الكاتب: ما لي لي
المصدر: Wu Xiaobo Channel CHANNELWU
قال بافيت ذات مرة: "لا تستثمر أبدًا في شركة لا يمكنك فهمها." ومع ذلك، ومع اقتراب نهاية "عصر عبقري الأسهم"، اتخذ بافيت قرارًا يخالف "قواعد العائلة": شراء أسهم Google، وبسعر مرتفع يقارب 40 ضعف التدفق النقدي الحر.
نعم، هذه هي المرة الأولى التي يشتري فيها بافيت "أسهم الذكاء الاصطناعي"، وليست OpenAI ولا Nvidia. جميع المستثمرين يطرحون سؤالًا واحدًا: لماذا Google؟
لنعد إلى نهاية عام 2022. في ذلك الوقت، ظهر ChatGPT فجأة، وأطلقت الإدارة العليا في Google "إنذارًا أحمر"، حيث عقدوا اجتماعات متكررة، بل واستدعوا المؤسسين الاثنين على وجه السرعة. لكن Google في ذلك الوقت بدت كديناصور بطيء الحركة ومثقل بالبيروقراطية.
أطلقت على عجل روبوت الدردشة Bard، لكنها ارتكبت خطأً واقعيًا في العرض التوضيحي، مما أدى إلى انخفاض حاد في سعر السهم وتبخر مئات المليارات من القيمة السوقية في يوم واحد. ثم قامت بدمج فرق الذكاء الاصطناعي التابعة لها وأطلقت نموذج Gemini1.5 متعدد الوسائط.
لكن هذا المنتج، الذي كان يُنظر إليه على أنه الورقة الرابحة، أثار نقاشًا ساخنًا في مجتمع التكنولوجيا لبضع ساعات فقط، ثم سرعان ما فقد الاهتمام بعد أن أطلقت OpenAI نموذج Sora لتوليد الفيديو.
ومن المفارقات أن الباحثين في Google هم من نشروا الورقة البحثية الرائدة في عام 2017، والتي أرست الأساس النظري المتين لهذه الثورة في الذكاء الاصطناعي.
ورقة "Attention Is All You Need"
نموذج Transformer المقترح
سخر المنافسون من Google. قال الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، ألتمان، إنه لا يعجبه ذوق Google: "لا أستطيع إلا أن أفكر في الفروق الجمالية بين OpenAI وGoogle."
كما أعرب الرئيس التنفيذي السابق لـ Google عن استيائه من كسل الشركة: "لطالما اعتقدت Google أن التوازن بين العمل والحياة... أهم من الفوز بالمنافسة".
كل هذه المواقف المحرجة جعلت البعض يشك في أن Google تخلفت عن الركب في سباق الذكاء الاصطناعي.
لكن التغيير جاء أخيرًا. في نوفمبر، أطلقت Google نموذج Gemini 3، الذي تفوق على المنافسين، بما في ذلك OpenAI، في معظم مؤشرات الاختبار القياسية. والأهم من ذلك أن Gemini 3 تم تدريبه بالكامل باستخدام شرائح TPU المطورة داخليًا من Google، والتي أصبحت الآن تُسوّق كبديل منخفض التكلفة لشرائح Nvidia GPU، وبدأت Google في بيعها على نطاق واسع للعملاء الخارجيين.
برزت Google في جبهتين: ردت على OpenAI في جبهة البرمجيات بسلسلة Gemini 3؛ وفي جبهة الأجهزة، تحدت هيمنة Nvidia طويلة الأمد بشرائح TPU.
ركلة لـ OpenAI، وضربة لـ Nvidia.
شعر ألتمان بالضغط منذ الشهر الماضي، حيث قال في رسالة داخلية إن Google "قد تجلب بعض الرياح الاقتصادية المعاكسة المؤقتة لشركتنا". وبعد سماع أخبار شراء الشركات الكبرى لشرائح TPU هذا الأسبوع، اضطرت Nvidia، التي انخفض سعر سهمها بنسبة 7% خلال التداول، إلى إصدار رسالة لطمأنة السوق.
