#NvidiaAndOpenAISecure12GWCompute

#NvidiaAndOpenAISecure12GWCompute
تُظهر NVIDIA وOpenAI مرة أخرى أن المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي ستُحسم بعامل واحد يفوق كل شيء تقريباً: القدرة الحاسوبية.

إن العنوان المتعلق بنحو 12 جيجاواط من القدرة الحاسوبية ضخم، لكن القصة الحقيقية أكبر بكثير من مجرد رقم واحد. فقد وُصفت البنية التحتية الحالية والمخططة لـOpenAI من NVIDIA بأنها تبلغ نحو 12 جيجاواط، مع إمكانية التوسع أكثر. ويأتي ذلك إضافة إلى الشراكة التاريخية التي أُعلن عنها في سبتمبر 2025، عندما أعلنت الشركتان خططاً لنشر ما لا يقل عن 10 جيجاواط من أنظمة NVIDIA للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي لدى OpenAI.

والآن يدخل سباق البنية التحتية مستوى آخر.

التزمت NVIDIA بتقديم دعم مالي كبير لمشروع ضخم مرتبط بـOpenAI لمركز بيانات في أوهايو، تطوره SB Energy، وهي شركة تابعة لـSoftBank. ومن المتوقع أن تصل المنشأة إلى نحو 8 جيجاواط من قدرة تقنية المعلومات، في حين صُممت البنية التحتية الأوسع للطاقة وفق متطلبات قدرة أكبر. كما تستثمر NVIDIA مبلغ 1.5 مليار دولار في SB Energy.

وهذا مهم لأن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد قصة برمجيات.

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي قصة بنية تحتية.

تحتاج النماذج إلى وحدات معالجة الرسوميات.

وتحتاج وحدات معالجة الرسوميات إلى مراكز بيانات.

وتحتاج مراكز البيانات إلى كميات هائلة من الكهرباء والشبكات والتبريد والتخزين ورأس المال.

وتبني شركات مثل NVIDIA وOpenAI بشكل متزايد علاقات عبر هذه المنظومة بأكملها.

ماذا يعني 12 جيجاواط فعلياً؟

الجيجاواط مقياس لقدرة الطاقة، وليس مجرد عدد وحدات معالجة الرسوميات. لذلك، عندما نتحدث عن 12 جيجاواط من البنية التحتية الحاسوبية، فإننا نتحدث عن نشر مادي وتقني هائل قادر على دعم أعباء عمل ضخمة للذكاء الاصطناعي.

وُصفت خطة NVIDIA وOpenAI الأصلية البالغة 10 جيجاواط بأنها ستشمل ملايين وحدات معالجة الرسوميات وبنية تحتية متعددة الأجيال، مع استهداف نشر أول جيجاواط في النصف الثاني من 2026 باستخدام منصة Vera Rubin من NVIDIA.

وهذا يعطينا فكرة عن الحجم.

هذا ليس مركز بيانات واحداً.

إنها استراتيجية مصنع للذكاء الاصطناعي.

لماذا تستفيد NVIDIA؟

بالنسبة إلى NVIDIA، فإن الفرصة واضحة.

كلما أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة، احتاجت إلى مزيد من القدرة الحاسوبية. ويتطلب تدريب النماذج الرائدة عناقيد ضخمة، في حين أصبح الاستدلال — أي تقديم استجابات الذكاء الاصطناعي للمستخدمين فعلياً — مصدراً متزايد الأهمية للطلب على الحوسبة.

وقد وصفت OpenAI نفسها القدرة الحاسوبية والتوزيع ورأس المال بأنها ثلاثة متطلبات أساسية لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي. كما أوضح إعلانها في فبراير 2026 شراكة مع NVIDIA تشمل 3 جيجاواط من قدرة الاستدلال المخصصة و2 جيجاواط من قدرة التدريب على أنظمة Vera Rubin.

وهذا يعني أن NVIDIA لا تبيع وحدات معالجة رسوميات منفردة فحسب.

بل تضع نفسها بشكل متزايد بوصفها شريكاً في البنية التحتية.

الرقائق + الشبكات + الأنظمة + البرمجيات + بنية مراكز البيانات + التمويل.

وهذه فرصة أكبر بكثير من مجرد مبيعات أشباه الموصلات التقليدية.

لماذا تحتاج OpenAI إلى هذه القدرة الحاسوبية؟

بالنسبة إلى OpenAI، فإن الهدف واضح بالقدر نفسه: المزيد من القدرة الحاسوبية يعني قدرة أكبر على تدريب أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً ونشرها.

