إنفاق رأس المال على الذكاء الاصطناعي يتجه نحو التوزيع: إعادة البناء الثانية للبنية التحتية التكنولوجية تحدث الآن.

2026 عام، الاستثمار العالمي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يقف عند منعطف هيكلي حاسم.

على مدى السنوات الثلاث الماضية، كان السرد الأساسي لسباق القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي أحاديًا للغاية: قام موفرو الخدمات السحابية فائقة الحجم (Hyperscaler) بتوسيع مراكز البيانات وشراء وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بطريقة شبه غير مبالية بالتكلفة، مما دفع النفقات الرأسمالية إلى مستويات تاريخية قصوى. في عام 2026، من المتوقع أن تصل النفقات الرأسمالية المجمعة لأربعة من كبار مزودي الخدمات السحابية Amazon وMicrosoft وGoogle (Alphabet) وMeta إلى 725 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 77% مقارنة بـ 410 مليارات دولار في عام 2025. وإذا تم تضمين NVIDIA وApple وTesla ضمن نطاق Magnificent Seven، فإن هذا الرقم يقترب من 754.2 مليار دولار أمريكي. بينما تتوقع Gartner أن يصل إجمالي الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي في عام 2026 إلى 2.59 تريليون دولار أمريكي، بزيادة سنوية قدرها 47%.

ومع ذلك، فإن الحجم نفسه يفقد مكانته كمحور الاهتمام الوحيد. هناك تغيير أعمق يحدث: النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي تنتقل من التركيز الشديد إلى التوزيع. تعرّف DIGITIMES الكلمة التقنية الرئيسية لعام 2026 بأنها "التشتت" - والتي ترمز إلى أن سوق الذكاء الاصطناعي وسلسلة التوريد تشهد تحولًا مزدوجًا نحو "اللامركزية". هذا ليس فقط توزيعًا جغرافيًا، بل هو إعادة هيكلة شاملة لكيانات الاستثمار والهياكل التقنية وهياكل الصناعة.

نهاية التركيز: "فاتورة" 725 مليار دولار وقلق العائدات

لفهم بداية التوزيع، يجب أولاً رؤية ذروة التركيز.

في عام 2026، من المتوقع أن يتراوح إجمالي النفقات الرأسمالية لأربعة من كبار مزودي الخدمات السحابية فائقة الحجم بين 650 مليار و700 مليار دولار أمريكي، وهو ما يمثل حوالي 40% من إجمالي النفقات الرأسمالية لمؤشر راسل 1000، أي ضعف مستويات عام 2024. الأرقام المحددة لكل منها هي كما يلي: Amazon تقفل حوالي 200 مليار دولار، Microsoft تحافظ على توقعات 190 مليار دولار، Alphabet ترفع إلى 175-185 مليار دولار، وMeta تتراوح بين 125-145 مليار دولار.

سرعة تعديل هذا الرقم بحد ذاتها تمثل إشارة مهمة. في الأشهر الستة الماضية فقط، ارتفعت توقعات السوق للنفقات الرأسمالية لموفري الخدمات السحابية لعام 2026 بنسبة تقارب 80%. يتوقع Barclays أن تصل النفقات الرأسمالية لموفري الخدمات السحابية الرئيسيين إلى 919 مليار دولار في عام 2027، وترتفع أكثر إلى حوالي 1.16 تريليون دولار في عام 2028. تقدر CreditSights أن حوالي 75% من إجمالي النفقات الرأسمالية لموفري الخدمات السحابية فائقة الحجم في عام 2026 ستذهب إلى البنية التحتية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، أي حوالي 450 مليار دولار من الإنفاق المخصص للذكاء الاصطناعي.

لكن التوسع المركز يواجه استجوابًا حول العائدات. في يونيو 2026 (بتوقيت بكين)، انخفض سهم Microsoft بنحو 20% خلال شهر واحد، وتبخر ما يقرب من 1.3 تريليون دولار من قيمتها السوقية خلال الأشهر الثمانية الماضية. كان محور تركيز المستثمرين هو النفقات الرأسمالية لشركة Microsoft لعام 2026 البالغة حوالي 190 مليار دولار - حيث يذهب حوالي ثلثاها إلى أصول قصيرة الدورة مثل وحدات معالجة الرسوميات والمعالجات المركزية، والتي تنخفض قيمتها بشكل أسرع وترتبط مباشرة بالإيرادات قصيرة الأجل. وقد وجهت Microsoft هامش الربح الإجمالي للسحابة إلى 64%، بانخفاض 4 نقاط مئوية على أساس سنوي. وأشار بنك Goldman Sachs في تقرير بحثي صدر في يونيو إلى أن الاستثمار التكنولوجي الأمريكي كنسبة من الناتج المحلي الإجمالي ارتفع إلى حوالي 4.9%، متجاوزًا الذروة خلال فترة فقاعة الإنترنت حوالي عام 2000.

