كنت أقرأ عن تاريخ ZTE قبل قليل وخطرت لي فكرة غريبة - الحرب على الرقائق اليوم ليست نفسها التي كانت قبل 8 سنوات.

تذكرون قصة ZTE؟ في أبريل 2018، أصدرت وزارة التجارة الأمريكية حظراً بسيط جداً: لا رقائق، لا برمجيات، لا شيء من أمريكا. شركة بـ 80 ألف موظف وإيرادات تتجاوز التريليون يوان توقفت عن العمل في يوم واحد. بدون رقائق Qualcomm لا محطات قاعدية، وبدون ترخيص Android من جوجل لا هواتف. انهار كل شيء. استغرق الأمر 23 يوماً فقط حتى تعترف ZTE بأن عملياتها الرئيسية لم تعد ممكنة. دفعت 1.4 مليار دولار ثمناً للبقاء.

لكن هذه المرة، الحرب على الذكاء الاصطناعي تسير بطريقة مختلفة تماماً.

عندما فرضت أمريكا القيود الأولى على صادرات رقائق NVIDIA A100 و H100 في أكتوبر 2022، اعتقد الجميع أن هذا هو النهاية. ثم جاءت الجولة الثانية في أكتوبر 2023، ثم الثالثة في ديسمبر 2024. التصعيد المستمر، الحصار يشتد. لكن هذه المرة، الشركات الصينية لم تستسلم - اختارت طريقاً أكثر صعوبة.

المشكلة الحقيقية ليست الرقائق نفسها، بل شيء اسمه CUDA. هذا نظام حسابي طورته NVIDIA منذ 2006، وأصبح أساس صناعة الذكاء الاصطناعي كلها. كل إطار عمل رئيسي، من TensorFlow لـ Google إلى PyTorch لـ Meta، مرتبط بعمق مع CUDA. طالب الدكتوراه المتخصص في الذكاء الاصطناعي يبدأ من اليوم الأول وهو يتعلم داخل بيئة CUDA. كل سطر كود يكتبه يعزز احتكار NVIDIA. بحلول 2025، هناك 4.5 مليون مطور في نظام CUDA، يستخدمه أكثر من 40 ألف شركة عالمية. أكثر من 90% من مطوري الذكاء الاصطناعي في العالم مرتبطون بـ NVIDIA.

هذا هو الخندق الحقيقي. CUDA عجلة مستدامة - كلما استخدم أكثر مطورين، كلما زادت الأدوات والمكتبات، وكلما ازدهرت البيئة، جذبت مطورين أكثر. بمجرد أن تبدأ هذه العجلة، من المستحيل تقريباً إيقافها.

لكن الصينيين وجدوا طريقة للخروج من هذا المأزق - وليس من خلال محاولة منافسة NVIDIA مباشرة على الرقائق.

الحل جاء من الخوارزميات. من نهاية 2024 إلى 2025، تحولت شركات الذكاء الاصطناعي الصينية كلها إلى نماذج الخبراء المختلطة. الفكرة بسيطة: بدلاً من تفعيل النموذج كاملاً، تقسمه إلى عدة خبراء صغار وتفعل فقط الأكثر صلة بالمهمة. DeepSeek V3 مثال واضح - 671 مليار معلمة، لكن يفعل فقط 37 مليار منها أثناء الاستدلال. 5.5% فقط من الحجم الكامل.

النتيجة؟ تكاليف تدريب مجنونة أقل. DeepSeek استخدم 2048 وحدة معالجة H800 وتدرب لـ 58 يوماً بتكلفة 5.576 مليون دولار. GPT-4 كلفت حوالي 78 مليون دولار. فرق في مستوى واحد كامل. وهذا انعكس مباشرة على الأسعار - DeepSeek أرخص من Claude بـ 25 إلى 75 مرة. في فبراير 2026، حصة النماذج الصينية على OpenRouter، أكبر منصة تجميع لـ APIs عالمية، ارتفعت 127% في ثلاثة أسابيع فقط. قبل عام، كانت الحصة أقل من 2%. الآن اقتربت من 60%.

لكن هذا حل الاستدلال فقط. مشكلة التدريب لا تزال باقية.

هنا يأتي دور الرقائق المحلية. في 2025، بدأت شركة محلية بناء خط إنتاج بطول 148 متر في تشيانغسو - من التوقيع إلى الإنتاج في 180 يوماً فقط. معالج Loongson 3C6000 محلي بالكامل، وبطاقة T100 من Taichu Yuanqi من جامعة تسينغهوا. الخط ينتج خمس خوادم كل دقيقة، استثمار 1.1 مليار يوان، والهدف 100 ألف وحدة سنوياً.

