي في البر الرئيسي للصين شهدت تطورات جديدة، حيث لا يزال 58% (95 مشروعًا) في حالة الموافقة أو التخطيط، و33% (54 مشروعًا) في حالة البناء أو على وشك البدء في الإنتاج، بينما المشاريع التي حققت الإنتاج الفعلي أو التشغيل التجريبي هي فقط 16 مشروعًا، وهو أقل من 10%.
بالطبع، ليست فقط البلاد المحلية التي تظهر علامات على انفجار الفقاعة. على مدار الستة أشهر الماضية، ورد أن شركات مثل ميتا ومايكروسوفت قد أوقفت بعض مشاريع مراكز البيانات العالمية. الوجه الآخر للفقاعة هو الكفاءة المنخفضة والمخاوف من الفائض.
أخبرني أحد المتخصصين في الصناعة أن "معدل إضاءة مراكز الذكاء الحسابي حالياً أقل من 50%، وبسبب عجز الأداء للرقائق المحلية، لا يمكن استخدامها في التدريب المسبق. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم بعض مراكز الذكاء الحسابي خوادم متخلفة نسبيًا."
تُعزى هذه الظاهرة "عدم القدرة على استخدام البطاقة" من قِبل مختصين في الصناعة إلى "عدم تطابق هيكلي" - ليس بسبب فائض مطلق في القوة الحاسوبية، ولكن بسبب نقص في العرض الفعال للقوة الحاسوبية القادرة على تلبية الطلبات المتطورة، بينما لا يمكن الاستفادة بشكل كامل من العديد من موارد القوة الحاسوبية التي تم إنشاؤها بالفعل بسبب الفجوة التقنية، أو عدم اكتمال النظام البيئي، أو عدم كفاية القدرة التشغيلية.
ومع ذلك، في مشهد الذكاء الحسابي الذي يتواجد فيه الضجيج والقلق في آن واحد، تظهر عمالقة التكنولوجيا بوجهات نظر مختلفة تماماً.
وفقًا للتقارير، تخطط شركة بايت دانس لاستثمار أكثر من 12.3 مليار دولار (حوالي 89.2 مليار يوان صيني) في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025، حيث سيتم تخصيص ميزانية تبلغ 40 مليار يوان لشراء شرائح الذكاء الاصطناعي في الصين، بالإضافة إلى حوالي 50 مليار يوان مخصصة لشراء شرائح إنفيديا. وفي هذا السياق، ردت بايت على هوسو قائلة إن المعلومات غير دقيقة.
كما أن شركة علي بابا قامت باستثمار كبير في مجال الذكاء الاصطناعي. أعلن الرئيس التنفيذي وو يونغ مينغ في 24 فبراير أن علي بابا تخطط لاستثمار 380 مليار يوان لبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي خلال الثلاث سنوات القادمة. وهذا الرقم يتجاوز حتى مجموع الاستثمارات خلال السنوات العشر الماضية.
لكن مع مواجهة عمليات الشراء الكبيرة، فإن الضغط على جانب العرض أصبح واضحًا أيضًا. "لا تستطيع السوق تلبية متطلبات الشركات الكبيرة، العديد من الشركات وقعت عقودًا لكنها لا تستطيع تسليم البضائع." قال أحد مندوبي مبيعات مزودي الذكاء الحسابي لموقع هوشي.
بالمقارنة، يبدو أن الفقاعة الحسابية المذكورة أعلاه تتناقض بشكل حاد مع استثمارات الشركات الكبرى الحالية في بنية الذكاء الاصطناعي: من جهة، تتوقف شركات مزودي الطاقة الحاسوبية، التي تقودها سوق الأسهم الصينية، عن المشاريع الكبيرة في الذكاء الاصطناعي، ومن جهة أخرى، تستثمر الشركات الكبرى بنشاط في بنية الذكاء الاصطناعي.
وليس من الصعب فهم الأسباب الكامنة وراء ذلك. لأن نقطة التحول في تكنولوجيا الذكاء الحسابي جاءت بالضبط حول فترة DeepSeek. منذ بداية هذا العام، لم يعد هناك أي شخص يتحدث عن مفهوم "حرب النماذج المائة"، حيث قامت DeepSeek بثقب فقاعة الطلب على التدريب. والآن، لم يتبق على الطاولة سوى الشركات الكبرى وبعض شركات نماذج الذكاء الاصطناعي.
