artificialinteligence

يُقال إن NVIDIA تستعد لرفع أسعار خوادم الذكاء الاصطناعي بأكثر من 15% في كثير من الحالات
من المتوقع أن تؤثر الأسعار الأعلى على الأنظمة التي تستخدم أحدث منصّات NVIDIA، مثل Vera Rubin وGrace Blackwell. ومن المتوقع أن تنطبق التسعيرات الجديدة على الأنظمة التي سيتم شحنها في أوائل عام 2027، مع تحديد الزيادة الدقيقة اعتمادًا على جيل الرقاقة وتكوين الذاكرة
قد يؤدي ذلك إلى زيادة تكلفة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بالنسبة للشركات التقنية الكبرى ومشغّلي مراكز البيانات. وفي الوقت نفسه، تُظهر هذه الخطوة مدى قوة الطلب على الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وما يضعه ذلك من ضغط على إمدادات الأجهزة المتقدمة والذاكرة$ETH

تسير نفقات رأس المال المرتبطة بالذكاء الاصطناعي نحو نمو بنسبة 40% في عام 2026، فيما يتوقع المحللون زيادة إضافية بنسبة 30% في الإنفاق الرأسمالي للشركات العملاقة المزودة للخدمات السحابية خلال عام 2027، إذ تبقى الميزانيات العمومية القوية لهذه الشركات وخط أنابيب المشاريع الضخم وديناميكيات المنافسة عوامل داعمة لاستمرار الإنفاق المرتفع حتى مع تراجع وتيرته، وفق ما أشارت إليه شركة Wolfe Research في مذكرة بحثية حديثة
وبحسب التقرير، تجاوز النمو الفصلي في الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي 80% في مطلع عام 2022، ثم تراجع بحدة خلال عام 2023، واستقر منذ ذلك الحين عند مستوى يقارب 40%.
ويتمثل السيناريو الأساسي لدى Wolfe في استمرار التباطؤ التدريجي نحو نمو سنوي بين 10% و15% بحلول عام 2028، وهو ما وصفته بـ"الهبوط الناعم لدورة الإنفاق الرأسمالي ذاتها".
وأشار التقرير إلى أن الإنفاق الرأسمالي المحلي المرتبط بالذكاء الاصطناعي، والذي يشمل المعدات والبرمجيات والبحث والتطوير ومراكز البيانات ومنشآت قانون CHIPS، قد ارتفع من مستويات قريبة من الصفر في عام 2021 إلى ما يعادل نحو 2% من الناتج المحلي الإجمالي بنهاية الربع الثاني.
ووصفت Wolfe هذا الأمر بأنه أحد أسرع طفرات الاستثمار في التاريخ الحديث قياساً بنسبة الإنفاق الرأسمالي إلى الناتج المحلي الإجمالي، متقدماً في مساره على طفرة البنية التحتية لفقاعة الدوت كوم في أواخر التسعينيات ودورة الإسكان في منتصف العقد الأول من الألفية الثالثة.
وأفادت Wolfe بأن المساهمة المباشرة للاستثمار في الذكاء الاصطناعي دفعت ما بين 10% و20% من نمو الناتج المحلي الإجمالي الاسمي خلال الأرباع الأخيرة، باستثناء الأثر المحاسبي السلبي الناجم عن الواردات.
ولا تزال أكثر من 700 مركز بيانات في طور الإنشاء وفق بيانات FracTracker، وهو ما يعادل إضافة 16% إلى الرصيد القائم حالياً. ويستغرق مركز البيانات النموذجي للشركات العملاقة ما بين ثلاث وست سنوات حتى يبلغ طاقته التشغيلية الكاملة.
وأشارت Wolfe، استناداً إلى أبحاث أكاديمية، إلى أن المقاطعات المضيفة تشهد ارتفاعاً في معدلات التوظيف بنحو 3.5% وفي الأجور بنحو 5% عقب افتتاح المنشأة، غير أن هذه المكاسب تتركز في مرحلة الإنشاء. إذ لا توظف مراكز البيانات التشغيلية عادةً سوى ما بين 50 و400 عامل دائم، مقارنةً بما يصل إلى 10,000 عامل خلال مرحلة البناء.
ويُعدّ الإنفاق الرأسمالي للشركات العملاقة في عام 2026 مرتفعاً قياساً بالتدفق النقدي التشغيلي. وتبلغ تقديرات إيرادات خدمات الذكاء الاصطناعي نحو 200,000,000,000 دولار، وفق ما أوردته مجلة The Economist، في حين تتجاوز تقديرات الإنفاق الرأسمالي هذا الرقم بأكثر من ثلاثة أضعاف، مشيرةً إلى أن الفجوة "على الأرجح ستضيق" في الأرباع المقبلة.
وحددت Wolfe إعادة تسعير الأسهم في الشركات العملاقة المزودة للخدمات السحابية، التي تُعدّ في آنٍ واحد أكبر المنفقين على رأس المال وتستحوذ على حصة مهيمنة من القيمة السوقية لمؤشر S&P 500، باعتبارها السيناريو الأكثر احتمالاً لتحويل التباطؤ المنظّم إلى تباطؤ فوضوي.
وستؤثر عملية إعادة التسعير هذه على أثر الثروة وتُعجّل بتراجع الإنفاق الرأسمالي، مما يُفضي إلى ما أسمته Wolfe "مخاطر الدائرية"، أي تغذية الأزمة لنفسها بنفسها.
وتشمل شروط هذا السيناريو الفوضوي خيبة أمل في نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي مقترنةً بانكماش مضاعفات التقييم في بيئة نفور من المخاطر، وإن كانت Wolfe أكدت أن هذا ليس سيناريوها الأساسي.
وخلصت المؤسسة البحثية إلى القول: "المخاطرة تكمن في السوق، لا في التكنولوجيا ذاتها".
#ArtificialInteligence #stocks #EconomicAlert #bachsaisH #NVIDIA $NVDAB
$OPENAI

