الحرب القادمة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي: من سيستفيد من الطاقة والشبكات والبنية التحتية؟

في السنوات القليلة الماضية، كان منطق تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي واضحًا جدًا: من يمتلك قدرة حاسوبية أقوى، تزداد احتمالية حصوله على ميزة في السوق. لذلك، أصبحت وحدات معالجة الرسوم (GPU) الأصول الأساسية الأكثر اهتمامًا في عصر الذكاء الاصطناعي، وشهد السوق موجة استثمارية مستمرة حول رقائق الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، مع التوسع المستمر في حجم نماذج اللغة الكبيرة، تدخل صناعة الذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة.

لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي كبير، يلزم وجود عشرات الآلاف من وحدات GPU تعمل معًا، وهذه الوحدات لا تعمل بشكل مستقل. فهي تحتاج إلى اتصال شبكي عالي السرعة، ودعم كهربائي كبير، وبيئة مركز بيانات مستقرة، بالإضافة إلى أنظمة تخزين وتبريد متقدمة للحفاظ على التشغيل طويل الأمد.

هذا يعني أن عنق الزجاجة في تطوير الذكاء الاصطناعي يتحول من "هل توجد قدرة حاسوبية كافية" إلى "هل يمكن دعم هذه القدرة الحاسوبية الهائلة".

في المستقبل، قد لا تكون المنافسة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي مجرد منافسة بين الرقائق، بل منافسة بين أنظمة البنية التحتية بأكملها.

مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تدخل مرحلة المنافسة في البنية التحتية

تختلف مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل واضح عن مراكز البيانات التقليدية. مراكز البيانات السحابية التقليدية تخدم بشكل أساسي خدمات مثل مواقع الويب وقواعد البيانات وبرامج المؤسسات، حيث تكون متطلبات الحوسبة مستقرة نسبيًا. بينما تحتاج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى دعم الحوسبة المتوازية واسعة النطاق، مما يتطلب متطلبات أعلى للطاقة والشبكات والأجهزة.

خاصة في ظل التطور السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي، يستمر الطلب على مجموعات وحدات GPU في الشركات في الزيادة. قد ينشر مركز بيانات ذكاء اصطناعي واحد عشرات الآلاف أو حتى أكثر من مسرعات الذكاء الاصطناعي، وعند تشغيل هذه الأجهزة في وقت واحد،会产生 استهلاك هائل للطاقة واحتياجات تبادل بيانات.

في الماضي، كان التركيز في السوق على:

• من يستطيع إنتاج المزيد من وحدات GPU؟
• الآن بدأ السوق في التركيز على:
• من يستطيع بناء المزيد من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي؟
• من يستطيع توفير طاقة كافية؟
• من يستطيع جعل عشرات الآلاف من وحدات GPU تعمل بكفاءة عالية بشكل متزامن؟

هذا هو السبب في أن سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي تتوسع من شركات الرقائق إلى مجالات البنية التحتية الأوسع.

لماذا أصبحت الكهرباء عنق الزجاجة الجديد لتوسع الذكاء الاصطناعي

أحد أكبر التغييرات في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي هو الزيادة الكبيرة في متطلبات الطاقة. على الرغم من أن مراكز البيانات التقليدية تستهلك أيضًا كميات كبيرة من الكهرباء، إلا أن مهام الحوسبة للذكاء الاصطناعي تتطلب عادةً موارد حاسوبية ذات كثافة أعلى. تشغيل عدد كبير من وحدات GPU لفترات طويلة يؤدي إلى متطلبات كهربائية أعلى.

