عندما يصبح التفكير المنطقي مورداً نادراً، فمن الذي يستحوذ على قيمته؟

المؤلف: فرانك فو، IOSG

لم يتم سدّ "الفجوة" التي طرحها ديفيد كان في عام 2023 في جانب التدريب. بينما تم سدّها في جانب الاستدلال، ولم يبدأ السوق في أخذها بعين الاعتبار في التسعير إلا خلال الأسابيع القليلة الماضية. عندما أعادت إنفيديا تنظيم تقاريرها المالية حول "رموز الخدمة" وطرحت سيريبراس أسهمها للاكتتاب العام مع اكتتاب يفوق العرض بعشرين ضعفًا، كان النقاش حول عنق الزجاجة قد انتهى بالفعل، وأصبح السؤال الحقيقي: عندما يصبح الاستدلال موردًا نادرًا، أين ستتركز القيمة في بنية الحوسبة؟

1. متابعة وحدة معالجة الرسومات: من سؤال الـ 200 مليار دولار إلى سؤال الـ 600 مليار دولار

في عام 2023، طرح ديفيد كان من شركة سيكويا سؤالاً محورياً يُلقي بظلاله على بنية الذكاء الاصطناعي بأكملها، والمعروف باسم "سؤال الـ200 مليار دولار". فمقابل كل دولار يُنفق على وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، يجب إنفاق دولار آخر تقريباً على تشغيلها في مراكز البيانات، ما يعني أن الإنفاق الرأسمالي السنوي على وحدات معالجة الرسومات يستلزم أن تُدرّ هذه الرقائق في نهاية المطاف حوالي 200 مليار دولار من الإيرادات لاسترداد رأس المال المُستثمر. وحتى مع افتراضات متفائلة للغاية بشأن إيرادات الذكاء الاصطناعي، فقد وجد فجوة تتجاوز 125 مليار دولار بين "الاستثمار" و"المدفوعات الفعلية من العملاء النهائيين". يكمن القلق في أن وحدات معالجة الرسومات تُنتج بكميات تفوق الطلب الفعلي.

بعد عام، لم تتقلص الفجوة فحسب، بل اتسعت. وفي تقريره اللاحق لعام 2024، أعاد كان تعريفها بأنها "سؤال الـ 600 مليار دولار" مع تضخم النفقات الرأسمالية لموردي الحوسبة السحابية العملاقة. وتجسدت المنطق التشاؤمي في صورة مألوفة: الإفراط في البناء يؤدي إلى فائض في العرض، وفائض العرض سيستنزف رأس المال.

يطرح المقالان في جوهرهما السؤال نفسه: من سيملأ هذا الفراغ؟ لم يظهر الجواب قط في جانب "التدريب" من المعادلة، بل في جانب الاستدلال، ولم يبدأ السوق في أخذه بعين الاعتبار في التسعير إلا خلال الأسابيع القليلة الماضية.

2. طرح أسهم سيريبراس للاكتتاب العام الأولي وضغط الاستدلال

طرحت شركة سيريبراس أسهمها للاكتتاب العام يوم الخميس. وقد حظي هذا الاكتتاب بإقبال فاق المعروض بعشرين ضعفاً، حيث بلغ سعر السهم ضعف الزيادة النهائية التي شهدها يوم الأربعاء تقريباً. لم ينبع هذا الإقبال من رهان على "منافس جديد لشركة إنفيديا"، بل من إدراك أبسط: بدأ السوق يفهم أن العقبة الحقيقية في مجال الذكاء الاصطناعي تكمن في الاستدلال، وليس في التدريب.

تتميز شركة سيريبراس ببنية رقائق إلكترونية تجعل الاستدلال سريعًا للغاية. لا يتعلق الأمر بالتدريب، بل بالاستدلال نفسه. وهذا ما يثير حماس وول ستريت. سوق الاستدلال سوق متجدد، يتوسع مع ازدياد الاستخدام. في كل مرة يجيب فيها كلود على سؤال، وفي كل مرة يؤدي فيها وكيل مهمة، فإنه يستهلك قوة حاسوبية. يتم التدريب مرة واحدة فقط، بينما لا يتوقف الاستدلال أبدًا.

