تتحرك OpenAI بهدوء لتنويع بنية تحتية للأجهزة الخاصة بها — وقد يمتد هذا التأثير بعيدًا عن الذكاء الاصطناعي ليشمل البنية التحتية للعملات المشفرة واقتصاديات مراكز البيانات.
النقاط الرئيسية
وفقًا لـ The Information، تخطط OpenAI لشراء وحدات معالجة التنسور من Google (TPUs)، وهي خطوة من شأنها تقليل اعتمادها الكبير على Nvidia—المورد السائد الذي يُمكّن جزءًا كبيرًا من الطفرة الحديثة للذكاء الاصطناعي. لم تؤكد أي من الشركتين الصفقة؛ الأسعار والكميات ومواعيد التسليم غير معروفة.
TPU هي شرائح مصممة من قِبل Google مُحسّنة للحسابات الأساسية لنماذج الذكاء الاصطناعي. كشفت Google لأول مرة عن TPU في عام 2016، وطورت منذ ذلك الحين أجيالًا جديدة. أفادت تقارير من يونيو 2025 أن OpenAI بدأت استئجار TPU للاختبارات المبكرة؛ وسيمثل الشراء ملكية كاملة بدلاً من الاستئجار بالساعة.
- أدلة تدعم التقارير: نشرت OpenAI إعلان وظيفة في سان فرانسيسكو يطلب مهندسًا لقيادة تحسين نماذجها المتقدمة على TPUs — عمل يركز على المُرَكِّبات والبرمجيات منخفضة المستوى المطلوبة عند التحول بين هياكل الرقائق.
قائد الأجهزة في OpenAI، ريتشارد هو، قضاة ما يقرب من تسع سنوات في جوجل وكان قائدًا في Cloud TPU — مما يضيف مزيدًا من المصداقية للتحول.
أين يقع هذا في سباق الحوسبة الأوسع
تظل Nvidia شريكًا رئيسيًا لـ OpenAI. في سبتمبر 2025، وقعت Nvidia خطاب نية للاستثمار ما يصل إلى 100 مليار دولار مع نشر OpenAI على الأقل 10 جيجاوات من أنظمة Nvidia؛ الجيجاوات هي مليار واط، وهي الوحدة التي يستخدمها مُنشئو مراكز البيانات لتحديد حجم المشاريع. واستثمرت Nvidia في النهاية 30 مليار دولار في جولة التمويل الخاصة بـ OpenAI.
كما قدمت AMD عرضًا: بعد أسبوعين من خطاب النية الخاص بـ Nvidia، منحت AMD OpenAI الحق في شراء ما يصل إلى 160 مليون سهم من AMD (حوالي 10٪ من AMD) مرتبطًا بتنفيذ OpenAI لـ 6 جيجاوات من شرائح AMD.
- تبني OpenAI أيضًا شرائحها الخاصة. في يونيو، كشفت عن Jalapeño، وهو شريحة استنتاج مخصصة تم تطويرها مع Broadcom ومن المقرر نشرها أوليًا بحلول نهاية عام 2026.
استمرار جوجل ومنافسيها في توسيع قدرة TPU
قدمت جوجل وحدتي معالجة تعلم ثامنة الجيل (8t للتدريب، 8i للاستنتاج) في أبريل؛ وقامت جوجل بمقارنة أدائهما مع وحدة معالجة Ironwood من الجيل السابق، وليس مع أجهزة Nvidia.
- وقّعت Anthropic، المنافس الرئيسي لـ OpenAI، اتفاقية مع Google وBroadcom في أبريل للحصول على قدرات متعددة من وحدات TPU من الجيل التالي من المتوقع أن تبدأ في عام 2027.
قال مالك التمويل في Alphabet إن الشركة بدأت تسليم أنظمة TPU إلى مراكز البيانات الخاصة بالعملاء في الربع الثاني، وبدأت Google Cloud في تقديم وصول تجريبي خاص لعدد محدود من العملاء إلى GPT-6 من OpenAI الأسبوع الماضي.
