الصفقات الاستثنائية لـ AGI لدانيال غروس
الكاتب الأصلي: @johncoogan
مُحرّر: Peggy، BlockBeats

ملاحظة المحرر: في بداية عام 2024، كان الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة من الهوس وعدم اليقين. في ذلك الوقت، طرح دانيال جروس 18 سؤالًا على صفحة واحدة: أين ستتدفق القيمة؟ هل سيصبح الطاقة عقبة؟ هل سيتم استبدال مهندسي البرمجيات؟ كيف ستتغير خريطة التنافس بين الدول؟

بعد مرور سنتين، فإن هذه الأسئلة نفسها، أكثر إلهامًا من أي تنبؤ محدد. إن عوائد الذكاء الاصطناعي تتركز بالفعل على طبقة البنية التحتية — أصبحت نيفيديا الفائز الأكبر؛ وأصبحت الطاقة والكهرباء عائقًا استراتيجيًا جديدًا بسرعة؛ وانخفضت تكاليف واجهات برمجة التطبيقات بشكل حاد، في حين تستمر قوة الحوسبة والرأسمال والمخاطر الجيوسياسية في التوسع.

يُراجع هذا المقال الأسئلة الأساسية التي طرحها غروس، ويخضعها للتحقق واحدًا تلو الآخر بناءً على التطورات الواقعية خلال السنتين الماضيتين. إنه ليس فقط مراجعة لمنطق استثمار الذكاء الاصطناعي، بل أيضًا خريطة طريق لفهم كيف تعيد الثورة التكنولوجية تشكيل هيكل السوق وسلسلة التوريد والهيمنة العالمية.

Below is the original text:

في يناير 2024، نشر دانيال جروس، الذي كان لا يزال الرئيس التنفيذي لشركة Safe Superintelligence ويعمل الآن كمدير منتجات Meta AI، مقالًا بعنوان "AGI Trades".

هذه المقالة صفحة واحدة فقط، وتسرد مجموعة من الأسئلة حول التأثيرات المحتملة لتقدم الذكاء الاصطناعي. عندما نعود إليها بعد أكثر من عامين، تبدو هذه الأسئلة استباقية بشكل特别، على الرغم من أنه لم يتم تقديم استنتاجات واضحة لكل سؤال في ذلك الوقت. فيما يلي مراجعة مفصلة للأسئلة الـ18 التي طرحها.

الأسواق

في عالم ما بعد AGI، أين ستتدفق القيمة؟

حاليًا، تتركز القيمة بالفعل على طبقة البنية التحتية — مثل الرقائق، والتغليف، والطاقة. استحوذت نيفيديا على أكثر من 100% من الأرباح في موجة الذكاء الاصطناعي، حيث لا تزال العديد من الشركات تحقق خسائر. وهذا واضح جدًا في تغيرات القيمة السوقية: زادت القيمة السوقية لنيفيديا بمقدار 3.2 تريليون دولار أمريكي، من 1.2 تريليون إلى 4.4 تريليون دولار أمريكي؛ في المقابل، كان ارتفاع منصات السحابة أكثر اعتدالًا (ارتفع مايكروسوفت بنسبة 4%، وأمازون بنسبة 30%).

في السوق الخاصة، شهدت OpenAI وAnthropic وxAi نموًا مذهلًا في التقييم، لكن إجمالي زيادة قيمتها البالغة 1.4 تريليون دولار أمريكي لا يزال أقل من الزيادة في القيمة السوقية التي حققتها NVIDIA خلال نفس الفترة.

هذه مسألة حاسمة جدًا في بداية عام 2024.

ماذا سيحدث مع NVIDIA وMicrosoft؟

أداء نيفيديا كان قويًا جدًا. ارتفع إيراداتها من 60.9 مليار دولار في السنة المالية 2024 إلى 215.9 مليار دولار في السنة المالية 2026، أي ما يقارب الثلاثة أضعاف.

لكن مايكروسوفت ليست في وضع متفوق بنفس القدر. على الرغم من تسارع نمو Azure إلى معدل نمو سنوي قدره 40٪، إلا أن سهم مايكروسوفت ارتفع فقط بنسبة 4٪ من يناير 2024 إلى مارس 2026. وقد أثار السوق شكوكًا حول إنفاقها السنوي على الذكاء الاصطناعي الذي يتجاوز 80 مليار دولار أمريكي — فلا يزال غير واضح متى سيتحول هذا الاستثمار إلى عوائد.

في سباق الذكاء الاصطناعي هذا "لبيع المجرفات والمعاول"، فإن نيفيديا هي الفائز الأكبر واضحًا، بينما لم تُحقّق استثمارات مايكروسوفت في البنية التحتية عائدًا ملحوظًا للمساهمين بعد.

