هل يمنح "الذاكرة" حياة أطول بشكل كبير لـ "السلطعون"؟

أدوات الذكاء الاصطناعي المتمثلة في OpenClaw، والتي تعتبر من أدوات الذكاء الاصطناعي الوكيلية (Agentic AI)، تدفع منطق الطلب في سوق الذاكرة نحو نموذج جديد كليًا. وفقًا لمصادر من منصة追风交易台، أشار أحدث تقرير أصدرته مورغان ستانلي في 18 مارس إلى أن: انتقال الذكاء الاصطناعي من “التفكير” إلى “التنفيذ” سيجعل DRAM يحل محل HBM ليصبح عنق الزجاجة الأصعب في بنية تحتية الذكاء الاصطناعي، مما يمد عمر دورة الذاكرة بشكل يفوق التوقعات.

تشير التحقيقات السوقية إلى أن أسعار خوادم DDR5 من نوع DRAM من المتوقع أن ترتفع بأكثر من 50% على أساس فصلي في الربع الثاني من عام 2026، مع عروض أسعار أعلى من قبل بعض شركات السحابة الكبرى في الصين؛ كما يُتوقع أن تتراوح زيادة أسعار عقود DDR4 بين 40% و50%، مع ارتفاع أسعار أقراص SSD من نوع NAND للأعمال التجارية بنسبة لا تقل عن 40% إلى 50%. وترى مورغان ستانلي أن: السوق حالياً في منتصف دورة ارتفاع الذاكرة، وأن مستوى تشديد العرض يتجاوز التوقعات السابقة — “توقعات أرباح وول ستريت ستضطر لمواكبة الواقع”.

وقد انعكس هذا التقييم مباشرة في تعديل الأهداف السعرية: حيث رفعت توقعات أرباح سهم SK هاليكسي لعامي 2026-2027 بنسبة 24% و32% على التوالي، وارتفع السعر المستهدف من 110,000 وون كوري إلى 130,000 وون، مما يترك مساحة ارتفاع محتملة بنسبة 43% مقارنة بالسعر الحالي؛ كما رفع السعر المستهدف لسهم سامسونج إلكترونيكس إلى 25.1 وون كوري، مع الحفاظ على تصنيف “زيادة التوصية” لكلا السهمين.

الاستنتاج الرئيسي لمورغان ستانلي هو: أن السوق معتاد على التفكير الخطي، بينما تتوسع قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل أسي — فعندما يتحول الذكاء الاصطناعي من “توليد الإجابات” إلى “إنجاز المهام”، فإن حجم الطلب على الذاكرة سيقفز، وهذه التحولات قد بدأت للتو في التسريع.

“القيام بالأشياء” يستهلك الذاكرة أكثر من “التفكير”

يبدأ منطق تقرير مورغان ستانلي بجملة تبدو بسيطة لكنها تحمل معانٍ عميقة: “القيام بالأشياء يتطلب DRAM أكثر من التفكير.”

نموذج العمل التقليدي لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) هو عملية خطية يقودها GPU: استلام الأسئلة، معالجة جميع المدخلات من الرموز (Token) بشكل دفعي (مرحلة التعبئة المسبقة)، ثم توليد الإجابة رمزًا رمزًا (مرحلة فك التشفير)، مع مسؤولية المعالج المركزي (CPU) عن تحويل النتائج إلى نصوص. في هذه العملية، يُعد قوة الحوسبة للـGPU العنق الزجاجي الحاسم، ويكفي أن يتعاون DRAM مع عمليات القراءة والكتابة المؤقتة (الكاش).

لكن ظهور الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) غير هذا المنطق تمامًا. على سبيل المثال، OpenClaw، وهو مساعد AI مفتوح المصدر يمكن استضافته ذاتيًا، يمكنه الاتصال في آنٍ واحد بأكثر من 50 منصة رسائل مثل WhatsApp وTelegram وSlack وSignal، ويملك صلاحيات على مستوى النظام مثل التصفح التلقائي، والتعامل مع الملفات، وتنفيذ أوامر سطر الأوامر، واستدعاء واجهات برمجة التطبيقات (APIs). هو ليس “للإجابة على الأسئلة”، بل “لإنجاز المهام” — البحث عبر الإنترنت، قراءة المستندات، استدعاء أدوات خارجية، تنفيذ الشفرات، وأخيرًا إنتاج مجموعة من النتائج التي تم إنشاؤها عبر خطوات متعددة من التعاون.

التحول في النموذج يتطلب تقنيات أساسية، وهي: توسيع سير العمل من استدلال GPU لمرة واحدة إلى تنسيق متعدد الخطوات من التنسيق، واستدعاء الأدوات، وتنظيم العمليات، حيث يكون وقت حساب المعالج المركزي (CPU) غالبًا مساهمًا أكبر في التأخير الكلي مقارنة بـGPU. في الوقت نفسه، يتطلب الأمر مشاركة مستمرة بين الوكيلات الذكية، وتبادل السياق، وتحميل وتفريغ ذاكرة KV (مفتاح-قيمة)، وتخزين واسترجاع نتائج كل خطوة وسيطة — مما يجعل الذاكرة تتجاوز كونها مجرد عنصر في سلسلة الحوسبة، لتصبح عنق الزجاجة الرئيسي.

OpenClaw: عدسة مكبرة لاحتياجات الذاكرة

قامت مورغان ستانلي بتحليل تفصيلي لاحتياجات الذاكرة لـOpenClaw، وخلصت إلى أن: في هذا النوع من أدوات الذكاء الاصطناعي، فإن DRAM هو المسيطر، بينما تتراجع قيود الأجهزة الأخرى إلى مرتبة ثانوية.