قال الرئيس التنفيذي لـ Google، سوندار بيتشاي، في بودكاست حديث، إن موظفي Google يجب أن يحصلوا على قسط من الراحة. "من منظور خارجي، ربما بدونا هادئين أو متخلفين في تلك الفترة، لكن في الواقع، كنا نعزز جميع اللبنات الأساسية وندفع بقوة على هذا الأساس."
اليوم، انقلبت الأمور. قال بيتشاي: "لقد وصلنا الآن إلى نقطة التحول."
في هذه اللحظة، يصادف الذكرى الثالثة لإطلاق ChatGPT. خلال هذه السنوات الثلاث، أطلق الذكاء الاصطناعي وليمة رأسمالية في وادي السيليكون وتحالفات متشابكة؛ وتحت هذه الوليمة، ظهرت مخاوف من الفقاعة، فهل وصل القطاع إلى نقطة التحول؟
التفوق
في 19 نوفمبر، أطلقت Google أحدث نموذج ذكاء اصطناعي لها، Gemini 3.
تشير إحدى الاختبارات إلى أن Gemini 3 تفوق بشكل ملحوظ على أحدث النماذج من الشركات الأخرى، بما في ذلك ChatGPT، في معظم الاختبارات التي تغطي المعرفة المتخصصة، والاستدلال المنطقي، والرياضيات، والتعرف على الصور. فقط في اختبار واحد للبرمجة، جاء في المركز الثاني بفارق بسيط.
قالت صحيفة Wall Street Journal: "يمكن تسميته النموذج الرائد للجيل القادم في أمريكا." وقالت Bloomberg إن Google استيقظت أخيرًا. وأشاد به كل من ماسك وألتمان. حتى أن بعض مستخدمي الإنترنت مازحوا بأن هذا هو GPT-5 المثالي في نظر ألتمان.
قال الرئيس التنفيذي لشركة Box، منصة إدارة المحتوى السحابي، بعد تجربة Gemini 3 مسبقًا، إن التحسن في الأداء كان مذهلاً لدرجة أنهم شككوا في طرق تقييمهم. لكن بعد اختبارات متكررة، تأكد أن النموذج تفوق بفارق مزدوج في جميع التقييمات الداخلية.
قال الرئيس التنفيذي لشركة Salesforce إنه استخدم ChatGPT لمدة ثلاث سنوات، لكن Gemini 3 غير مفاهيمه في ساعتين فقط: "يا إلهي... لا عودة للوراء. هذا قفزة نوعية، الاستدلال، السرعة، معالجة النصوص والصور والفيديو... كلها أكثر حدة وسرعة. أشعر أن العالم انقلب رأسًا على عقب مرة أخرى."
Gemini 3
لماذا كان أداء Gemini 3 بارزًا جدًا، وماذا فعلت Google؟
قال مدير مشروع Gemini في منشور: "ببساطة: تحسين التدريب المسبق وما بعد التدريب." ويقول بعض المحللين إن النموذج لا يزال يتبع منطق Scaling Law في التدريب المسبق — من خلال تحسين التدريب المسبق (مثل بيانات أكبر، طرق تدريب أكثر كفاءة، المزيد من المعلمات)، تتحسن قدرات النموذج.
الشخص الأكثر رغبة في معرفة سر Gemini 3 هو ألتمان.
في الشهر الماضي، قبل إطلاق Gemini 3، أرسل رسالة داخلية لموظفي OpenAI للتحذير: "من جميع النواحي، كان عمل Google مؤخرًا ممتازًا"، خاصة في التدريب المسبق، حيث أحرزت Google تقدمًا قد يجلب "رياحًا اقتصادية معاكسة مؤقتة" للشركة، "وخلال الفترة القادمة سيكون الجو الخارجي صعبًا."
رغم أن ChatGPT لا يزال يتفوق على Gemini من حيث عدد المستخدمين، إلا أن الفجوة تتقلص.
خلال هذه السنوات الثلاث، نما عدد مستخدمي ChatGPT بسرعة. في فبراير من هذا العام، بلغ عدد المستخدمين النشطين أسبوعيًا 400 مليون، وارتفع هذا الشهر إلى 800 مليون. أما Gemini، فقد أعلنت عن بيانات المستخدمين النشطين شهريًا: في يوليو، كان عدد المستخدمين النشطين شهريًا 450 مليونًا، وارتفع هذا الشهر إلى 650 مليونًا.