في هذا الصدد، قال فنغ بو، الشريك الإداري في تشانغ لي كابيتال، لـهوو شيو، "عندما لا تكون هناك أزهار متنوعة في التدريب، فإن الأشخاص الذين لديهم القدرة والمؤهلات الحقيقية على التدريب سيستمرون في شراء بطاقات التدريب، مثل علي وبايت دانس، بينما الأشخاص الذين ليس لديهم القدرة على التدريب سيختفون، وستتحول قوة الحوسبة في أيدي هؤلاء الأشخاص إلى فقاعة."
02 تم إلغاء تأجير القدرة الحاسوبية
أي "فقاعة" تنشأ هي نتيجة لخيال غير عقلاني لدى البشر حول الندرة. الأشخاص الذين يتداولون ماوتاي ويخزنون قوة التعدين ليسوا في الأساس عشاق ماوتاي أو مستهلكي القوة الحاسوبية، بل يشتركون جميعًا في عقلية المضاربة.
بحلول نهاية عام 2024 والربع الأول من عام 2025، أنهت العديد من الشركات مثل فيليكسين، ليانهوا القابضة، وجينجي حصص، عقود إيجار قوة الحوسبة بقيمة عدة مليارات. في الوقت نفسه، أخبر مزودو قوة الحوسبة هوتشي أن "الاستئجار هو أمر شائع في أعمال إيجار قوة الحوسبة."
هذه الشركات التي أنهت عقود الإيجار ليست في الحقيقة نقاط طلب حقيقية للقوة الحاسوبية. مع الاضطرابات التي أثارتها DeepSeek، بدأت فقاعة صناعة الذكاء الاصطناعي في الانفجار، واضطر العديد من مزودي القوة الحاسوبية إلى مواجهة مشكلة فائض القوة الحاسوبية، والبحث في كل مكان عن مصادر زبائن مستقرة، واستكشاف مسارات جديدة لاستهلاك القوة الحاسوبية.
في التحقيق ، وجد Tiger Sniff أن بطاقة عمل مؤسس مزود طاقة الحوسبة ، بالإضافة إلى ثلاث شركات في مجال الحوسبة الذكية والحوسبة السحابية ، طبعت أيضا شركة استثمارية. وجد مزيد من الحفر أن المشاريع المستثمرة لشركة الاستثمار تغطي شركة روبوتات وشركة تركز على البحث والتطوير للنماذج الكبيرة والأنظمة السحابية. كشف المؤسس ل Tiger Sniff ، "يتم تلبية جميع احتياجات طاقة الحوسبة لهاتين الشركتين المستثمرتين من خلال نظام إمداد طاقة الحوسبة الخاص بهما. بالإضافة إلى ذلك ، عادة ما تشتري شركات المحفظة قوة الحوسبة الخاصة بها بأسعار السوق المنخفضة. “
في الواقع، في صناعة الحوسبة الذكية، فإن شكل الربط بين الحوسبة الذكية + الاستثمار ليس حالة فريدة. بالنسبة للعديد من مزودي قوة الحوسبة، "هذه هي الطريقة الجيدة لاستهلاك البطاقات في الوقت الحالي، لكن لم يتم طرحها على السطح." قال فنغ بو لـ Tiger Sniff.
ومع ذلك، في القصة المذكورة أعلاه، هذه هي طريقة "احتكارية" لاستهلاك القوة الحاسوبية، حيث يقوم مزودو القوة الحاسوبية باستثمار وتأمين الطلب على القوة الحاسوبية، وتلبية جميع احتياجات القوة الحاسوبية للمشاريع التي تم الاستثمار فيها مباشرة. لكن ليست هذه هي الطريقة الوحيدة.
يعتقد فنغ بو أنه توجد نموذج آخر يستحق الانتباه وهو "مزودو القوة الحاسوبية يدخلون بصفتهم LP في صناديق الصناعة، ويقومون ببناء سلسلة طلب القوة الحاسوبية المغلقة."
على وجه التحديد، تظهر هذه النموذج التجاري خصائص الارتباط الرأسمالي: المورد A كطرف محدود محتمل (LP) ، يتوصل إلى نية تعاون مع صندوق الصناعة B. في خريطة استثمار صندوق B، يُعتبر مزود تطبيقات الذكاء الاصطناعي C ككيان مستثمر فيه، حيث أن تطوير أعماله يحتاج إلى موارد حسابية بشكل قاسي. في هذه الحالة، يقوم A من خلال استثمار استراتيجي في صندوق B، بربط طلب C المستقبلي على الموارد الحسابية بشكل غير مباشر، مما يبني "استثمار رأسمالي - شراء موارد حسابية" كحلقة مغلقة.