هناك وضعان مختلفان تمامًا لتشغيل هذا الأداة:

وضع البوابة الخفيفة (استدعاء API خارجي مثل Claude أو GPT-4 عن بعد): حتى في هذه الحالة، لا يكون عنق الزجاجة في GPU أو CPU، بل في استهلاك DRAM من قبل بيئة تشغيل Node.js. يتطلب الاستخدام الفعلي أدنى حد 2 جيجابايت من DRAM، ويوصى بتكوين 4 جيجابايت للتشغيل المستقر على مستوى الإنتاج.

وضع النموذج المحلي (تشغيل النموذج مباشرة على الجهاز): هنا، تصبح قيود DRAM وHBM الرسومية مزدوجة. توصي مورغان ستانلي بتكوين 32 جيجابايت من ذاكرة النظام؛ لتشغيل نماذج تحتوي على 7-8 مليارات من المعاملات، يلزم 8 جيجابايت إضافية من ذاكرة الرسوميات (HBM)؛ لنماذج تتراوح بين 13.0 و700 مليار معلمة، يتطلب الأمر 16-24 جيجابايت، بينما نماذج ضخمة مثل Llama 3 70B وQwen 72B تحتاج إلى أكثر من 80 جيجابايت.

وتشير التقارير بشكل خاص إلى أن عواقب نقص الذاكرة ليست فقط تراجع الأداء، بل انهيار النظام مباشرة — حيث ستظهر أخطاء “heap out of memory” (نفاد ذاكرة الكومة) في JavaScript، مما يؤدي إلى فشل التثبيت وانقطاع التشغيل. هذا التفصيل يوضح بشكل عميق أن الذاكرة في سيناريوهات الوكيلات الذكية لها قيود صلبة: نقص الذاكرة ليس ببطء، بل هو “موت”.

انتقال عنق الزجاجة في الحوسبة: من HBM إلى الذاكرة النظامية

خصائص احتياجات الذاكرة لـOpenClaw تمثل تجسيدًا لانتقال هيكلي أوسع نطاقًا.

تشير مورغان ستانلي إلى أن عنق الزجاجة في حوسبة الذكاء الاصطناعي يتغير بشكل منهجي: من قوة الحوسبة ذاتها إلى حركة البيانات، ومن HBM إلى الذاكرة النظامية (DRAM)، حيث يتطور هيكل الذاكرة من مركزية HBM ليصبح متعدد الطبقات يجمع بين HBM وDRAM وNVMe SSD.

واحدة من الدوافع التقنية لهذا التحول هو الطلب المتزايد على سياقات طويلة (long context). حيث يتزايد حجم ذاكرة التخزين المؤقت KV بشكل خطي مع زيادة عدد الرموز (Token)، وفي سيناريوهات الاستدلال الموزع (prefill-decode disaggregation)، يتطلب الأمر نقل البيانات عبر الشبكة، مما يزيد بشكل كبير من عبء إدارة الإدخال والإخراج (I/O) للـCPU. عمليات استرجاع المعلومات (RAG) وإدارة السياق وغيرها من العمليات الأساسية للوكيل تتطلب كثافة عالية في عمليات الذاكرة I/O.

كما أن السوق يثبت ذلك بشكل واضح. وفقًا لمورغان ستانلي، فإن شركة Intel وAMD أكدت مؤخرًا أن المعالجات الخادمة ذات النوى العالية أصبحت تعاني من نقص حاد في العرض؛ كما أن إيرادات معالجات AMD EPYC تمثل لأول مرة أكثر من 40% من إجمالي إيرادات معالجات الخوادم، مع نمو سنوي يزيد عن 50% في استضافة السحابة التي تعتمد على معالجات EPYC. بالإضافة إلى ذلك، أطلقت Nvidia معالج Vera CPU للبيع بشكل مستقل، ووقعت اتفاقيات طويلة الأمد مع Meta، بهدف نشر معالجات CPU مستقلة لدعم تشغيل الوكيلات الذكية على نطاق واسع.

الأسعار تتسارع: دورة في منتصفها، وفرص لا تزال قائمة

ظهر تأثير هذه التحولات الهيكلية بشكل ملموس على الأسعار.

في مجال DRAM، في الربع الثاني من عام 2026، تم تداول DDR5 Server بشكل محدود بزيادة بنسبة أكثر من 50% على أساس شهري، مع قبول بعض شركات السحابة الكبرى في الصين لهذا السعر، وارتفعت عروض الأسعار بشكل أكبر. في نهاية فبراير، وصل سعر عقد 64GB RDIMM إلى 910-920 دولار، بزيادة حوالي 20% عن متوسط الربع الأول البالغ 800 دولار. من المتوقع أن تتراوح زيادات أسعار DDR4 بين 40% و50%، مع أنباء عن أن أسعار DDR3E التي كانت متوقعة أن تنخفض بنسبة 20-25%، تحولت في تجديد العقود إلى ارتفاعات في حدود الأرقام الأحادية من النسب المئوية.

أما NAND، فمن المتوقع أن ترتفع أسعار أقراص SSD للأعمال التجارية بنسبة تتراوح بين 40% و50% في الربع الثاني، مع ارتفاعات لا تقل عن 60% في المنتجات الاستهلاكية، وقد تتضاعف أسعار eSSD في بعض السيناريوهات خلال الربع ذاته.

وترى مورغان ستانلي أن وتيرة ارتفاع الأسعار على أساس سنوي لا تزال مستمرة، وأن السوق لا تزال في منتصف دورة الارتفاع. بمجرد أن يتم تعديل توقعات الأرباح لتعكس القيود الحالية على القدرة الإنتاجية، فإن هناك مجالًا كبيرًا لإصلاح الأسعار المستهدفة، مع احتمالية لزيادة عوائد رأس المال، مما يدعم أداءً متفوقًا.