الأهم من ذلك - هذه الرقائق بدأت فعلاً تحمل مهام تدريب حقيقية. في يناير 2026، طلقت Zhipu AI مع Huawei نموذج GLM-Image، أول نموذج متطور لإنشاء الصور يتم تدريبه بالكامل على رقائق صينية محلية. في فبراير، تم تدريب نموذج "النجوم" الضخم على حوض حوسبة صيني محلي بعشرات الآلاف من وحدات المعالجة.

هذا تغيير نوعي. الاستدلال يحتاج رقائق عادية، لكن التدريب يحتاج قوة حسابية ضخمة وعرض نطاق ترددي عالي جداً. هذا يرفع المتطلبات عشرة أضعاف. Huawei Ascend هي الحل الأساسي هنا. بحلول نهاية 2025، عدد مطوري بيئة Ascend تجاوز 4 ملايين، الشركاء تجاوزوا 3000 شركة، 43 نموذج رئيسي تم تدريبه على Ascend، وأكثر من 200 نموذج مفتوح المصدر تم تكييفه. في مؤتمر MWC في مارس 2026، أطلقت Huawei معمارية SuperPoD الجديدة. قوة معالجة Ascend 910B وصلت إلى مستوى NVIDIA A100. الفجوة لا تزال موجودة، لكنها تحولت من "غير قابلة للاستخدام" إلى "قابلة للاستخدام بسهولة".

لا يمكن الانتظار حتى تصبح الرقائق مثالية. يجب البدء بالنشر الواسع عندما تكون كافية، واستخدام احتياجات الأعمال الحقيقية لدفع التطوير. ByteDance و Tencent و Baidu تستهدف مضاعفة استيراد خوادم الحوسبة المحلية في 2026. وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات أعلنت أن حجم الحوسبة الذكية في الصين وصل إلى 1590 EFLOPS. 2026 سنة محورية لنشر الحوسبة المحلية.

وهناك عامل آخر لم ينتبه له أحد - الكهرباء.

في بداية 2026، علقت ولاية فرجينيا الموافقة على مشاريع بناء مراكز بيانات جديدة. تبعتها جورجيا. إلينوي وميشيغان فرضت تدابير تقييدية. استهلاك الطاقة لمراكز البيانات الأمريكية وصل 183 تيراواط/ساعة في 2024، حوالي 4% من إجمالي الاستهلاك. متوقع أن يتضاعف بحلول 2030 إلى 426 تيراواط/ساعة، قد يتجاوز 12%. الرئيس التنفيذي لـ Arm توقع أن مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ستستهلك 20-25% من كهرباء أمريكا بحلول 2030. الشبكة الكهربائية الأمريكية مرهقة بالفعل. شبكة PJM التي تغطي 13 ولاية تواجه نقص سعة 6 جيجاواط. بحلول 2033، ستواجه أمريكا فجوة 175 جيجاواط. تكاليف الكهرباء بالجملة ارتفعت 267% في مناطق مراكز البيانات.

الصين الوضع معكوس تماماً. الإنتاج السنوي للكهرباء 10.4 تريليون كيلوواط/ساعة، مقابل 4.2 تريليون في أمريكا. الصين تنتج 2.5 ضعف ما تنتجه أمريكا. الاستهلاك المنزلي في الصين 15% من الإجمالي، في أمريكا 36%. هذا يعني طاقة صناعية أكبر بكثير يمكن توجيهها للحوسبة. أسعار الكهرباء في مناطق شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية 0.12-0.15 دولار لكل كيلوواط/ساعة. في غرب الصين حوالي 0.03 دولار - ربع إلى خمس السعر الأمريكي.

بينما تواجه أمريكا أزمة كهرباء، الذكاء الاصطناعي الصيني يخرج بهدوء إلى الخارج. لكن هذه المرة ما يخرج ليس المنتج أو المصنع، بل Token - الوحدة الصغرى التي تعالجها نماذج الذكاء الاصطناعي. يتم إنتاجه في مصانع الحوسبة الصينية، ثم ينتقل عبر كابلات بحرية حول العالم.