العوائد الهامشية للاستثمار المركز آخذة في الانخفاض، وهذا يوفر الدافع الأكثر مباشرة للتوزيع.

نقطة تحول الاستدلال: لماذا يجب أن تتوزع القدرة الحاسوبية

المنطق الأساسي لتوزيع النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي هو أولاً التغيير في هيكل الطلب على القدرة الحاسوبية بحد ذاته.

صرح الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، جنسن هوانغ، بوضوح في مؤتمر GTC 2026 أن حجم أعباء عمل استدلال الذكاء الاصطناعي سيصل إلى مليار ضعف حجم التدريب، وأن عصر الاستدلال قد وصل بالكامل. تتوقع IDC أنه بحلول عام 2027، ستشغل مهام الاستدلال أكثر من 70% من إجمالي الطلب على القدرة الحاسوبية الذكية. بيانات TrendForce أكثر تحديدًا: في عام 2026، يبلغ معدل النمو السنوي للقدرة الحاسوبية لاستدلال الذكاء الاصطناعي 122%، وهو ما يتجاوز بكثير معدل نمو 56% للقدرة الحاسوبية لتدريب الذكاء الاصطناعي.

تختلف متطلبات التدريب والاستدلال بالنسبة للبنية التحتية بشكل كبير. التدريب هو مهمة حوسبة مركزية وعالية الكثافة وطويلة الأمد، وهي مناسبة بشكل طبيعي للنشر في مراكز البيانات فائقة الحجم. الاستدلال هو مهمة استجابة في الوقت الفعلي موزعة ومنخفضة الكمون وعالية التزامن - عندما يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى إكمال استدلال وإرجاع النتيجة في غضون عشرات المللي ثانية، فإن زمن الوصول الفعلي لانتقال البيانات من الحافة إلى مركز البيانات المركزي والعودة يصبح بحد ذاته عنق زجاجة لا يمكن تخطيه.

يشير مهندسو Akamai إلى أن سيناريوهات الألعاب تتطلب زمن وصول للرمز الأول في حدود 15 مللي ثانية، والتوصيات للتجارة الإلكترونية حوالي 20 مللي ثانية، بينما يتجاوز زمن وصول الشبكة بين مراكز البيانات المركزية التقليدية والمستخدمين النهائيين عشرات المللي ثانية، مما أصبح عنق زجاجة لا يمكن اختراقه لسيناريوهات التفاعل في الوقت الفعلي. تحت النشر المركز، تتطلب طاقة حاسوبية بقدرة 1 جيجاوات عرض نطاق ترددي للخروج يبلغ 75 تيرابت في الثانية (لـ Blackwell)، بينما يصل الجيل التالي Vera Rubin إلى 135 تيرابت في الثانية؛ بينما بعد التوزيع على 20 عقدة، تحتاج كل عقدة فقط 3.75 تيرابت في الثانية. هذه مسألة حسابية تحددها القوانين الفيزيائية، وليست خيارًا استراتيجيًا تجاريًا.

في الوقت نفسه، تجلب التفاعلات متعددة الوسائط تدفقات ضخمة للبيانات الصادرة، وتصبح تكاليف النطاق الترددي المرتفعة باستمرار للسحابة العامة "قاتلاً خفيًا" لربحية أعمال الذكاء الاصطناعي. مع تشديد لوائح توطين البيانات في مناطق مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) الأوروبية وجنوب شرق آسيا والشرق الأوسط، يجد النشر المركز نفسه في مأزق يصعب فيه التوفيق بين التجربة والتكلفة والامتثال في آن واحد. لم تعد القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي تتركز فقط في السحابة الأساسية، بل بدأت في التطور نحو هيكل موزع من ثلاث طبقات: "الأساسية - الإقليمية - الحافة".