هل يتم تسعير النحاس بشكل خاطئ؟

تم تقليل قيمته بشكل كبير. في يناير 2024، كان سعر النحاس 3.75 دولار للرطل، ووصل إلى مستوى قياسي جديد بلغ 6.61 دولار للرطل بعد عامين.

الطلب على النحاس من قبل الذكاء الاصطناعي هائل. على سبيل المثال، يستخدم رف خوادم NVIDIA GB200 NVL72 أكثر من 5000 سلك نحاسي. إذا تم تمديدها بالكامل، فإن الطول الإجمالي يتجاوز 2 ميل، ويتطلب مركز بيانات بقدرة 100 ميغاواط حوالي 3000 طن من النحاس.

بشكل عام، قد تستهلك مراكز البيانات 500 ألف طن من النحاس سنويًا. ولذلك، يقول البعض إن "النحاس هو النفط الجديد". بالطبع، هناك العديد من الأشياء الأخرى التي تُسمى أيضًا "النفط الجديد"، لأن بنية تحتية الذكاء الاصطناعي معقدة جدًا، وتقع عوائق تقريبًا في كل مرحلة. لذا، يجب التعامل مع هذا القول بحذر.

العقارات (Real Estate)

إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي كتابة جميع البرمجيات، فهل ستصبح سان فرانسيسكو ديترويت الجديدة؟

هذا يعتمد على ما المقصود بـ"ديترويت الجديدة".

في الواقع، أنقذ الذكاء الاصطناعي سان فرانسيسكو من التحول إلى مدينة متعثرة مثل ديترويت. لا تزال سان فرانسيسكو تزدهر الآن:

· انخفض معدل شغل المكاتب من 36.9% إلى 33.5%

·تمتلك OpenAI مساحة مكتبية تبلغ 1,000,000 قدم مربع

·يملك Anthropic مبنى مكتبي مكون من 25 طابقًا

·وقع سييرا على مساحة مكتبية تبلغ 300,000 قدم مربع

في النصف الأول من عام 2025، ذهب 78% من تمويل رأس المال المغامر الأمريكي للذكاء الاصطناعي إلى منطقة خليج سان فرانسيسكو. بالطبع، هناك جانب آخر: لا يزال إجمالي عدد الوظائف في سان فرانسيسكو أقل من مستواه قبل الجائحة، لكن أسعار المنازل لا تزال ثابتة. لذا، لا يمكن وصفها بأي حال كـ"مدينة فارغة". كما أصبحت البيئة الحضرية أكثر نظافة.

How will AI affect wealth inequality?

من المبكر جدًا إصدار استنتاجات الآن، فالتغيرات في البيانات ليست واضحة، لكن هناك بعض الدراسات التي تستحق الاهتمام.

تشير دراسة صندوق النقد الدولي لعام 2025 إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يقلل من عدم المساواة في الأجور (بسبب أتمتة الوظائف عالية الدخل)، لكنه قد يزيد من عدم المساواة في الثروة (بسبب تركيز عوائد رأس المال في أيدي مالكي شركات التكنولوجيا). ووجدت دراسة منظمة التعاون والتنمية الاقتصادية أن الأجور في الوظائف ذات المهارات المنخفضة شهدت أعلى نمو (+11.6% للعمال في خط التجميع)، بينما كان النمو الأبطأ في الوظائف ذات المهارات العالية (+2.7% للرئيس التنفيذي)، لكن هذا قد يعكس بشكل أكبر سياسات الحد الأدنى للأجور بدلاً من الذكاء الاصطناعي نفسه.

في الأسواق الرأسمالية، يتزايد التركيز أيضًا: تمثل "القوى السبع الكبرى" (Mag7) حوالي 32% من市值 مؤشر ستاندرد آند بورز 500، وتساهم بحوالي 42% من العوائد الإجمالية لعام 2025؛ في الوقت نفسه، تتيح التمويلات الضخمة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي (OpenAI بقيمة 110 مليار دولار، Anthropic بقيمة 30 مليار دولار) للقليل من المؤسسين والمستثمرين تحقيق ثروات خاصة هائلة.

الطاقة ومراكز البيانات

إذا أصبحت الذكاء الاصطناعي سباقًا للطاقة، كيف يمكن الاستثمار؟

هذا التقييم صحيح تمامًا. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي لعبة طاقة فعلًا.

