سي تي سيان تيو: ارتفاع كبير في نسبة تصدير الألياف الضوئية الصينية ونظل متفائلين بشأن قطاع قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي

أشار تقرير أبحاث من شركة سيتشوانجيان (CITIC Jiantou) إلى أنه في هذا العام، في شهر فبراير، بلغ حجم صادرات ألياف البصرية من الصين 3779.9 طنًا، بقيمة 790 مليون يوان، بزيادة قدرها 63.6%، و126.8% على أساس سنوي. إذا تم تحويلها إلى عدد الكيلومترات، فإن صادرات ألياف البصرية في فبراير بلغت نحو 2520 مليون قناة-كيلومتر (芯公里)، أي حوالي 65% من إجمالي الإنتاج الشهري الفعّال لألياف البصرية في الصين، وإذا أضفنا الألياف الموجودة ضمن صادرات كابلات الألياف الضوئية، فإن نسبة صادرات الألياف تكون أعلى. ومن خلال الاستدلال من قيمة الصادرات، يُتوقع ألا يكون انتقال ارتفاع أسعار الألياف إلى الأداء المالي واضحًا بشكل كبير خلال الربع الأول. وبإجمال القول، فإن الخارج يقوم بشراء الألياف البصرية المنتَجة في الصين بشكل محموم، ومورّدو ألياف الصين في وضع “لا قلق من ناحية المبيعات”. لذلك نعتقد أيضًا أنه ليس من الضروري أن يقلق السوق كثيرًا بشأن مناقصات شراء الألياف لدى مشغلي الاتصالات المحليين. وبشكل عام، فإن شبكة الاتصالات في الخارج وAI والطائرات المسيّرة وغيرها تعمل معًا على زيادة الطلب على الألياف بوتيرة مرتفعة، ما يدفع الأسعار إلى الارتفاع المستمر، ويجعل القطاع في دورة عالية الازدهار، مع مواصلة التوصية بقطاع الألياف البصرية. حققت خوارزمية ضغط TurboQuant من Google ضغطًا شبه بلا خسارة لذاكرة الاستدلال الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مع خفض كبير لتكلفة الاستدلال على السياقات الطويلة والمتعددة، ومن المتوقع أن تستفيد التطبيقات على الطرف المحلي مثل الذكاء الاصطناعي وتوليد الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي وغيرها، ونواصل التطلع إلى سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي.

النص الكامل كما يلي

سيتشوانجيان: ارتفاع كبير في نسبة تصدير الألياف البصرية الصينية، ومواصلة التطلع إلى قطاع حوسبة الذكاء الاصطناعي

في شهر فبراير من هذا العام، بلغ تصدير ألياف البصرية من الصين 3779.9 طنًا، بقيمة 790 مليون يوان، بزيادة قدرها 63.6%، و126.8%. إذا تم تحويلها إلى عدد الكيلومترات، فإن صادرات ألياف البصرية في فبراير بلغت نحو 2520 مليون قناة-كيلومتر (芯公里)، أي حوالي 65% من إجمالي الإنتاج الشهري الفعّال لألياف البصرية في الصين، وإذا أضفنا الألياف الموجودة ضمن صادرات كابلات الألياف الضوئية، فإن نسبة صادرات الألياف تكون أعلى. ومن خلال الاستدلال من قيمة الصادرات، يُتوقع ألا يكون انتقال ارتفاع أسعار الألياف إلى الأداء المالي واضحًا بشكل كبير خلال الربع الأول. وبإجمال القول، فإن الخارج يقوم بشراء الألياف البصرية المنتَجة في الصين بشكل محموم، ومورّدو ألياف الصين في وضع “لا قلق من ناحية المبيعات”. لذلك نعتقد أيضًا أنه ليس من الضروري أن يقلق السوق كثيرًا بشأن مناقصات شراء الألياف لدى مشغلي الاتصالات المحليين. وبشكل عام، فإن شبكة الاتصالات في الخارج وAI والطائرات المسيّرة وغيرها تعمل معًا على زيادة الطلب على الألياف بوتيرة مرتفعة، ما يدفع الأسعار إلى الارتفاع المستمر، ويجعل القطاع في دورة عالية الازدهار، مع مواصلة التوصية بقطاع الألياف البصرية.

خوارزمية TurboQuant لضغط الذكاء الاصطناعي من Google تحقق ضغطًا شبه بلا خسارة لذاكرة استدلال AI، وتخفض بشكل كبير تكلفة الاستدلال على السياقات الطويلة، ومن المتوقع أن تستفيد التطبيقات على الطرف المحلي مثل AI وتوليد الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي وغيرها، ونواصل التطلع إلى سلسلة صناعة AI.

