مقابلة جديدة مع SemiAnalysis: التخزين لا يزال لديه مجال للزيادة، الحذر في التعامل مع CPO على المدى القصير والمتوسط، والمعالج المركزي مجرد دور ثانوي

المصدر: وول ستريت جورنال

كل طبقة من بنية الذكاء الاصطناعي تواجه ضغوطًا متزامنة، بينما تتواجد الفرص والأخطاء في نفس الوقت.

تحدث مؤسس SemiAnalysis، ديلان باتيل، مؤخرًا في مقابلة بودكاست، حيث قام بتلخيص الديناميكيات الأساسية الحالية لبنية الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات الاستثمار.

تشمل تقييماته الاقتصاديات النموذجية، دورة الذاكرة الفائقة، إعادة تسعير المعالجات المركزية، مخاطر الجدول الزمني لـ CPO، والفرص الهيكلية في إمدادات الطاقة لمراكز البيانات.

ردًا على الشكوك العامة حول العائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي (ROI)، كشف ديلان أن شركة Anthropic حققت تدفقًا نقديًا حرًا إيجابيًا في الربع الثاني من هذا العام، مع تجاوز الإيرادات السنوية المتكررة 50 مليار دولار، ومعدل الربح الإجمالي يتجاوز 70%. في القطاع المؤسسي، أدى الارتفاع في الإنتاجية الناتج عن النماذج الجديدة للذكاء الاصطناعي إلى تجاوز تكاليف الحوسبة، مما دفع الشركات إلى تقليص نفقاتها على البرمجيات الأخرى للحفاظ على ميزانيات الذكاء الاصطناعي المتفجرة.

فيما يتعلق بتطور الأجهزة، فإن التحول نحو نماذج الاستدلال يعيد تشكيل الطلب في السوق.

أكد ديلان أن التخزين يواجه نقصًا هيكليًا يستمر لعدة سنوات، ولا يزال هناك مجال للزيادة بنسبة 2 إلى 3 مرات؛ في الوقت نفسه، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي والتعلم المعزز قد زادوا من الطلب على المعالجات المركزية، إلا أن السوق يبالغ في تسعيرها، فإن النمو في المعالجات المركزية يأتي بشكل أساسي من "تسوية الحسابات" التاريخية، ولا تزال قيمتها المطلقة في خوادم الذكاء الاصطناعي بعيدة عن قيمة وحدات معالجة الرسوميات (GPU).

يعتقد ديلان أن الوقت المتوقع لظهور CPO، الذي ينتظره السوق بشغف، قد تم تأجيله بوضوح إلى نهاية عام 2028 حتى عام 2029، مما أمد فترة الربح من الموصلات النحاسية بشكل غير متوقع. بينما تفرض القيود على شبكة الكهرباء على مراكز البيانات التحول إلى "مصادر الطاقة خلف العداد" (بناء مصادر الطاقة الخاصة بهم)، مما يخلق فرص استثمارية ضخمة في سلسلة إمدادات الطاقة الصناعية وتحويل الكهرباء، بعيدًا عن الاستثمارات التقليدية في الرقائق.

أنثروبيك تتصدر، وبدء سرد الطلب على الذكاء الاصطناعي

ردًا على الشكوك حول عائد الاستثمار في شركات الذكاء الاصطناعي، قدم ديلان باتيل بيانات محددة.

"لقد حققت أنثروبيك تدفقًا نقديًا حرًا إيجابيًا في الربع الثاني، مع تحقيق أرباح في أبريل ومايو، ويبدو أن يونيو سيكون مشابهًا." وأشار إلى أن الإيرادات السنوية المتكررة لشركة أنثروبيك قد تجاوزت 50 مليار دولار، ومعدل الربح الإجمالي يتجاوز 70%. كما زادت إيرادات OpenAI بسرعة مع ارتفاع معدل استخدام Codex.

