هل عملاق السيليكون الصامت يعيد كتابة قواعد الذكاء الاصطناعي؟برودكوم أصبحت مهندسًا حاسمًا ولكن غير معلن بما فيه الكفاية لثورة الذكاء الاصطناعي. بينما تهيمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المواجهة للمستهلك على العناوين، تعمل برودكوم في طبقة البنية التحتية: تصميم رقائق مخصصة، السيطرة على تقنيات الشبكات، وإدارة منصات الحوسبة السحابية للشركات. تمتلك الشركة حصة سوقية 75% في مسرعات الذكاء الاصطناعي المخصصة، وتتعاون حصريًا مع جوجل على وحدات معالجة التنسور (TPU)، ووقّعت مؤخرًا صفقة كبيرة مع OpenAI. هذا التموضع كـ"تاجر أسلحة" الذكاء الاصطناعي دفع تقييم برودكوم إلى 1.78 تريليون دولار، مما جعلها واحدة من أكثر شركات أشباه الموصلات قيمة في العالم.
استراتيجية الشركة تقوم على ثلاث ركائز: هيمنة السيليكون المخصص عبر منصة XPU، السيطرة على السحابة الخاصة عبر استحواذ VMware، والهندسة المالية العدوانية. الخبرة التقنية لبرودكوم في مجالات حاسمة مثل تقنية SerDes وتغليف الرقائق المتقدمة تخلق حواجز تنافسية هائلة. Ironwood TPU v7 المصمم لجوجل يقدم أداءً استثنائيًا بفضل الابتكارات في التبريد السائل، وسعة ذاكرة HBM3e الهائلة، ووصلات بصرية عالية السرعة تتيح لآلاف الرقائق العمل كنظام موحد. هذا التكامل الرأسي من تصميم السيليكون إلى برمجيات الشركات يخلق نموذج إيرادات متنوع ومقاوم لتقلبات السوق.
لكن برودكوم تواجه مخاطر كبيرة. الاعتماد على TSMC للتصنيع يخلق ضعفًا جيوسياسيًا، خاصة مع تصاعد التوتر في مضيق تايوان. قيود التجارة الأمريكية-الصينية ضغطت أسواقًا معينة، رغم أن العقوبات ركزت الطلب أيضًا لدى البائعين المتوافقين. بالإضافة إلى ذلك، تحمل الشركة ديونًا تزيد عن 70 مليار دولار من استحواذ VMware، مما يتطلب تقليص الديون بقوة رغم تدفقات نقدية قوية. تحول الشركة المثير للجدل إلى تسعير VMware على أساس الاشتراكات، رغم نجاحه المالي، أثار استياء العملاء.
في المستقبل، تبدو برودكوم في وضع قوي لاستمرار بناء بنية الذكاء الاصطناعي حتى 2030. الانتقال نحو أعباء عمل الاستدلال وأنظمة الذكاء الاصطناعي "الوكيلية" يفضل الدوائر المتكاملة المخصصة (ASICs) على وحدات GPU العامة – وهي نقطة قوة برودكوم الأساسية. محفظة براءات الاختراع توفر إيرادات ترخيص هجومية وحماية دفاعية للشركاء. تحت قيادة الرئيس التنفيذي هوك تان، أظهرت برودكوم كفاءة تشغيلية لا ترحم، تركز حصريًا على عملاء الشركات ذوي القيمة الأعلى مع بيع الأصول غير الأساسية. مع تسريع نشر الذكاء الاصطناعي واحتضان الشركات للهندسات السحابية الخاصة، يجعل الموقع الفريد لبرودكوم – الذي يمتد عبر السيليكون المخصص وبنية الشبكات وبرمجيات الافتراضية – منها ممكنًا أساسيًا، وإن كان غير مرئي إلى حد كبير، لعصر الذكاء الاصطناعي.
Aichips
هل يمكن للكفاءة أن تتحدى عمالقة الذكاء الاصطناعي؟دخلت Google المرحلة التالية من منافسة عتاد الذكاء الاصطناعي بإطلاق Ironwood، وحدة المعالجة Tensor من الجيل السابع. ومع التركيز على تجاوز تسريع الذكاء الاصطناعي العام، صممت Google Ironwood خصيصًا لعمليات الاستدلال – وهي المهمة الحاسمة لتشغيل النماذج المدربة على نطاق واسع. هذا التركيز يشير إلى رهان كبير على "عصر الاستدلال"، حيث تصبح كفاءة وتكلفة نشر الذكاء الاصطناعي، بدلاً من تدريبه فقط، من العوامل الأساسية لاعتماده من قبل الشركات وتحقيق الأرباح، مما يضع Google في مواجهة مباشرة مع الشركات الرائدة مثل NVIDIA وIntel.
