إيرادات أنثروبيك البالغة تريليون دولار يمكن أن تدفع أسعار الحوسبة للارتفاع 10 مرات

عندما تبدأ الوكلاء الذكاء الاصطناعي في الاقتراب من أو استبدال العمل المعرفي البشري، كيف يجب إعادة تسعير قوة الحوسبة؟

في أحدث مقال مدونة، طرح بودكاست التكنولوجيا المعروف دواركش باتيل استنتاجًا جريئًا: إذا استمر دخل مختبرات الذكاء الاصطناعي في النمو السريع (مثل أنثروبيك التي تصل إلى تريليون دولار بحلول نهاية العام القادم)، بينما يزداد إمداد الحوسبة فقط بمقدار 3 أضعاف سنويًا، فقد يرتفع سعر الحوسبة بأكثر من 10 أضعاف.

على مدار العقود الماضية، كان يُنظر إلى القوة الحسابية على أنها "أداة". كانت الحواسيب أسرع، والخوادم أكثر، والحوسبة السحابية أرخص.

لكن عصر الذكاء الاصطناعي يشهد تحولاً نموذجياً: لم تعد وحدات معالجة الرسوميات مجرد أجزاء في الآلة، بل قد تصبح وسيلة لنقل القوى العاملة الرقمية.

إذا كان يمكن لوحدة H100 واحدة أن تستوعب وكيل ذكاء اصطناعي بمستوى يقارب مهارة مبرمج رائد، فإن قيمتها لا ينبغي أن تُحسب بناءً على "سعر الساعة الخادمة"، بل يجب أن تُحسب وفقًا للقيمة البشرية التي تحل محلها.

تخيل أن هناك مهندس برمجيات رقميًا لا ينام أبدًا، ويستجيب في أي وقت، ومستوى تقنيه يصل إلى أعلى مستويات البشر، كم ترغب في دفعه كراتب سنوي؟

في سيليكون فالي، يبلغ متوسط الراتب السنوي للسوق لمهندسي البرمجيات أكثر من 250 ألف دولار أمريكي. ومع ذلك، قد يتطلب دعم وكيل ذكي بمستوى ذكائي مماثل فقط قدرة حوسبة تعادل بطاقة واحدة من NVIDIA H100.

الآن، دعونا نحسب التكلفة:

إذا كان يمكن لهذه المعالجة H100 أن تحل محل مبرمج بشري يتقاضى راتبًا سنويًا قدره 250 ألف دولار بدقة تامة، فإن المنطق التجاري والاقتصادي البحت يقتضي أن يكون الإيجار السنوي النظري لهذه المعالجة H100 أعلى من 250 ألف دولار.

لكن في هذا الوقت بالضبط، فإن سعر الإيجار الفوري لـ H100 في السوق يبلغ حوالي 16,000 دولار سنويًا فقط. الفرق بينهما 15 ضعفًا.

هذا هو أكبر "ثقب أسود للتسوية الوظيفية" في تاريخ البشرية الذي سنواجهه.

عندما تفوق سرعة تكاثر الذكاء في العالم الافتراضي حدود التصنيع في العالم المادي، تنشأ المفارقة:

يتسارع نمو قيمة الذكاء الرقمي بكثير أكثر من توسع البنية التحتية الحسابية المادية.

هذا الفرق في التقييم البالغ 15 ضعفًا سيؤدي إلى رد فعل عنيف: خلال السنوات القادمة، قد تواجه الأسعار الحقيقية للقوة الحسابية موجة تضخم فائقة تصل إلى 10 أضعاف أو أكثر.

بالطبع، هناك سؤال: هل سيتراجع راتب مهندس البرمجيات السنوي في المستقبل؟

هذا السؤال، نظر فيه أيضًا_dwarkesh patel_:

لكن إذا كنا نؤمن بنظرية الاقتصاد الكلاسيكية حول القوى العاملة، فإن القيمة الحدية للقوة الحاسوبية (وبالتالي السعر الحدي للقوة الحاسوبية) يجب أن تصبح مرتفعة للغاية.