تُقدّر شركة جي بي مورغان حجم سوق الاستدلال بما يتراوح بين 10 و50 ضعف حجم سوق التدريب. عندما تبدأ الآلات بتنفيذ المهام الموكلة إليها من آلات أخرى، أي التوسع الآلي، فإن الطلب على الاستدلال لا يزداد مع عدد المستخدمين، بل يزداد مع قوة الحوسبة نفسها.

3. إنفيديا تعيد رسم المشهد: الاستدلال يحتل مركز الصدارة

إذا كان مشروع Cerebras يُمثل صحوة السوق، فإن التقرير الفصلي الأخير لشركة Nvidia يُعد تأكيدًا من قمة سلسلة التوريد. في مكالمة الأرباح الأخيرة، أوضح جنسن هوانغ حقيقةً لم تُذكر صراحةً: الطلب على الذكاء الاصطناعي ينمو بشكلٍ هائل. والسبب بسيط: لقد وصل الذكاء الاصطناعي الوكيل. انتقل الذكاء الاصطناعي السائد من الاستدلال لمرة واحدة إلى التفكير المنطقي، والآن إلى مرحلة الوكيل حيث يمكنه استدعاء الأدوات وتنسيق المهام بنفسه. صرّح هوانغ قائلاً: "أصبحت الرموز مربحة الآن". في عصر الذكاء الاصطناعي، تُعادل قوة الحوسبة الإيرادات والأرباح.

هذا يُعيد تشكيل الصناعة بأكملها. التدريب تكلفة لمرة واحدة لبناء نموذج، بينما الاستدلال تكلفة متكررة لتشغيله، وتكمن العقبة الحالية في الاستدلال، وليس في التدريب.

أدرجت شركة إنفيديا هذا التقييم في تقاريرها المالية، حيث باتت تفصح عن نتائجها عبر منصتين بدلاً من منصة واحدة: مراكز البيانات والحوسبة الطرفية. وتنقسم مراكز البيانات (حوالي 75 مليار دولار أمريكي هذا الربع، بزيادة قدرها 92% على أساس سنوي) إلى قسمين: الحوسبة فائقة التوسع (حوالي 38 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 12% على أساس ربع سنوي) وقسم الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي، الذي يشمل الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي، والحوسبة الصناعية، وحوسبة المؤسسات (حوالي 37 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 31% على أساس ربع سنوي). كما أُضيف بند جديد هو الحوسبة الطرفية بقيمة 6.4 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 29% على أساس سنوي، ويغطي نقاط النهاية التي يعمل فيها الذكاء الاصطناعي الوكيل والذكاء الاصطناعي المادي فعلياً، مثل أجهزة الكمبيوتر الشخصية، ومحطات العمل، ومحطات قاعدة شبكات الوصول الراديوي للذكاء الاصطناعي، والروبوتات، والسيارات.

لا تمثل الحوسبة الطرفية حاليًا سوى أقل من 8% من إجمالي الإيرادات، لكن شركة Nvidia رفعتها إلى مرتبة "منصة ثانية" إلى جانب مراكز البيانات. يشير هذا إلى أن الاستدلال ينقسم إلى جبهتين: الاستدلال السحابي في مراكز البيانات، والاستدلال على نقاط النهاية في الحوسبة الطرفية، حيث يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الرؤية والحركة والتفاعل في العالم المادي. وتتبع خارطة الطريق المنطق نفسه: إذ يمكن لمعالج Vera Rubin، الذي سيبدأ شحنه في الربع الثالث، تحقيق إنتاجية استدلال تصل إلى 35 ضعف إنتاجية معالج Blackwell؛ كما أشار هوانغ إلى سوق إجمالية مستهدفة جديدة بقيمة 200 مليار دولار أمريكي لوحدة المعالجة المركزية Vera المصممة لأحمال العمل الآلية. ومن المتوقع أن تتحول جميع الشركات الرائدة في هذا المجال بشكل كامل إلى هذا المعالج منذ اليوم الأول.