مع استمرار شركات التكنولوجيا العالمية في زيادة استثماراتها في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، أصبح إمداد الكهرباء عاملاً مقيدًا جديدًا. لا يحتاج مركز بيانات ذكاء اصطناعي كبير إلى أجهزة الخوادم فحسب، بل يحتاج أيضًا إلى نظام كهربائي مستقر وموثوق، بما في ذلك:

• قدرة الاتصال بالشبكة الكهربائية
• موارد توليد الكهرباء
• أنظمة إدارة الكهرباء
• تقنيات تحسين استهلاك الطاقة في مراكز البيانات

هذا يعني أن الفائزين في عصر الذكاء الاصطناعي قد لا يشملون فقط مصنعي الرقائق، بل أيضًا شركات البنية التحتية للطاقة. في الماضي، كانت صناعة التكنولوجيا وصناعة الطاقة مستقلتين نسبيًا، لكن الذكاء الاصطناعي يغير هذه العلاقة. في المستقبل، بناء مركز بيانات ذكاء اصطناعي لا يقتصر على شراء وحدات GPU، بل يتطلب أيضًا حل مشكلة "أين نحصل على طاقة كافية". هذا هو أيضًا السبب في أن السوق بدأ في السنوات الأخيرة في الاهتمام بإمداد الكهرباء لمراكز البيانات، وتحديث الشبكات الكهربائية، والبنية التحتية للطاقة الجديدة.

الترابط الشبكي أصبح مفتاح كفاءة مجموعات الذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى الكهرباء، تعتبر الشبكات أيضًا عنق زجاجة مهم في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة يتطلب عادةً عددًا كبيرًا من وحدات GPU للتعاون في إكمال المهام. إذا كانت سرعة نقل البيانات بين وحدات GPU غير كافية، فحتى مع وجود موارد حاسوبية ضخمة، لا يمكن الاستفادة من الأداء الكامل.

لذلك، تحتاج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى بنية شبكية ذات سرعة أعلى وزمن وصول أقل. من بينها، تزداد أهمية رقائق التبديل عالية السرعة، وتقنيات التوصيل البصري، وأجهزة شبكات مراكز البيانات. على سبيل المثال، في بيئة الخوادم التقليدية، كانت الشبكات تؤدي وظيفة تبادل البيانات بشكل أكبر؛ لكن في مجموعات الذكاء الاصطناعي، أصبحت الشبكات جزءًا مهمًا يؤثر على كفاءة الحوسبة. تحدد وحدات GPU القدرة الحاسوبية؛ تحدد HBM سرعة إمداد البيانات؛ تحدد الشبكات كيفية التعاون بين الموارد الحاسوبية.

هذا هو السبب في أن السوق بدأ في السنوات الأخيرة في الاهتمام بشركات رقائق شبكات الذكاء الاصطناعي. مقارنة بتصنيع رقائق الحوسبة فقط، قد تصبح شركات البنية التحتية للشبكات مستفيدة أخرى من عملية توسع الذكاء الاصطناعي.

البنية التحتية لمراكز البيانات تشهد دورة نمو جديدة

تطور مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي يدفع أيضًا إلى ترقية صناعة البنية التحتية بأكملها.

البنية التحتية للخوادم. تختلف خوادم الذكاء الاصطناعي عن الخوادم التقليدية، حيث تحتاج إلى دعم وحدات GPU عالية الأداء، وأنظمة تبريد أكثر تعقيدًا، وقدرات إدارة طاقة أقوى.

تقنيات التبريد. مع تحسن أداء الرقائق، تواجه تقنيات التبريد بالهواء التقليدية ضغوطًا متزايدة، وبدأت حلول التبريد المتقدمة مثل التبريد السائل تحظى بالاهتمام.

بناء مراكز البيانات. تحتاج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى مساحة أكبر، وإمداد طاقة أكثر استقرارًا، وبيئة شبكية أكثر اكتمالاً.

لذلك، تتشكل منظومة بنية تحتية جديدة في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي:

أعلى السلسلة: رقائق الذكاء الاصطناعي، HBM، التغليف المتقدم.

منتصف السلسلة: الخوادم، أجهزة الشبكات، بناء مراكز البيانات.

أسفل السلسلة: خدمات الحوسبة السحابية، تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والتحول الذكي للمؤسسات.

في المستقبل، قد لا تتركز قيمة الذكاء الاصطناعي فقط في النماذج والرقائق، بل ستنتشر تدريجيًا إلى نظام البنية التحتية بأكمله.