من الأربعة الكبار إلى سلسلة الصناعة بأكملها: توسع المشاركين في النفقات الرأسمالية

البعد الثاني للتوزيع هو انتشار كيانات الاستثمار.

على مدى السنوات الثلاث الماضية، كان الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تقريبًا تحت سيطرة أربعة من كبار مزودي الخدمات السحابية وNVIDIA. لكن في عام 2026، هذا المشهد يتغير. تظهر حسابات Zhongtai Securities أن إجمالي النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي لشركات MAG7 في عام 2026 يبلغ حوالي 754.2 مليار دولار أمريكي، بينما يبلغ إجمالي النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي في الصين حوالي 805.8 مليار يوان (حوالي 110 مليار دولار أمريكي). بمجموع المسارين، تساهم النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة في عام 2026 بحوالي 1.0076 تريليون يوان في الناتج المحلي الإجمالي الصيني، بنسبة 0.68% من الناتج المحلي الإجمالي، ومساهمة هامشية في نمو الناتج المحلي الإجمالي تبلغ حوالي 0.33 نقطة مئوية. لقد تجاوزت القطاعات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي سلسلة الاستثمار في البنية التحتية الحضرية (مدن-استثمار) لتصبح المحرك الهامشي لنمو الناتج المحلي الإجمالي.

تتسارع مشاركة المؤسسات. يظهر أحدث استطلاع لـ RBC أن المؤسسات تسرع من تبني الذكاء الاصطناعي، وأن معظمها قد انتقل من التجارب إلى الإنتاج الفعلي. يُظهر استطلاع لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات اليابانية أن 47.8% من الشركات قد وصلت إلى مرحلة الإنتاج الفعلي (本番稼働)، بينما بلغت نسبة الإنتاج الفعلي للشركات الكبيرة 62.7%. على الرغم من أن معدل التبني بين الشركات الصغيرة والمتوسطة لا يزال محدودًا (حوالي 12% في اليابان)، فإن معدل التبني البالغ 64.7% بين الشركات الكبيرة يشير إلى أن نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات قد تجاوز مرحلة إثبات المفهوم ودخل مرحلة التوسع.

لا يمكن تجاهل مشاركة الدول ذات السيادة أيضًا. كشف جنسن هوانغ في اجتماع المساهمين في يونيو 2026 (بتوقيت بكين) أن ما يقرب من 40 دولة ومنطقة، تمثل مجتمعة 50 تريليون دولار من الناتج المحلي الإجمالي، تقوم ببناء مصانع ذكاء اصطناعي تعمل بالبنية التحتية من NVIDIA. يتحول الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من "شأن داخلي لشركات التكنولوجيا" إلى "منافسة استراتيجية على المستوى الوطني".

يتجلى توزيع النفقات الرأسمالية أيضًا في هيكل التمويل. تشير Zhongtai Securities إلى أن النفقات الرأسمالية لعمالقة التكنولوجيا الأمريكية قد دخلت مرحلة مدفوعة بتمويل الديون. لم تعد النفقات الرأسمالية لموفري الخدمات السحابية فائقة الحجم تعتمد كليًا على التدفق النقدي الحر، بل يتم تضخيم الرافعة المالية من خلال تمويل الديون. هذا التحول في نموذج التمويل يعني أن استدامة النفقات الرأسمالية لم تعد تعتمد فقط على الوضع النقدي لشركة واحدة، بل ترتبط بظروف سوق الائتمان الأوسع.

الحافة هي خط المواجهة: تنفيذ البنية التحتية الموزعة للذكاء الاصطناعي

التجسيد الأكثر تحديدًا لاتجاه التوزيع هو في مجال الحوسبة الحافة.

في عام 2026، ينتقل الذكاء الاصطناعي على الحافة من المفهوم إلى النشر على نطاق واسع. تم إطلاق "شبكة الذكاء الاصطناعي" (AI Grid) التي أنشأتها Akamai بالتعاون مع NVIDIA، لتحويل شبكتها المكونة من أكثر من 4400 عقدة حافة موزعة عالميًا إلى منصة استدلال ذكاء اصطناعي موزعة. تتحول Akamai من مزود رائد عالمي لخدمات التوزيع السحابي إلى أكبر منصة استدلال ذكاء اصطناعي موزعة في العالم، وهي تقوم حاليًا بنشر وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA Blackwell RTX 6000 PRO GPU على نطاق واسع عالميًا.