بينما تعيد الشركة الأعلى قيمة في العالم تنظيم بياناتها المالية حول "رموز الخدمة"، فقد حُسم الجدل حول عنق الزجاجة. ويناقش الجزء المتبقي من هذه المقالة من يستحوذ على القيمة عندما يصبح الاستدلال (بدلاً من التدريب) مورداً نادراً.

بدايةً، توضيحٌ لنطاق البحث. تتناول هذه المقالة الاستدلال السحابي، والذي يشير إلى وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المُستأجرة من مراكز البيانات والتي تُقدّم خدمات رموز واجهة برمجة التطبيقات (API). يعمل استدلال نقاط النهاية على رقائق محلية داخل الأجهزة نفسها (مثل Jetson وRTX وDrive وAI-RAN من Nvidia)، متجاوزًا تمامًا عملية تأجير وتجميع وحدات معالجة الرسومات. لذا، يُرجى اعتباره هنا عاملًا مُساعدًا يُعزز اقتصاد الاستدلال ككل، ويدعم فرضية وجود عنق زجاجة، بدلًا من اعتباره جزءًا من الأسواق التي تعمل فيها شركتا Hyperbolic وVenice، والتي تقع بالكامل على جانب الحوسبة السحابية.

4. وصل الضغط

تُعدّ شركة أنثروبيك بمثابة مؤشر تحذيري. يتجاوز الاستخدام بكثير السعة المُهيأة مسبقًا، وتنتشر الشكاوى على الإنترنت حول "استخراج الدماغ" من كلود، بما في ذلك تباطؤ الاستجابات، وبطء الاستدلال، وضغط نوافذ السياق. يكمن الحل بشكل أساسي في قوة الحوسبة: ففي مايو 2026، استحوذت أنثروبيك على مركز بيانات كولوسوس 1 بالكامل من سبيس إكس، والذي يضم أكثر من 220,000 وحدة معالجة رسومية من إنفيديا وأكثر من 300 ميغاواط، وخصصته تحديدًا للاستدلال بدلًا من التدريب.

تتيح هذه السعة سلسلة من التغييرات في الحصص، كل منها بمثابة إشارة. في 6 مايو، ضاعفت أنثروبيك الحد الأقصى لخمس ساعات لـ Claude Code، ورفعت التقييد خلال ساعات الذروة، وزادت بشكل ملحوظ حدود معدل واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ Opus. في 13 مايو، رفعت الحد الأسبوعي لـ Claude Code بنسبة 50% أخرى (حتى 13 يوليو). ثم، بدءًا من 15 يونيو، اتخذت أنثروبيك عكس "السخاء": فصلت استخدام الوكلاء والبرمجة (Agent SDK، وضع التشغيل بدون واجهة رسومية claude -p، خط أنابيب التكامل المستمر) عن الاشتراك الثابت في مجمع رصيد مُقاس بشكل مستقل (يتراوح من 20 إلى 200 دولار شهريًا، ويُحاسب وفقًا لأسعار واجهة برمجة التطبيقات). هذه الخطوة الأخيرة لخصت الحجة بأكملها في إجراء واحد: سرعة استهلاك الوكلاء للاستدلال تتجاوز بكثير السعة التصميمية للاشتراكات الثابتة، وبالتالي يجب تسعيرها وفقًا لـ "التكلفة المتكررة" الأصلية.

التدريب عبارة عن نفقة رأسمالية لمرة واحدة. أما الاستدلال فهو تكلفة تشغيلية متكررة، تتراكم مع كل مستخدم جديد وكل وكيل جديد.