إلى جانب NVIDIA، ما هي الاتجاهات المستفيدة الأخرى في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي

في الماضي، عند مناقشة استثمارات الذكاء الاصطناعي في السوق، كانت NVIDIA تقريبًا الكلمة المفتاحية الأساسية. ولكن مع دخول بنية الذكاء الاصطناعي التحتية مرحلة التوسع، يبحث السوق عن المزيد من الاتجاهات المستفيدة.

الفئة الأولى هي شركات البنية التحتية للشبكات. كلما زاد حجم مجموعات الذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى الترابط عالي السرعة، وستزداد أهمية رقائق الشبكات، وأجهزة التبديل، وتقنيات الاتصالات البصرية.

الفئة الثانية هي شركات التخزين. أصبحت HBM جزءًا مهمًا من رقائق الذكاء الاصطناعي، وتستفيد شركات التخزين مثل SK Hynix وSamsung Electronics وMicron من نمو الطلب على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

الفئة الثالثة هي شركات البنية التحتية لمراكز البيانات. تشمل أجهزة الخوادم، إدارة الطاقة، أنظمة التبريد، ومشغلي مراكز البيانات.

الفئة الرابعة هي الشركات المرتبطة بالطاقة. التوسع طويل الأمد لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي يتطلب إمداد طاقة أكثر استقرارًا، مما قد يدفع إلى زيادة الاستثمار في البنية التحتية للكهرباء.

لذلك، قد يتحول منطق استثمار الذكاء الاصطناعي في المستقبل من فرصة الرقائق الفردية إلى فرصة السلسلة الصناعية بأكملها.

ما هي المخاطر التي تواجه استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الاتجاه طويل الأمد لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي واضح، إلا أن المستثمرين لا يزالون بحاجة إلى الانتباه إلى مخاطر متعددة.

مخاطر الإنفاق الرأسمالي. حاليًا، تستثمر شركات التكنولوجيا العالمية كميات كبيرة من الأموال في بناء بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. إذا كان معدل تسويق الذكاء الاصطناعي في المستقبل أقل من المتوقع، فقد يؤثر ذلك على وتيرة استثمارات الشركات.

مخاطر العرض والطلب. تتميز صناعات أشباه الموصلات والخوادم ومراكز البيانات بخصائص دورية. عندما تقوم العديد من الشركات بتوسيع الإنتاج في نفس الوقت، قد يحدث فائض مؤقت في العرض.

مخاطر التغير التكنولوجي. يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة جدًا، وقد تتغير بنية الحوسبة في المستقبل. إذا ظهر مسار تكنولوجي جديد، فقد تتأثر بعض احتياجات البنية التحتية.

بالإضافة إلى ذلك، تعتبر مشكلة الطاقة تحديًا طويل الأمد. تحتاج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى إمداد طاقة مستقر وكبير، وعادةً ما يستغرق بناء الشبكات الكهربائية وقتًا طويلاً، مما قد يحد من سرعة توسع بنية الذكاء الاصطناعي التحتية في بعض المناطق.

لذلك، على الرغم من أن بنية الذكاء الاصطناعي التحتية توفر فرصًا طويلة الأمد، إلا أنها ليست سوق نمو أحادي الاتجاه بسيط.

المنافسة على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تتجه نحو العولمة

أصبح بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي جزءًا مهمًا من المنافسة التكنولوجية العالمية.

• تمتلك الولايات المتحدة شركات رقائق ذكاء اصطناعي رائدة وشركات حوسبة سحابية، وهي مركز مهم حاليًا لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية.
• تحتل كوريا الجنوبية مكانة مهمة في سلسلة توريد أجهزة الذكاء الاصطناعي بفضل تقنية تخزين HBM.
• تعمل هونغ كونغ الصينية وأسواق آسيوية أخرى أيضًا على دفع تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية وصناعات التكنولوجيا.

