#AnthropicTapsSamsungForAIchips

أنثروبيك تبني شريحة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وتتفاوض مع سامسونج - حرب التكامل الرأسي تكتسب مقاتلاً جديداً
ظهرت هذه القصة بهدوء هذا الأسبوع، لكن الآثار الاستراتيجية على النظام البيئي الكامل لأشباه الموصلات في الذكاء الاصطناعي هائلة. دعوني أفصل بالضبط ما يحدث ولماذا يهم أبعد بكثير من مجرد قرارات أنثروبيك التجارية.
أطلقت أنثروبيك عملاً في مرحلة مبكرة على تطوير رقائق استدلال ذكاء اصطناعي ذاتية، وتجري محادثات نشطة مع شركة سامسونج للإلكترونيات حول تعاون محتمل في التصنيع - وتحديداً عملية سامسونج 2nm وتقنية التغليف المتقدمة. لا يزال المشروع في مرحلة التخطيط المبكر دون تصميم مفصل للرقاقة أو جدول زمني للإنتاج الضخم حتى الآن. لكن الإشارة الاتجاهية لا تُخطئ.
هذه ليست تجربة من أنثروبيك مع الأجهزة كمشروع جانبي. قامت الشركة بتوظيف كلايف تشان هذا الشهر - عضو أساسي في فريق الرقائق المخصصة الأصلي لـ OpenAI، نفس الفريق الذي بنى المبادرة المعروفة الآن باسم مشروع كوبالت الذي دمجته مايكروسوفت في مراكز بيانات Azure الخاصة بها. أنثروبيك توظف الأشخاص الذين بنوا هذا بالفعل مرة واحدة لمنافس. هذا نوع محدد جداً من اكتساب المواهب يشير إلى التزام حقيقي وليس اهتماماً استكشافياً.
المنطق الاستراتيجي وراء قيام كل شركة ذكاء اصطناعي كبرى في النهاية ببناء السيليكون الخاص بها متطابق ومقنع. حالياً، كل مكالمة استدلال تتم على Claude، GPT-5.6، Gemini، وأي نموذج ذكاء اصطناعي رائد آخر تعمل على وحدات معالجة رسوميات Nvidia H100 أو H200 بتكلفة تتراوح بين 2 إلى 3 دولارات لكل ساعة لكل شريحة. عندما تدير مليارات استفسارات الاستدلال يومياً، تكون تلك التكلفة هائلة وتنمو مع كل مستخدم.
يمكن للرقائق المخصصة للاستدلال والمصممة خصيصاً لبنية نموذجك أن تقدم نفس المخرجات بتكلفة أقل بشكل كبير لكل رمز - يُذكر أن معالجات TPU من Google تدير استدلال Gemini بتكلفة أقل بنسبة 60% من أجهزة Nvidia المكافئة.
رقائق Trainium من Amazon تدير استدلال Titan بتوفيرات مماثلة.
يُذكر أن مشروع OpenAI كوبالت يوفر بالفعل مئات الملايين سنوياً. ميزة TPU من Google تتراكم كل ربع سنة. رقائق MTIA من Meta - نفس البنية الأساسية التي تبيع Meta الآن السعة الزائدة منها - تقدم استدلالاً فعالاً من حيث التكلفة على نطاق واسع. أنثروبيك تراقب منافسيها يستخرجون هذه الاقتصاديات بينما تستمر في دفع أسعار Nvidia الكاملة، مما يخلق ضغطاً تنافسياً يجعل السيليكون المخصص ليس جذاباً فحسب بل ضرورياً في النهاية.
زاوية سامسونج رائعة ومتعمدة استراتيجياً. TSMC تصنع الرقائق لـ Apple، Nvidia، AMD، وكل لاعب رئيسي آخر في الذكاء الاصطناعي تقريباً - مما يعني وجود منافسة حقيقية على قائمة الانتظار لسعة العقد المتقدمة في TSMC خلال فترات الذروة. عملية سامسونج 2nm والتغليف المتقدم هما بدائل تنافسية حقيقية، وقد سعت سامسونج بقوة لعلاقات تصنيع رقائق مع شركات الحوسبة السحابية الضخمة بعد أن فقدت أرضية أمام TSMC في الدورات الأخيرة. شراكة أنثروبيك-سامسونج ستعطي كلا الطرفين شيئاً يفتقدانه حالياً - أنثروبيك تحصل على وصول للتصنيع دون منافسة Nvidia على فتحات TSMC، وسامسونج تحصل على عميل رئيسي لقدرات العقد المتقدمة في اللحظة التي تحتاج فيها لإظهار الجدوى مقابل TSMC.
الانعكاس السوقي مهم للمستثمرين الذين يراقبون أسماء أجهزة الذكاء الاصطناعي. كل شركة نماذج ذكاء اصطناعي تنجح في جلب رقائق الاستدلال داخلياً هي شركة تقلل من مشترياتها المستقبلية من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia على الهامش. هذا لا يهدد هيمنة Nvidia على رقائق التدريب - تدريب النماذج الرائدة لا يزال يتطلب نظام CUDA البيئي من Nvidia ولا توجد شريحة مخصصة تكرر ذلك اليوم. لكن رقائق الاستدلال تمثل القطاع الأسرع نمواً في إنفاق الحوسبة على الذكاء الاصطناعي، وهذا هو بالضبط السوق الذي تستهدفه أنثروبيك، OpenAI، Google، وMeta جميعاً في وقت واحد بالسيليكون المخصص.
بالنسبة لسامسونج تحديداً، ستكون علاقة تصنيع رقائق مؤكدة مع أنثروبيك إشارة إيجابية كبيرة مع اقتراب النصف الثاني من عام 2026 - خاصة مع ضعف السهم الأخير بسبب مخاوف البيع الأوسع لأشباه الموصلات.
امتدت المنافسة في الذكاء الاصطناعي رسمياً من قدرات النماذج إلى البنية التحتية للأجهزة. الشركات التي تتحكم في السيليكون الخاص بها تتحكم في اقتصاديات الوحدة طويلة الأجل. أنثروبيك قامت للتو بتحركها في هذا الاتجاه.
مع دخول أنثروبيك في تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة من خلال شراكة محتملة مع سامسونج بعد مشروع OpenAI كوبالت - هل تعتقد أن شركات النماذج الذكاء الاصطناعي التي تبني رقائق استدلال مملوكة تؤدي في النهاية إلى تآكل هيمنة Nvidia على الهامش، وهل هذا يجعل سامسونج استثماراً أكثر إثارة للاهتمام مما يبدو بالنظر إلى البيع الأخير لأشباه الموصلات؟
‍#GateSquare #AI @Gate_Square