#AnthropicSigns35BCloudDeal

إن رقم 35 مليار دولار ضخم، لكن المثير للاهتمام حقاً هو هيكل التمويل المحيط به.

وقّعت Anthropic اتفاقية مع Lambda المدعومة من Nvidia للحصول على قدرة تبلغ نحو 350 ميغاواط في مركز بيانات بولاية تكساس؛ وتشارك Nvidia نفسها في التأجير وتوريد الرقائق. كما استثمرت Anthropic مؤخراً 45 مليار دولار إضافية في Nscale للحصول على سعة سحابية للذكاء الاصطناعي.

من وجهة نظري: يتحول هذا إلى المحرك المالي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

1. لا تشتري Anthropic القدرة الحاسوبية لأنها تعتقد أن وحدات معالجة الرسومات رخيصة. بل تشتريها لأن ندرة القدرة الحاسوبية أصبحت قيداً استراتيجياً.

يتزايد استخدام Claude — ولا سيما Claude Code — بسرعة، ويبدو أن Anthropic تؤمّن القدرة الحاسوبية قبل سنوات بدلاً من المخاطرة بالتعرض لقيود وحدات معالجة الرسومات. ويشير توقيع صفقات حوسبة بقيمة 35 مليار دولار و45 مليار دولار وصفقات ضخمة أخرى في الوقت نفسه إلى أن الشركة تتوقع بقاء الطلب عند مستويات مرتفعة للغاية.

2. تنتقل Nvidia من كونها مورّداً للرقائق إلى ممول للبنية التحتية.

هذا الجزء هو الأكثر إثارة للاهتمام بالنسبة إليّ.

تبيع Nvidia وحدات معالجة الرسومات ← تساعد في تمويل البنية التحتية أو ضمانها ← تُبنى البنية التحتية ← تستأجر Anthropic موارد حاسوبية ← تشتري Lambda وحدات معالجة الرسومات من Nvidia وتوزعها ← تولّد Nvidia طلباً هائلاً على عتاد إضافي.

إنها آلية قوية.

وهذه ليست حالة معزولة: يُقال إن Nvidia تلتزم بتوفير 36 مليار دولار في إطار مبادرتها الأوسع لتمويل الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، بينما تثير أخبار أخرى تساؤلات حول المخاطر المالية المحتملة التي قد تتحملها Nvidia في نهاية المطاف.

3. لكن حجة «فقاعة الذكاء الاصطناعي» تصبح مشروعة هنا أيضاً.

هناك تمييز جوهري بين:

«يجري تضخيم الذكاء الاصطناعي».

و

«أصبح هيكل التمويل الداعم للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي مفرطاً في الجرأة».

أعتقد أن القلق الثاني أكثر مصداقية بكثير.

Claude وChatGPT وGemini وغيرها. إذا حققت المشاريع إيرادات كافية لتبرير الكم الهائل من القدرة الحاسوبية المتكررة التي يجري استهلاكها، فيمكن أن ينجح الاستثمار في البنية التحتية تماماً.

لكن إذا انخفضت أسعار نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة، في وقت تزداد فيه كفاءة الاستدلال، فقد تصبح التزامات السعة البالغة 35 مليار دولار/45 مليار دولار اليوم عقوداً قديمة مكلفة.

هذا هو خطر تثبيت القدرة الحاسوبية من دون معرفة تكلفة وحدة من الذكاء الاصطناعي خلال 3-5 سنوات.

قد تكون Nvidia هي الفائز الأكبر فعلياً.

ومن المفارقات أن النجاح التنافسي لـ Anthropic قد يفيد Nvidia حتى لو طورت Anthropic في نهاية المطاف رقائقها الخاصة بدرجة أكبر.

تبدو استراتيجية Nvidia على نحو متزايد كما يلي:

«لا أحتاج إلى امتلاك شركة الذكاء الاصطناعي. إذ يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى استهلاك كميات هائلة من القدرة الحاسوبية».

إنه نموذج أعمال مختلف تماماً عن مجرد بيع وحدات معالجة الرسومات.

كما تستثمر Nvidia في شركات وتقنيات قد تتحدى في نهاية المطاف أجزاءً من احتكارها الخاص للعتاد.

إليكم ما سأراقبه لاحقاً:

بالنسبة إليّ، هناك ثلاثة أرقام أهم من الرقم الرئيسي البالغ 35 مليار دولار:

1. نمو الإيرادات المدفوع بالبشر — هل يمكن للإيرادات في نهاية المطاف أن تدعم الإنفاق الحاسوبي بهذا الحجم؟

2. استخدام القدرة الحاسوبية — هل تعمل مراكز البيانات هذه فعلياً بالقرب من طاقتها الاستيعابية؟

3. تكلفة الرمز — ما سرعة انخفاض تكلفة إنتاج مخرجات مفيدة من الذكاء الاصطناعي؟

إذا انخفضت تكلفة الرمز بينما واصلت الإيرادات والاستخدام الارتفاع بشكل هائل، فليس ذلك بالضرورة فقاعة. بل قد تكون هذه المرحلة المبكرة من البنية التحتية لصناعة حوسبة جديدة ضخمة.

أما إذا استمر تمويل السعة بوتيرة أسرع من قدرة شركات الذكاء الاصطناعي على تحقيق الدخل منها، فنحن نواجه حينها شيئاً أقرب بكثير إلى الفقاعة.

الخلاصة: أنا متفائل بشأن الطلب على البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي، لكنني أصبحت أكثر حذراً إزاء بنية التمويل. يتحول سباق التكنولوجيا إلى سباق على رأس المال، وتضع Nvidia نفسها ليس فقط في موقع تاجر الأسلحة، بل على نحو متزايد في موقع المصرفي.

$NVDA ‌