هذا التحول ليس حالة منعزلة. في يونيو 2026 (بتوقيت بكين)، أكملت شركة الحوسبة الذكية على الحافة "Yuntian Changxiang" جولة تمويل من الفئة E بقيمة تتجاوز 10 مليارات يوان، بقيادة صندوق الاستثمار في الإنترنت الصيني. أعلنت الشركة بالتزامن عن ارتفاعها الشامل من "مزود خدمات الحوسبة الذكية على الحافة" إلى وضع "نسيج الحوسبة الذكية في الوقت الفعلي" المتجه لعصر AGI. كما حصلت شركة Antimatter على 300 مليون يورو لنشر أول 100 مركز بيانات صغير موزع من نوع Policloud في عام 2026. عززت NXP مجموعة منتجاتها للذكاء الاصطناعي على الحافة من خلال الاستحواذ على Kinara، مضيفة وحدات معالجة عصبية مستقلة (NPU).

تتوقع IDC أنه بحلول عام 2027، ستقوم أكثر من 80% من المؤسسات بنشر البنية التحتية للحافة الموزعة. سيتجاوز معدل نمو بناء البنية التحتية للحافة نمو مراكز البيانات الأساسية. وهذا يعني أن الحافة لم تعد مجرد مكمل للحوسبة السحابية، بل أصبحت جزءًا أساسيًا من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

المنطق التجاري للذكاء الاصطناعي على الحافة واضح: مهام الاستدلال أكثر حساسية لزمن الوصول من مهام التدريب، والعقد الحافة تكون بطبيعة الحال أقرب إلى مصادر البيانات والمستخدمين. بالنسبة للمؤسسات، يمكن للنشر على الحافة أيضًا معالجة قضايا متعددة مثل الامتثال للبيانات (عدم نقل البيانات عبر الحدود)، وتكاليف النطاق الترددي (تقليل النقل عبر السحابة)، والموثوقية (التعافي المحلي من الكوارث). هذه المشكلات يصعب حلها في وقت واحد تحت الهيكل المركزي، ولكنها تجد حلولاً قابلة للتطبيق في الهيكل الموزع.

عصر البنية التحتية متعددة الطبقات: تحول هيكلي في منطق الاستثمار

تتحول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من هيكل "مركز واحد" إلى هيكل "موزع متعدد الطبقات". تأثير هذا التحول على منطق الاستثمار عميق.

أولاً، هيكل الطلب على الرقائق يتغير. لا يزال جانب التدريب يهيمن عليه وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA - حيث بلغت إيرادات مركز بيانات NVIDIA للسنة المالية 2026 حوالي 193.7 مليار دولار، بزيادة سنوية قدرها 68%. لكن الطلب المتنوع على جانب الاستدلال يخلق سوقًا إضافيًا للرقائق المخصصة (ASIC) والرقائق الحافة. تتوقع المؤسسات أن تبلغ شحنات رقائق ASIC في عام 2026 حوالي 7.7 مليون وحدة، بحصة سوقية تبلغ 45%، وسوف تتجاوز حصة GPU في عام 2027 لتصل إلى 58%. من المتوقع أن تستحوذ Broadcom على حوالي 60% من سوق رقائق ASIC للخوادم الحاسوبية للذكاء الاصطناعي بحلول عام 2027.

ثانيًا، التوزيع الجغرافي للاستثمار في البنية التحتية آخذ في التغير. لا تزال مراكز البيانات فائقة الحجم تتوسع - من المتوقع أن يصل إجمالي الاستثمار التراكمي في مراكز البيانات العالمية إلى 1.6 تريليون دولار بحلول عام 2030 - لكن بناء العقد الحافة ينمو بمعدل أسرع. لم تعد القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي تتركز فقط في السحابة الأساسية، بل تنتشر نحو هيكل ثلاثي الطبقات: "الأساسية - الإقليمية - الحافة".

ثالثًا، تتغير دورة تقييم العائد على الاستثمار. دورة العائد على الاستثمار لمراكز البيانات المركزية طويلة وكثيفة رأس المال، وتتطلب سنوات لاسترداد التكاليف. بينما يكون نشر الذكاء الاصطناعي على الحافة عادةً أصغر حجمًا وأقصر دورة وأقرب لسيناريوهات الأعمال المحددة، مما يجعل حبيبات تقييم العائد أدق. هذا الاختلاف يغير منطق تقييم سوق رأس المال للاستثمار في الذكاء الاصطناعي - من "من ينفق أكثر" إلى "من ينفق بكفاءة أكبر".