على مدار السنوات القليلة الماضية، اتبعت صناعة الذكاء الاصطناعي منطقًا بسيطًا: نماذج أكبر، وكميات بيانات أكثر، ووحدات معالجة رسومية أكثر، وقدرات أقوى.

لكن الآن، يظهر تناقض جديد: إن سرعة نمو الذكاء الاصطناعي تفوق سرعة نمو إمدادات القوة الحسابية.

على سبيل المثال، نمت إيرادات Anthropic التجارية بنسبة حوالي 10 أضعاف خلال العام الماضي.

بمعدل النمو هذا، قد يصل إيرادها السنوي إلى ما بين 100 مليار و150 مليار دولار بحلول نهاية العام. إذا استمر هذا الاتجاه، ففي العام القادم، سيواجه سؤالًا جنونيًا: كيف يمكنه دعم رؤية مالية بقيمة تريليون دولار؟

الإجابة واحدة فقط: المزيد من الذكاء. والذكاء الأكبر يعني: المزيد من التدريب، المزيد من الاستدلال، المزيد من وحدات معالجة الرسوميات.

ومع ذلك، فإن المشكلة تكمن في أن عرض القوة الحسابية لم ينمو بنفس السرعة.

يُمكن للتوسع في القوة الحسابية الفيزيائية لمختبرات الرائدة في الصناعة الحالية أن يحافظ فقط على نمو يقارب ثلاثة أضعاف سنويًا.

وهكذا يظهر عدم تطابق كبير:

يريد العالم الرقمي أن يركض 10 كيلومترات، لكن العالم المادي لا يستطيع توفير طريق يبلغ طوله سوى 3 كيلومترات. ماذا نفعل مع المسافة المتبقية؟

هناك ثلاثة خيارات فقط: أولًا، زيادة هامش الربح. ثانيًا، زيادة سعر القوة الحسابية. ثالثًا، توجيه مزيد من القوة الحسابية إلى أعمال الاستنتاج.

الطريق الثالث هو في الواقع ما يخشى معظم مختبرات الذكاء الاصطناعي رؤيته.

لأن الربح من الاستدلال، في جوهره، يهدف فقط إلى إثبات: "نموذج عمل الذكاء الاصطناعي ناجح."

ثم استمر في التمويل، واستمر في شراء المزيد من وحدات معالجة الرسومات، واستمر في تدريب النموذج التالي.

الدورة الحقيقية في وادي السيليكون هي:

الربح ليس الهدف النهائي، بل مجرد وسيلة لشراء مزيد من قوة الحوسبة.

لأن ما يؤمن به جميع المختبرات حقًا هو أن النماذج الأكثر تقدمًا اليوم قد تصبح بعد عام مثل الهاتف القديم من الأمس: قوية لكنها قديمة.

هذا يعيد الحل إلى الخيارين الأولين: الارتفاع الحاد في هامش الربح، أو ارتفاع تكلفة وحدة القوة الحسابية.

إذا اعتمدنا بالكامل على هامش الربح لامتصاص هذا الفرق، فسيتعين على مختبرات الحدود أن تصل إلى هامش ربح يتراوح بين 95% تقريبًا في المنطقة المتوسطة إلى العالية بحلول نهاية العام المقبل.

في تاريخ الأعمال، هذا تقريبًا خيال، باستثناء عدد قليل جدًا من العقد التي تتمتع باحتكار تقني مطلق.

وبالتالي، اجتمعت جميع الأدلة والمنطق في نهاية المطاف عند نفس النقطة: سعر وحدة القوة الحسابية على وشك أن يشهد ارتفاعًا غير مسبوق.

لا يزال الكثير من الناس لا يدركون: أن المنافسة في الذكاء الاصطناعي تدخل عصر البنية التحتية.

في الماضي، كانت الحروب على الإنترنت تدور حول: المستخدمين، والمرور، والمداخل. أما في عصر الذكاء الاصطناعي، فتدور المنافسة حول: الكهرباء، والرقائق، ومركز البيانات، ومجموعات الحوسبة الفائقة.

لماذا؟ لأن مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة لا يمكنها الاعتماد على خوادم السحابة العادية.