في شهر فبراير من هذا العام، بلغ تصدير ألياف البصرية من الصين 3779.9 طنًا، بقيمة 790 مليون يوان، بزيادة قدرها 63.6%، و126.8%، وارتفع حجم صادرات الألياف بمقدار 17.6 ضعفًا مقارنة بفبراير 2018 (وهو أعلى مستوى تاريخي لطلب السوق المحلي)، حيث كان حجم الصادرات 203.5 طن. إذا تم احتساب أن 1 كم من ألياف البصرية تزن حوالي 0.15 كجم (بما في ذلك التغليف وما إلى ذلك)، فإن صادرات ألياف البصرية في فبراير بلغت نحو 2520 مليون قناة-كيلومتر (芯公里)، أي حوالي 65% من إجمالي الإنتاج الشهري الفعّال لألياف البصرية في الصين، وإذا أضفنا الألياف الموجودة ضمن صادرات كابلات الألياف الضوئية، فإن نسبة صادرات الألياف تكون أعلى. ومن خلال الاستدلال من قيمة الصادرات، يُتوقع ألا يكون انتقال ارتفاع أسعار الألياف إلى الأداء المالي واضحًا بشكل كبير خلال الربع الأول. وبإجمال القول، فإن الخارج يقوم بشراء الألياف البصرية المنتَجة في الصين بشكل محموم، ومورّدو ألياف الصين في وضع “لا قلق من ناحية المبيعات”. لذلك نعتقد أيضًا أنه ليس من الضروري أن يقلق السوق كثيرًا بشأن مناقصات شراء الألياف لدى مشغلي الاتصالات المحليين.

من ناحية دول تصدير الألياف البصرية في شهر فبراير، فإن الدول العشر الأوائل هي: كوت ديفوار، وبوركينا فاسو، وبولندا، والفلبين، والأرجنتين، وروسيا، ونيجيريا، والولايات المتحدة، وبنما، وأستراليا. ومن بينها، سجلت ثلاث دول أفريقية زيادات كبيرة في حجم الصادرات، ومن المتوقع أن يكون ذلك مرتبطًا أساسًا باحتياجات بناء الشبكات المحلية. بالإضافة إلى ذلك، يُتوقع أن تكون طلبات روسيا مدفوعة بشكل رئيسي بالطائرات المسيّرة، في حين تُتوقع أن تكون الولايات المتحدة وأستراليا والفلبين وغيرها مرتبطة بـAI. وبإجمال القول، فإن شبكة الاتصالات في الخارج وAI والطائرات المسيّرة وغيرها تعمل معًا على زيادة الطلب على الألياف بوتيرة مرتفعة، ما يدفع الأسعار إلى الارتفاع المستمر، ويجعل القطاع في دورة عالية الازدهار، مع مواصلة التوصية بقطاع الألياف البصرية.

خوارزمية TurboQuant لضغط من شركة Google Research Institute، قادرة على خفض استهلاك الذاكرة لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) مع الحفاظ على سرعة التشغيل وتحقيق دقة دون تغيير. يمكن لـ TurboQuant ضغط “ذاكرة العمل” أثناء تشغيل AI، أي ذاكرة التخزين المؤقت للقيم (KV cache) بما لا يقل عن 6 مرات. وعلى بطاقات الرسوميات H100، مقارنةً بخط أساس حسابات 32-bit، قفزت سرعة انتباه الحسابات لـ 4-bit بمقدار 8 مرات، ما يؤدي إلى خفض كبير في تكلفة تشغيل AI. وفي الوقت نفسه، فإن أبرز ما يميز TurboQuant هو: عدم وجود خسارة في الدقة (صفر خسارة)، دون الحاجة إلى ضبط دقيق (micro-tuning)، ودون الحاجة إلى بيانات تدريب.

هدف تحسين TurboQuant هو تقليص حجم ذاكرة القيم (key-value cache). والجوهر في TurboQuant هو عملية مرحلتين أنيقة. المرحلة الأولى: PolarQuant تبدّل نظام الإحداثيات للنظر إلى العالم. تقوم القياسات الكمية التقليدية بالعمل ضمن نظام إحداثيات ديكارتي (محاور X وY وZ)، ولا تكون نطاقات قيم كل محور غير ثابتة، ما يستلزم تخزين معاملات التطبيع الإضافية للتوافق. المرحلة الثانية: QJL تقضي على أخطاء البقايا باستخدام 1-bit. في خطوة TurboQuant الثانية، يتم تطبيق تحويل Johnson-Lindenstrauss على أخطاء البقايا في المرحلة الأولى، بحيث يتم ضغط كل قيمة خطأ إلى بت إشارة واحد: +1 أو -1. ثم يتم دمجه مع مُقدِّر خاص—يعتمد على حساب مشترك باستخدام متجهات Query عالية الدقة ومتجهات Key منخفضة الدقة مضغوطة. باستخدام البت الأخير فقط من 1-bit، يتم محو الانحيازات المنهجية المتبقية في المرحلة الأولى. تُحقق الخطوتان تأثير ضغط قريبًا من دون خسارة ضمن ميزانية إجمالية تبلغ 3-bit فقط، وبدون أي تكلفة إضافية طوال الوقت.