تؤكد مسارات الإنفاق الخاصة بـ SemiAnalysis هذه الاتجاهات. في نوفمبر الماضي، كان لدى الشركة التي تضم 90 موظفًا إنفاق سنوي على الذكاء الاصطناعي أقل من 100,000 دولار؛ بحلول نهاية يناير من هذا العام، بسبب الانتشار الواسع لـ Claude Code، قفز هذا الرقم إلى 4 ملايين دولار سنويًا؛ والآن وصل إلى 11 مليون دولار، حيث بلغ ذروته في مرحلة ما إلى 14 مليون دولار سنويًا. "تكاليف العمالة بالإضافة إلى تكاليف الذكاء الاصطناعي، قد تجاوزت هذه النسبة بالفعل ثلث الميزانية، ومن المحتمل أن تصل إلى نصفها قبل نهاية العام."

كما أشار إلى أن النماذج الأحدث والأقوى ليست بالضرورة أكثر تكلفة في الاستخدام الفعلي. قد تتطلب النماذج القديمة 100,000 توكن و10 تفاعلات لإكمال مهمة، بينما قد تحتاج النماذج الجديدة فقط إلى 25,000 توكن وتفاعل واحد. "في كل مرة يتم فيها ترقية النموذج من 4.6 Opus إلى 4.7 Opus، ستنخفض نفقاتنا لمدة أسبوع، ثم ترتفع مرة أخرى ------ لأن الجميع يرون أن الأمور التي لم تكن ممكنة سابقًا أصبحت ممكنة الآن."

يعتقد أن هذا هو أحد الأسباب الرئيسية التي تمنح أنثروبيك ميزة في المنافسة مع OpenAI: كفاءة التوكن أعلى، وتكاليف المستخدم الإجمالية أقل.

الذاكرة: نقص هيكلي، وليس دورة عادية

بين جميع فئات الأجهزة، كان حكم ديلان باتيل حول الذاكرة الأكثر حزمًا.

"هذه ليست نقصًا قصير الأجل، بل نقص هيكلي سيستمر لسنوات عديدة." وأشار إلى أن قدرة الذاكرة تنمو فقط بنسبة 20% إلى 30% سنويًا، بينما الطلب من جانب الذكاء الاصطناعي يتضاعف، مما سيؤدي إلى اتساع الفجوة بينهما.

المنطق الأساسي وراء هذا الحكم يأتي من تأثير نماذج الاستدلال على ذاكرة KV. كانت أطوال السياق في الاستدلال التقليدي تُقاس بعدد من آلاف التوكن، مما يستهلك ذاكرة KV بشكل محدود؛ ولكن مع ظهور نماذج الاستدلال مثل o1، زادت أطوال السياق بشكل انفجاري، مما أدى إلى تضخم ذاكرة KV بشكل حاد، وأصبحت الذاكرة هي الفئة الأكثر استفادة. ستصدر SemiAnalysis تقريرًا في ديسمبر 2024 يسلط الضوء على هذا الاتجاه.

ستجبر القيود الصارمة من جانب العرض السوق السفلي على إعادة توزيع موارد الذاكرة المحدودة. ويتوقع أن تتعرض الإلكترونيات الاستهلاكية ذات المرونة السعرية المنخفضة للضغط أولاً ------ حيث انخفضت شحنات الشركات المصنعة للهواتف المتوسطة والمنخفضة بنسبة 40%، ومن المتوقع أن ترتفع أسعار iPhone وMacBook العام المقبل. "ستستمر أسعار الذاكرة في الارتفاع، وستُضغط الإلكترونيات الاستهلاكية إلى مستوى جديد، حتى تحصل الذكاء الاصطناعي على الذاكرة التي يحتاجها، فهذا هو الوقت الذي سيكون فيه الأمر كافيًا حقًا."

وأضاف أنه حتى لو جاء وقت الدورة الهابطة، "من القاع إلى القاع، فإن النمو على المدى الطويل هو أمر لا جدال فيه."