#ArtificialInteligence يمكن أن يؤدي تقديم معلومات غير صحيحة أو مضللة. ما الذي يحدث؟
في محاولة لأن يكون مساعدًا مفيدًا، قد ينتج الذكاء الاصطناعي أحيانًا ردودًا غير صحيحة أو مضللة.
يُعرف هذا باسم "الهلوسة"، وهو ناتج عن بعض القيود الحالية لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المتقدمة، مثل Claude وgpt وGrok وgimini. على سبيل المثال، في بعض المجالات قد لا تكون Claude قد تم تدريبها على أحدث المعلومات، وقد تتلخبط عندما يُطلب منها ما يتعلق بالأحداث الجارية. مثال آخر هو أن Claude قد يعرض اقتباسات قد تبدو موثوقة أو مقنعة، لكنها ليست مستندة إلى حقائق. وبعبارة أخرى، يمكن لـ Claude أن يكتب أشياء قد تبدو صحيحة لكنها تكون في غاية الخطأ.

الوصف
اكتشف التكلفة الطاقية الخفية للذكاء الاصطناعي. تعرّف على سبب استهلاك الذكاء الاصطناعي لكميات هائلة من الكهرباء، وكيف تؤثر مراكز البيانات في البيئة، وما الحلول التي يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة.
فهرس المحتويات
مقدمة
ما التكلفة الخفية للذكاء الاصطناعي؟
لماذا يستخدم الذكاء الاصطناعي الكثير من الطاقة؟
كيف تستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الكهرباء
الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي وانبعاثات الكربون
حلول الذكاء الاصطناعي الأخضر
مستقبل طاقة الذكاء الاصطناعي
الأسئلة الشائعة
الخلاصة
مقدمة
يُغيّر الذكاء الاصطناعي (AI) الصناعات، ويُحسّن الإنتاجية، ويجعل الحياة اليومية أكثر سهولة. فمن المساعدين الافتراضيين وأنظمة التوصيات إلى السيارات ذاتية القيادة وروبوتات الدردشة المتقدمة بالذكاء الاصطناعي، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من التقنيات الحديثة. ومع ذلك، خلف هذه الابتكارات المذهلة تكمن تحديات متزايدة لا يناقشها كثير من الناس، وهي الكمّ الهائل من الطاقة اللازمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتشغيلها.

تخيّل تعليم طفل كيفية التعرف على قطة.
لا تشرح كل تفصيل عن الأذنين أو الفراء أو الذيل. بدلًا من ذلك، تُظهر آلاف الصور للقطط. ومع مرور الوقت، يبدأ الطفل في التعرف على القطط من تلقاء نفسه.
#ArtificialInteligence (AI) يتعلم بالطريقة نفسها.
بدلًا من اتباع مجموعة ثابتة من التعليمات مثل البرامج التقليدية، يتعلم الذكاء الاصطناعي الأنماط من كميات هائلة من البيانات ويستخدم تلك الأنماط لإجراء التنبؤات، والإجابة عن الأسئلة، وحل المشكلات، وحتى إنشاء محتوى جديد.
التقليدي #SoftwareUpdate vs الذكاء الاصطناعي

إذا كنت تبحث عن أقوى رواية في هذه الدورة المشفرة، فلا تبحث بعيدًا عن الذكاء الاصطناعي. الأرقام لا تكذب، والجدول الزمني التاريخي لـ $FET (تحالف الذكاء الاصطناعي الفائق) يثبت أن هذه العملاق مصمم للتوسع الكلي. 📊
دعونا نلقي نظرة على مدى تقدمنا وأين نتجه بعد ذلك. 👇
⏳ الجدول الزمني الأسطوري لـ $FET
انظر إلى هذا النمو الهيكلي من عام إلى عام. هذه هي آلة التراكم الأساسية الحقيقية:
2022 ➡️ $0.05 (مرحلة التراكم الصامت)

يلاحق الجميع سلاسل الأشباح، لكن الأموال الأذكى تتحرّك بهدوء نحو DePIN (شبكات البنية التحتية المادية اللامركزية) + حوسبة الذكاء الاصطناعي.
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى قدرٍ هائل من القدرة الحاسوبية، والخدمات السحابية المركزية مكلفة جدًا. مشاريع العملات المشفرة التي تبني شبكات GPU لامركزية ستغذّي ثورة الذكاء الاصطناعي بالكامل.
لا تنظر إلى تقنيات 2021. انظر إلى من يبني البنية التحتية الفعلية لعام 2026/2027.
هل تمسك بأي جواهر DePIN، أم ما زلت عالقًا في التكنولوجيا القديمة؟ لنحّدث أدناه. 👇

تطوير الوكلاء المستقلين المدعومين بالذكاء الاصطناعي أصبح بسرعة واحدة من أكثر الروايات إثارة للاهتمام ضمن سوق البلوكتشين.
بينما لا يزال جزء كبير من النظام البيئي يركز على المضاربة على المدى القصير، تقوم بعض المشاريع بإنشاء بنية تحتية موجهة نحو الأتمتة الذكية، نماذج متخصصة وأنظمة مستقلة قادرة على التفاعل مع البروتوكولات اللامركزية.
أحد المشاريع التي تستكشف هذا الاتجاه هو @OpenLedger 🔥