تظهر بيانات Research and Markets أن حجم سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي العالمي سينمو من 71.88 مليار دولار في عام 2025 إلى 90.91 مليار دولار في عام 2026. لكن هذا الرقم يغطي فقط سوق الأجهزة الأساسية بالمعنى الضيق. إذا تم تضمين نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات والحوسبة الحافة والحلول القطاعية، فإن حجم توزيع النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي يتجاوز بكثير هذا الرقم.

المخاطر والقيود: التوزيع ليس طريقًا سهلاً

اتجاه توزيع النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي واضح، لكنه لا يخلو من القيود.

لا تزال الاختناقات على جانب العرض بارزة. سلسلة توريد منتجات NVIDIA Blackwell في حالة ضيقة، وسيستمر الطلب الفائض لعدة أرباع. تم حجز قدرة إنتاج المكونات الرئيسية مثل HBM مسبقًا من قبل العملاء الكبار حتى عام 2026 أو حتى 2027. يشير بحث Bernstein إلى أن مجرد ارتفاع أسعار HBM قد يزيد النفقات الرأسمالية الإجمالية للذكاء الاصطناعي لموفري الخدمات السحابية فائقة الحجم بنحو 30%.

البنية التحتية الكهربائية هي قيد آخر. يقترب الطلب على الكهرباء من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي من حدود تحمل شبكات الكهرباء الحالية. توصيل الكهرباء لمجموعة قدرة حاسوبية مركزية بقدرة 1 جيجاوات هو بحد ذاته مشروع يستغرق سنوات. على الرغم من أن الهيكل الموزع يقلل من الطلب على الكهرباء في كل نقطة، إلا أنه يطرح متطلبات جديدة لقدرة التوصيل الموزع للشبكة.

لا يمكن تجاهل المخاطر الجيوسياسية أيضًا. تستمر القيود الأمريكية على تصدير رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة في التأثير على سلسلة التوريد العالمية. استبعدت NVIDIA في نتائج الربع الأول من السنة المالية 2027 تأثير إيرادات أعمال مركز البيانات الصينية. على الرغم من أن النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة تعكس بعضها البعض بشكل وثيق، إلا أن عدم اليقين السياسي يزيد من تكاليف الاحتكاك في سلسلة التوريد.

أخيرًا، يضيق صبر سوق رأس المال تجاه عوائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. يشير بنك Goldman Sachs بوضوح إلى أن التناقض الأساسي في سوق الذكاء الاصطناعي يتزايد - الأساسيات لا تزال قوية، لكن السوق قد سعر بالفعل الكثير من الأرباح المستقبلية مقدمًا. منذ نوفمبر 2022، ارتفعت القيمة السوقية للشركات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بمقدار 27 تريليون دولار، وهو ما يتجاوز بكثير 9 تريليون دولار المحسوبة بناءً على المعايير الأساسية الكلية. إذا لم يتمكن الاستثمار الموزع من التحول بسرعة أكبر إلى إيرادات وأرباح، فقد يتحول موقف سوق رأس المال من "التشكيك في الحجم" إلى "التشكيك في المنطق".

خاتمة

توزيع النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي ليس نفيًا للتمركز، بل هو مكمل وامتداد له.

لا يزال التدريب بحاجة إلى مراكز بيانات فائقة الحجم، بينما الاستدلال يتجه نحو الحافة؛ العمالقة لا يزالون يضاعفون استثماراتهم، بينما المؤسسات والدول ذات السيادة تدخل الساحة؛ لا تزال وحدات معالجة الرسوميات هي القوة الدافعة الرئيسية للتدريب، بينما تفتح رقائق ASIC والحافة ساحات قتال جديدة. هذا هو عصر البنية التحتية متعددة الطبقات - كل طبقة تؤدي وظائف مختلفة، والمشاركون المختلفون يشغلون مواقع بيئية مختلفة.