تحتاج إلى: مجموعة GPU حصرية؛ بنية شبكة مستقرة؛ استخدام عالٍ جدًا؛ أمان البيانات والنماذج.

هذا ليس مجرد استئجار خادم عادي، بل هو استئجار خط إنتاج ذكي للمستقبل.

مثال نموذجي: استأجرت Google وAnthropic موارد GPU واسعة النطاق من SpaceX.

يُذكر أن تكلفة إيجار مجموعة من 110,000 وحدة معالجة رسومية من جوجل تصل إلى 900 مليون دولار شهريًا.

بالتقسيم، فإن تكلفة إيجار وحدة GPU واحدة في الساعة تقارب ضعف السعر الفوري الحالي المتاح في السوق. ولا تنسَ أن سعر السوق الفوري الحالي نفسه أعلى بنسبة 40% من أدنى مستوى سجله في بداية هذا العام.

لماذا؟

لأن القوة الحسابية الرائدة تصبح أكثر شبهاً بمصادر استراتيجية مثل الطاقة والشبكات الكهربائية.

تخيل الثورة الصناعية، مصنع يمتلك محركًا بخاريًا ومصنع آخر لا يمتلكه.

فرقهم ليس 10٪، بل فجوة جيلية في طريقة الإنتاج بأكملها.

في عصر الذكاء الاصطناعي، تصبح وحدات معالجة الرسومات (GPU) أيضًا بمثابة "البخارية" الجديدة.

لماذا ارتفع سعر القوة الحسابية إلى هذا الحد؟

الإجابة موجودة في الصيغة الفيزيائية للعرض — هذه الصيغة، تم قفلها تمامًا من قبل الحدود الفيزيائية لشركة TSMC وعمالقة أجهزة التعرض الضوئي.

الأسطورة التي يُتَبَاهَى بها في الصناعة حول "زيادة القوة الحسابية ثلاث مرات سنويًا" لا تُفكَّك سوى كمحاولة متواضعة لدمج ثلاثة عوامل ضرب على حافة الحدود:

نمو القدرة الحسابية السنوي (3x) ≈ 1.4x (تكرار قانون مور) × 1.2x (بناء مصانع رقائق جديدة) × 1.8x (الاستيلاء على طاقة الإنتاج المتقدمة).

وكل من هذه المضاعفات الثلاثة يقترب من السقف.

قانون مور: كل خطوة تصغير أصعب من السابقة، حيث تجعل التسرب الكهربائي وحدود الذرات التكرار على حافة الهاوية.

بناء مصانع الرقائق الجديدة يستغرق وقتًا طويلاً، وسرعة تسليم أجهزة الليثوغرافيا EUV ذات NA عالية تعيق السلسلة بأكملها، ولا يوجد حل حتى عام 2030 على الأقل.

على مدار السنتين الماضيتين، كان المحرك الوحيد لنمو القوة الحسابية هو الاستيلاء على الطاقة الإنتاجية — حيث استولت شرائح الذكاء الاصطناعي على عمليات التصنيع المتقدمة من TSMC من الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المكتبية.

لكن هذا العامل الضخم سيصل إلى الصفر قريبًا. بحلول نهاية عام 2027، ستستهلك رقائق الذكاء الاصطناعي 86٪ من طاقة TSMC N3، من 60٪ إلى 86٪ —这不是增长，而是物理意义上的绝对饱和，再无余地。

ثلاثة مضاعفات، اثنان قد بلغا ذروتهما، والثالث على وشك الاصطدام. قصة عرض القوة الحسابية انتهت.

كلما زادت تكلفة القوة الحسابية، قلّ من يجرؤ على استخدام نماذج أرخص.

الحدس يقول: عندما تصبح قوة الحوسبة باهظة، يجب استخدام نماذج خفيفة ونسخ مفتوحة المصدر مُقطّعة، مع التوفير في الاستخدام.

لكن الاقتصاد المدعوم بالذكاء الاصطناعي يعكس ذلك تمامًا.

المنطق الأساسي هو تأثير ألتشيان-ألن: عندما يُضاف تكلفة ثابتة إلى جميع السلع، تصبح السلع الغالية أكثر جاذبية من حيث القيمة.

