المحامي لين شون لون يكتب مقالًا خاصًا » عندما تسأل الذكاء الاصطناعي ماذا ستتناول على الغداء اليوم، العالم يعيد رسم خريطة الطاقة لهذا السؤال

المحامي لين شانغلون يفكك الجوهر الاقتصادي لـ AI Token، فالـ Token ليس أصلًا رقميًا للاستثمار، بل هو وحدة قياس للاستخدام، مثل "الدرجة". كل مرة تطرح فيها سؤالاً، وراء ذلك يوجد سلسلة كاملة من عمليات الطاقة من محطة توليد الكهرباء، الشبكة الكهربائية، مركز البيانات إلى بطاقة الرسوميات، حيث يحول مركز البيانات الكهرباء إلى خدمة Token قابلة للتسعير. تحذيرات هوانغ رين هون مرارًا وتكرارًا من نقص الطاقة، وهي رؤية واقعية للثغرة في سلسلة التوريد من منظورها.

(ملخص سابق: الخبير الأبيض Serenity يكرر التوصية بـ SIVE! فاز بطلب عسكري بقيمة 8.2 مليون دولار، وشريحة Ka波段 تدخل سلسلة التوريد العسكرية الأمريكية)
(معلومات إضافية: أمازون تفتح تصميمات الذكاء الاصطناعي: لطباعة تيشيرت مخصصة بكلمة واحدة لـ Alexa + توصيل Prime إلى المنزل)

في الآونة الأخيرة، كلمة واحدة تتكرر بشكل متكرر في عالم التكنولوجيا العالمي، وهي AI Token، وهي كلمة سهلة الفهم ولكنها غالبًا ما تُساء فهمها. عندما تفتح مربع الحوار وتدخل سؤالًا، في الخلفية يوجد سلسلة كاملة من عمليات الطاقة من محطة توليد الكهرباء، الشبكة، مركز البيانات، إلى بطاقة الرسوميات، حيث يُشغل هذا كله من أجلك، والـ Token هو وحدة قياس لهذه العملية بأكملها.

إذا نظرنا إلى الأمر بشكل تفصيلي، فإن أكثر المفاهيم التي يتم مناقشتها وغالبًا ما تُساء فهمها، هي أربعة أسئلة رئيسية: هل الـ Token نوع من النقود؟ هل اشتراك ChatGPT بقيمة 17 دولار يغطي جميع التكاليف؟ بما أن مركز البيانات مهم جدًا، لماذا يوجد بعضها في وادي السيليكون ومناطق العلم، والبعض الآخر في الصحارى أو بجانب المضايق؟ ولماذا يكرر هوانغ رين هون التأكيد على أن الطاقة لن تكون كافية في المستقبل؟ هذه الأسئلة الأربعة مرتبطة، وهي المفتاح لفهم اقتصاد الذكاء الاصطناعي.

هل الـ AI Token هو نوع من النقود؟

بدأ السوق يظهر تصورًا يُصنف فيه الـ Token كنوع من الأصول الجديدة، وحتى هناك حديث عن "استثمار في AI Token". كثير من الناس عند سماع كلمة Token، يتبادر إلى أذهانهم العملات المشفرة، أو يعتقدون أنها أصل رقمي يمكن تراكمه، أو يزداد قيمته، أو يُستخدم للمقايضة. لكن من حيث الجوهر، في مجال الذكاء الاصطناعي، الـ Token أقرب إلى مقياس للاستخدام، وليس وسيلة لتخزين أو تداول قيمة.

لنبدأ من أبسط وحدة قياس. في عملية الإخراج (التوليد)، تختلف حسابات الـ Token بشكل واضح بين اللغات. في الإنجليزية، يُقارب أن يكون الـ Token حوالي 0.75 كلمة إنجليزية، أو حوالي 4 حروف. كلمة مثل "apple" عادة تُعدّ Token واحد؛ لكن كلمة أطول مثل "hamburger"، ستُقسم في الأساس إلى "ham"، "bur"، "ger"، أي تستهلك من 2 إلى 3 Tokens. أما في الصينية، فهي تستهلك أكثر، لأن التشفير الأساسي للغة التقليدية يتطلب مساحة أكبر، فـ Token واحد يعادل تقريبًا 0.5 إلى 1 كلمة صينية. الكلمات الشائعة مثل "我" أو "的" عادة تُعدّ Token واحد، لكن الأحرف المعقدة أو النادرة قد تُقسم إلى 2 أو 3 Tokens لكل حرف.