عام 2026 هو نقطة تحول رئيسية في هذا التحول الهيكلي. تتوقع DIGITIMES أن يتباطأ نمو الإنفاق الرأسمالي في سوق الذكاء الاصطناعي العالمي من 66% في عام 2025 إلى 31% في عام 2026، لكن التباطؤ لا يعني الركود. على العكس تمامًا، غالبًا ما يعني تباطؤ معدل النمو أن الصناعة تنتقل من "التوسع المكثف" إلى مرحلة "البناء الدقيق". تتحول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من سوق مركز "الرابح يأخذ كل شيء" إلى نظام بيئي "للتعاون الطبقي".

بالنسبة للمستثمرين، قد يكون فهم هذا التغيير الهيكلي أكثر أهمية من تتبع أرقام النفقات الرأسمالية للربع القادم. إعادة توزيع النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل المنطق الاستثماري طويل الأجل للحوسبة السحابية وتصميم الرقائق وهياكل تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات وحتى سياسات الصناعة الوطنية. نهاية هذا التغيير لا تزال غير معروفة، لكن اتجاهه أصبح واضحًا بما يكفي.

الأسئلة الشائعة

س1: ما هو المحرك الأساسي لتوزيع النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي؟

الانفجار في الطلب على الاستدلال هو المحرك الأساسي. في عام 2026، وصل معدل النمو السنوي للقدرة الحاسوبية لاستدلال الذكاء الاصطناعي إلى 122%، متجاوزًا بكثير 56% للتدريب. متطلبات مهام الاستدلال لانخفاض زمن الوصول والتزامن العالي تجعل مراكز البيانات المركزية تواجه عنق زجاجة فيزيائي، مما يجعل العقد الحافة الموزعة الخيار الحتمي. في الوقت نفسه، تعمل عوامل مثل الامتثال للبيانات وتكاليف النطاق الترددي أيضًا على دفع القدرة الحاسوبية نحو الأسفل.

س2: ما هي النفقات الرأسمالية المحددة لأربعة من كبار مزودي الخدمات السحابية في عام 2026؟

Amazon حوالي 200 مليار دولار، Microsoft حوالي 190 مليار دولار، Alphabet حوالي 175-185 مليار دولار، وMeta حوالي 125-145 مليار دولار. المجموع حوالي 725 مليار دولار، بزيادة 77% مقارنة بعام 2025. حوالي 75% منها تذهب إلى البنية التحتية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

س3: ما العلاقة بين الذكاء الاصطناعي على الحافة والحوسبة السحابية؟

العلاقة بينهما تكاملية وليست بديلة. السحابة الأساسية مسؤولة عن تدريب النماذج الكبيرة والاستدلال المعقد، بينما العقد الحافة مسؤولة عن الاستجابة في الوقت الفعلي منخفضة الكمون ومعالجة البيانات الأولية والمعالجة المحلية الممتثلة. تتطور القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي نحو هيكل موزع من ثلاث طبقات: "الأساسية - الإقليمية - الحافة"، لتشكل نظامًا بيئيًا تعاونيًا طبقيًا.

س4: ما تأثير توزيع النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي على صناعة الرقائق؟

لا يزال جانب التدريب يهيمن عليه وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA - حيث بلغت إيرادات مركز البيانات للسنة المالية 2026 حوالي 193.7 مليار دولار. لكن الطلب على جانب الاستدلال يخلق سوقًا إضافيًا لرقائق ASIC والحافة، حيث من المتوقع أن تبلغ شحنات ASIC حوالي 7.7 مليون وحدة في عام 2026، وحصتها قد تتجاوز GPU في عام 2027. يتغير الطلب على الرقائق من "قائد واحد" إلى "تعددية متعايشة".

س5: إلى متى يمكن أن يستمر النمو المرتفع للاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟

يتوقع Barclays أن تصل النفقات الرأسمالية لموفري الخدمات السحابية الرئيسيين إلى 919 مليار دولار في عام 2027، وترتفع إلى حوالي 1.16 تريليون دولار في عام 2028. رفعت إدارة NVIDIA الحد الأعلى للإنفاق السنوي لصناعة الذكاء الاصطناعي إلى 4 تريليون دولار بحلول عام 2030. لكن معدل النمو نفسه آخذ في التباطؤ - من 66% في عام 2025 إلى 31% في عام 2026 - وتتحول الصناعة من "التوسع المكثف" إلى مرحلة "البناء الدقيق".