التحليلية SemiAnalysis المحلل دايلان باتيل مقابلة معمقة: نظرة مستقبلية على سلسلة صناعة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي

مقالة: شبكة استثمار الأسهم الأمريكية

1. كيف غير انتشار الذكاء الاصطناعي منطق الأعمال بشكل جذري؟

الماضي = الأفكار رخيصة جدًا + التنفيذ العملي صعب جدًا.

الآن = الأفكار تنتشر بكثرة ورخيصة + التنفيذ سهل جدًا (عبر الذكاء الاصطناعي).

هذا يعني → فقط الأفكار ذات الجودة العالية تستحق استثمار القدرة الحاسوبية لتنفيذها. وباختصار، القدرة على التنفيذ لم تعد هي الحصن المنيع، ويجب أن تركز رؤوس الأموال والفرق على «كيفية اختيار الأفكار الصحيحة» و«كيفية تسويق نتائج الذكاء الاصطناعي».

2. ما هو الدافع وراء شراء الشركات بشكل جنوني لرموز الذكاء الاصطناعي؟ وما هي العواقب إذا لم تتابع؟

الدافع الرئيسي = رفع الكفاءة بشكل كبير. على سبيل المثال، شخص ينفق بضعة آلاف من الدولارات لشراء رمز، ويمكنه خلال أسابيع إنجاز عمل فريق مكون من مئة شخص سنة كاملة (مثل تحليل الهندسة العكسية للرقاقات، نمذجة شبكة الكهرباء في أمريكا).

النتيجة = خلق «ناتج محاكاة اقتصادي خيالي» (Phantom GDP)، حيث يزداد الإنتاج الفعلي بشكل كبير مع انخفاض التكاليف، مما يؤدي إلى تشويه إحصائيات الناتج المحلي الإجمالي التقليدية.

وإذا لم تتابع → ستواجه ضربة تقليل الأبعاد. إذا لم تنفق المزيد من الرموز لخلق واستغلال قيمة فائضة، فستصبح «الطبقة الأساسية الدائمة لعصر الذكاء الاصطناعي»، وسرعان ما ستتم استباحتها بالكامل من قبل المنافسين الأسرع، وسيتم استبدالك.

3. أين تكمن فعلاً عنق الزجاجة في عرض القدرة الحاسوبية الحالية للذكاء الاصطناعي؟

ظاهرًا = الطلب على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من إنفيديا غير كافٍ، وعمر بطاقات الرسوم القديمة يطول بشكل كبير (من 5 إلى 7-8 سنوات)، مما يرفع أرباح مزودي السحابة.

عنق الزجاجة العميق 1 → الذاكرة (DRAM): التوسعة الإنتاجية بطيئة جدًا، والإمداد الجديد لن يكون جاهزًا حتى 2028، مما يعني أن أسعار الذاكرة ستتضاعف مرتين أو ثلاث مرات.

عنق الزجاجة العميق 2 → وحدة المعالجة المركزية (CPU): تقييمات بيئة التعلم المعزز والكود الناتج بكميات هائلة يتطلب الكثير من وحدات المعالجة المركزية، مما يؤدي إلى نفادها تمامًا.

عنق الزجاجة العميق 3 → TSMC والمواد الحدية: من المتوقع أن ترتفع نفقات رأس المال لشركة TSMC إلى 100 مليار دولار في 2028، كما أن سلاسل التوريد غير الملحوظة مثل رقائق النحاس، واللوحات المطبوعة، والألياف الزجاجية قد امتلأت بالكامل، ويعمل القطاع بأكمله على «الدفع المسبق بأسعار خيالية» لاقتناص القدرة الإنتاجية.

4. ما هي الاتجاهات في تنافسية النماذج الكبيرة واقتصاديات الرموز؟

الحالة الراهنة = تتصدر شركة Anthropic مؤقتًا بنموذج Opus 4.7 ونموذجها الداخلي «Mythos»، وتتحكم في المخاطر عبر تقييد الإصدار، وهو ما يحقق هامش ربح مرتفع (>72%).

تنافس القدرة الحاسوبية = تتقيد Anthropic بكمية القدرة الحاسوبية، بينما تحاول OpenAI عبر تمويل ضخم وتكديس القدرة الحاسوبية (بالتعاون مع مايكروسوفت، أوراكل، وغيرها) التفوق عبر حجم القدرة.

الاستنتاج الرئيسي → الطلب على الرموز يتجاوز بكثير قدرة البنية التحتية على التحمل. حتى الشركات الثانية والثالثة في السوق، ستعاني من نقص القدرة الحاسوبية، وستبيع «المنتجات بشكل كامل». بشكل أساسي، إذا استطعت إنتاج رموز عالية الجودة، فالسوق قادر على استيعابها بالكامل.

5. لماذا يتوقع أن تظهر احتجاجات واسعة ضد الذكاء الاصطناعي في المدى القصير؟

السبب = إعادة الهيكلة التجارية الكبرى التي يجلبها الذكاء الاصطناعي ستثير خوف الناس، وسيميل الجمهور إلى إرجاع المشكلات الاجتماعية المستمرة إلى الذكاء الاصطناعي.

المحفز = استراتيجيات التواصل السيئة لعملاقة الذكاء الاصطناعي (مثل سام ألتمان ودارييو) + تصويرهم المستمر لـ«الذكاء الاصطناعي سيغير العالم/يحل محل العمل» في سرديات ضخمة، مما يزيد من قلق الناس.

نصائح شبكة استثمار الأسهم الأمريكية → على الصناعة التوقف عن تصوير قدرات الذكاء الاصطناعي المرعبة في المستقبل، والتركيز على إظهار دوره الإيجابي الحالي، وإلا فإن غضب الجمهور قد يتحول بسرعة إلى أدوات سياسية أو مؤثرين على الإنترنت، مما يؤدي إلى مقاومة واسعة.

خلفية شخصية دايلان باتيل:

رئيس المحللين في مؤسسة SemiAnalysis، ويقوم بتحليل عميق لوحدات معالجة الرسوميات (خصوصًا إنفيديا)

تحليل عرض وطلب القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي (من يعاني من نقص الشرائح، ومن يخزنها)

متابعة سلسلة التوريد (معدات ASML → TSMC → مزودو السحابة → OpenAI وغيرها)