إذا تمت الصفقة، ستتمكن شركة A من الحصول على أولوية الخدمة بفضل هويتها كـ LP، لتصبح المورد المفضل لشركة C في شراء القدرة الحاسوبية. هذه النموذج يشكل في جوهره دورة تدفق الأموال - استثمار شركة A في الصندوق B، والذي يعود في النهاية من خلال شراء القدرة الحاسوبية لشركة C.
!
"هذه ليست طريقة شائعة، لكنها طريقة لا تزال مفيدة إلى حد ما." اعترف فنغ بو.
03 الفقاعة ستنفجر قريبًا، وماذا بعد؟
"عند الحديث عن فقاعة الذكاء الحسابي، لا يمكننا الحديث فقط عن قوة الحوسبة، إنها مشكلة سلسلة صناعية. لجعل القوة الحاسوبية مفيدة، يجب ربط النقاط المتقطعة، ولم تتشكل هذه السلسلة الصناعية كحلقة مغلقة بعد." أشار مدير التسويق في إحدى شركات توفير قوة الحوسبة التي تعمل في هذا المجال منذ سنوات إلى جوهر الأزمة الحالية في صناعة الذكاء الحسابي.
مع دخول النصف الأول من عام 2025، فإن أحد الاتجاهات البارزة في مجال الذكاء الاصطناعي هو أن مصطلح "التدريب المسبق" الذي كان يتردد على لسان العديد من شركات الذكاء الاصطناعي، قد بدأ تدريجياً يتم استبداله بمصطلح "الاستدلال". سواء كان ذلك في السوق الاستهلاكية الواسعة (C) أو في التطبيقات المؤسسية (B) التي تمكّن مختلف الصناعات، فإن منحنى الطلب على الاستدلال يبدو شديد الانحدار.
"دعنا نقوم بعملية استنتاج بسيطة"، قدر أحد محللي الصناعة، "إذا احتسبنا حجم تطبيقات الذكاء الاصطناعي السائدة في السوق حاليًا، مثل Doubao وDeepSeek، فلنفترض أن كل مستخدم نشط يولد في المتوسط 10 صور يوميًا. إن الطلب على قوة الحوسبة الناتج عن ذلك قد يصل بسهولة إلى مستوى مليون بي. هذا فقط في سياق توليد الصور، وإذا قمنا بتضمين النصوص، الصوت، الفيديو، وغيرها من التفاعلات متعددة الوسائط، فإن حجم الطلب سيكون من الصعب تقديره."
هذا فقط هو احتياج الاستدلال لمستخدمي الطرف C. أما بالنسبة لمستخدمي الطرف B، فإن احتياجات الاستدلال تكون هائلة. أخبر أحد كبار المسؤولين في هوا روي زهي كوان موقع هوو شيو، أن مصانع السيارات تبدأ بناء مراكز الذكاء الحسابي من حجم آلاف P، "وعلاوة على ذلك، فإن عملائنا، بخلاف الشركات الكبيرة، هم أيضاً مصانع السيارات التي لديها أكبر احتياج للقوة الحاسوبية."
ومع ذلك، عندما يتم ربط الطلب الهائل على الاستدلال مع فقاعة قوة الحوسبة، يبدو أن القصة غير معقولة للغاية. لماذا لا يزال هناك مثل هذا الطلب الكبير على الاستدلال ينتج عنه فقاعة قوة الحوسبة؟
أخبر مزود قوة الحوسبة موقع هوشي أنه بالنسبة لمثل هذه الطلبات الضخمة على الاستدلال، يحتاج مقدمو خدمات الذكاء الحسابي إلى تحسين قوة الحوسبة من خلال تقنيات هندسية، مثل تقليل وقت البدء، وزيادة السعة التخزينية، وتقليل تأخير الاستدلال، وزيادة معدل الإنتاج والدقة في الاستدلال، وما إلى ذلك.
ليس فقط ذلك، فإن مشكلة عدم التوازن بين العرض والطلب المذكورة أعلاه تأتي أيضًا بشكل كبير من مشكلة الرقائق. وفي هذا الصدد، أفاد بعض المطلعين في الصناعة موقع هوشي بأن الفجوة بين بعض بطاقات التصنيع المحلي وبطاقات إنفيديا لا تزال كبيرة نسبيًا، حيث أن أدائها يتطور بشكل غير متساوٍ، وحتى إذا تم تحميل نفس العلامة التجارية بعدد كبير من البطاقات، فإن نقاط الضعف لا تزال موجودة، مما يؤدي إلى عدم القدرة على إكمال تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي بشكل فعال من خلال مجموعة واحدة.
