ملخص سهل للمحتوى الأساسي
الأخبار المالية والاقتصادية التي قد تبدو غير مرتبطة في الواقع تكشف عن تحول كبير في صناعة الذكاء الاصطناعي: قامت شركة DeepSeek بتخفيض أسعار استدعاء النماذج الكبيرة بنسبة 40٪، بينما يستثمر إيلون ماسك في بناء محطات طاقة طبيعية لاستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويُقال إن شركة DeepSeek بدأت في عمليات التحقق من الجدوى لإدراج أسهمها في لوحة الابتكار العلمي والتكنولوجي (STAR Market)، بينما رفعت شركة أبل سعر هواتف iPhone الجديدة بشكل خفي. كل هذه الأمور تشير إلى أن التنافس في صناعة الذكاء الاصطناعي لم يعد يتمحور حول من لديه أذكى نموذج أو أكبر عدد من المعايير، بل أصبح التركيز على "من يمكنه خفض تكلفة تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي إلى أدنى مستوى". ورغم أن خدمات الذكاء الاصطناعي تبدو أرخص، إلا أن القيمة الحقيقية تكمن في الطاقة الكهربائية ومراكز البيانات وتنظيم قدرات الحوسبة، وهي عناصر ثقيلة ومكلفة.
---
تحليل مفصل من أربعة أبعاد
1. خفض أسعار النماذج الكبيرة ليس خسارة، بل وسيلة للحصول على فرصة للإدراج في السوق المالية
دعونا نحسب الأمر بشكل عملي: خفضت شركة DeepSeek سعر استدعاء النماذج الكبيرة إلى 0.02 دولار لكل مليون رمز (token)، وهو ما يعادل تقريبًا 0.7 حرف صيني، أي أنك يمكنك الحصول على خدمات ذكاء اصطناعي تقدم 700 ألف كلمة مقابل 2 سنتات فقط، وهو أرخص بكثير من شراء نصف منديل ورقي. هذا يمثل انخفاضًا بنسبة 60٪. يعتقد الكثيرون أن هذا يعد حرب أسعار ضارة، لكن الأمر ليس كذلك؛ فالمنطق مشابه لما تفعله المقاهي عندما تخفض سعر المشروبات من 20 دولارًا إلى 10 دولارات: طالما أن المبيعات تزداد بأكثر من ثلاثة أضعاف، فإن الإيرادات الإجمالية ستكون أعلى، ويمكن أيضًا طرد المنافسين غير الفعالين. تتواصل شركة DeepSeek حاليًا مع شركات الوساطة المالية للحصول على إرشادات للإدراج في البورصة، وعندما تقدم نشرة الاكتتاب العام، لن يهتم السوق المالي بمدى قوة معايير نموذجها أو مكانتها العالمية، بل سيهتم فقط بثلاثة أرقام مهمة: أولاً، كم من المال يدفعه المستخدمون شهريًا، وليس فقط عدد الطلبات الوهمية؛ ثانيًا، كم ربح يتبقى بعد خصم جميع التكاليف لكل مليون رمز مباع؛ ثالثًا، كم تكلفة توسيع قدرات الحوسبة شهريًا، وهل لدى الشركة الأموال الكافية لذلك. إذا زادت الطلبات بسرعة أكبر من انخفاض الأسعار، فهذا يعني أن الأعمال ناجحة وقيمة الشركة سترتفع؛ أما إذا لم يستخدم أحد الخدمات بعد خفض الأسعار، فهذا يعني خسارة حقيقية.
