أنثروبيك تريد استئجار مجموعة شرائح ماييا 200 من مايكروسوفت! مع فاتورة بقيمة 330 مليار دولار، لا تضع كل القوة الحاسوبية في Nvidia

أنثروبيك تتفاوض مع مايكروسوفت لاستئجار شرائح الذكاء الاصطناعي المطورة ذاتيًا Maia 200، وإذا تم التوصل إلى اتفاق، ستصبح من أوائل العملاء الخارجيين. أنثروبيك قدمت وعودًا بحوسبة تزيد عن 330 مليار دولار لثلاثة من عمالقة السحابة الأمريكية، مع استئجارها لـ Google TPU و Amazon Trainium، وتفاوض أيضًا مع شركة Fractile الناشئة في المملكة المتحدة، مما يعكس استراتيجية متعددة للموردين ومغايرة تمامًا لمسار OpenAI المعتمد بشكل كامل على Nvidia.
(ملخص سابق: أنثروبيك تدرس شراء شرائح الذكاء الاصطناعي المطورة ذاتيًا من مايكروسوفت "Maia 200"! كسر احتكار Nvidia للحوسبة)
(معلومات إضافية: أعلنت AMD عن استثمار يزيد عن مئة مليار دولار في تايوان، لتسريع قدرات التعبئة والتغليف المتقدمة)

فهرس المقال

تبديل

• لا تفوت أي شريحة مطورة ذاتيًا
• استراتيجية بقيمة 330 مليار دولار
• الأسئلة الشائعة

تستخدم TSMC عملية 3 نانومتر، وذاكرة HBM3e بسعة 216 جيجابايت، وعرض نطاق 7 تيرابايت في الثانية، مع إنتاجية أعلى بمقدار 30% لكل دولار من الرموز. هذه هي المواصفات النظرية لمسرع الاستدلال Maia 200 الذي بدأ مايكروسوفت بنشره في مركز بيانات Azure في يناير من هذا العام، وهو مصمم خصيصًا للاستدلال على الذكاء الاصطناعي (وليس التدريب)، والهدف الرئيسي هو تقليل تكاليف تشغيل مساعد الذكاء الاصطناعي Copilot. الآن، أنثروبيك تفكر في إضافة هذه الشريحة إلى أدوات الحوسبة الخاصة بها، لكن المفاوضات لا تزال في مراحلها المبكرة، وقد لا يتم التوصل إلى اتفاق.

لا تفوت أي شريحة مطورة ذاتيًا

استراتيجية أنثروبيك متعددة الشرائح تعتبر من الأكثر تطرفًا في صناعة الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى وحدات معالجة الرسوم Nvidia، تستأجر أنثروبيك منذ فترة طويلة شرائح Google TPU وAmazon Trainium المطورة ذاتيًا، وفي أوائل مايو، وردت أنباء عن محادثات مع شركة Fractile الناشئة في المملكة المتحدة، التي أسسها الدكتور Walter Goodwin من جامعة أكسفورد في 2022، وتدعي أن بنية "دمج الذاكرة والحوسبة" لديها يمكن أن تسرع استدلال النماذج اللغوية الكبيرة بمقدار 100 مرة، وتخفض التكاليف التشغيلية بنسبة 90%، ومن المتوقع أن تكون جاهزة للاستخدام التجاري بحلول 2027 على أقرب تقدير.

بالإضافة إلى Maia 200 من مايكروسوفت، فإن أنثروبيك تتواصل مع أربع سلاسل إمداد مستقلة من الشرائح المطورة ذاتيًا. قال الرئيس التنفيذي Dario Amodei مؤخرًا إن الشركة "تواجه صعوبات في الحوسبة"، ومع تجاوز إيراداتها السنوية 30 مليار دولار، فإن تنويع الموردين لا يوفر فقط وفورات في التكاليف، بل يضمن أيضًا عدم الاعتماد على مورد واحد لدرجة أن يعرقل الإنتاج.

استراتيجية بقيمة 330 مليار دولار

وراء استراتيجية الشرائح المتعددة هو إنفاق سحابي هائل، حيث قدمت أنثروبيك وعودًا طويلة الأمد بأكثر من 330 مليار دولار من الحوسبة لثلاثة من عمالقة السحابة.

• Google Cloud: 200 مليار (خلال خمس سنوات)
• AWS: أكثر من 100 مليار (عشر سنوات، مقابل سعة حوسبة تصل إلى 5 جيجاوات)
• Azure: 30 مليار

فقط بحلول 2026، من المتوقع أن تتجاوز نفقات الحوسبة 20 مليار دولار، أي ثلاثة أضعاف ما كانت عليه في 2025. استخدام الشرائح المطورة ذاتيًا من كل شركة لا يوفر فقط ميزة الأجهزة المخصصة، بل يخفف أيضًا من ضغط الفواتير عبر دعم التكاليف من قبل مزودي السحابة، حيث أن كل نقطة مئوية من التوفير في التكاليف تعادل مئات الملايين من الدولارات.

علاقة مايكروسوفت وأنثروبيك تتصاعد بسرعة غير معتادة، ويرجع ذلك بشكل رئيسي إلى أن مايكروسوفت استثمرت مع Nvidia في أنثروبيك بمبلغ 5 مليارات دولار في نهاية العام الماضي، وبدأت في بداية هذا العام بتفعيل نموذج Claude بشكل كامل في Copilot، مع استحواذ سنوي على النماذج بقيمة حوالي 500 مليون دولار. ولتلبية الطلب المتزايد على الحوسبة، بدأت مايكروسوفت منذ نوفمبر 2025 في زيادة تخصيص الموارد، وتحويل المزيد من خوادم Nvidia الحالية إلى أنثروبيك، وبناء عنقود خوادم جديد لها، مع تأجيل بعض الطلبات من عملاء السحابة الصغار بشكل "انتقائي".

الأسئلة الشائعة

ما هو شريحة Maia 200 من مايكروسوفت؟

Maia 200 هو معجل استدلال الذكاء الاصطناعي المطور ذاتيًا من مايكروسوفت، مبني على عملية 3 نانومتر من TSMC، وذاكرة HBM3e بسعة 216 جيجابايت، وتم نشره في Azure منذ يناير 2026، ويحقق زيادة قدرها 30% في إنتاج الرموز لكل دولار مقارنة بالأنظمة الحالية، وهو مصمم خصيصًا للاستدلال وليس التدريب.

لماذا تستأجر أنثروبيك شرائح مطورة من عدة شركات في آن واحد؟

لقد قدمت أنثروبيك وعودًا طويلة الأمد بأكثر من 330 مليار دولار من الحوسبة لثلاثة من عمالقة السحابة، ومن المتوقع أن تنفق أكثر من 20 مليار دولار على الحوسبة بحلول 2026. إن تنويع استخدام الشرائح المطورة ذاتيًا من كل شركة يتيح الحصول على دعم التكاليف، ويجنب الاعتماد على مورد واحد قد يعرقل إمدادات الحوسبة.