ما وراء مسابقة الرقائق: لماذا تعتبر كفاءة الطاقة في الذكاء الاصطناعي هي المكان الذي تكمن فيه النصر الحقيقي

التركيز المضلل على الأجهزة

قطاع الذكاء الاصطناعي عالق في معركة سرد تركز تمامًا على هيمنة أشباه الموصلات. نفيديا (NASDAQ: NVDA) تسيطر على سوق وحدات معالجة الرسوميات بقدرتها على المعالجة، بينما شركة Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) تكافح لالتقاط الحصة، وBroadcom (NASDAQ: AVGO) تساعد الشركات في بناء ASICs مخصصة. ومع ذلك، فإن هذا الهوس بالأداء الخام للرقائق يفوت التحول الأساسي الذي يعيد تشكيل الصناعة.

المعركة الحاسمة ليست قوة الحوسبة—إنها الكفاءة التشغيلية. مع تطور الذكاء الاصطناعي من مرحلة التدريب إلى نشر الاستنتاج المستمر، يصبح استهلاك الطاقة العامل الحاسم. هنا تظهر Alphabet (NASDAQ: GOOGL, GOOG) كمنافس حقيقي مستعد للسيطرة.

قيد الطاقة هو العقبة الحقيقية

البنية التحتية الحالية تواجه أزمة غير مرئية: توفر الطاقة، وليس ندرة الرقائق. بينما تتفوق وحدات معالجة الرسوميات في معالجة مجموعات البيانات الضخمة، فهي تتطلب طاقة هائلة. خلال دورات التدريب الأحادية، يكون هذا المقايضة مقبولة. لكن الاستنتاج—المرحلة التشغيلية المستمرة لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة—تتطلب كفاءة مستمرة.

هذا التمييز حاسم. أدركت Alphabet ذلك قبل عقد من الزمن من خلال تطوير وحدات معالجة Tensor المخصصة (TPUs) المصممة خصيصًا لنظامها البيئي TensorFlow وبنية Google Cloud التحتية. الآن في جيلها السابع، تقدم هذه الرقائق كفاءة طاقة متفوقة مقارنة بالبدائل المعتمدة على وحدات معالجة الرسوميات.

قد تقدم ASICs المدعومة من Broadcom بدائل للمنافسين، لكنها لا يمكنها مطابقة الميزة المتكاملة لـ Alphabet: تعمل TPUs ضمن البنية السحابية الخاصة بـ Alphabet، مما يحسن الأداء واستهلاك الطاقة في آن واحد. هذا يخلق ميزة تكاليف مركبة تتسع مع زيادة طلبات الاستنتاج.

الحصن المنيع للتكامل الرأسي

على عكس نفيديا—التي تبيع الرقائق كمنتجات مستقلة—تقوم Alphabet بتحقيق الدخل من تقنيتها من خلال متطلبات الوصول. لا يمكن للعملاء شراء TPUs مباشرة؛ يجب عليهم تشغيل الأحمال على Google Cloud لاستخدامها. يلتقط هذا الهيكل عدة مصادر للدخل: رسوم البنية التحتية السحابية، خدمات البرمجيات، وترخيص نماذج الذكاء الاصطناعي.

الأهم من ذلك، أن Alphabet تستخدم TPUs الخاصة بها للعمليات الداخلية. يستفيد نموذج الأساس Gemini 3 من مزايا التكاليف الهيكلية التي لا يمكن للمنافسين الذين يعتمدون على وحدات معالجة الرسوميات الخارجية مطابقتها. تواجه OpenAI وPerplexity AI تكاليف استنتاج أعلى بالاعتماد على حلول GPU التجارية، في حين أن الاعتماد على الذات لدى Alphabet يخلق حصنًا تنافسيًا لا يمكن كسره.

تعزز عمق منظومة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Alphabet هذا التفوق: يوفر Vertex AI أدوات تخصيص النموذج، ويقلل شبكة الألياف الواسعة من الكمون، ويضيف استحواذ Wiz القادم قدرات أمان السحابة. لا يمتلك أي منافس مجموعة تكنولوجيا متكاملة وشاملة كهذه.

لماذا يهم هذا للمرحلة القادمة

الساحة الناشئة للذكاء الاصطناعي تفضل اللاعبين المتكاملين على المتخصصين. تكتيكات الدفاع الأخيرة لـ نفيديا—بما في ذلك الاستثمارات في شركات بعد التعرف على تقييمات TPU—تكشف عن احترام السوق المتزايد لقدرات Alphabet التقنية.

تصبح الكفاءة في استهلاك الطاقة المميز النهائي مع انتشار النماذج وتراكم تكاليف الاستنتاج. تستثمر Alphabet منذ عقد في التكامل الرأسي، مما يمنحها موقعًا فريدًا لالتقاط نقطة التحول هذه. عندما يتحول القطاع من سرديات تركز على التدريب إلى اقتصاديات تركز على الاستنتاج، فإن من يمتلك البنية التحتية المتكاملة سيسيطر.

المعركة الحقيقية في الذكاء الاصطناعي ليست بين صانعي الرقائق الذين يتنافسون على حصة السوق—إنها بين الأكوام الرأسية التي تتنافس على الكفاءة، وهيكل التكاليف، وعمق النظام البيئي. وبهذا المقياس، تمتلك Alphabet الميزة الحاسمة.