لماذا يجب على قراء العملات المشفرة أن يهتموا
يزيد الطلب المتزايد على الرقائق المخصصة للذكاء الاصطناعي من إعادة تشكيل عمليات شراء مراكز البيانات، والالتزامات الطاقية، والتوازن التنافسي بين صانعي الرقائق — عوامل تؤثر أيضًا على البنية التحتية للعملات المشفرة. تؤثر المشاريع الكبيرة للذكاء الاصطناعي على توفر وسعر وحدات معالجة الرسوميات، ودمج الشبكة الكهربائية، وقرارات العقارات للاستثمارات الضخمة التي يمكن إعادة توظيفها لمختلف أحمال الحوسبة.
- إذا نقلت شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى جزءًا من طلبها إلى TPUs والشرائح المخصصة، فقد يخفف ذلك الضغط على سوق وحدات معالجة الرسوميات (GPU) (ذو صلة بالفرق التي لا تزال تعتمد على وحدات معالجة الرسوميات لمحاكاة البلوكشين أو تشغيل العقد أو التعدين في بعض الحالات). كما يبرز هذا اتجاهًا صناعيًا: أصبحت الطبقات المتكاملة رأسًا على عقب (شرائح مملوكة + برامج) عاملًا مميزًا — نمط يجب على مشاريع التشفير مراقبته عند تخطيط البنية التحتية والشراكات.
الخلاصة: إذا تأكدت استكشاف OpenAI لشراء مباشر لوحدات TPUs من Google، فسيكون ذلك محاولة استراتيجية لتنويع موردي الحوسبة، وتسريع سيطرتها على مجموعة الأداء، وتغيير طريقة تزويد عمليات الذكاء الاصطناعي الضخمة. بالنسبة لنظام البيئة الرقمية، فإن هذا التحرك مهم لأن ندرة الحوسبة، والالتزامات الطاقية، والمنافسة على الرقائق جميعها تؤثر على الاقتصاديات واللوجستيات للبنية التحتية الموزعة على نطاق واسع.
النقاط الرئيسية
وفقًا لـ The Information، تخطط OpenAI لشراء وحدات معالجة التنسور من Google (TPUs)، وهي خطوة من شأنها تقليل اعتمادها الكبير على Nvidia—المورد السائد الذي يُمكّن جزءًا كبيرًا من الطفرة الحديثة للذكاء الاصطناعي. لم تؤكد أي من الشركتين الصفقة؛ الأسعار والكميات ومواعيد التسليم غير معروفة.
TPU هي شرائح مصممة من قِبل Google مُحسّنة للحسابات الأساسية لنماذج الذكاء الاصطناعي. كشفت Google لأول مرة عن TPU في عام 2016، وطورت منذ ذلك الحين أجيالًا جديدة. أفادت تقارير من يونيو 2025 أن OpenAI بدأت استئجار TPU للاختبارات المبكرة؛ وسيمثل الشراء ملكية كاملة بدلاً من الاستئجار بالساعة.
- أدلة تدعم التقارير: نشرت OpenAI إعلان وظيفة في سان فرانسيسكو يطلب مهندسًا لقيادة تحسين نماذجها المتقدمة على TPUs — عمل يركز على المُرَكِّبات والبرمجيات منخفضة المستوى المطلوبة عند التحول بين هياكل الرقائق.
قائد الأجهزة في OpenAI، ريتشارد هو، قضاة ما يقرب من تسع سنوات في جوجل وكان قائدًا في Cloud TPU — مما يضيف مزيدًا من المصداقية للتحول.