2. تكلفة استدعاءات الذكاء الاصطناعي تنخفض، لكن تكلفة الرقائق ومراكز البيانات لا تزال مرتفعة
يعتقد الكثيرون أن انخفاض أسعار الذكاء الاصطناعي يرجع إلى انخفاض أسعار الرقائق (GPU)، لكن الأمر عكس ذلك تمامًا. دعونا نستخدم مثالًا واضحًا: تدريب النماذج الكبيرة يشبه بناء طريق سريع بـ100 مسار بتكلفة مليارات الدولارات، بينما استخدامات الذكاء الاصطناعي اليومية مثل كتابة النصوص أو حساب البيانات تشبه السيارات التي تسير على هذا الطريق. في السابق، كان التركيز على من يبني أوسع الطرق، أما الآن فالهدف هو كسب المال من خلال رسوم المرور. المشكلة هي أن الطلب على الخدمات غير متساوٍ: على سبيل المثال، في فترات العمل مساءً يكون هناك طلب كبير، لكن في منتصف الليل يكون هناك طلب منخفض جدًا. إذا تم الاحتفاظ بمجموعات الرقائق في حالة تشغيل كاملة طوال العام فقط لتلبية الطلب في تلك الفترات، فإن 90٪ من الوقت سيكون مهدرًا. التقنيات الحالية مثل إعادة استخدام الذاكرة وتنظيم القدرات بشكل مرن تهدف إلى جعل الرقائق تعمل بشكل أكثر كفاءة، بحيث يمكن استخدام رقاقة واحدة بدلاً من ثلاث رقائق، وبذلك خفض تكلفة الاستدعاءات.
3. إيلون ماسك يستثمر في بناء محطات طاقة طبيعية، مما يدل على أن أكثر الموارد ندرة في الذكاء الاصطناعي ليست الرقائق
كانت الرقائق من نيفيديا (NVIDIA) هي المورد الرئيسي في الصناعة، لكن الآن أدرك الجميع أن امتلاك الكثير من الرقائق بدون مصادر طاقة موثوقة لا يعني شيئًا. بناء محطة طاقة طبيعية بقدرة 1.2 جيجاواط من قبل إيلون ماسك وحتى تصنيع أجزاء أساسية لتوربينات الغاز من قبل شركة SpaceX ليس لكسب المال من بيعها، بل لأن العملية التقليدية لتوسيع الشبكة الكهربائية تستغرق سنوات عديدة. إذا تأخرت في توصيل الطاقة لمحطة الطاقة لمدة عام، فإن الرقائق التي اشتريتها ستفقد قيمتها. وتشير الطلبات الكبيرة على معدات توليد الطاقة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي من قبل شركة GE هذا العام إلى أن الصناعة تحتاج إلى طاقة موثوقة يمكن توفيرها في الوقت المحدد وبشكل مستمر دون ارتفاعات كبيرة في الأسعار، وهي أكثر ندرة من الرقائق نفسها.
4. ستصبح أصول الحوسبة مصنفة حسب الجودة، والرقائق لن تكون الأكثر قيمة
انخفض سعر أسهم نيفيديا مؤخرًا، لكن هذا لا يعني أن السوق لم يعد مهتمًا بالذكاء الاصطناعي؛ بل لأن الجميع أدركوا أن الاستثمارات الكبيرة في الرقائق ومراكز البيانات لم تؤدِ إلى أرباح حقيقية بعد. في المستقبل، ستُصنف أصول الحوسبة إلى ثلاث فئات: الفئة الأقل قيمة هي تلك التي تحتوي فقط على رقائق دون عملاء دائمين أو مصادر طاقة موثوقة، وستتكبد خسائر كبيرة بسبب التقادم التكنولوجي؛ الفئة المتوسطة هي تلك التي تستطيع تحسين كفاءة استخدام الرقائق وتحقيق أرباح مستقرة؛ والفئة الأعلى قيمة هي تلك التي تمتلك مصادر طاقة موثوقة وعملاء دائمين، وهي الموارد الأكثر ندرة في الصناعة. عندما تدخل شركة DeepSeek السوق، ستوفر معايير واضحة لتقييم أداء الشركات في صناعة الذكاء الاصطناعي: لن يعتمد التقييم على "أذكى النماذج" فقط، بل على أربعة معايير رئيسية: عدد الطلبات، هامش الربح، التدفقات النقدية، والقدرة على الصمود خلال الدورات التكنولوجية القادمة.