من الكهرباء إلى آلات الطباعة الضوئية، استحوذت هذه الـ 14 شركة على كل طبقة من قيود توسع الذكاء الاصطناعي

المؤلف: جورج كيكدازيه

الترجمة: تكنولوجيا شينتشاو TechFlow

مقدمة شينتشاو: اقترح نائب رئيس مجموعة Bitfury جورج كيكدازيه نهجًا عكسيًا: الفرص الأكثر ربحية في مجال الذكاء الاصطناعي ليست في نماذج التعلم، بل في البنى التحتية الأساسية مثل الكهرباء، التبريد، الذاكرة، والشبكة. قام بتحديد 7 حلقات رئيسية تعيق أنظمة الذكاء الاصطناعي وكشف عن مجموعة من 14 هدفًا استثماريًا، مع عائد حالياً يقارب 60%. هذه الإطار «الاستثمار في الاختناقات» يستحق أن يدرسه كل من يهتم بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي بجدية.

لفهم أين يمكن أن تربح في الذكاء الاصطناعي، لا تركز على الأخبار العاجلة، بل على أين يضغط النظام.

أبسط مقارنة: الذكاء الاصطناعي اليوم يشبه مصنعًا لا ينفد من الطلبات، لكن الكهرباء، الكابلات، التبريد كلها غير قادرة على مواكبة الطلب.

هذا الاختلال هو في حد ذاته فرصة.

بعد إجراء تقييم دقيق، استثمرنا في مجموعة «اختناقات الذكاء الاصطناعي» التالية:

$CEG $GEV $VST $WMB $PWR $ETN $VRT $MU $ANET $ALAB $ASML $LRCX $CIFR $IREN

السؤال الحقيقي الذي يجب أن نطرحه

معظم المستثمرين يسألون: «من سيفوز في الذكاء الاصطناعي؟» هذا السؤال خاطئ.

السؤال الصحيح هو: أين ستحدث الانقطاعات في النظام؟ من يربح من إصلاحها؟

في السوق، الاعتمادية هي الرافعة.

اعتمادية الذكاء الاصطناعي ليست مجرد مفهوم، بل هي أشياء ملموسة:

الطاقة الكهربائية بمقدار ميغاواط

مدة تسليم المحولات

قدرة التبريد لكل خزانة

عرض النطاق الترددي للذاكرة

التركيز الاقتصادي يتجه نحو هذه المناطق.

الإطار التحليلي الوحيد المطلوب

توسع الذكاء الاصطناعي → ضغط على البنية التحتية → استثمار قسري → الاختناقات → السيطرة على التسعير → رفع الأرباح

عندما يكون الطلب ثابتًا والعرض محدودًا: يتحرك السعر أولاً، تليها الأرباح، ثم يعاد تقييم سعر السهم في النهاية.

لماذا الآن

بعض الأرقام تشرح كل شيء:

ما يقرب من 50% من مشاريع مراكز البيانات في أمريكا مؤجلة، والسبب ليس نقص الطلب أو التمويل، بل عدم توفر الكهرباء. مدة تسليم المحولات زادت من 24 شهرًا قبل 2020 إلى أكثر من 5 سنوات الآن. مدة بناء مراكز البيانات 18 شهرًا. الحساب غير متوازن.

بحلول 2026، ستصل نفقات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من قبل الشركات الكبرى إلى 700 مليار دولار، أي حوالي 6 أضعاف 2022. أمازون 200 مليار، جوجل 175-185 مليار، ميتا 115-135 مليار. لا أحد يتباطأ.

حاليًا، تشكل أشباه الموصلات 42% من القيمة السوقية لقطاع تكنولوجيا المعلومات في مؤشر S&P 500، وهو ضعف أدنى مستوى في السوق الهابطة عام 2022، وأربعة أضعاف وزنها في 2013. كما أن أشباه الموصلات تساهم بنسبة 47% من أرباح القطاع المستقبلية، وهو تقريبًا ثلاثة أضعاف 2023.