يقدم Ironwood تطورات كبيرة في قوة الحوسبة الخام، والأهم من ذلك، في كفاءة استهلاك الطاقة. قد تكون ميزة الأداء لكل واط المتفوقة هي العامل التنافسي الأقوى، حيث يوفر قدرات حسابية عالية (تيرافلوبس) وزيادة كبيرة في عرض النطاق الترددي للذاكرة مقارنة بالجيل السابق. وتؤكد Google أن الكفاءة تضاعفت تقريبًا، مما يعالج التحديات التشغيلية الرئيسية المتمثلة في استهلاك الطاقة والتكلفة في نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. هذا السعي نحو الكفاءة، مع عقد من التكامل العمودي في تصميم وحدات TPU الخاصة بها، يخلق بنية متكاملة بين العتاد والبرمجيات قد تقدم مزايا كبيرة في إجمالي تكلفة الملكية.
من خلال التركيز على كفاءة الاستدلال والاستفادة من نظامها البيئي المتكامل، بما في ذلك الشبكات والتخزين وإطار العمل Pathways (باثوايز)، تهدف Google إلى انتزاع حصة كبيرة من سوق معجلات الذكاء الاصطناعي. يتم تقديم Ironwood ليس فقط كرقاقة، بل كأساس للنماذج المتقدمة مثل Gemini ودعامة لمستقبل أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة متعددة العوامل. هذه الاستراتيجية الشاملة تتحدى بشكل مباشر هيمنة NVIDIA المتأصلة وطموحات Intel المتزايدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أن معركة الريادة في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية تحتدم حول اقتصاديات النشر.
هل ثورة الذكاء الاصطناعي مبنية على أساس هش؟في المشهد المحفوف بالمخاطر للطموح التكنولوجي، تبرز Nvidia كقصة تحذيرية عن الغطرسة المؤسسية غير المبررة والنمو الذي قد يكون غير مستدام. ما بدا كقوة تكنولوجية جبارة لا يمكن إيقافها يكشف الآن عن تصدعات عميقة في واجهته التي تبدو منيعة، حيث تهدد التحديات المتزايدة بتقويض سردها المُعدّ بعناية حول الهيمنة على مجال الذكاء الاصطناعي. تُبرز تحديات مُحدّدة هذه الهشاشة: تُشير تعليقات ساتيا ناديلا من مايكروسوفت إلى احتمال حدوث تباطؤ في الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي، بينما أوضح سوندار بيتشاي من جوجل أن "استنفدت الفرص السهلة" في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
تحت المظهر الخادع للابتكار التكنولوجي تكمن حقيقة مُقلقة تتمثل في التدقيق التنظيمي وتقلبات السوق. تواجه Nvidia عاصفة هوجاء من التحديات: احتمال تباطؤ الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي، تحقيقات مُكافحة الاحتكار المُكثّفة من قِبل الجهات التنظيمية الصينية، وتزايد الشكوك بين قادة الصناعة. تشتد المنافسة، مع قيام أمازون بتطوير رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها (Trainium)، وتمركز Broadcom للاستحواذ على حصة سوقية كبيرة من خلال حلول رقائق الذكاء الاصطناعي المُخصّصة التي يُتوقّع أن تصل قيمتها إلى 90 مليار دولار في السنوات الثلاث القادمة. يُضعف تصريح إيليا سوتسكيفر، المؤسس المُشارك لـ OpenAI، الصادم بأن "لقد بلغنا ذروة البيانات" بشكل أكبر سردية النمو الجامح للذكاء الاصطناعي.
التداعيات الأوسع نطاقًا عميقة ومُثيرة للقلق البالغ. تُجسّد مِحنة Nvidia صورة مُصغّرة للنظام البيئي التكنولوجي الأوسع—عالم يُقيّد فيه الابتكار على نحو مُتزايد بسبب التوترات الجيوسياسية، والتحديات التنظيمية، والواقع الاقتصادي القاسي للعوائد المُتناقصة. على الرغم من الإنفاق الرأسمالي الهائل من قِبل عمالقة التكنولوجيا—مع مُضاعفة مايكروسوفت تقريبًا إنفاقها إلى 20 مليار دولار وزيادة ميتا نفقاتها بنسبة 36%—يستخدم 4% فقط من العاملين في الولايات المتحدة الذكاء الاصطناعي يوميًا. يكشف هذا الانفصال الصارخ بين الاستثمار والجدوى الفعلية عن هشاشة مُحتملة لموقع Nvidia في السوق، حيث يُشير المُحلّلون إلى أن عام 2024 ربما كان الذروة من حيث النسبة المئوية للزيادة في الإنفاق على البنية التحتية ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي.


