القوة الحقيقية في الذكاء الاصطناعي هي الطاقة

تells قصص واحدة: OpenAI و Meta و Google و Anthropic في سباق لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة. كل إصدار جديد – من نموذج DeepSeek المفتوح المصدر إلى أحدث تحديث ل GPT – يتم التعامل معه كما لو كان خطوة كبيرة أخرى للذكاء الاصطناعي نحو مستقبله. والفكرة واضحة: مستقبل الذكاء الاصطناعي ي属于 من يطور أفضل نموذج.

هذا هو النظر الخاطئ.

الشركات التي تطور نماذج الذكاء الاصطناعي ليست وحدها في تحديد تأثيرها. الأشخاص الحقيقيون في دعم الذكاء الاصطناعي للاستخدام الشامل ليسوا OpenAI أو Meta – بل هم hyperscalers و مشغلي مراكز البيانات و مزودي الطاقة الذين يجعلون الذكاء الاصطناعي ممكنًا لمستهلكين متزايدين. بدونهم ، لن يكون الذكاء الاصطناعي صناعة تريليونية الدولارات. إنه مجرد رمز ينتظر الطاقة و الحوسبة و التبريد التي لا توجد. البنية التحتية ، وليس الخوارزميات ، ستحدد كيف يصل الذكاء الاصطناعي إلى إمكانياته.

نمو الذكاء الاصطناعي و صراع البنية التحتية للبقاء

افتراض أن الذكاء الاصطناعي سيتوسع بشكل لا نهاية له منفصل عن الواقع. استخدام الذكاء الاصطناعي يتسارع ، لكنه يصطدم بقيود بسيطة: لا نمتلك الطاقة أو مراكز البيانات أو القدرة على التبريد لدعمه بمقياس يتوقعه الصناعة.

هذا ليس تخمينًا ، إنه يحدث بالفعل. حمولات الذكاء الاصطناعي تختلف بشكل أساسي عن الحوسبة السحابية التقليدية. كثافة الحوسبة أعلى بأمرين من العدد ، مما يتطلب أجهزة متخصصة ومراكز بيانات كثيفة وأنظمة تبريد تدفع حدود الكفاءة.

الشركات و الحكومات لا تشغل نموذج الذكاء الاصطناعي واحد فقط ، بل تشغل آلاف النماذج. الدفاع ، الخدمات المالية ، اللوجستيات ، التصنيع – كل قطاع يتدرب و ي نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة لاحتياجاته الخاصة. هذا يخلق انتشار الذكاء الاصطناعي ، حيث لا يتم تجميع النماذج في مكان واحد ، بل تنتشر عبر الصناعات ، كل منها يتطلب استثمارات هائلة في الحوسبة و البنية التحتية.

و على عكس البرامج التقليدية ، فإن الذكاء الاصطناعي ليس فقط مكلفًا في التطوير – بل مكلفًا في التشغيل. البنية التحتية المطلوبة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع تزداد بشكل كبير. كل نشر جديد يضيف ضغطًا إلى نظام معرض بالفعل.

التكنولوجيا الأقل تقديرًا في الذكاء الاصطناعي

مراكز البيانات هي العمود الفقري الحقيقي لصناعة الذكاء الاصطناعي. كل استعلام و كل دورة تدريب و كل استدلال يعتمد على مراكز البيانات التي لديها الطاقة و التبريد و الحوسبة للتعامل معها.

مراكز البيانات كانت دائمًا حاسمة للتقنيات الحديثة ، ولكن الذكاء الاصطناعي يضخم ذلك بشكل كبير. يمكن لنشر كبير من الذكاء الاصطناعي أن يستهلك قدرًا من الكهرباء يصل إلى مدينة متوسطة الحجم. استهلاك الطاقة و متطلبات التبريد لأنواع مراكز البيانات المخصصة للذكاء الاصطناعي يتجاوزان ما تم تصميم البنية التحتية السحابية التقليدية لمواجهته.

الشركات تعاني بالفعل من القيود:

• مواقع مراكز البيانات يتم تحديدها الآن بواسطة توافر الطاقة.
• hyperscalers لا يبنيون بالقرب من شبكات الإنترنت فقط – بل يذهبون إلى حيث يمكنهم تأمين إمدادات طاقة مستقرة.
• ابتكارات التبريد أصبحت حاسمة. التبريد السائل و التبريد الغاطس و أنظمة كفاءة الطاقة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ليست مجرد خيارات جيدة – بل هي الطريقة الوحيدة التي يمكن لمراكز البيانات من خلالها مواكبة الطلب.
• تكلفة بنية الذكاء الاصطناعي تصبح متميزة.
• الشركات التي تنجح في تحديد كيفية توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال من حيث التكلفة – دون أن تزيد من ميزانيات الطاقة – ستحكم المرحلة القادمة من تبني الذكاء الاصطناعي.

هناك سبب وجيه لاستثمار hyperscalers مثل AWS و Microsoft و Google بملايير الدولارات في بنية تحتية جاهزة للذكاء الاصطناعي – لأن بدونها ، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتوسع.

قوى الذكاء الاصطناعي في المستقبل

الذكاء الاصطناعي已经 أصبح قضية أمن وطني ، والحكومات لا تجلس على الأرائك. أكبر استثمارات الذكاء الاصطناعي اليوم لا تأتي فقط من منتجات الذكاء الاصطناعي للمستهلكين – بل تأتي من ميزانيات الدفاع ووكالات الاستخبارات ومشاريع البنية التحتية على مستوى الدولة.

تطبيقات عسكرية وحدها ستحتاج إلى عشرات الآلاف من نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة والمغلقة ، كل منها يحتاج إلى بيئات حوسبة آمنة ومعزولة. يتم بناء الذكاء الاصطناعي لكل شيء من دفاع الصواريخ إلى логистيات سلسلة التوريد إلى كشف التهديدات. وهذه النماذج لن تكون أنظمة مفتوحة المصدر ومتاحة بسهولة؛ سوف تكون محظورة ، متخصصة للغاية ، ومت phụ thuộc على قدرة حوسبة هائلة.

الحكومات تأمن مصادر طاقة الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل بنفس الطريقة التي تأمن بها النفط والمعادن النادرة تاريخيًا. السبب بسيط: الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع يتطلب طاقة وبنية تحتية على نطاق واسع.

في الوقت نفسه ، تعمل hyperscalers على وضع أنفسهم كأرباب الإيجار للذكاء الاصطناعي. شركات مثل AWS و Google Cloud و Microsoft Azure لم يعدوا مجرد مزودي سحابي – بل هم حراس البنية التحتية التي تحدد من يمكنه توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي ومن لا يستطيع.

هذا هو السبب في أن الشركات التي تتدرب على نماذج الذكاء الاصطناعي نیز تستثمر في بنيتها التحتية الخاصة وتوليد الطاقة. تعتمد OpenAI و Anthropic و Meta على hyperscalers السحابية اليوم – ولكنهم أيضًا ينتقلون إلى بناء مجموعات الذكاء الاصطناعي ذاتية الدعم لضمان عدم تعرضهم لعرقلة البنية التحتية من طرف ثالث. الفائزون على المدى الطويل في الذكاء الاصطناعي لن يكونوا فقط أفضل مطورين النماذج ، بل سيكونون الذين يمكنهم بناء وتشغيل و دعم البنية التحتية الهائلة التي يتطلبها الذكاء الاصطناعي لتحقيق التغيير الحقيقي.