أجرت Google تحققًا صارمًا لخوارزمية TurboQuant في خمس مجموعات معيارية للسياق الطويل: LongBench وNeedle In A Haystack وZeroSCROLLS وRULER وL-Eval. وتشمل النماذج التي تم اختبارها: Gemma وMistral وLlama-3.1-8B-Instruct. في المهام الشاملة مثل الأسئلة والأجوبة وتوليد الكود وتلخيص النصوص ضمن LongBench، فإن TurboQuant بإعداد 3-bit يتفوق بشكل شامل على طرق الأساس مثل KIVI، بل ويقترب من أداء نموذج الدقة الكاملة. وبمعدل ضغط يبلغ 4 أضعاف، ظلت دقة الاسترجاع لدى TurboQuant مستقرة طوال الوقت حتى 104 آلاف Token، وهو ما يتطابق تمامًا مع نموذج الدقة الكاملة. وفي البحث عن متجهات عالية الأبعاد، على مجموعة بيانات GloVe (بُعد 200)، فإن TurboQuant يتغلب على طريقتين رائدتين هما PQ وRabbiQ، محققًا أعلى معدل استرجاع. تحقق خوارزمية ضغط TurboQuant من Google ضغطًا شبه بلا خسارة لذاكرة الاستدلال لـ AI، ما يخفض بشكل كبير تكلفة الاستدلال على السياق الطويل، ومن المتوقع أن تستفيد تطبيقات الطرف المحلي مثل AI وتوليد فيديوهات AI، وتدفع عملية التطوير التكنولوجي إلى الارتقاء المستمر بسلسلة صناعة الحوسبة/المعالجة (算力) للذكاء الاصطناعي.

في 23 مارس، أعلن مدير الهيئة الوطنية للبيانات (National Data Bureau) ليو ليه هونغ رسميًا خلال مؤتمر الصين للتنمية عالي المستوى 2026، أن الاسم المعياري الصيني للمصطلح الأساسي في Token الخاص بـAI قد تم تحديده ليكون “词元”. قال ليو ليه هونغ إن “词元” ليس مجرد مرساة قيمة لعصر الذكاء، بل هو أيضًا وحدة تسوية لربط إمداد التكنولوجيا مع الطلب التجاري، وكشف كذلك أن شركة نماذج حققت سجلًا لإيرادات تفوق إجمالي إيرادات العام 2025 خلال 20 يومًا فقط. 1000 مليار، 100 تريليون، 140 تريليون—هذه قفزات ثلاثية لعدد مرات استدعاء “词元” اليومية في الصين خلال عامين.

حاليًا، يمر قطاع الاتصالات بفترة استفادة مزدوجة: دفعة من تقنيات AI وبدعم من سياسات البنية التحتية الجديدة، وما زالت سلسلة صناعة الحوسبة (算力) هي الخط الرئيسي الأكثر ارتفاعًا في معنويات السوق. وتعد الحوسبة والرقائق (chips) قاعدة أساسية لتطوير صناعة AI، كما أنهما يمثلان أيضًا خط الاستثمار الرئيسي لكون قطاع الاتصالات في حالة معنويات مرتفعة ونمو مرتفع. ويُقترح التركيز على ذلك.

يؤثر تغيّر البيئة الدولية على سلامة واستقرار سلاسل التوريد، ويؤثر على تقدم الشركات المعنية في التوسع إلى الأسواق الخارجية؛ وقد تجاوز تأثير الرسوم الجمركية التوقعات؛ وتطور صناعة الذكاء الاصطناعي لم يكن كما هو متوقع، ما أثر على الطلب على الشركات المرتبطة بسلسلة صناعة الحوسبة السحابية؛ اشتدت المنافسة في السوق، مما أدى إلى هبوط سريع في هامش الربح الإجمالي؛ وتؤثر تقلبات سعر الصرف على أرباح فروقات تحويل العملات وهامش الربح الإجمالي للشركات الموجهة للتصدير، بما في ذلك شركات معدات ICT وشريحة/وحدة الألياف البصرية المعيارية/الضوئية (光模块/光器件)؛ وتطوير بناء الاقتصاد الرقمي والصين الرقمية لم يكن كما هو متوقع؛ وتطوير أعمال الحوسبة السحابية لمشغلي الاتصالات لم يكن كما هو متوقع؛ ولم تكن نفقات رأس المال لدى المشغلين ضمن التوقعات؛ ولم تكن نفقات رأس المال لدى شركات السحابة ضمن التوقعات؛ كما أن الطلب في قطاع الوحدات الاتصالية (通信模组) ووحدات التحكم الذكية لم يكن كما هو متوقع.

（المصدر: كايلان شِه）