السوق يتجه بكثافة غير مسبوقة نحو مستوى الحوسبة.

لكن القدرة الحاسوبية لم تعد الاختناق.

رأس المال يتدفق بشكل جنوني نحو الرقائق، لكن القيود الحقيقية انتقلت إلى أماكن أخرى.

هذا الفرق هو فرصة التداول.

خريطة الاختناقات: أين الضغط فعلاً

الكهرباء: الأساس

بدون كهرباء، لا يمكن توسيع الذكاء الاصطناعي. نقطة النهاية.

تحتاج أمريكا إلى إضافة سعة كهربائية تعادل كامل قدرة مراكز البيانات الحالية كل عامين، لمواكبة توقعات الطلب على الذكاء الاصطناعي قبل 2030. الطاقة النووية هي المصدر الوحيد الذي يمكنه توفير الحجم والموثوقية المطلوبين لمشغلي البنية التحتية الكبرى، لكن حتى أسرع إعادة تشغيل لمحطات النووي تستغرق سنوات.

الهدف: $CEG $GEV $VST $WMB

هذه ليست أسهم مرافق عامة، بل مزودو قدرات إنتاج الذكاء الاصطناعي. السوق لم يُعد تصنيفها بشكل صحيح بعد. هذا الخطأ في التقييم هو الفرصة.

شركة Constellation Energy ($CEG) تدير أكبر أسطول لمحطات الطاقة النووية في أمريكا، وهي واحدة من القليلين الذين يمكنهم توفير طاقة أساسية كبيرة وموثوقة وخالية من الكربون. الشركات الكبرى تتسارع في توقيع عقود شراء طويلة الأمد مع مزودي الطاقة النووية، وConstellation تقع مباشرة على مسار الطلب هذا.

GE Vernova ($GEV) تبني إطار دورة الطاقة القادمة، والذي يشمل توربينات الغاز، والطاقة المتجددة، وحلول الشبكة الكهربائية. مع تسارع الطلب على الذكاء الاصطناعي، تصبح القدرة على نشر الطاقة بسرعة وعلى نطاق واسع حاسمة، وGE Vernova في قلب هذه القدرة من خلال توربينات الغاز والكهرباء.

شركة Vistra ($VST) تمتلك مزيجًا متنوعًا من توليد الطاقة، بما في ذلك النووي، والغاز، والطاقة للبيع بالتجزئة، مما يمكنها من تلبية الطلب الأساسي والذروة في آن واحد. الطلب على الكهرباء في ظل عبء العمل المتقلب للذكاء الاصطناعي يجعل من مرونتها ذات قيمة عالية جدًا.

شركة Williams ($WMB) تدير أحد أكبر شبكات الغاز الطبيعي في أمريكا، وتوفر الوقود لسد الفجوة بين الطلب الحالي وحجم الطاقة النووية المستقبلي. في توسع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، الغاز الطبيعي هو أسرع وسيلة لزيادة الطاقة الكهربائية، وWilliams هو بشكل أساسي مزود المواد الأولية لنمو الذكاء الاصطناعي.

الشبكة الكهربائية والكهرباء: القيود وراء الطاقة

توليد الكهرباء شيء، ونقلها شيء آخر.

شبكة الكهرباء الأمريكية متصلة وتنتظر الآن حتى بعد عام 2030. خلال العقد القادم، يتطلب تلبية الالتزامات الحالية استثمارًا في الشبكة بقيمة تزيد عن 50 مليار دولار، ولم يُحتسب بعد بناء مراكز بيانات جديدة للذكاء الاصطناعي.

الهدف: $PWR $ETN

جدول الزمن يتأخر، وهو المكان الذي تتوسع فيه الأرباح. الشركات التي تحل مشكلة «الكيلومتر الأخير» في التوصيل تمتلك حقوق تسعير طويلة الأمد.