توزيع مستخدمي DeepSeek يروي قصة واضحة: الصين المحلية 30.7%، الهند 13.6%، إندونيسيا 6.9%، أمريكا 4.3%، فرنسا 3.2%. يدعم 37 لغة، شائع جداً في الأسواق الناشئة مثل البرازيل. 26 ألف شركة عالمية لديها حسابات، 3200 مؤسسة استخدمت الإصدار المؤسسي. في 2025، أدرجت 58% من شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة الجديدة DeepSeek في بنيتها التقنية. في الصين، DeepSeek استحوذت على 89% من السوق. في الدول الخاضعة للعقوبات، تتراوح الحصة بين 40-60%.

هذا يشبه تماماً الحرب على الاستقلال الصناعي قبل 40 عاماً. في طوكيو 1986، وقعت الحكومة اليابانية على اتفاقية أشباه الموصلات الأمريكية اليابانية تحت ضغط أمريكي ضخم. البنود الأساسية: فتح سوق أشباه الموصلات بحيث لا تقل حصة الولايات المتحدة عن 20%، منع تصدير رقائق يابانية برخص أقل من التكلفة، فرض رسوم جزائية 100% على 300 مليون دولار من الصادرات. في الوقت نفسه، رفضت أمريكا استحواذ Fujitsu على Fairchild.

في 1988، اليابان سيطرت على 51% من سوق أشباه الموصلات العالمي، أمريكا فقط 36.8%. من أكبر عشر شركات عالمية، اليابان احتلت ستة مراكز - NEC ثانية، Toshiba ثالثة، Hitachi خامسة، Fujitsu سابعة، Mitsubishi ثامنة، Matsushita تاسعة. لكن بعد الاتفاقية، تغير كل شيء. أمريكا استخدمت آليات المادة 301 وضغطت شاملة، وفي الوقت نفسه دعمت Samsung و Hynix الكوريتين لضرب السوق اليابانية بأسعار منخفضة. حصة اليابان في DRAM انخفضت من 80% إلى 10%. بحلول 2017، حصة اليابان في سوق IC كانت فقط 7%. العمالقة انسحبوا إما بالتقسيم أو الاستحواذ أو الخروج المحبط.

مأساة اليابان أنها رضيت بأن تكون أفضل منتج في نظام عالمي يهيمن عليه قوة واحدة، لكن لم تفكر أبداً في بناء نظام مستقل خاص بها. عندما انسحبت الموجة، أدركت أنها لا تملك شيئاً سوى الإنتاج.

الصين اليوم تقف على مفترق مشابه لكن مختلف تماماً. نواجه ضغوطاً هائلة من الخارج - ثلاث جولات من قيود الرقائق بتصعيد مستمر. لكن هذه المرة اخترنا طريقاً أكثر صعوبة: من تحسينات الخوارزميات، إلى قفزة الرقائق المحلية من الاستدلال إلى التدريب، إلى 4 ملايين مطور في نظام Ascend، إلى انتشار Token عالمي. كل خطوة تبني نظاماً صناعياً مستقلاً لم تملكه اليابان أبداً.

في 27 فبراير 2026، نشرت ثلاث شركات محلية للرقائق تقارير أداء في نفس اليوم. النتائج مختلطة - نصفها نار، نصفها ماء. الشركة الأولى ارتفعت إيراداتها 453% وحققت ربحاً للمرة الأولى. الثانية نمت 243% لكن خسرت مليار صافياً. الثالثة نمت 121% وخسرت 800 مليون.

الفراغ 95% الذي تركه احتكار NVIDIA يُملأ تدريجياً بأرقام الشركات المحلية. بغض النظر عن الأداء الحالية، السوق تحتاج خياراً بديلاً. فرصة هيكلية نادرة جداً نتجت عن التوترات الجيوسياسية.

الخسائر المالية ليست فشل إدارة - هي ضريبة حرب لا بد من دفعها لبناء نظام بيئي مستقل. استثمارات بحث وتطوير، دعم برمجيات، تكاليف بشرية لمهندسين يحلون مشاكل الترجمة واحدة تلو الأخرى. هذه التقارير المالية سجلت بصدق أكبر صورة حقيقية لهذه الحرب على قوة الحوسبة أكثر من أي تقرير صناعي آخر. ليست انتصاراً مُلهماً، بل معركة شرسة تُخاض في الخطوط الأمامية والدماء تنزف.

لكن شكل الحرب تغير بالفعل. قبل 8 سنوات كنا نسأل "هل يمكننا البقاء؟". اليوم السؤال "كم الثمن الذي يجب دفعه للبقاء؟". الثمن نفسه هو تقدم.