5. هذه البنية: ست طبقات، عنق زجاجة واحد

يعتمد كل تطبيق للذكاء الاصطناعي على سلسلة توريد تبدأ من تصنيع رقائق السيليكون في شركة TSMC وتنتهي عند نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API):

معظم الشركات لا تملك سوى طبقة واحدة من هذه البنية. تمتلك Nvidia السيليكون، وCoreWeave تمتلك المعدن الخام، وTogether AI تمتلك تحسين الاستدلال، وOpenRouter تمتلك توجيه واجهة برمجة تطبيقات النموذج.

هناك استثناء واحد فقط.

6. هايبربوليك: الشركة الوحيدة التي تمتد على ثلاث طبقات

أطلقت شركة هايبربوليك سوقها لوحدات معالجة الرسومات حسب الطلب في يونيو 2025. وفي الأشهر القليلة الأولى، تجاوز عدد مطوريها 200,000 مطور، وغطت مختبرات الذكاء الاصطناعي المتطورة، والبحث، ومنصات المستهلكين الكبيرة.

ومن المثير للاهتمام، هندستها المعمارية.

لا تمتلك شركة هايبربوليك أي وحدة معالجة رسومية (GPU). جميع بطاقاتها تأتي من شركات الحوسبة السحابية الجديدة ومراكز البيانات، بما في ذلك كورويف، ولامدا لابز، ونيبيوس، ومشغلين أصغر حجماً لديهم سعة فائضة. قد يبدو هذا نقطة ضعف، ولكنه في الواقع ميزة تنافسية.

بفضل موقعها كوسيط بين موردي وحدات معالجة الرسومات والمستهلكين، تستطيع شركة هايبربوليك الاطلاع على بيانات آنية لا يستطيع الآخرون الوصول إليها. فهي تعرف من يشتري أي وحدة معالجة رسومات وبأي سعر وفي أي وقت. كما أنها ترصد فائض العرض قبل أن يُعلن عنه، وتكشف عن ارتفاعات الطلب قبل وصولها إلى السوق.

اليوم، يكمن سرّ التميّز في هذا التجميع السحابي المتعدد. إذ يجمع نظام هايبربوليك القدرات المتفرقة من عشرات السحابات ومراكز البيانات المستقلة في مجمع موحد، مما يتيح للمطورين استئجار وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الأرخص المتاحة في أي مكان دون الحاجة إلى التفاوض مع كل مشغل أو إدارة عدد كبير من الحسابات. وكلما زاد عدد السحابات المتصلة به، زادت السيولة، وتعمقت بيانات التسعير. علاوة على ذلك، يستكشف الفريق كيفية نمذجة منحنيات أسعار وحدات معالجة الرسومات باستخدام هذه البيانات، واستثمار رأس ماله الخاص في نهاية المطاف لتحقيق توازن بين العرض والطلب، والعمل كصانع سوق لقوة الحوسبة المادية؛ إلا أن هذا الهدف لا يزال في مراحله الأولى، وما يتطور بشكل ملحوظ الآن هو طبقة التجميع.

هذا هو دولاب الموازنة:

ربط المزيد من السحابات ← زيادة العرض المجمع

زيادة العرض ← أسواق أعمق وبيانات تسعير فورية

بيانات أفضل ← توجيه أكثر ذكاءً الآن، ونماذج تسعير طويلة الأجل

سيولة وأسعار أفضل ← المزيد من المطورين ← المزيد من منصات الحوسبة السحابية ترغب في الاتصال

لا تحاول أي شركة أخرى القيام بذلك. شركة هايبربوليك هي الشركة الوحيدة التي تغطي طبقة تأجير وحدات معالجة الرسومات، وطبقة النشر، وطبقة واجهة برمجة التطبيقات للنماذج.

