#AnthropicDiscloses$84.5BComputeDealWithSpaceX

قد لا تكون أهم قصة في مجال الذكاء الاصطناعي الآن إطلاق نموذج آخر، بل حجم البنية التحتية اللازمة للحفاظ على استمرار اقتصاد الذكاء الاصطناعي.

يمنحنا أحدث طلب اكتتاب عام أولي قدمته Anthropic صورة أوضح بكثير عن شكل سباق البنية التحتية هذا. وتتوقع الشركة إنفاق ما لا يقل عن 518 مليار دولار خلال العقد المقبل على ستة شركاء في البنية التحتية، بينما قد تصل اتفاقيات الحوسبة مع SpaceX إلى 84.5 مليار دولار حتى عام 2029. ولا يمثل ذلك مجرد رهان على نموذج واحد للذكاء الاصطناعي، بل رهاناً على أن الطلب على القدرة الحاسوبية سيظل هائلاً لسنوات.

لكن الجزء الأكثر إثارة للاهتمام بالنسبة إليّ هو التالي: بدأت الحوسبة تبدو كأنها عقد توريد طويل الأجل، وليس مجرد مصروف تقني اعتيادي.

تحتاج شركات الذكاء الاصطناعي إلى كميات هائلة من القدرة الحاسوبية قبل أن تعرف بالضبط كيف سيتطور الطلب. ولذلك يتعين عليها اتخاذ قرارات البنية التحتية قبل سنوات. فإذا أمّنت قدرة أقل من اللازم، أصبح توفر النماذج عائقاً. وإذا أمّنت قدرة أكبر من اللازم، تحملت الشركة التزامات باهظة قد تصبح غير فعالة إذا تغيرت اقتصاديات الأجهزة بوتيرة أسرع من المتوقع.

وهذا يخلق مشهداً تنافسياً مختلفاً تماماً.

كما أن عنق الزجاجة التالي يتحرك إلى مراحل أبعد في سلسلة التوريد. فقد رفعت TrendForce توقعاتها لذاكرة HBM في عام 2027 بشكل حاد، متوقعة ارتفاع متوسط أسعار بيع HBM المدمج بنسبة 121% على أساس سنوي، مع بقاء الإمدادات مقيدة، في ظل تنافس خوادم الذكاء الاصطناعي على قدرات التصنيع المتقدم وإنتاج الرقاقات. ويضيف الانتقال إلى HBM4 وHBM4e طبقة أخرى من التكلفة والتعقيد.

لذلك، عندما نرى شركة للذكاء الاصطناعي توقع اتفاقية حوسبة ضخمة، لا ينبغي أن نفكر في وحدات معالجة الرسومات وحدها.

بل ينبغي التفكير في السلسلة بأكملها التي تقف وراء وحدات معالجة الرسومات هذه: الذاكرة المتقدمة، والشبكات، وتوليد الطاقة، والتبريد، وبناء مراكز البيانات، وتصنيع أشباه الموصلات، والتمويل اللازم لتوفير كل ذلك.

ولهذا السبب قد تستمر قصة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الانتشار إلى ما هو أبعد من الشركات التي تبني النماذج. فنقص الإمدادات في طبقة واحدة يمكن أن يؤثر في اقتصاديات النظام بأكمله.

وهناك تطور آخر يستحق المتابعة: كيفية تمويل هذه البنية التحتية.

أفادت Reuters اليوم بأن المقرضين والمستثمرين ما زالوا حذرين من التعامل مع وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالذكاء الاصطناعي باعتبارها ضمانات تقليدية. وتدفع NVIDIA نحو نموذج تمويل أكبر بكثير للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكن المؤسسات المالية لا تزال قلقة بشأن انخفاض قيمة الأجهزة وبشأن المدة التي تحتفظ فيها المسرّعات الباهظة بقيمتها الاقتصادية. وبدلاً من السؤال ببساطة عن قيمة وحدة معالجة الرسومات، يريد المقرضون بصورة متزايدة معرفة ما إذا كانت هناك إيرادات موثوقة أو عقد قوي مع عميل يقف وراءها.

وقد يصبح هذا التمييز بالغ الأهمية.

فإذا أصبحت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ممولة بصورة متزايدة عبر عقود طويلة الأجل، فستبدأ الصناعة في التشبه بأعمال البنية التحتية بقدر تشبهها بأعمال البرمجيات. وستصبح التدفقات النقدية المستقبلية، ومعدلات الاستخدام، وتوافر الطاقة، مهمة بالقدر نفسه الذي تمثله معايير أداء النماذج.

وهذا يقود إلى ما أعتقد أنه السؤال الأكبر للسنوات المقبلة:

هل يمكن أن ينمو الطلب على الذكاء الاصطناعي بالسرعة الكافية لتبرير البنية التحتية التي يجري بناؤها اليوم؟

حتى الآن، لا تزال دورة الاستثمار قوية. إذ يشهد موردو الذاكرة طلباً قوياً على خوادم الذكاء الاصطناعي، وتصل التزامات البنية التحتية إلى مستويات استثنائية، وتتنافس الشركات على القدرة الحاسوبية المستقبلية بدلاً من الانتظار حتى تحتاج إليها فعلياً. كما عززت أحدث نتائج Micron مدى انتقال قوة الطلب على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى صناعة الذاكرة.

لكن الصناعة لا يمكنها حل كل مشكلة بمجرد إضافة المزيد من وحدات معالجة الرسومات.

في مرحلة ما، تصبح الكفاءة الميزة التنافسية التالية.

فإذا تمكن نموذج من إنتاج المخرجات المفيدة نفسها بنصف تكلفة الاستدلال، فقد يكون لهذا التحسن أهمية اقتصادية أكبر من إضافة عنقود ضخم آخر. ولذلك قد تصبح بنى النماذج الأفضل، وتحسين الاستدلال، والتناثر، والمسرّعات المتخصصة، وتحسين كفاءة الذاكرة، مهمة بقدر أهمية القدرة الحاسوبية الخام.

وهذا هو التحول الذي سأتابعه.

كانت المرحلة الأولى من الذكاء الاصطناعي تدور حول من يستطيع بناء النماذج الأكثر قدرة.

أما المرحلة الثانية فأصبحت تدور حول من يستطيع تأمين قدر كافٍ من القدرة الحاسوبية.

وقد تدور المرحلة التالية حول من يستطيع تحويل كل وحدة من القدرة الحاسوبية إلى أكبر قيمة اقتصادية.

ولذلك فإن اتفاقية Anthropic–SpaceX البالغة 84.5 مليار دولار مثيرة للاهتمام، ليس لأن الرقم هائل فحسب، بل لأنها تمنحنا لمحة عن مدى ارتفاع تكلفة الأساس المادي للذكاء الاصطناعي.

قد يبدو الذكاء الاصطناعي من الخارج كثورة برمجية.

لكن يجري في جوهره بناء اقتصاد ضخم للبنية التحتية.

وهذا الاقتصاد لا يزال في بدايته.

@GateSquare @Gate_Square