ومع توسع اعتماد الذكاء الاصطناعي بين المستهلكين والمطورين والشركات، يمكن أن ينمو الطلب على الاستدلال بشكل كبير. فكل تفاعل مع ChatGPT، ومهمة برمجية، ووكيل ذكاء اصطناعي، وحمولة عمل استدلالية، وتطبيق مؤسسي، يتطلب بنية تحتية في مكان ما خلف الكواليس.

ولهذا تبني OpenAI علاقات مع عدة مزودي بنية تحتية بدلاً من الاعتماد على مصدر واحد للقدرة الحاسوبية. فعلى سبيل المثال، توفر شراكتها مع AWS إمكانية الوصول إلى مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA، مع القدرة على التوسع بدرجة أكبر بكثير.

الاتجاه واضح:

الطلب على الذكاء الاصطناعي ينمو، ويجب أن تنمو البنية التحتية معه.

مركز بيانات أوهايو يمثل جزءاً رئيسياً آخر

يضيف أحدث مشروع في أوهايو طبقة أخرى إلى القصة.

وافقت OpenAI على عقد إيجار طويل الأجل لحرم ضخم لمراكز البيانات في أوهايو، على أن تتولى SB Energy تطوير المنشأة وتشغيلها. ومن المتوقع أن يبدأ المشروع في توفير القدرة التشغيلية في 2028، في حين يهدف الدعم المالي من NVIDIA إلى المساعدة في تمكين بناء البنية التحتية.

وأفادت Reuters بأن NVIDIA قد تقدم ضمانات تصل إلى 105 مليارات دولار مرتبطة بالمشروع، بينما تستثمر NVIDIA بشكل منفصل مبلغ 1.5 مليار دولار في SB Energy.

وهنا تصبح القصة مثيرة للاهتمام بشكل خاص بالنسبة إلى المستثمرين.

لا تنتظر NVIDIA ببساطة بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

بل تساعد في تأمين البنية التحتية المطلوبة للطلب المستقبلي.

سؤال الـ600 مليار دولار

أحد أكبر الأرقام المتداولة حول التطور الأخير هو تقدير الرئيس التنفيذي لـNVIDIA، Jensen Huang، بأن خطط البنية التحتية لـOpenAI قد تمثل نحو 600 مليار دولار من القدرة الحاسوبية من NVIDIA حتى 2030.

وهذا لا يعني إيرادات مضمونة بقيمة 600 مليار دولار غداً.

بل يشير إلى الحجم المحتمل لمتطلبات القدرة الحاسوبية المستقبلية لدى OpenAI.

وهذا التمييز مهم للغاية.

ينبغي للمستثمرين الفصل بين:

الطلب المحتمل في المستقبل

و

الإيرادات المستقبلية المضمونة.

تنطوي مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على متطلبات رأسمالية هائلة، وجداول زمنية للبناء، وتوافر للطاقة، وهياكل تمويل، وتغيرات تكنولوجية.

لذلك، فالفرصة ضخمة، لكن التنفيذ مهم.

رؤيتي لـNVIDIA

شخصياً، ما زلت متفائلاً هيكلياً بشأن موقع NVIDIA في منظومة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لأن الشركة تتحول بشكل متزايد إلى جزء من منظومة الذكاء الاصطناعي الكاملة بدلاً من كونها مجرد شركة مصنعة لوحدات معالجة الرسوميات.

لكنني سأتجنب ملاحقة سهم NVDA لمجرد ظهور عنوان إخباري.

يمكن لسوق الأسهم أن يسعّر التوقعات المستقبلية قبل وقت طويل من وصول الإيرادات الفعلية.

وسأركز على متابعة أربعة أمور:

1. الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

2. نمو إيرادات مراكز البيانات لدى NVIDIA

3. الطلب على وحدات معالجة الرسوميات وقيود العرض

4. تحول مشاريع البنية التحتية المعلنة إلى عمليات نشر وإيرادات فعلية

إذا استمرت هذه العوامل في التحرك في الاتجاه نفسه، فستزداد قوة أطروحة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي طويلة الأجل.

السباق الأكبر للذكاء الاصطناعي

يخبرنا ما يحدث بين NVIDIA وOpenAI أيضاً بشيء مهم عن قطاع التكنولوجيا بأكمله.