شركة Quanta Services ($PWR) هي المقاول الرائد في بناء وتحديث بنية النقل الكهربائي، وتربط بين طرفي التوليد والاستهلاك. عندما يصبح ازدحام الشبكة هو العقبة الرئيسية لتوسع الذكاء الاصطناعي، تكون Quanta في مسار استثمارات طويلة الأمد غير مرنة، وطلبات الانتظار لديها مؤشر على ضغط الشبكة المستقبلي.

شركة Eaton ($ETN) توفر أنظمة التوزيع، ومفاتيح التشغيل، وتقنيات إدارة الطاقة، مما يضمن توزيع الطاقة بشكل آمن وفعال على نطاق واسع. مع تقدم مراكز البيانات نحو كثافة طاقة أعلى وتدفقات طاقة أكثر تعقيدًا، تتحول مكونات Eaton من معدات قياسية إلى بنية تحتية حاسمة.

التبريد: السقف الصامت

الحرارة تقتل الأداء. الديناميكا الحرارية لا تصدر تحديثات برمجية.

الهدف من منشآت الذكاء الاصطناعي القادمة هو 250 كيلوواط لكل خزانة، بينما كانت المعيار قبل عشر سنوات 10-15 كيلوواط فقط. التبريد بالسائل لم يعد خيارًا، بل أصبح أساسًا ضروريًا. كل بطاقة GPU تُباع تتطلب قدرة تبريد مقابلة، ولن يتغير هذا النسبة.

الهدف: $VRT

شركة Vertiv تقترب من احتكار مجال تبريد مراكز البيانات الضخمة. وهو أحد أكثر القطاعات التي تم التقليل من أهميتها في سلسلة الذكاء الاصطناعي، لأنه لا أحد يهتم بالتبريد حتى يتعطل العنقود.

شركة Vertiv Holdings ($VRT) تصمم وتنفذ أنظمة إدارة الحرارة، مما يحافظ على تشغيل تجمعات الذكاء الاصطناعي عالية الكثافة تحت أحمال طاقة قصوى. عندما يتحول التبريد من التهوية إلى السائل، تكون Vertiv في قلب دورة الترقية الهيكلية، وتتوسع مباشرة مع نشر قدرات الذكاء الاصطناعي. هذا ليس إنفاقًا اختياريًا، بل شرط أساسي للتشغيل.

الذاكرة: الاختناق القادم

الذكاء الاصطناعي يتحول من قيود الحوسبة إلى قيود الذاكرة.

مع زيادة حجم النماذج وارتفاع استهلاك الاستدلال، أصبحت عرض النطاق الترددي للذاكرة وسعتها قيودًا، وليس القدرة المعالجة الأساسية. إمدادات الذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM) أصبحت ضيقة. أكبر ثلاثة مزودين عالميين للذاكرة HBM يسيطرون على أكثر من 90% من الإنتاج العالمي. شركة Micron هي المستفيد الرئيسي في الغرب.

الهدف الرئيسي: $MU

هذه هي موجة رفع الأرباح القادمة. معظم المحافظ لم تضع بعد استثماراتها في هذا المجال. وعندما يدرك السوق ذلك، ستفعل.

الشبكة: طبقة النقل

سرعة تجمعات الذكاء الاصطناعي تعتمد على أبطأ رابط.

أي اختناق في الشبكة يمكن أن يوقف تجمعًا يضم آلاف وحدات GPU، ويهدر مئات الملايين من الدولارات في كل منشأة. مع توسع التجمع ليشمل 100 ألف GPU، تتضخم مشكلة الاتصال بشكل أسي. نقطة واحدة تعطل كل شيء.

الهدف: $ANET $ALAB

هادئ، حاسم، وذو حيازة منخفضة. لا أحد يتحدث عن الشبكة حتى تظهر مشكلة.

شركة Arista Networks ($ANET) تبني بنية تحتية للشبكة عالية الأداء، تتيح تدفق البيانات بسلاسة في تجمعات الذكاء الاصطناعي الكبيرة. عندما تتطلب الأحمال العمل ذات الكمون المنخفض والنطاق الترددي العالي، تصبح شبكات Arista المعرفة برمجياً ضرورية للحفاظ على كفاءة التجمع. توقف أو ضعف الأداء يكلف كثيرًا، وArista تضمن تشغيل النظام بكامل سرعته لتحقيق القيمة.