7. البندقية كمرآة

تُعدّ فينيسيا أوضح مثال على اقتصاد الاستدلال على مستوى التطبيق، وتُقدّم مقارنة مفيدة مع موقف هايبربوليك. فهي تطبيق استدلال يُعطي الأولوية للخصوصية: مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI، بالإضافة إلى اشتراكات للمستخدمين (مجاني/احترافي/احترافي+/ماكس)، تُوجّه الطلبات إلى حوالي 75 نموذجًا، ثلثاها نماذج مفتوحة المصدر أو مُستضافة ذاتيًا (لاما، ميسترال، كوين، ديب سيك)، بينما الباقي عبارة عن تمريرات مجهولة المصدر لنماذج متطورة مغلقة المصدر. يكمن جوهر الأمر في أن فينيسيا لا تمتلك قدرة حوسبة تُذكر. فهي تستأجر وحدات معالجة الرسومات من شركاء غير مُفصح عنهم ومُزوّدي خدمات حوسبة سرية (NEAR AI Cloud، Phala)، وتدفع لمختبرات متطورة مقابل عمليات التمرير، لذا فإن تكلفة إيراداتها الحقيقية هي قدرة حوسبة الاستدلال، وليس استضافة SaaS.

ما تبيعه فينيسيا حقًا هو الخصوصية. لا تعني "الخصخصة" هنا تحويل قوة الحوسبة العامة إلى ملكية خاصة، بل تغليف الاستدلال المُتاح تجاريًا بطبقة من الضمانات: عدم الاحتفاظ بالبيانات، وعدم التدريب، وإخفاء هوية الطلبات، وتشغيل بعض أحمال العمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE)، مما يجعل من المستحيل على المشغلين رؤية النص الأصلي. قوة الحوسبة الأساسية متاحة تجاريًا، وتأتي الزيادة في السعر من طبقة تغليف الخصوصية هذه. علاوة على ذلك، فإن هذا الضمان متعدد الطبقات وغير متجانس: بالنسبة للنماذج مفتوحة المصدر التي تعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) تحت سيطرتها أو في بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، يمكنها تحقيق حوسبة سرية شبه كاملة؛ ولكن بالنسبة لعمليات التمرير المجهولة للنماذج مغلقة المصدر مثل Claude وGPT، فإن الخصوصية تُخفي الهوية فقط، بينما لا تزال المختبرات المتطورة على الطرف الآخر تعالج طلبك الأصلي. وبالتالي، فإن أقوى حماية للخصوصية تغطي فقط الجزء مفتوح المصدر، بينما يكون جزء النموذج المتطور "مجهول الهوية" وليس "سريًا حقًا". إجمالي ربح فينيسيا = سعر الاشتراك - تكاليف الاستدلال المدفوعة في المراحل اللاحقة، والجزء الذي يمكنها تحصيله فوق سعر واجهة برمجة التطبيقات الأساسية يعتمد بشكل كامل تقريبًا على هذه الطبقة من علاوة الخصوصية، وهذا هو السبب في أنها تعمل بهوامش ضئيلة وتتقيد بتسعير المرور المتطور.

صُممت رموز فينيسيا لتشمل هذا الجزء من طلب الاستدلال. تعمل المنصة برمزين: VVV (للتخزين والوصول إلى المنصة) وDIEM، وهو رصيد استدلال، حيث يعادل كل DIEM تقريبًا دولارًا واحدًا من قوة الحوسبة يوميًا. تُفعّل الاشتراكات المدفوعة عمليات إعادة شراء مُبرمجة لـ VVV (بقيمة تقريبية 2 دولار/5 دولارات/10 دولارات للنسخ الاحترافية، والاحترافية المُعززة، والقصوى)، مع انخفاض الإصدارات وفقًا لجدول زمني ثابت: من 6 ملايين إلى 5 ملايين إلى 4 ملايين VVV شهريًا، ثم تنخفض إلى 3 ملايين في 1 يوليو. عمليات إعادة الشراء حقيقية ولكنها اختيارية ولا تزال محدودة: فقد تم تدمير ما يقارب 103,000 دولار في كل من أبريل ومايو، ويتزايد هذا الرقم ببطء في يونيو ليصل إلى حوالي 110,000 دولار، وهو أقل بكثير من الحد الشهري البالغ 200,000 دولار.

