إعادة تقييم تنبؤات دانيال غروس الـ18 حول الذكاء الاصطناعي العام: فائزو الذكاء الاصطناعي وحواجزه

الصفقات الاستثنائية لـ Daniel Gross في AGI

الكاتب الأصلي: @johncoogan

مُترجم الأصل: بيجي، BlockBeats

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

بعد مرور عامين، فإن هذه الأسئلة نفسها، أكثر إلهامًا من أي تنبؤ محدد. إن عوائد الذكاء الاصطناعي تتركز بالفعل على طبقة البنية التحتية—أصبحت نفيديا 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.

يستعرض هذا المقال الأسئلة الرئيسية التي طرحها غروس، ويخضعها للتحقق الواحد تلو الآخر بناءً على التطورات الواقعية خلال السنتين الماضيتين. إنه ليس فقط مراجعة لمنطق استثمار الذكاء الاصطناعي، بل أيضًا خريطة طريق لفهم كيفية إعادة تشكيل الثورة التكنولوجية لهيكل السوق وسلسلة التوريد والهيمنة العالمية.

Below is the original text:

في يناير 2024، نشر دانيال غروس، الذي كان حينها الرئيس التنفيذي لشركة Safe Superintelligence والآن يقود منتجات Meta AI، مقالًا بعنوان "AGI Trades".

هذه المقالة مكونة من صفحة واحدة وتحتوي على قائمة بأسئلة حول التأثيرات المحتملة لتقدم الذكاء الاصطناعي. عند العودة إليها بعد أكثر من عامين، تبدو هذه الأسئلة استباقية بشكل خاص، على الرغم من أن كل سؤال لم يُقدّم له استنتاج واضح في ذلك الوقت. فيما يلي مراجعة شاملة للأسئلة الـ18 التي طرحها.

أين ستتدفق القيمة في عالم ما بعد AGI؟

حاليًا، تتركز القيمة فعليًا في طبقة البنية التحتية — مثل الرقائق، والتغليف، والطاقة. فقد استحوذت نيفيديا على أكثر من 100% من الأرباح في موجة الذكاء الاصطناعي، حيث لا تزال العديد من الشركات تحقق خسائر. ويتجلى هذا بوضوح 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، ارتفعت تقييمات OpenAI وAnthropic وxAi أيضًا بشكل مذهل، لكن إجمالي الزيادة في القيمة البالغة 1.4 تريليون دولار أمريكي بين الثلاثة 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.

أما مايكروسوفت، فلم تكن في موقف متفوق بنفس القدر. فعلى 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 — إذ لا يزال غير واضح متى سيتحول هذا الاستثمار إلى عوائد.

في سباق الذكاء الاصطناعي هذا الذي يشبه "بيع المجرفات والمعاول"، فإن نيفيديا هي الفائز الأكبر، بينما لم تحقق استثمارات مايكروسوفت في البنية التحتية عائدًا واضحًا 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"، نظرًا لتعقيد بنية تحتية الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، حيث توجد عوائق تقريبًا في كل مرحلة. لذا، يجب التعامل مع هذا القول بحذر.

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 المخاطر 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 على الإطلاق بأنها "مدينة فارغة". كما أصبحت البيئة الحضرية أكثر نظافة.

كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي على عدم المساواة في الثروة؟

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 منخفضة المهارة شهدت أعلى نمو (+11.6% للعمال في خط التجميع)، بينما كان النمو الأبطأ في الوظائف عالية المهارة (+2.7% للرؤساء التنفيذيين)، على الرغم من أن هذا قد يعكس بشكل أكبر سياسات الحد الأدنى للأجور بدلاً من الذكاء الاصطناعي نفسه.

في الأسواق الرأسمالية، يتزايد التركيز أيضًا: تمثل "العملاق السبعة" (Mag7) حوالي 32% من市值 مؤشر ستاندرد آند بورز 500، وتساهم بحوالي 42% من العائد الكلي لعام 2025؛ في الوقت نفسه، تمكن مؤسسو ومستثمرون قلائل من تحقيق ثروات خاصة هائلة بسبب التمويل الضخم للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي (OpenAI بقيمة 110 مليار دولار، Anthropic بقيمة 30 مليار دولار).

