أراقب $NBIS عن كثب لأنني أعتقد أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يمكن أن تصبح واحدة من أكبر الفرص مع ازدياد الطلب على الاستنتاج بفعل وكلاء الذكاء الاصطناعي. مع حوالي 3.5 جيجاواط من الطاقة المتعاقد عليها وجزء صغير فقط نشط حاليًا، لدى Nebius مساحة كبيرة للنمو. كما أن عملها المتزايد في الاستنتاج بدون خوادم قد يحسن إمكانات الإيرادات لكل ميغاواط. بعد التراجع الأخير، يبدو التقييم مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي، لكن التنفيذ ونشر القدرة سيكونان عاملين رئيسيين للمراقبة.

تستخدم Nvidia، $NVDA، الذكاء الاصطناعي لتحويل طريقة تصنيع الرقائق. كشفت الشركة عن أدوات جديدة تُسمى CUDA-X AI لتسريع تصميم أشباه الموصلات والتصنيع وأتمتة المصانع. من بين الشركات التي تتبنى هذه الأدوات: Synopsys وCadence وApplied Materials وLam Research وKLA. تقول Nvidia إن هذه الأدوات يمكنها تسريع بعض سير العمل بنسبة تصل إلى 50 مرة.

في هذه المرحلة، من الواضح أن معظم نماذج الذكاء الاصطناعي تهدف إلى جعل التكاليف أقل وليس تحسين الأداء. الشركات التي تُحرق مليارات الدولارات من خلال تخفيض أسعارها على المنافسين وبيع الرموز المميزة بأقل بكثير من قيمتها. لقد أدركوا أن عليهم إما الاستمرار في إهدار أموال المستثمرين للتشغيل والبقاء في المقدمة مقارنة بالمنافسين، أو التركيز على رفع السعر/القيمة إلى مستوى مربح. كالمعتاد، توجه @grok بقوة نحو النماذج منخفضة التكلفة مع الإصدار 4.7، الذي كان بسعر زهيد جدًا، لكنه تلقى انتقادات كثيرة لعدم تفوقه على النماذج الرائدة. أتوقع تباطؤًا طفيفًا في قدرات النماذج، مع تقدم أكبر بكثير في الاستدامة.

هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي، مقدّمًا من Holoworld أطلقت @OpenAI 722 مخطوطة رياضية من نموذج داخلي متقدم، بينما كشفت @Microsoft عن Maia 300 في سعيها للتوغل بشكل أعمق في شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة. أطلقت @AnthropicAI و @GoogleCloud و @Meta جميعها نماذج أو وكلاء جدد هذا الأسبوع، وجمعت TypeSafe 870 مليون دولار فقط بعد أسابيع من إطلاق نموذج قرارها غير النصي Jev. الذكاء الاصطناعي ينتشر خارج المحادثات ليشمل البحث والبنية التحتية وال وكلاء واتخاذ القرار.

ضخم: قال الرئيس التنفيذي لـ @nvidia، @JensenHuang، إن الذكاء الاصطناعي أصبح ضروريًا في تصميم شرائح الشركة وبرمجياتها. "لا يمكننا تصميم شريحة بعد الآن دون الذكاء الاصطناعي." كشف هوانغ أن NVIDIA تستخدم الذكاء الاصطناعي لاستكشاف تصاميم شرائح جديدة، وتعزيز الأداء، وتقليل استهلاك الطاقة، وكتابة البرمجيات، واكتشاف الأخطاء. "شرائحنا أفضل بكثير بفضل الذكاء الاصطناعي."

وافقت Nvidia في 3 سبتمبر على شراء Hugging Face، أحد أكثر المراكز استخدامًا للنماذج المفتوحة. تقول Nvidia إن الهدف هو حماية مطوري الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر. وستمتلك الآن شركة بطاقة GPU المهيمنة أحد أهم المواقع التي تُنشر فيها النماذج المفتوحة. بالنسبة للمستخدم العادي لهذه النماذج، لا يتغير شيء كثير. مع كل مزود لخدمة الاستنتاج كخدمة اليوم، لا يزال لا يمكنك التحقق من: → أي نموذج أجاب على الطلب → من يمكنه قراءة طلبك → ما الذي يحدث لبياناتك أنت تثق في من يجلس في المنتصف. ستظل النماذج المفتوحة مفتوحة فقط إذا كان بإمكان أي شخص التحقق من كيفية تشغيلها، بغض النظر عن مالك المركز. وهذا يتطلب طبقة تنفيذ لا مالك لها، حيث يتحقق الشبكة من أي نموذج تم تشغيله ويحافظ على خصوصية البيانات.

الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى أكثر من الرقائق. فهو يحتاج إلى طاقة. ⚡ يتوقع ماكينزي أن يصل الطلب العالمي على مراكز البيانات إلى 219 جيجاواط بحلول عام 2030، بزيادة من 82 جيجاواط في عام 2025. فرصة كبيرة. لكن الطاقة المعلنة ليست تدفقًا نقديًا. راقب الدين، والتنفيذ، والأرباح—ليس فقط عناوين الذكاء الاصطناعي. #AI #DataCenters #AIInfrastructure #StockMarket #GrowthStocks #LongTermInvesting #TradingSyndicates $ETN $VRT $GEV $NVDA $AVGO $ANET

انفجار الذكاء الاصطناعي يدفع أسعار الحواسيب إلى الأعلى: ارتفاع التضخم التكنولوجي الأمريكي إلى أعلى مستوى له منذ 20 عامًا تزامن الاستثمارات الهائلة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مع زيادة ملحوظة في أسعار التكنولوجيا الاستهلاكية في الولايات المتحدة. وكشفت بيانات التضخم لشهر سبتمبر عن أحد أعلى الزيادات السنوية في أسعار الحواسيب والمعدات خلال العقدين الماضيين، مما أبرز تأثير طلب الذكاء الاصطناعي على الأسعار في بؤرة الاقتصاد. ارتفاع سنوي في أسعار الحواسيب يصل إلى 9.7% في سبتمبر، ارتفعت أسعار الحواسيب والملحقات والمساعدين المنزليين الذكيين بنسبة 9.7% مقارنة بالعام السابق. ويشكل هذا أعلى زيادة سنوية تسجل منذ عام 2006 على الأقل. وصل الارتفاع السنوي في أسعار برامج الحواسيب والإكسسوارات إلى 28.4%. وتُظهر البيانات أن ضغوط التكلفة على المنتجات التكنولوجية لا تقتصر على الأجهزة فحسب، بل تنتشر أيضًا عبر فئات منتجات مختلفة. الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي تدفع التكاليف للأعلى تزيد شركات التكنولوجيا من إنفاقها على مراكز البيانات والمعالجات المتقدمة والخوادم عالية الأداء، مما يعزز الطلب عبر سلسلة توريد الأجهزة. ويجعل الطلب المكثف على المعالجات المتقدمة من شركات مثل نيفيديا قيود الطاقة والإمدادات أكثر أهمية. يمكن أن يؤدي توسع الاستثمارات في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى ضغوط تصاعدية على الأسعار في المجالات التي لا تستطيع فيها قدرات الإنتاج وإمدادات المكونات مواكبة الطلب. وسيتم مراقبة مدى انتقال هذه التأثيرات إلى منتجات التكنولوجيا الاستهلاكية عن كثب في الأشهر القادمة. مخاطرة تضخمية جديدة للبنك المركزي الأمريكي تشكل ارتفاعات أسعار التكنولوجيا واحدة من العوامل التي قد تعقد جهود مجلس الاحتياطي الفيدرالي لإعادة التضخم إلى هدفه البالغ 2%. وبشكل خاص، إذا استمرت استثمارات الذكاء الاصطناعي في دفع التكاليف للأعلى في قطاعات تتجاوز الطاقة والإسكان، فقد يزداد خطر انتشار ضغوط التضخم على نطاق أوسع. يشير ارتفاع التضخم الاستهلاكي الأمريكي إلى 3.7% على أساس سنوي في سبتمبر أيضًا إلى استمرار ضغوط الأسعار. وإذا أصبحت الزيادات في أسعار التكنولوجيا متجذرة جنبًا إلى جنب مع تكاليف الطاقة، فقد يضطر البنك المركزي إلى اتخاذ نهج أكثر حذرًا في سياساته النقدية. نمو الذكاء الاصطناعي قد يغذي التضخم من المتوقع أن يحسن الذكاء الاصطناعي الإنتاجية ويقلل التكاليف الإنتاجية على المدى الطويل. ومع ذلك، قبل أن تتحقق هذه المكاسب بالكامل، يمكن أن تولد إنفاقات البنية التحتية وطلب الرقائق ومتطلبات الطاقة آثارًا تضخمية على المدى القصير. السؤال الحاسم بالنسبة للأسواق هو ما إذا كانت هذه الزيادات في التكاليف ستثبت أنها نتيجة مؤقتة لدورة استثمارية، أم ستنتشر إلى أسعار المستهلكين وتصبح ضغوطًا تضخمية أكثر استمرارية. إذا استمر استثمار الذكاء الاصطناعي في دعم النمو الاقتصادي مع دفع الأسعار للأعلى في الوقت نفسه، فقد يواجه البنك المركزي معضلة متزايدة الصعوبة بين الحفاظ على التوسع الاقتصادي والحفاظ على السيطرة على التضخم.