الأشخاص الذين اتخذوا هذا التداول ربحوا كثيرًا. على سبيل المثال:

·Vistra: +321٪، ثاني أكبر مكاسب في مؤشر س&P لعام 2024 (بعد Palantir)

Constellation Energy: ارتفع سعر السهم ثلاثة أضعاف منذ إصدار ChatGPT

·NRG Energy: ارتفاع سنوي واحد حوالي 95% في عام 2025

·Oklo: ارتفاع بنسبة 700%+ على مدار 12 شهرًا

الطاقة النووية تشهد انفجارًا:

· وقعت مايكروسوفت اتفاقية شراء طاقة كهربائية لمدة 20 عامًا بقيمة 16 مليار دولار لإعادة تشغيل محطة تري مايل آيلند للطاقة النووية

·وقّعت Google اتفاقية مع Kairos Power لمحطة طاقة نووية صغيرة ووحدات نمطية بقدرة 500 ميغاواط (SMR)

·وقّعت ميتا عقود طاقة بقدرة 6.6 جيجاواط مع عدة شركات نووية

الطاقة تصبح واحدة من أكثر موضوعات الاستثمار نجاحًا في عصر الذكاء الاصطناعي.

ما هي مراحل سلسلة توريد مركز البيانات التي يصعب توسيعها 10 مرات؟

العقدة في صناعة الرقائق هي تقنية التパك CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) الخاصة بـ TSMC.

في مجال مراكز البيانات، قد يكون أكبر عائق هو محول الطاقة.

· دورة التسليم تقترب من 3 سنوات

· نقص في العرض بنسبة 30% في عام 2025

· ارتفعت التكاليف بنسبة 150% منذ عام 2020

هذه التقنية التي يبلغ عمرها 100 عام، لكنها تُعدّ العامل الحاسم الذي يحدّ من سرعة ربط مراكز البيانات بالشبكة الكهربائية.

هل يتم تقييم الفحم بشكل أقل من قيمته؟

إلى حد ما، لكن بكثير أقل من النحاس. انخفض سعر الفحم بنسبة حوالي 22% في عام 2025، ثم ارتفع قليلاً في بداية عام 2026.

أداء شركات الفحم جيد:

·Peabody Energy: +34%

·CONSOL Energy: +37%

في الوقت نفسه، ارتفع إنتاج الكهرباء من الفحم في الولايات المتحدة بنسبة 13% بحلول سبتمبر 2025.

تظهر الولايات التي شهدت نموًا سريعًا في مراكز البيانات بشكل واضح:

·أوهايو: +23%

·أوكلاهوما: +58%

الدول (Nations)

من هو الفائز ومن هو الخاسر؟

الرابح الواضح هو الولايات المتحدة.

استثمرت الولايات المتحدة 109 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي الخاص في عام 2024 (بينما الصين فقط 9.3 مليار دولار)، مع إجمالي استثمارات بلغت 470 مليار دولار منذ عام 2013، مما يتجاوز مجموع استثمارات جميع الدول الأخرى. وأصدرت الولايات المتحدة 40 نموذجًا رئيسيًا للذكاء الاصطناعي في عام 2024، بينما أصدرت الصين 15 نموذجًا.

اللعبة لم تنتهِ بعد، لكن حاليًا، الولايات المتحدة هي مركز المنافسة في الذكاء الاصطناعي.

ماذا يحدث إذا اعتمدت صادرات الهند بقيمة 250 مليار دولار على GPT-4 token؟

لقد بدأت العلامات في الظهور، لكنها لا تزال في مراحلها المبكرة. فقد شهد قطاع توريد تكنولوجيا المعلومات الهندي انخفاضًا واضحًا في التوظيف. فقد قامت الشركات الكبرى لتكنولوجيا المعلومات بتسريح حوالي 58 ألف موظف خلال الفترة 2024–2025، في حين أضاف القطاع 360 ألف موظف خلال الفترة 2021–2023.

Will software engineers be replaced like typists in history?

لا يزال مهندسو البرمجيات لا يمارسون وظائف عمالية، لكن البنية المهنية قد بدأت في الت分化:

زاد الطلب على مهندسي الذكاء الاصطناعي بنسبة 143%

· انخفاض وظائف الدخول في شركات التكنولوجيا الكبرى بنسبة 25%

· انخفاض وظائف التدريب بنسبة 30%

قد تكون الخيارات المستقبلية: إما الترقية إلى "مدير وكلاء الذكاء الاصطناعي"، أو التحول إلى قطاعات مثل التصنيع — فبالتأكيد تحتاج العديد من المصانع إلى أشخاص يفهمون البرمجيات لأتمتة عمليات الإنتاج.

هل سيظهر برنامج توظيف واسع النطاق مشابه لـ "السياسة الجديدة"؟

لا يوجد حاليًا.

في يوليو 2025، أطلقت إدارة ترامب "خطة العمل الأمريكية للذكاء الاصطناعي"، والتي تشمل:

· الأمر التنفيذي للذكاء الاصطناعي في التعليم

· برنامج تدريب مهاري

· منحة مشروع تدريب مهني بقيمة 84 مليون دولار من وزارة العمل

لكن إنفاق الولايات المتحدة على تدريب القوى العاملة يشكل فقط 0.1% من الناتج المحلي الإجمالي، وهو من أدنى المعدلات بين دول منظمة التعاون والتنمية الاقتصادية. لا توجد حاليًا أي خطط للوصول إلى حجم برنامج WPA (8.5 مليون وظيفة).