بفضل حصتها البالغة حوالي 90% في سوق البحث على الإنترنت عالميًا، تمتلك Google قناة أساسية لترويج نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، ويمكنها الوصول مباشرة إلى عدد هائل من المستخدمين.
تبلغ قيمة OpenAI حاليًا 500 مليار دولار، وهي أعلى شركة ناشئة تقييمًا في العالم. كما أنها واحدة من أسرع الشركات نموًا في التاريخ، حيث ارتفعت إيراداتها من ما يقارب الصفر في 2022 إلى 13 مليار دولار متوقعة هذا العام، لكنها تتوقع أيضًا أنها ستنفق أكثر من 100 مليار دولار لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام في السنوات القادمة، بالإضافة إلى مئات المليارات لاستئجار الخوادم. بعبارة أخرى، لا تزال بحاجة إلى التمويل.
تتمتع Google بميزة لا يمكن تجاهلها: خزينة أموالها أعمق.
تشير أحدث نتائج Google المالية إلى أن إيراداتها تجاوزت 100 مليار دولار لأول مرة في ربع واحد، لتصل إلى 102.3 مليار دولار، بزيادة سنوية قدرها 16%، والأرباح 35 مليار دولار، بزيادة سنوية قدرها 33%. التدفق النقدي الحر للشركة هو 73 مليار دولار، وستصل النفقات الرأسمالية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هذا العام إلى 90 مليار دولار.
ولا داعي للقلق مؤقتًا من أن أعمال البحث ستتآكل بفعل الذكاء الاصطناعي، حيث لا تزال أعمال البحث والإعلانات تظهر نموًا مزدوج الرقم. كما أن أعمالها السحابية في ازدهار، حتى أن OpenAI تستأجر خوادمها.
بالإضافة إلى التدفق النقدي القوي، تمتلك Google أوراقًا لا تستطيع OpenAI الوصول إليها، مثل كميات هائلة من البيانات الجاهزة لتدريب وتحسين النماذج، والبنية التحتية للحوسبة التي بنتها بنفسها.
في 14 نوفمبر، أعلنت Google عن استثمار 40 مليار دولار لبناء مركز بيانات جديد
تجيد OpenAI التعامل مع الجميع، حيث وقعت صفقات حوسبة بقيمة تزيد عن 1 تريليون دولار مع مختلف الأطراف. لذا، عندما اقتربت Google بسرعة مع Gemini، أصبح تساؤل المستثمرين أكثر حدة: هل يمكن أن تحقق OpenAI النمو الذي وعدت به وتغطي الخسائر؟
الشقوق
قبل شهر، تجاوزت القيمة السوقية لـ Nvidia 5 تريليون دولار، ودفع حماس السوق للذكاء الاصطناعي هذه "شركة الأسلحة للذكاء الاصطناعي" إلى ذروة جديدة. لكن شرائح TPU التي استخدمتها Google في Gemini 3 أحدثت شقًا في حصن Nvidia المنيع.
وفقًا لـ The Economist، نقلاً عن بيانات من شركة الأبحاث Bernstein، تشكل وحدات معالجة الرسومات من Nvidia أكثر من ثلثي التكلفة الإجمالية لرفوف خوادم الذكاء الاصطناعي النموذجية، في حين أن سعر شرائح TPU من Google يتراوح بين 10% و50% من سعر شرائح Nvidia ذات الأداء المماثل. هذه الوفورات تراكمية وملحوظة. وتقدر شركة Jefferies المصرفية أن Google ستنتج حوالي 3 ملايين من هذه الشرائح العام المقبل، أي ما يقارب نصف إنتاج Nvidia.
في الشهر الماضي، خططت شركة Anthropic الناشئة الشهيرة في مجال الذكاء الاصطناعي لاستخدام شرائح TPU من Google على نطاق واسع، ويقال إن قيمة الصفقة تصل إلى عشرات المليارات من الدولارات. وفي 25 نوفمبر، أفيد أن عملاق التكنولوجيا Meta يجري محادثات لاستخدام شرائح TPU في مراكز بياناته بحلول عام 2027، بقيمة تصل إلى مليارات الدولارات.