المعالج المركزي: فرص محدودة، لا تفرط في التوقعات

يعتبر المعالج المركزي هو البطل الجديد في سرد بنية الذكاء الاصطناعي هذا العام، لكن ديلان باتيل يحمل موقفًا تحذيريًا واضحًا.

منطق انتعاش الطلب على المعالجات المركزية واضح: يتطلب التعلم المعزز الكثير من المعالجات المركزية لتشغيل اختبارات البيئة (اختبارات وحدات الكود، والمحاكاة، وما إلى ذلك)؛ تتطلب استدلالات الذكاء الاصطناعي استدعاء النماذج بشكل متكرر، والتفاعل مع العالم الحقيقي، وهذه العمليات تعتمد بشكل كبير على قوة المعالجة للمعالجات المركزية.

في الوقت نفسه، تم شحن كميات كبيرة من شرائح الذكاء الاصطناعي على مدار السنوات القليلة الماضية، مما أدى إلى نقص كبير في المعالجات المركزية، والآن نحن في مرحلة تعويض مركزة، حيث استفادت ARM وإن Intel وAMD، كما قدمت NVIDIA توجيهًا للإيرادات بقيمة 20 مليار دولار من معالج Vera.

"لكنني أود أن أقدم تحذيرًا مهمًا: هناك تأثير كبير من التعويض هنا." وأشار إلى أنه بمجرد تسوية الحسابات التاريخية، ستبقى فقط الطلبات الإضافية، وسيعود الطلب إلى طبيعته. من حيث المبلغ المطلق، تبلغ تكلفة Blackwell حوالي 50,000 دولار، بينما تكلفة المعالج المركزي حوالي 5,000 دولار، حتى لو كانت النسبة المئوية للمعالجات المركزية قد زادت، فإن المبلغ بالدولار لا يزال بعيدًا عن شرائح تسريع الذكاء الاصطناعي.

"الذاكرة وشرائح تسريع الذكاء الاصطناعي هي الأجزاء الرئيسية، والمعالج المركزي هو إعادة تقييم بعد أن تم تقييمه بشكل منخفض، وقد تم تسعيره بشكل أكثر منطقية الآن، لكنه لن ينمو بسرعة تتجاوز شرائح الذكاء الاصطناعي إلى أجل غير مسمى."

الاتصالات الضوئية: نظرة طويلة الأمد، الحذر في التعامل مع CPO على المدى القصير والمتوسط

تعتبر الشبكات والاتصالات الضوئية مجالًا آخر يشهد ارتفاعًا في المشاعر السوقية، لكن ديلان باتيل يتبنى موقفًا حذرًا بشأن وتيرة ظهور CPO (الاتصالات الضوئية المشتركة).

"أعتقد أن CPO ستدخل مرحلة الإنتاج الضخم في نهاية عام 2028 حتى عام 2029." وأشار إلى أن معدلات التصنيع، وتصميم الشرائح، ونضج سلسلة التوريد لم تصل بعد إلى معايير النشر على نطاق واسع، ولا يزال من المتوقع أن تستخدم NVIDIA Rubin وبنيتها اللاحقة Feynman خطة نحاسية بالكامل، ولا يزال يتعين على CPO الانتظار لعدة أجيال من الشرائح.

كشف أنه في الأسبوع الماضي، أصدرت SemiAnalysis تقريرًا لعملائها من المؤسسات، حيث تتوقع أن تكون الحلول النحاسية وغير CPO أكثر تفاؤلاً على المدى المتوسط، وتحمل موقفًا حذرًا تجاه CPO. وقد أدى تغيير تصميم بعض الشرائح السفلية (مثل Rubin Ultra التي ألغت تصميم 800V) إلى تأخير آخر في وقت ظهور CPO. ستستفيد شركات مثل Amphenol من الموصلات النحاسية أكثر مما كان متوقعًا.

"ستحدث CPO على المدى الطويل، وسيتم استبدال الموصلات النحاسية على المدى الطويل، لكن الجدول الزمني قد تأخر، ولا تزال هناك فرص كبيرة للموصلات النحاسية على المدى القصير والمتوسط."