في الذكاء الاصطناعي، فإن هذا "التكلفة الإضافية" هي تكلفة استهلاك قوة الحوسبة — يجب دفعها بغض النظر عن النموذج المستخدم.

احسب التكلفة: H100 بسعر 20 دولارًا في الساعة.

• أقوى نموذج: انتهِ في ساعة واحدة، 25 دولارًا (20 قوة حسابية + 5 زيادة).
• نموذج متوسط: رسوم ترخيص 0، لكن الذكاء غير كافٍ، واستغرق الأمر ساعتين من المحاولة والخطأ، 40 دولارًا.

الاستنتاج: استخدام نموذج متوسط يصبح أكثر تكلفة. إنه يستهلك قوة الحوسبة والموارد الأثمن — الوقت — في محاولات غير فعالة.

لذلك، كلما ارتفع سعر القوة الحسابية، زادت قدرة النماذج الأقوى على فرض أسعار فائقة. بما أنك ستُدفع ثمن القوة الحسابية على أي حال، فإن إنفاق المزيد لاستخدام الأكثر ذكاءً هو في الواقع توفير حقيقي.

Average model, no way out.

في النهاية، سيُمتصّ رأس المال المجتمعي بأكمله نحو عدد قليل جدًا من الأطراف المهيمنة التي تمتلك تريليونات الدولارات ويمكنها إنشاء نماذج مطلقة الأقوى.

Of course, some people also oppose it.

في قسم التعليقات، طرح إيريك شو اعتراضًا مثيرًا للاهتمام: منطق إيجار سنوي قدره 250 ألف دولار ينطبق فقط في المجال الرقمي البحت. بمجرد الدخول إلى العالم المادي، مثل دورة موافقة التجارب السريرية أو إجراءات اتخاذ القرار في المشتريات الحكومية، قد لا يصل سقف تحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي إلى 250 ألف دولار أبدًا، بل يقترب من 50 ألف دولار.

أشار المهندس البرمجي المتقدم تريفور إلى أن المحتوى منخفض الجودة لا يحتاج إلى نماذج رائدة على الإطلاق؛ بل سيتحول إلى بدائل أرخص، وليس إلى الزوال المباشر. وبعبارة أخرى، قد يكون السعر هو الذي يتم تنقيته، وليس المحتوى نفسه.

التاريخ أيضًا لا يقف إلى جانب دواركش. في عام 1980، خاض العالم البيولوجي من جامعة ستانفورد بول إهرليش والاقتصادي جوليان سيمون رهانًا على أن خمسة معادن ستزيد أسعارها خلال عقد.

بعد عشر سنوات، هبطت جميع الخمسة، فاعترف إيرليش بالهزيمة ودفع المال. "سترتفع الموارد"، وغالبًا ما خسر من خاطروا بهذا الاعتقاد عبر التاريخ.

رد دواركش: مرونة عرض القوة الحسابية أقل بكثير من السلع الأساسية. يمكن لمناجم النحاس زيادة الإنتاج تحت تأثير الأسعار المرتفعة، لكن آلات التعرّض الضوئي EUV لا يمكنها ذلك — حتى تايوان سيميكوندكتور مانوفاكتورينغ لا تمتلك طاقة إضافية يمكنها إطلاقها. خلال هذه السنوات التي يزداد فيها العرض فقط ثلاثة أضعاف سنويًا، لا توجد بدائل.

من المثير للاهتمام أن دواركش يعترف بنفسه: أن هذا التنبؤ، فإن نظائره التاريخية أخطأت تقريبًا جميعها.

ربما في يومٍ ما سيصبح قوة الحوسبة رخيصة مثل الرمال، لكن قبل أن يحين ذلك اليوم، سنضطر إلى المرور بسباق تسلح للقوة الحاسوبية وأكثر أنواع التضخم الحاسوبي قسوة.

المراجع:

https://www.dwarkesh.com/p/why-compute-might-get-10x-more-expensive

https://x.com/dwarkesh_sp/status/2082482530209411419

هذا المقال من حساب WeChat "New Intelligence Yuan"، المؤلف: ASI Revelation؛ التحرير: ديفيد