الرئيس التنفيذي لـ Google سوندار بيتشاي يشرح شرائح TPU
تراهن شركات الإنترنت الكبرى في وادي السيليكون أيضًا على الشرائح، إما بتطويرها داخليًا أو بالتعاون مع شركات الشرائح، لكن لم تحقق أي شركة تقدمًا مثل Google.
تعود بداية TPU إلى أكثر من عشر سنوات. في ذلك الوقت، بدأت Google في تطوير شريحة تسريع مخصصة للاستخدام الداخلي لتحسين كفاءة البحث والخرائط والترجمة. ومنذ عام 2018، بدأت في بيع TPU لعملاء الحوسبة السحابية.
بعد ذلك، تم استخدام TPU أيضًا لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي الداخلي في Google. خلال تطوير نماذج مثل Gemini، شكل فريق الذكاء الاصطناعي وفريق الشرائح تفاعلًا: قدم الأول الاحتياجات الفعلية والتعليقات، وقام الثاني بتخصيص وتحسين TPU بناءً على ذلك، مما عزز كفاءة تطوير الذكاء الاصطناعي.
تسيطر Nvidia حاليًا على أكثر من 90% من سوق شرائح الذكاء الاصطناعي. كانت وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها تُستخدم في الأصل لتقديم رسومات الألعاب بشكل واقعي، وبفضل آلاف النوى الحسابية التي تعالج المهام بالتوازي، أصبحت رائدة في تشغيل الذكاء الاصطناعي.
أما شرائح TPU التي طورتها Google فهي دوائر متكاملة مخصصة (ASIC)، أي "متخصصة"، صممت خصيصًا لمهام حسابية معينة، وتضحي ببعض المرونة والتوافق مقابل كفاءة أعلى. أما وحدات معالجة الرسومات من Nvidia فهي "شاملة"، مرنة وقابلة للبرمجة، لكن تكلفتها أعلى.
ومع ذلك، في المرحلة الحالية، لا تستطيع أي شركة، بما في ذلك Google، استبدال Nvidia بالكامل. رغم أن شرائح TPU وصلت إلى الجيل السابع، لا تزال Google عميلًا كبيرًا لـ Nvidia. والسبب الواضح هو أن أعمال Google السحابية تخدم آلاف العملاء حول العالم، واستخدام قوة معالجة GPU يضمن جاذبية للعملاء.
حتى الشركات التي تشتري TPU يجب أن تعتمد على Nvidia. فبعد إعلان Anthropic التعاون مع Google TPU، أعلنت أيضًا عن صفقة كبيرة مع Nvidia.
قالت صحيفة Wall Street Journal: "يقول المستثمرون والمحللون ومشغلو مراكز البيانات إن TPU من Google هو أحد أكبر التهديدات لهيمنة Nvidia في سوق حوسبة الذكاء الاصطناعي، لكن لمنافسة Nvidia، يجب على Google البدء في بيع هذه الشرائح على نطاق أوسع للعملاء الخارجيين."
أصبحت شرائح الذكاء الاصطناعي من Google واحدة من البدائل القليلة لشرائح Nvidia، مما أدى مباشرة إلى انخفاض سعر سهم Nvidia. أصدرت Nvidia منشورًا لتهدئة الذعر في السوق الذي سببته TPU. وقالت إنها "سعيدة بنجاح Google"، لكنها أكدت أن Nvidia تتقدم على الصناعة بجيل، وأن أجهزتها أكثر شمولية من TPU وغيرها من الشرائح المصممة لمهام محددة.
تواجه Nvidia أيضًا ضغوطًا من مخاوف السوق بشأن الفقاعة، حيث يخشى المستثمرون من عدم توافق الاستثمارات الضخمة مع آفاق الربح. كما أن مشاعر المستثمرين متقلبة: يخشون من أن تستولي شركات أخرى على أعمال Nvidia، ويخشون أيضًا من عدم بيع شرائح الذكاء الاصطناعي.
قال مايكل بيري، أشهر "البيع على المكشوف" في أمريكا، إنه راهن بأكثر من مليار دولار على بيع أسهم Nvidia وشركات التكنولوجيا الأخرى. اشتهر هذا الرجل بمراهنته ضد سوق العقارات الأمريكي في 2008، وتم تحويل قصته لاحقًا إلى فيلم "The Big Short". وقال إن حمى الذكاء الاصطناعي اليوم تشبه فقاعة الإنترنت في أوائل القرن الحادي والعشرين.