أين يقع هذا في سباق الحوسبة الأوسع
تظل Nvidia شريكًا رئيسيًا لـ OpenAI. في سبتمبر 2025، وقعت Nvidia خطاب نية للاستثمار ما يصل إلى 100 مليار دولار مع نشر OpenAI على الأقل 10 جيجاوات من أنظمة Nvidia؛ الجيجاوات هي مليار واط، وهي الوحدة التي يستخدمها مُنشئو مراكز البيانات لتحديد حجم المشاريع. واستثمرت Nvidia في النهاية 30 مليار دولار في جولة التمويل الخاصة بـ OpenAI.
كما قدمت AMD عرضًا: بعد أسبوعين من خطاب النية الخاص بـ Nvidia، منحت AMD OpenAI الحق في شراء ما يصل إلى 160 مليون سهم من AMD (حوالي 10٪ من AMD) مرتبطًا بتنفيذ OpenAI لـ 6 جيجاوات من شرائح AMD.
- تبني OpenAI أيضًا شرائحها الخاصة. في يونيو، كشفت عن Jalapeño، وهو شريحة استنتاج مخصصة تم تطويرها مع Broadcom ومن المقرر نشرها أوليًا بحلول نهاية عام 2026.
استمرار جوجل ومنافسيها في توسيع قدرة TPU
قدمت جوجل وحدتي معالجة تعلم ثامنة الجيل (8t للتدريب، 8i للاستنتاج) في أبريل؛ وقامت جوجل بمقارنة أدائهما مع وحدة معالجة Ironwood من الجيل السابق، وليس مع أجهزة Nvidia.
- وقّعت Anthropic، المنافس الرئيسي لـ OpenAI، اتفاقية مع Google وBroadcom في أبريل للحصول على قدرات متعددة من وحدات TPU من الجيل التالي من المتوقع أن تبدأ في عام 2027.
قال مالك التمويل في Alphabet إن الشركة بدأت تسليم أنظمة TPU إلى مراكز البيانات الخاصة بالعملاء في الربع الثاني، وبدأت Google Cloud في تقديم وصول تجريبي خاص لعدد محدود من العملاء إلى GPT-6 من OpenAI الأسبوع الماضي.
لماذا يجب على قراء العملات المشفرة أن يهتموا
يزيد الطلب المتزايد على الرقائق المخصصة للذكاء الاصطناعي من إعادة تشكيل عمليات شراء مراكز البيانات، والالتزامات الطاقية، والتوازن التنافسي بين صانعي الرقائق — عوامل تؤثر أيضًا على البنية التحتية للعملات المشفرة. تؤثر المشاريع الكبيرة للذكاء الاصطناعي على توفر وسعر وحدات معالجة الرسوميات، ودمج الشبكة الكهربائية، وقرارات العقارات للاستثمارات الضخمة التي يمكن إعادة توظيفها لمختلف أحمال الحوسبة.
- إذا نقلت شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى جزءًا من طلبها إلى TPUs والشرائح المخصصة، فقد يخفف ذلك الضغط على سوق وحدات معالجة الرسوميات (GPU) (ذو صلة بالفرق التي لا تزال تعتمد على وحدات معالجة الرسوميات لمحاكاة البلوكشين أو تشغيل العقد أو التعدين في بعض الحالات). كما يبرز هذا اتجاهًا صناعيًا: أصبحت الطبقات المتكاملة رأسًا على عقب (شرائح مملوكة + برامج) عاملًا مميزًا — نمط يجب على مشاريع التشفير مراقبته عند تخطيط البنية التحتية والشراكات.
الخلاصة: إذا تأكدت استكشاف OpenAI لشراء مباشر لوحدات TPUs من Google، فسيكون ذلك محاولة استراتيجية لتنويع موردي الحوسبة، وتسريع سيطرتها على مجموعة الأداء، وتغيير طريقة تزويد عمليات الذكاء الاصطناعي الضخمة. بالنسبة لنظام البيئة الرقمية، فإن هذا التحرك مهم لأن ندرة الحوسبة، والالتزامات الطاقية، والمنافسة على الرقائق جميعها تؤثر على الاقتصاديات واللوجستيات للبنية التحتية الموزعة على نطاق واسع.