الطاقة: مصادر الطاقة الذاتية ستصبح السائدة، وطرق الابتكار متعددة

تعتبر إمدادات الطاقة لمراكز البيانات هي القيود الفيزيائية الأكثر صرامة لنمو الذكاء الاصطناعي.

وفقًا لتوقعات ديلان باتيل، سيصل استهلاك الطاقة لمراكز البيانات الجديدة هذا العام إلى 20 جيجاوات، وفي العام المقبل 30 جيجاوات، وفي العام الذي يليه 50 جيجاوات، مما يمثل نموًا شبه انفجاري.

قسم مشكلة الطاقة إلى ثلاثة أبعاد: النقل، والتوليد، والتحويل. النقل هو الحلقة الأكثر صعوبة في الاختراق، حيث يتعلق بالسياسات التنظيمية، وهياكل احتكار شركات الكهرباء المحلية، وآليات توزيع التكاليف، ومن الصعب تغييرها على المدى القصير. بينما توجد فرص واسعة في التوليد والتحويل.

يتوقع أنه في السنوات القليلة المقبلة، سيأتي نصف استهلاك الطاقة لمراكز البيانات الجديدة من "المصادر خلف العداد"، أي من مصادر الطاقة التي تبنيها الشركات بنفسها، بدلاً من الاعتماد على الشبكة العامة.

الحل السائد حاليًا هو وحدات الغاز التوربينية المشتركة (CCGT)، من شركات مثل GE Vernova، ومitsuبيشي، وسيمنز؛ كما ظهرت حلول غير تقليدية مثل محركات الاحتراق الداخلي، والتوربينات الغازية الصناعية، وحتى تحويل محركات السفن والقطارات والشاحنات. "قد يبدو الأمر خشنًا، لكنه يعمل، وقد تم استخدامه بالفعل."

على المدى الطويل، يعتقد أنه في غضون عامين، ستصبح التكلفة الإجمالية للطاقة الشمسية مع التخزين أقل من توليد الطاقة بالغاز؛ وعلى المدى الأبعد، ستكون مراكز البيانات الفضائية ------ حيث يتم نشر شرائح الحوسبة في المدار، حيث لا تحتاج الألواح الشمسية لاختراق الغلاف الجوي، وكثافة الطاقة أعلى بكثير من الأرض، ولا تحتاج إلى تخزين.

كما أن جانب التحويل مليء بفرص الاستثمار، من IGBT، وكربيد السيليكون، إلى MOSFET من نيتريد الغاليوم، بالإضافة إلى المحولات الصلبة، وأنظمة UPS، والمكثفات الفائقة، حيث تتطور سلسلة تحويل الجهد بسرعة.

حاليًا، أكبر قسم بحثي في SemiAnalysis ليس في أشباه الموصلات، بل هو الفريق المعروف داخليًا باسم "DEI" (مراكز البيانات والطاقة والصناعة)، الذي يتتبع ديناميكيات نشر كل مركز بيانات ومحطة توليد طاقة في العالم.

إخلاء مسؤولية: يُقدَّم هذا المحتوى لأغراض الترويج العام والمعلومات فقط، ولا يُعدّ نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية أو ضريبية. لا تُعتبر أي أحداث أو مكافآت أو فعاليات عبر الإنترنت أو معلومات ذات صلة مذكورة هنا توصيةً أو دعوةً لشراء أو بيع أو تداول أو التعامل بأي شكل من الأشكال في أي أصول مشفرة أو استخدام أي خدمات. الأصول المشفرة شديدة التقلب وقد تؤدي إلى الخسارة. قد لا تتوفر خدمات WEEX وفعالياتها عبر الإنترنت في جميع المناطق، وتخضع للقوانين واللوائح وشروط الأهلية المعمول بها. أنت مسؤول عن ضمان توافق استخدامك لخدمات WEEX مع القوانين المحلية، وعن تقييم المخاطر بعناية قبل المشاركة في أي أنشطة متعلقة بالعملات المشفرة.