مايكل بيري
وزعت Nvidia على المحللين وثيقة من سبع صفحات للرد على انتقادات بيري وآخرين. لكن هذه الوثيقة لم تهدئ الجدل.
النموذج
تعيش Google أيامًا سعيدة، حيث ارتفع سعر سهمها عكس اتجاه فقاعة الذكاء الاصطناعي. اشترت شركة بافيت أسهمها في الربع الثالث، وتلقت Gemini 3 ردود فعل إيجابية، وأثارت شرائح TPU توقعات المستثمرين، وكل هذا دفع Google إلى القمة.
خلال الشهر الماضي، انخفضت أسهم Nvidia وMicrosoft وغيرها من أسهم الذكاء الاصطناعي بأكثر من 10%، بينما ارتفع سهم Google بنحو 16%. حاليًا، تحتل المرتبة الثالثة عالميًا من حيث القيمة السوقية بـ 3.86 تريليون دولار، بعد Nvidia وApple فقط.
يسمي المحللون نموذج الذكاء الاصطناعي في Google "التكامل الرأسي".
باعتبارها لاعبًا نادرًا في مجال "التصنيع الكامل" في عالم التكنولوجيا، تحتفظ Google بسلسلة التوريد بأكملها بين يديها: تنشر شرائح TPU المطورة داخليًا على Google Cloud، وتدرب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة الخاصة بها، ويمكن دمج هذه النماذج بسلاسة في البحث وYouTube وغيرها من الأعمال الأساسية. ميزة هذا النموذج واضحة: لا تعتمد على Nvidia، وتمتلك سيادة حوسبة فعالة ومنخفضة التكلفة.
النموذج الآخر هو نموذج التحالف الفضفاض الأكثر شيوعًا. حيث يؤدي كل عملاق دوره: تتولى Nvidia وحدات معالجة الرسومات، وتطور OpenAI وAnthropic وغيرها نماذج الذكاء الاصطناعي، وتشتري شركات السحابة مثل Microsoft وحدات معالجة الرسومات من شركات الشرائح لاستضافة نماذج مختبرات الذكاء الاصطناعي هذه. في هذه الشبكة، لا يوجد حليف أو خصم مطلق: يتعاونون عند الإمكان، ويواجهون بعضهم البعض عند الضرورة.
شكل اللاعبون "هيكلًا دائريًا"، حيث تدور الأموال في حلقة مغلقة بين عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا.
عادةً، يكون نموذج التمويل الدائري كالتالي: تدفع الشركة A مبلغًا للشركة B (استثمار، قرض، أو إيجار)، ثم تستخدم الشركة B هذا المال لشراء منتجات أو خدمات من الشركة A، وبدون هذا "رأس المال المبدئي"، قد لا تتمكن B من الشراء أصلاً.
مثال على ذلك: أنفقت OpenAI 300 مليار دولار لشراء الحوسبة من Oracle، ثم أنفقت Oracle مليارات الدولارات لشراء شرائح Nvidia لبناء مراكز بيانات، ثم استثمرت Nvidia ما يصل إلى 100 مليار دولار في OpenAI — بشرط الاستمرار في استخدام شرائحها. (دفعت OpenAI 300 مليار دولار لـ Oracle → استخدمت Oracle المال لشراء شرائح Nvidia → استخدمت Nvidia الأرباح للاستثمار في OpenAI.)
أنتجت مثل هذه الحالات خرائط تمويل معقدة كالمتاهة. في تقرير بتاريخ 8 أكتوبر، رسم محللو JPMorgan Stanley صورة لتدفق رأس المال في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون. وحذر المحللون من أن عدم الشفافية يجعل من الصعب على المستثمرين فهم المخاطر والعوائد الحقيقية.
قالت صحيفة Wall Street Journal عند تقييم هذه الصورة: "الأسهم التي تربطها معقدة مثل طبق من السباغيتي."
بدعم رأس المال، ينتظر شكل هذا العملاق أن يتبلور، ولا أحد يعرف حقيقته. هناك من يشعر بالذعر، وهناك من يشعر بالدهشة.