فالمنافسة تنتقل من:

«من لديه أفضل نموذج للذكاء الاصطناعي؟»

إلى:

«من يستطيع بناء وتشغيل البنية التحتية المطلوبة لتوسيع نطاق أفضل نموذج للذكاء الاصطناعي؟»

إنها منافسة مختلفة تماماً.

لدى Google بنيتها التحتية الخاصة للذكاء الاصطناعي.

وتعمل Amazon على توسيع قدراتها السحابية وقدرات الذكاء الاصطناعي لديها.

وتظل Microsoft منخرطة بعمق في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

وتنفق Meta بقوة.

وتعمل OpenAI مع عدة شركاء في البنية التحتية.

وتتمركز NVIDIA في قلب جزء هائل من هذه المنظومة.

ولهذا يمكن لدورة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أن تصبح، بشكل محتمل، إحدى أبرز موضوعات الاستثمار التكنولوجي في هذا العقد.

توقعاتي الشخصية

لا أرى رقم 12 جيجاواط نهاية القصة.

بل أراه خطوة أخرى في الانتقال نحو مصانع ضخمة للذكاء الاصطناعي.

أثبت الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي التوليدي أن المستهلكين يريدون برمجيات ذكية.

وقد يثبت الجيل التالي أن وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنظمة الاستدلال والأتمتة المؤسسية تتطلب مستوى مختلفاً تماماً من البنية التحتية.

ومع ترسخ الذكاء الاصطناعي داخل البرمجيات اليومية والشركات والروبوتات والبحث العلمي والأنظمة الصناعية، يمكن أن تنمو متطلبات القدرة الحاسوبية بسرعة أكبر بكثير مما يتوقعه كثيرون حالياً.

لكن هناك مخاطرة أيضاً.

تتطلب البنية التحتية للذكاء الاصطناعي كثافة رأسمالية هائلة للغاية.

تحتاج مراكز البيانات إلى الكهرباء والأراضي وأنظمة التبريد والبنية التحتية للشبكات والتمويل. ويمكن أن تؤثر التأخيرات في البناء، وقيود الطاقة، والتغيرات في إمدادات الرقائق، أو ضعف الطلب على الذكاء الاصطناعي مقارنة بالتوقعات، في اقتصاديات هذه المشاريع.

كما تثار تساؤلات بشأن حجم رأس المال الذي يتدفق بين شركات الذكاء الاصطناعي ومزودي البنية التحتية ومصنعي الرقائق. وقد سلطت تقارير حديثة الضوء على مخاوف بشأن الهيكل المالي لهذه العلاقات، رغم أن Jensen Huang رفض وصف ترتيب أوهايو بأنه «تمويل دائري».

لذلك، فإن خلاصة رأيي متوازنة:

متفائل بشأن التكنولوجيا.

متفائل بشأن الطلب طويل الأجل على القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي.

متفائل بشأن الموقع الاستراتيجي لـNVIDIA.

لكنني حذر بشأن الخوف من تفويت الفرصة في السهم على المدى القصير.

لا تتعلق قصة 12 جيجاواط بـNVIDIA وOpenAI فقط.

بل تتعلق بالبنية التحتية التي تُبنى للجيل التالي من الحوسبة.

نماذج الذكاء الاصطناعي تصبح أكثر ذكاءً.

ويزداد عدد مستخدمي الذكاء الاصطناعي.

ويتوسع الاستدلال بالذكاء الاصطناعي.

وتصبح كمية القدرة الحاسوبية المطلوبة لدعم هذا التحول هائلة.

وبالنسبة إليّ، فإن الخلاصة الأهم بسيطة:

لم يعد سباق الذكاء الاصطناعي يتعلق فقط ببناء نماذج أكثر ذكاءً.

بل يتعلق ببناء قدرة حاسوبية كافية لتشغيلها على نطاق عالمي.

تورد NVIDIA المحركات.

وتبني OpenAI الذكاء.

وتتحول مراكز البيانات إلى مصانع اقتصاد الذكاء الاصطناعي.

هذا تحليلي للسوق والتكنولوجيا، وليس توقعاً استثمارياً مضموناً أو نصيحة مالية. ويمكن أن تشهد أسهم NVIDIA والأسهم المرتبطة بالذكاء الاصطناعي تقلبات كبيرة، لذلك سأركز على التقييم والأرباح وعمليات النشر الفعلية والأساسيات طويلة الأجل بدلاً من ملاحقة عنوان إخباري واحد.
#ArtificialIntelligence