تُشير هذه "ظاهرة تأثير السد" إلى أنه حتى عند بناء مجموعات قوة الحوسبة من خلال تراص رقائق كبير، إذا لم تُحل مشكلة السد بشكل فعال، فإن الكفاءة العامة للمجموعة ستظل محدودة، مما يجعل من الصعب دعم مهام التدريب المعقدة والاستدلال واسع النطاق لنماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
في الواقع، تعتبر التحديات الهندسية على مستوى قوة الحساب والاختناقات في الشرائح شديدة، لكن العديد من متطلبات قوة الحساب العميقة لم تتم تلبيتها بشكل فعال، وغالبًا ما تظهر "نقاط الانقطاع" الحقيقية في النظام البيئي للتطبيقات التي تقع فوق مستوى قوة الحساب، وخاصة الفجوة الخطيرة في نماذج الفئات العمودية على مستوى L2 (أي المخصصة لصناعات أو سيناريوهات معينة).
في صناعة الرعاية الصحية، هناك "ثغرة" كبيرة تحتاج إلى سد، حيث تعتبر ظاهرة جذب المواهب واحدة من المشكلات الهيكلية التي تم انتقادها لفترة طويلة في النظام الطبي المحلي، إذ يتركز الأطباء المتميزون في المستشفيات الكبرى في المدن الكبرى. ولكن عندما يعلق القطاع آماله على نماذج الرعاية الصحية الكبيرة لتحقيق توزيع أفضل للموارد الطبية عالية الجودة، يظهر تحدٍ أكثر جوهرية: كيف يمكن بناء مساحة بيانات طبية موثوقة؟
لأن الهدف هو تدريب نموذج كبير متخصص يتمتع بقدرة على تقديم العلاج الشامل لجميع مراحل المرض، فإن البيانات هي الشرط الأساسي. لكن المشكلة هي أنه يجب أن تكون هناك بيانات ضخمة تشمل جميع مراحل المرض، وجميع الفئات العمرية، وجميع الجنسين، وجميع المناطق لتكوين المعرفة في النموذج الكبير. لكن الواقع هو أن معدل انفتاح البيانات الطبية لا يتجاوز 5٪.
كشف مدير قسم المعلومات في مستشفى ثلاثي الأبعاد أن المستشفى ينتج سنويًا 500 تيرابايت من بيانات العلاج، وأن أقل من 3% من هذه البيانات المهيأة للتدريب على الذكاء الاصطناعي. والأسوأ من ذلك، أن بيانات الأمراض النادرة والأمراض المزمنة، التي تمثل 80% من قيمة خريطة الأمراض، نظرا لحساسيتها، لا تزال نائمة لفترة طويلة في "جزر البيانات" في مختلف المؤسسات الطبية.
ومثل هذه النقاط العالقة لا يمكن حلها، مما يجعل سلسلة الصناعة غير قادرة على تشكيل حلقة مغلقة. وبالتالي، فإن الطلب على القدرة الحاسوبية لن يتم تلبيته بشكل طبيعي، ومن الواضح أن هذا قد تجاوز بكثير نطاق مقدمي البنية التحتية للقدرة الحاسوبية التقليدية الذين يقدمون فقط "بطاقات وكهرباء".
ومع ذلك، فقد ظهرت اليوم مجموعة من مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي الجدد بهدوء في السوق. لم تعد هذه الشركات تقتصر على تقديم الأجهزة أو تأجير قوة الحوسبة، بل يمكنها أيضًا تشكيل فرق متخصصة من المطورين والخبراء في الصناعة، والمشاركة بعمق في تطوير وت优化 تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالعملاء.
في الوقت نفسه، وبالنظر إلى مشاكل عدم تطابق الموارد ومعدل استخدام قوة الحوسبة، فإن العديد من المناطق تقوم فعليًا بوضع سياسات دعم مختلفة لقوة الحوسبة وفقًا لاحتياجات الصناعة المحلية. من بين هذه السياسات، تعتبر "قسائم قوة الحوسبة" وسيلة دعم تقلل بشكل مباشر من تكاليف استخدام قوة الحوسبة للشركات. ومع ذلك، بالنسبة للصناعة الذكية في الصين في المرحلة الحالية، قد يكون من الصعب أن تعيد "الأدوية الطارئة" السياسية الأمور إلى نصابها الأساسي.
اليوم، ما تحتاجه صناعة الذكاء هو بيئة "التربية الذاتية".