أما من ناحية الإدخال (القراءة)، فإن وزن الـ Token صغير جدًا لدرجة أن جملة كاملة لا تُعتبر إلا جزءًا بسيطًا. لتوضيح ذلك، يُستخدم عادةً 1,000 Token كمقياس: عند قراءة ملف باللغة الإنجليزية، 1,000 Token يعادل حوالي 750 كلمة، أو حوالي صفحة ونصف من ملف Word بحجم A4؛ وعند قراءة ملف باللغة الصينية، 1,000 Token يعادل حوالي 500 إلى 800 كلمة، أو نصف صفحة من مقال قصير، أو تقرير إخباري متوسط الطول. عندما ترسل عقدًا من عشرات الصفحات إلى AI، فإن القراءة تستهلك عشرات الآلاف من الـ Token، ولم يُحتسب بعد استهلاك الـ Token أثناء التوليد.

الأهم من ذلك، أن الـ Token ينقسم إلى نوعين: Input و Output، ولكل منهما طريقة تسعير دقيقة ومستقلة. Input هو كمية البيانات التي يقرأها AI من ملفاتك، فيديوهاتك، أو صوتك لفهم المحتوى؛ أما Output فهو كمية النصوص، الصور، أو الأكواد التي يُنتجها AI لك. هذان النوعان ليسا مجرد مفاهيم مجازية، بل هما مقاييس فعلية تُحسب بناءً على سعر معين لكل مليون Token من قبل الشركات الكبرى (OpenAI، Google، Anthropic، وغيرها). السعر الحالي يُقدر بحوالي بضعة دولارات لكل مليون Token.

من هذا المنظور، الـ Token يشبه وحدة "الدرجة": هو مقياس لاستخدامك لخدمة AI. أنت لا تقول "استخدمت 30 درجة كهرباء"، ولا تعتبر "30 درجة" أصلًا ماليًا؛ ولا تفهم استهلاك الكهرباء مع شركة الكهرباء كسلعة أو عملة. منطق الـ AI Token قريب جدًا من ذلك.

بالطبع، في المستقبل، قد تتطور الـ Token إلى أدوات مالية مثل العقود الآجلة، الرصيد المسبق، أو تداول الحصص، كما حدث مع النفط، الكهرباء، والكربون. لكن من حيث الجوهر، فهم أن الـ Token هو "وحدة قياس لاستخدام AI" هو أكثر دقة من اعتباره وسيلة قيمة مستقلة. بالنسبة للمستخدم العادي، هذا الإدراك يحدد بشكل مباشر كيف ينظر إلى السؤال التالي: رسوم الاشتراك في خدمات AI.

هل اشتراك 17 دولار شهريًا يغطي جميع التكاليف؟

هذا هو السؤال الأكثر مباشرة للمستخدم العادي. أسعار اشتراكات خدمات AI في السوق، من ChatGPT Plus بـ 20 دولار، إلى خطط الشركات، تبدو معقولة. لذلك يعتقد الكثيرون أن التكاليف الحقيقية للذكاء الاصطناعي تتطابق مع سعر الاشتراك. لكن إذا فحصت التقارير المالية للصناعة، ستجد أن الأمر ليس كذلك تمامًا.

الشركات الرائدة في AI لا تزال في مرحلة الخسائر التشغيلية، مثل OpenAI، Google، وAnthropic، حيث تستثمر بشكل كبير، وغالبًا ما تأتي التمويلات من الاستثمارات وليس من أرباح الخدمة نفسها. هذا يعني أن سعر الاشتراك الحالي لا يعكس التكاليف الحقيقية للخدمة. عندما يستخدم المستخدم بشكل مكثف، يطلب من AI تعديل الصور، أو يكتب حوارات طويلة، أو يولد محتوى بكميات كبيرة، فإن استهلاكه من الـ Token قد يتجاوز بكثير ما يغطيه الاشتراك، ويُحمّل الفرق على الشركة والمستثمرين. هذه استراتيجية تسعير خلال فترة التوعية، بهدف بناء قاعدة مستخدمين وتوسيعها، وما إذا كانت ستتغير في المستقبل، هو موضوع للمراقبة المستمرة.