شركة Astera Labs ($ALAB) تعمل داخل مسارات البيانات، وتضمن الاتصال عالي السرعة بين وحدات GPU وCPU والذاكرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. مع زيادة كثافة التجمع، يتحول الاختناق من حافة الشبكة إلى الاتصالات بين الشرائح، وهو مجال تخصص Astera. في بيئة الذكاء الاصطناعي عالية الأداء، إذا لم تكن الاتصالات بين المكونات سريعة بما يكفي، يتباطأ النظام بأكمله.

التصنيع: قيود طويلة الأمد

بدون قدرة تصنيع شرائح، لا يمكن توسيع الذكاء الاصطناعي. بدون أدوات التصنيع، لا يمكن تصنيع شرائح متقدمة.

ماكينة EUV من شركة ASML تستغرق أكثر من سنة في دورة الإنتاج، وتكلف أكثر من 200 مليون دولار لكل وحدة، ولا يوجد بديل موثوق. كل شريحة متقدمة على مستوى العالم، من H100 من NVIDIA إلى سلسلة M من Apple، تتطلب معدات الشركة. أدوات الحفر والترسيب من شركة Lam Research مدمجة في خطوط الإنتاج في جميع مصانع الرقائق الكبرى.

الهدف: $ASML $LRCX

قيود طويلة الأمد. هيكلية أصعب في الاختراق من أي حصن برمجي. الاهتمام بها أقل بكثير مما ينبغي.

شركة ASML ($ASML) هي المورد الوحيد لنظام التصنيع EUV، وهو الأكثر تقدمًا في صناعة الشرائح، وهو شرط أساسي لإنتاج أشباه الموصلات المتطورة. الطلبات المتراكمة لسنوات، ولا يوجد منافس حالي، وتسيطر على نقطة حاسمة في سلسلة التوريد العالمية للرقائق.

شركة Lam Research ($LRCX) توفر أدوات الحفر والترسيب الأساسية لصناعة الشرائح. أدواتها متجذرة في جميع مصانع الرقائق الكبرى، مما يجعلها شريكًا لا غنى عنه في توسع القدرة الإنتاجية للرقائق. مع استمرار الطلب على التوسع في القدرات، تضمن Lam إيرادات طويلة الأمد مرتبطة مباشرة بنمو صناعة أشباه الموصلات العالمية.

تصنيف خاطئ: مصدر القيمة المضافة

هذه جزء يتجاهله معظم المستثمرين، وهي الفرصة الأقل تنافسية على الخريطة.

هناك نوع من الشركات، يُقيم السوق قيمتها على أنها من فئة A، لكن الواقع التشغيلي والمالي هو من فئة B.

مثل شركة Cipher Digital ($CIFR) وIREN Limited ($IREN).

السوق لا يزال يرى فيها معدني البيتكوين.

لكنها تتحول إلى شيء أكثر قيمة: بنية تحتية للطاقة للذكاء الاصطناعي ومنصات مراكز البيانات عالية الأداء.

هذه الشركات استبقت الطلب، واحتفظت بكهرباء منخفضة التكلفة، وبنت البنية التحتية قبل أن يبدأ الطلب. اليوم، الشركات الكبرى تتسابق على هذين العنصرين تحديدًا.

شركة Cipher Digital بدأت تحولها، ووقعت عقود إيجار لمدة 15 سنة مع مستأجرين كبار في مجال الذكاء الاصطناعي وHPC (الحوسبة عالية الأداء)، وحصلت على خط ائتمان دوري بقيمة 200 مليون دولار من بنوك عالمية كبرى. هذه ليست تحركات مضاربة، بل التزامات دخل طويلة الأمد.