هل يستحق الاستثمار في التعلم مدى الحياة؟

هذا سؤال مجرد جدًا وشخصي جدًا. لكن إجابتي هي: يستحق.

التضخم (Inflation)

إذا كانت الذكاء الاصطناعي حقًا تُعدّ تعريضًا للانكماش، كيف سنرى هذه الإشارة أولًا؟

أفضل المؤشرات قد تكون سعر واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تكلفة الاستدلال على مستوى GPT-4:

· نهاية عام 2022: 20 دولارًا لكل مليون رمز

·ديسمبر 2025: 0.40 دولار

انخفض بمقدار 50 مرة على مدار ثلاث سنوات. هذه الوتيرة تفوق حتى انخفاض تكلفة قوة الحوسبة الخاصة بجهاز الكمبيوتر أو تكلفة عرض النطاق الترددي للإنترنت. من المرجح أن تصبح مؤشرًا رائدًا على التضخم السعري للخدمات.

كيف يمكن فهم التضخم عندما يزداد الطلب على المنتجات المعرفية مع انخفاض تكاليف الإنتاج؟

على الرغم من انخفاض أسعار واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فإن إيرادات شركات الذكاء الاصطناعي في ارتفاع. انخفاض السعر → انفجار في الاستخدام → زيادة في الإنفاق الإجمالي. في الوقت نفسه، لا تزال شركات البرمجيات كخدمة تضيف رسومًا إضافية تتراوح بين 20٪ و37٪ كـ "ضريبة ذكاء اصطناعي" عند تجديد الاشتراكات. وبالتالي، حتى مع اقتراب تكلفة إنتاج البرمجيات من الصفر، لا تزال إيرادات نماذج البرمجيات كخدمة في النمو.

هذا يشبه صناعة الحوسبة في عصر قانون مور: تصبح المنتجات الفردية أرخص تدريجيًا، بينما يتوسع حجم السوق الكلي باستمرار.

الجغرافيا السياسية (Geopolitics)

هل الاتصال (interconnect) مهم حقًا؟

Extremely important.

في مجموعات GPU الكبيرة، يُقضى 30%–50% من وقت التدريب في الاتصال بين وحدات GPU، وليس في الحساب.

على سبيل المثال، تستخدم Google TPUv7 Ironwood توبولوجيا 3D torus لربط 9216 شريحة، بينما تربط Nvidia NVL72 72 وحدة معالجة رسومية، لذا فإن شبكة الاتصالات أساسية لتوسيع الذكاء الاصطناعي.

إذا كان لدى دولة طاقة أكبر، هل يمكنها تحقيق AGI باستخدام تقنيات أقدم؟

It doesn't seem likely at this point.

جميع رقاقات الذكاء الاصطناعي الرائدة تستخدم عملية 4nm أو 3nm، Nvidia Blackwell و Google TPUv7 و AWS Trainium3

المعالج الصيني هواوي Ascend 910C (SMIC 7nm) تنافسي في الاستنتاج، لكنه يتطلب شرائح أكثر وطاقة أكثر للتدريب. إن التعويض عن فجوة التكنولوجيا من خلال زيادة استهلاك الطاقة فقط سيواجه في النهاية حدودًا اقتصادية.

ما هي "حادثة تايوان" الأكثر احتمالاً؟

الأرجح هو حظر مضيق تايوان.

وقد تصاعدت التوترات بالفعل:

·2024: أجرت الصين تدريبات "السيف المشترك-2024B"

·2025: "مهمة العدالة 2025" تستخدم أكثر من 100 طائرة و13 سفينة حربية

·تم إطلاق 27 صاروخًا من فوجيان،其中 10 صواريخ سقطت في المنطقة المتصلة بتايوان

في الوقت نفسه، بدأت الصين في تقسيم التعبير عن "التوحيد السلمي" و"التوحيد" في الخطة الخمسية للفترة 2026–2030.

تقوم TSMC أيضًا بالتخطيط المسبق: يتم بناء ثمانية مصانع رقائق في أريزونا، وقد تتحمل في المستقبل 30% من طاقة الإنتاج المتقدمة للرقائق.

لكن النظام بأكمله لا يزال يعتمد على توازن هش للغاية.

[رابط الأصل]

انقر لمعرفة الوظائف المتاحة لدى BlockBeats

مرحبًا بانضمامك إلى المجتمع الرسمي لـ BlockBeats

مجموعة اشتراك تيليغرام: https://t.me/theblockbeats

مجموعة Telegram للنقاش: https://t.me/BlockBeats_App

الحساب الرسمي على تويتر: https://twitter.com/BlockBeatsAsia