وهذا النموذج في التسعير يخلق ظاهرة مثيرة: أن الدخول إلى الخدمة أصبح شبه مجاني. سابقًا، لاستخدام النفط كمصدر طاقة صناعي، كنت بحاجة لامتلاك مركبة أو مصنع، وكان ذلك يفرض قيودًا اقتصادية على الاستخدام. أما الآن، مع AI، فإن الدخول لا يتطلب سوى كمية من الـ Token، ويمكن أن تُستخدم لإنتاج تقرير بحثي، أو عقد استحواذ، أو ملخص طبي، أو حتى لمحادثة عادية حول الغداء أو الدردشة مع شخصية افتراضية. استهلاك القوة الحاسوبية والطاقة في كلا الاستخدامين متساوٍ، لكن القيمة الاجتماعية الناتجة تختلف بشكل كبير.

لماذا يختار مركز البيانات مواقع مختلفة بشكل كبير؟

هذه نقطة أخرى تثير حيرة الكثيرين. نسمع عن مراكز بيانات في وادي السيليكون، أو في المناطق العلمية، كمرافق عالية التقنية. لكن نقرأ أيضًا عن مراكز بيانات في الصحارى في دبي، أو بجانب المضايق في النرويج، أو في المناطق الريفية في إيرلندا، أو حتى بجانب محطات الطاقة الكهرومائية. يثير ذلك التساؤل: هل مركز البيانات هو منتج عالي التقنية فقط؟

الجواب هو أن كلا الرأيين صحيح. مركز البيانات هو بنية تحتية متخصصة جدًا، تتطلب هندسة تبريد، إدارة طاقة، بنية شبكية، أمن معلومات، وتكامل شرائح متقدمة، وكل ذلك يتطلب خبرة عالية. العديد من الشركات في تايوان التي تعمل في هذا المجال تمتلك قدرات هندسية قوية، ولهذا السبب يختار بعض مراكز البيانات أن تكون قريبة من المناطق التكنولوجية، لتسهيل الوصول إلى المواهب والعملاء وسلسلة التوريد.

لكن من منظور عالمي، هناك عامل آخر مهم جدًا في اختيار المواقع: "اعتماده بشكل كبير على استقرار وتكلفة الطاقة." عندما تصل سعة الحوسبة إلى مستوى معين، فإن تكلفة الكهرباء تصبح العامل الحاسم في التشغيل. لذلك نرى أن دبي، وأبوظبي، تستغل موارد الطاقة الشمسية في الصحارى، والنرويج تستخدم المياه والطاقة المنخفضة التكلفة، وأيرلندا تعتمد على سياسات طاقة مرنة. بمعنى آخر، أن مركز البيانات هو نقطة تحويل طاقة تعتمد بشكل كبير على توفر الكهرباء المستقرة والرخيصة. حيث تتوفر الكهرباء، هناك احتمال لظهور مراكز بيانات جديدة.

من هذا المنظور، مركز البيانات هو أحد المفاتيح في عصر الذكاء الاصطناعي: يحول الطاقة، التي يصعب تخزينها أو نقلها عبر الحدود، إلى خدمة قابلة للتسعير، يمكن بيعها عن بعد، وهي الـ Token. كل استفسار يقدمه المستخدم، أو ملف يقدمه الشركة، أو بيانات يرسلها الباحث، تتم معالجتها في مركز البيانات، ويتم تحصيل الرسوم بناءً على استهلاك الـ Token. وهذا يقودنا إلى السؤال الرابع والأهم.

لماذا يكرر هوانغ رين هون أن الطاقة لن تكون كافية؟

خلال السنوات الأخيرة، كرر مؤسس NVIDIA هوانغ رين هون في العديد من اللقاءات والكلمات أن الطاقة في المستقبل ستكون غير كافية، وأن قيود تطوير الذكاء الاصطناعي ستصل في النهاية إلى الكهرباء. كثيرون يظنون أن هذا نوع من الدعاية، أو ترويج من قبل شركة GPU. لكن إذا ربطنا بين الأسئلة الثلاثة السابقة، سنجد أن حديثه مدعوم بمنطق صناعي قوي.

من منظور الـ Token، كل سؤال يطلب عملية حسابية، وكل عملية حسابية تستهلك طاقة. من منظور الاشتراك، فإن الأسعار الحالية المدعومة بالتسهيلات لا تفرض على المستخدمين قيودًا، مما يؤدي إلى نمو استهلاك غير محدود. ومن ناحية مركز البيانات، فإن المناطق التي تتوفر فيها الطاقة بشكل مستقر، تسرع في بناء قدرات حوسبة جديدة، وكل مركز بيانات جديد يستهلك جزءًا كبيرًا من الكهرباء المحلية. عندما تتداخل هذه الاتجاهات الثلاثة، يتزايد الضغط على مصادر الطاقة بسرعة.