كيف تستثمر إذا أصبحت الذكاء الاصطناعي سباقًا للطاقة؟

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

الأشخاص الذين ا抓住 هذا التداول ربحوا كثيرًا. على سبيل المثال:

• فيسترا: +321٪، ثاني أكبر مكسب في مؤشر س&P لعام 2024 (بعد بالانتير)
• Constellation Energy: ارتفع سعر السهم ثلاثة أضعاف منذ إصدار ChatGPT
• NRG Energy: ارتفاع سنوي واحد بحوالي 95% في عام 2025
• أوكلو: ارتفاع بنسبة 700%+ على مدار 12 شهرًا

الطاقة النووية تشهد انفجارًا:

• وقّعت مايكروسوفت على اتفاقية شراء طاقة طويلة الأجل بقيمة 16 مليار دولار على مدار 20 عامًا لإعادة تشغيل محطة تري مايل آيلند للطاقة النووية
• وقّعت جوجل اتفاقية مع Kairos Power لمحطة طاقة نووية صغيرة ووحدات نمطية بقدرة 500 ميغاواط (SMR)
• Meta توقع عقود كهرباء بقدرة 6.6 جيجاواط مع عدة شركات نووية

الطاقة تصبح أحد 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.

• مدة التسليم تقترب من 3 سنوات
• نقص في العرض بنسبة 30% في عام 2025

ارتفع التكلفة بنسبة 150% منذ عام 2020

هذه التقنية التي يبلغ عمرها 100 عام، هي العامل الحاسم الذي يحد من سرعة توصيل مراكز البيانات بالشبكة الكهربائية.

هل يتم تقليل قيمة الفحم؟

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 بوضوح الولايات التي شهدت نموًا سريعًا في مراكز البيانات:

• أوهايو: +23%
• أوكلاهوما: +58%

من هو الفائز ومن هو الخاسر؟

الرابح الواضح هو الولايات المتحدة.

في عام 2024، بلغ الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة 109 مليار دولار أمريكي (بينما بلغ في الصين فقط 9.3 مليار دولار أمريكي)، مع إجمالي استثمار منذ عام 2013 قدره 470 مليار دولار أمريكي، وهو ما يتجاوز مجموع استثمارات جميع الدول الأخرى. وفي عام 2024، أطلقت الولايات المتحدة 40 نموذجًا رئيسيًا للذكاء الاصطناعي، بينما أطلقت 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. حيث قلصت الشركات الكبرى لتكنولوجيا المعلومات حوالي 58 ألف وظيفة بين عامي 2024 و2025، بينما أضاف القطاع حوالي 360 ألف وظيفة بين عامي 2021 و2023.

هل سيتم استبدال مهندسي البرمجيات كما تم استبدال كاتبي الآلات الكاتبة في التاريخ؟

لا يزال مهندسو البرمجيات لا يقومون بمهام عمال اليد، لكن البنية المهنية قد بدأت في التجزئة:

• زيادة طلب مهندسي الذكاء الاصطناعي بنسبة 143%
• انخفاض توظيف الوظائف المبتدئة في شركات التكنولوجيا الكبرى بنسبة 25%
• انخفض عدد وظائف التدريب بنسبة 30%

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

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

Not yet.

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

• الأمر التنفيذي للتعليم بالذكاء الاصطناعي
• Training Skills Program
• منحة مشروع تدريب مهني بقيمة 84 مليون دولار من وزارة العمل

لكن إنفاق الولايات المتحدة على تدريب القوى العاملة يمثل 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 muy مجرّد وشخصي جدًا. لكن إجابتي هي: يستحق.

إذا كانت الذكاء الاصطناعي حقًا تعرّضية، كيف سنرى إشارات ذلك أولًا؟

أفضل مؤشر قد يكون 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 السرعة تتجاوز حتى تكلفة قوة الحوسبة الخاصة بجهاز الكمبيوتر الشخصي أو تكلفة عرض النطاق الترددي للإنترنت. من المرجح أن تصبح مؤشرًا رائدًا على التضخم السلبي في أسعار الخدمات.

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 تفرض ضريبة ذكاء اصطناعي تتراوح بين 20% و37% 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: حيث تصبح المنتجات الفردية أرخص تدريجيًا، بينما يتوسع حجم السوق الكلي باستمرار.

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 أكثر، هل يمكنها تحقيق AGI باستخدام تقنيات متقدمة متأخرة؟

It doesn't seem likely at this point.

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

يتمتع Huawei الصيني Ascend 910C (SMIC 7nm) بقدرة تنافسية في الاستنتاج، لكنه يحتاج إلى المزيد من الرقائق والطاقة في التدريب. إن التعويض الوحيد عن فجوة التكنولوجيا من خلال زيادة استهلاك الطاقة سيواجه في النهاية قيودًا اقتصادية.

ما هي أكثر الاحتمالات لـ "حادثة تايوان"؟

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
• أُطلقت 27 صاروخًا من فوجيان، وسقطت 10 منها في المنطقة المتصلة بتايوان.

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

تقوم تايوان سيميكوندكتور أيضًا بالاستعداد المبكر: 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.

الرابط الأصلي