في المستقبل، لن تتركز سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي في سوق واحد، بل ستشكل نظام تعاون عالمي.

هذا يعني أيضًا أن المستثمرين بحاجة إلى مراقبة تغيرات صناعة الذكاء الاصطناعي من منظور عالمي.

تداول أسهم Gate: فرص متابعة سلسلة البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي

مع توسع سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي باستمرار، تتوسع الأهداف التي يهتم بها المستثمرون من شركات رقائق الذكاء الاصطناعي الفردية إلى مجالات متعددة مثل التخزين والشبكات والكهرباء ومراكز البيانات.

يدعم تداول أسهم Gate التداول على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع للأسهم الأمريكية والهونغ كونغية والكورية، مما يمكن المستخدمين من متابعة تغيرات سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي العالمية بشكل أكثر مرونة. من شركات رقائق الذكاء الاصطناعي الأمريكية إلى شركات تخزين HBM الكورية، وصولاً إلى الأصول المرتبطة بالبنية التحتية التكنولوجية العالمية، يمكن للمستثمرين متابعة فرص التطور في أسواق ومراحل مختلفة وفقًا لتغيرات السوق.

فرص الاستثمار في عصر الذكاء الاصطناعي تتوسع من مسار واحد إلى نظام بيئي كامل، وأصبحت مراقبة تغيرات سلسلة الصناعة عبر الأسواق أكثر أهمية.

الخلاصة: المنافسة القادمة للذكاء الاصطناعي هي منافسة البنية التحتية

في المرحلة الأولى من تطور الذكاء الاصطناعي، كان السوق يتنافس على القدرة الحاسوبية. أصبحت وحدات GPU الأصول الأساسية، وأصبحت شركات الرقائق محور اهتمام السوق المالي. ولكن مع دخول الذكاء الاصطناعي مرحلة التوسع الكبير، تتغير العوامل التي تحد من تطور الصناعة حقًا.

قدرات الكهرباء والشبكات والتخزين والخوادم وبناء مراكز البيانات أصبحت المنافسة الجديدة في البنية التحتية لعصر الذكاء الاصطناعي. في المستقبل، قد لا يكون اتجاه الذكاء الاصطناعي مجرد البحث عن أقوى شركة رقائق، بل البحث عن العقبات الرئيسية في نظام الذكاء الاصطناعي بأكمله. من يستطيع حل مشاكل الطاقة والاتصال والبنية التحتية في عملية توسع الذكاء الاصطناعي، قد يصبح المستفيد المهم في المرحلة القادمة.

الأسئلة الشائعة

س1: لماذا تحتاج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى طاقة كهربائية أكثر؟

لأن تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي يتطلب تشغيل عدد كبير من وحدات GPU لفترات طويلة، وكثافة الحوسبة أعلى بكثير من مراكز البيانات التقليدية، وبالتالي يزيد استهلاك الطاقة بشكل ملحوظ.

س2: ما هو أكبر عنق زجاجة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي؟

حاليًا يشمل بشكل رئيسي إمداد الكهرباء، والترابط الشبكي، وعرض نطاق التخزين، وقدرة بناء مراكز البيانات.

س3: إلى جانب GPU، ما هي سلاسل صناعة الذكاء الاصطناعي التي تستحق الاهتمام؟

تشمل مجالات مثل تخزين HBM، ورقائق الشبكات، والتوصيل البصري، والخوادم، والتبريد، والبنية التحتية للطاقة.

س4: هل ستستمر استثمارات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في النمو دائمًا؟

الطلب طويل الأمد لا يزال قويًا، لكن على المدى القصير قد يتأثر بالإنفاق الرأسمالي، والبيئة الاقتصادية، والتغيرات التكنولوجية.

س5: لماذا تعتبر الشبكات مهمة للذكاء الاصطناعي؟

لأن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تحتاج إلى عدد كبير من وحدات GPU للحوسبة المتعاونة، والشبكات عالية السرعة يمكن أن تحسن كفاءة مجموعة الحوسبة بأكملها.