شركة IREN تنفذ نفس الاستراتيجية في عدة مواقع، وتدمج الحصول على الطاقة مع بناء مراكز بيانات قابلة للتوسع. ميزتها سرعة التنفيذ: لقد سيطرت على الأراضي والكهرباء والبنية التحتية اللازمة لتحويلها إلى عبء عمل للذكاء الاصطناعي.

السوق لا يزال يرى فيها شركات تعدين. لكن الميزانية العمومية تظهر أنها شركات بنية تحتية.

هذا الفارق سيتلاشى، وسيتسارع التلاشي.

نظرة على التشكيلة

هذه ليست مجموعة أسهم، بل نظام.

كل حصة تمثل قيدًا معينًا في سلسلة الذكاء الاصطناعي، ويجب حل كل قيد ليعمل النظام. هذا هو الانضباط.

الكهرباء: $CEG $GEV $VST $WMB

الشبكة: $PWR $ETN

التبريد: $VRT

الذاكرة: $MU

الشبكة: $ANET $ALAB

التصنيع: $ASML $LRCX

تصنيف خاطئ: $CIFR $IREN

معظم المحافظ لم تكتمل بعد عملية التحول الإدراكي

نحن نتحول من نقص القدرة الحاسوبية إلى نقص البنية التحتية.

وهذا يعني:

الـGPU لم يعد هو السرد الوحيد

الكهرباء، الشبكة، الذاكرة، والتبريد أصبحت المحركات الرئيسية للأرباح

العائد يتبع الاختناقات، وليس الشعبية

معظم المحافظ لا تزال في العالم القديم.

المخاطر: الانضباط مهم أيضًا

هذا الإطار قد يفشل تحت ظروف معينة. من المهم أن نكون صادقين بشأنها.

تباطؤ إنفاق الشركات الكبرى على البنية التحتية. إذا أوقفت أمازون، جوجل، وMeta إنفاقها بسبب ضغط الأرباح أو ضعف الطلب، فإن فرضية الطلب الثابت ستضعف. هذا هو الخطر الأول الذي يجب مراقبته، مع التركيز على توجيهات الإنفاق الرأسمالي الفصلية كمؤشر قيادي.

سرعة حل الاختناقات أسرع من المتوقع. التدخل الحكومي في تصنيع المحولات، تسريع الموافقات النووية، أو إعادة تنظيم قوائم الانتظار للشبكة قد يقلل من قيمة الأصول المقيدة. هذه التغييرات بطيئة لكنها حقيقية.

العرقلة التنظيمية. البنية التحتية للكهرباء والشبكة تتقاطع مع تنظيم المرافق، والمراجعات البيئية، وهيئات تحديد الأسعار. عندما تتغير السياسات التنظيمية بشكل سلبي، فإنها تحد بشكل هيكلي ودائم من حدود العائد.

الفرق الرئيسي هو: هذا ليس رهانا على دورة المنتج. دورة المنتج يمكن أن تنقلب خلال ربع سنة. القيود الصناعية تتطلب سنوات لبنائها، وأخرى لتفكيكها. هذا الاختلال هو النقطة الأساسية.

ختامًا

في كل عصر صناعي، الثروة لا تخلقها الشركات التي تصنع القطارات.

بل تخلقها الشركات التي تمتلك السكك الحديدية، الفحم، وحقوق الطريق.

مقاييس السكك الحديدية في الذكاء الاصطناعي تعتمد على ميغاواط، مدة تسليم المحولات، وسعة التبريد لكل خزانة.

معظم المستثمرين يلاحقون الذكاء الاصطناعي. الفرصة الحقيقية هي في الأشياء التي لا غنى عنها للذكاء الاصطناعي.

في كل نظام، تتبع الأرباح الابتكار، وتتبع العوائد الاختناقات. نحن نركز على الاختناقات، وليس على السرد، وحققنا حوالي 60% من العائدات حتى الآن. مع تسارع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، هذه ليست نهاية الصفقة، بل بداية مبكرة. نعتقد أن المباراة الآن في الجولة الثالثة.