لهذا السبب، يركز هوانغ رين هون على مسألة الطاقة أكثر من قوة GPU نفسها، لأنه بدون طاقة كافية، لا يمكن تشغيل GPU. وهو على دراية تامة بحجم الطلب على الحوسبة، والفجوة في استهلاك الكهرباء المرتبطة بها. لذلك، حديثه عن نقص الطاقة هو رؤية واقعية من منظوره كممثل لسلسلة التوريد، وليس مجرد شعار.

وهذا يعني أن صناعة الطاقة ستكون الاتجاه التالي الذي يستحق اهتمامًا طويل الأمد. في جميع المناطق التي تتوفر فيها موارد، سواء الصحارى، أو المناطق ذات الطاقة المائية الوفيرة، أو السواحل المناسبة لطاقة الرياح، أو الدول التي تتوفر فيها إمكانيات النووي، هناك جهود لتوسيع قدرات التوليد. الصين، بفضل نظام الطاقة الخضراء الضخم لديها، تتمتع بميزة واضحة في هذا السباق؛ أما تايوان، فسيتم إعادة النظر في سياسات النووي والطاقة الخضراء ضمن سياق أكبر في عصر الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تتجاوز استهلاك الكهرباء في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في العالم خلال السنوات القادمة، استهلاك العديد من القطاعات الصناعية الحالية، مع استمرار نمو نسبة المستخدمين العالميين للذكاء الاصطناعي، مما يجعل الطلب يتجه نحو الارتفاع.

كيف يجب أن يتعامل المستخدمون والمستثمرون؟

بشكل عام، هناك اتجاهان يستحقان المتابعة على المدى الطويل. الأول هو سلسلة التوريد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بما يشمل توليد الطاقة، تحديث الشبكات، بناء مراكز البيانات، التبريد، التعبئة المتقدمة، وتوريد القدرة الحاسوبية الأساسية. هذه المجالات تتميز بوضوح في رؤية الطلب، طالما استمر الطلب على الذكاء الاصطناعي في النمو، فإن فجوة الطاقة والبنية التحتية ستكون مشكلة هيكلية، وليست مؤقتة.

الاتجاه الثاني هو أن كفاءة استخدام الـ Token ستصبح قضية مهمة. مع تزايد شفافية تسعير الـ Token، سيبدأ المستخدمون في إدراك الفروق في التكاليف بين المهام المختلفة، وسيتطور الشركات والأفراد تدريجيًا إلى عادات استخدام أكثر عقلانية.

بالنسبة لصناعة الذكاء الاصطناعي، يمكن اعتماد ثلاثة مبادئ أساسية: أولاً، فهم أن الـ Token هو وحدة قياس تسعير، مما يمنحك أساسًا للحكم عند مواجهة روايات مالية ممتدة؛ ثانيًا، تقييم دور مركز البيانات بشكل صحيح، فهو بنية تحتية متخصصة جدًا، لكنه يعتمد بشكل كبير على توفر الطاقة؛ ثالثًا، مراقبة التغيرات طويلة المدى في قطاع الطاقة، لأنها ستصبح في النهاية أكبر تحدٍ وفرصة لصناعة الذكاء الاصطناعي، وهو الرسالة الأساسية التي يكررها كبار الخبراء.

السنة الماضية، تطور الذكاء الاصطناعي بسرعة، وأصبح الكثيرون غير قادرين على فهم تكاليفه الحقيقية. هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي فقاعة، أو أن الصناعة ستنهار، بل عندما ينضج قطاع جديد، ستتغير طرق التسعير، وتوزيع الموارد، والبنية التحتية تدريجيًا. الطلب على الذكاء الاصطناعي يتوقع أن يستمر في الارتفاع، ومعه ستزداد أهمية قضايا الطاقة والتكاليف، ويجب أن يوليها المستخدمون والمستثمرون وصانعو السياسات اهتمامًا جديًا.

الـ Token، هذا الوحدة الصغيرة، يربط بين محطات توليد الكهرباء، الشبكة، مراكز البيانات، الشرائح، النماذج، التطبيقات، ويمتد إلى خيارات كل مستخدم في حياته اليومية. فهم جوهره يمكن أن يساعدنا على رؤية الفرص والتكاليف بشكل أوضح في عصر الذكاء الاصطناعي.