المؤشرات الأساسية أقوى مما توحي به العناوين الرئيسية. من شبه المؤكد أن الرقم المتداول علنًا والبالغ "70 مليون دولار أمريكي كإيرادات سنوية متكررة" ناتج عن الخلط بين تجديدات الاشتراكات واكتساب عملاء جدد؛ إذ يتراوح النطاق الفعلي للإيرادات السنوية المتكررة بين 6 ملايين و15 مليون دولار أمريكي. ودون هذا الرقم، هناك نمو حقيقي: حوالي 136 ألف عنوان محفظة فريد، ونحو 9.9 مليون زيارة للموقع الإلكتروني شهريًا (حوالي 330 ألف زيارة يوميًا)، واشتراكات جديدة في النسخة الاحترافية تُقارب 1400 اشتراك يوميًا. هذا مشروع تجاري حقيقي، ولكنه ذو هامش ربح منخفض، وتتأثر اقتصادياته بقوة الحوسبة التي يستثمر فيها.

لهذا السبب تحديدًا، تقع هايبربوليك في طبقة أعلى منها. فإذا كانت فينيسيا محطة وقود، فإن هايبربوليك هي مصفاة النفط. تشتري فينيسيا قوة الحوسبة من نفس المصدر المحدود الذي يعتمد عليه الجميع؛ بينما تقوم هايبربوليك بتجميع هذا المصدر المجزأ وتوحيده وبيعه إلى فينيسيا وجميع الجهات الفاعلة المماثلة. ومع ازدياد الطلب على الاستدلال، تتراكم القيمة ليس فقط للتطبيقات التي تستهلك قوة الحوسبة، بل أيضًا للطبقة التي تجمع قوة الحوسبة وتوجهها وتستحوذ على تكلفة الإيرادات التي تدفعها هذه التطبيقات.

8. لماذا هذا مهم الآن

أعادت شركة إنفيديا هيكلة مواردها المالية حول "رموز الخدمة". ويُثبت طرح أسهم سيريبراس للاكتتاب العام أن السوق قد أدرك أن الاستدلال هو العائق الرئيسي. كما يُظهر سعي أنثروبيك الحثيث لتوفير سعة كافية أن هذه مشكلة حقيقية. وسيؤدي الذكاء الاصطناعي، سواءً كان آليًا أو ماديًا، إلى زيادة الطلب بشكل كبير، ليشمل كلاً من الحوسبة السحابية والحوسبة الطرفية.

علاوة على ذلك، فقد حسمت هذه الخطوة أيضاً مسألة "الـ 600 مليار دولار" من منظور آخر. من المرجح أن يثبت منطق كان التشاؤمي، القائل بأن الإفراط في البناء يؤدي إلى فائض في العرض. لكن فائض العرض هو تحديداً السيناريو الأمثل للمجمعين الذين لا يعتمدون على الأصول المادية: فعندما تنخفض أسعار وحدات معالجة الرسومات (GPU) ويتوزع العرض على عشرات السحابات، فإن الجهة التي لا تمتلك أي أجهزة وتُوجّه كل عبء عمل إلى أرخص البطاقات المتاحة ستربح فرق السعر، بينما ستتحمل الجهات التي تمتلك وحدات معالجة رسومات متناقصة القيمة الخسائر. تراهن شركة هايبربوليك على فائض العرض بدلاً من بيعه على المكشوف.

إن الشركة التي ستنتصر في النهاية لن تكون الشركة التي تمتلك أكبر عدد من وحدات معالجة الرسومات، بل الشركة التي يمكنها إخبارك بوحدات معالجة الرسومات المتاحة وأين وبأي سعر، وتوجيه كل عبء عمل إلى المكان الذي يمكن تشغيله فيه بأقل تكلفة.

تقوم شركة هايبربوليك ببناء شركة من هذا القبيل. فهي لا تمتلك وحدات معالجة رسومية، وتعمل بالكامل على البرمجيات، وتمتد على ثلاث طبقات، ومع ذلك فهي تصبح طبقة التجميع النهائية لقوة الحوسبة الاستدلالية.