عقد بقيمة 7 مليارات دولار يُلغى بهذه البساطة! يبدو أن قيود الولايات المتحدة على رقائق الذكاء الاصطناعي لقّنت تينسنت درسًا قاسيًا هذه المرة. $ETH
في الشهر الماضي فقط، وقّعت تينسنت صفقة ضخمة مع أوراكل: استئجار نحو 100 ألف شريحة للذكاء الاصطناعي لمدة 5 سنوات، بقيمة تصل إلى 7 مليارات دولار، لتكون واحدة من أكبر مشاريع استئجار القدرة الحاسوبية خارج البلاد في تاريخ تينسنت.
كانت الخطة الأصلية تقضي باستخدام الرقائق عن بُعد عبر مراكز بيانات في جنوب شرق آسيا، من دون الحاجة إلى إدخالها إلى الصين. لكن صحيفة «فاينانشال تايمز» البريطانية كشفت اليوم أن الصفقة أُلغيت.
ما السبب؟ بحسب التقارير، تواصل مسؤولون أمريكيون مع أوراكل من تلقاء أنفسهم وأبدوا مخاوفهم بشأن الصفقة. وفي الوقت نفسه، تواجه تينسنت ضغوطًا محلية لدعم الرقائق المصنّعة محليًا.
والأمر الأجدر بالاهتمام أن المشكلة لا تقتصر على شركة تينسنت وحدها. $牛来
وفي اليوم نفسه، كشفت بلومبرغ خبرًا آخر: طلبت شركات التكنولوجيا الصينية، ومنها علي بابا وتينسنت وبايت دانس، نحو 6 ملايين شريحة NVIDIA RTX Pro 5500، بقيمة إجمالية تقارب 70 مليار دولار.
لكن المشكلة هي أن المتوقع تسلّمه خلال الأشهر الأربعة المقبلة لا يتجاوز عشرات الآلاف من الشرائح، أي أقل من 1% من الطلبية. وحتى بحلول نهاية عام 2027، لا يُتوقع أن يتجاوز إجمالي التسليم نحو 700 ألف شريحة.
ماذا يعني هذا؟ امتلاك المال لا يضمن القدرة على الشراء، ووجود طلبية لا يعني توافر القدرة الحاسوبية!
من جهة، أُوقفت عقود استئجار القدرة الحاسوبية من الخارج؛ ومن جهة أخرى، تنتظر طلبات الرقائق في طوابير من دون أن تصل. لم تعد شركات الذكاء الاصطناعي الصينية تواجه مشكلة التمويل فحسب، بل تواجه أيضًا مشكلة تأمين القدرة الحاسوبية وقنوات الحصول عليها.
بلغ الإنفاق الرأسمالي لتينسنت في النصف الأول من هذا العام 84.7 مليار يوان، متجاوزًا إجمالي العام الماضي. لقد أُنفقت الأموال بالفعل، لكن ضمان وصول القدرة الحاسوبية بسلاسة أصبح تحديًا جديدًا.
وهذه هي النقطة التي تستدعي أكبر قدر من الحذر: المنافسة في الذكاء الاصطناعي لا تدور حول النماذج والتمويل فقط، بل أيضًا حول إمدادات الرقائق، والبنية التحتية للقدرة الحاسوبية، والاستقلالية في سلاسل الصناعة.
يمكن إلغاء عقد بقيمة 7 مليارات دولار، لكن حاجة شركات الذكاء الاصطناعي الصينية إلى القدرة الحاسوبية لن تختفي. والسؤال الحقيقي هو: من أين ستأتي الدفعة التالية من القدرة الحاسوبية؟ #美国中期选举：市场有哪些期待？ #算力
في الشهر الماضي فقط، وقّعت تينسنت صفقة ضخمة مع أوراكل: استئجار نحو 100 ألف شريحة للذكاء الاصطناعي لمدة 5 سنوات، بقيمة تصل إلى 7 مليارات دولار، لتكون واحدة من أكبر مشاريع استئجار القدرة الحاسوبية خارج البلاد في تاريخ تينسنت.
كانت الخطة الأصلية تقضي باستخدام الرقائق عن بُعد عبر مراكز بيانات في جنوب شرق آسيا، من دون الحاجة إلى إدخالها إلى الصين. لكن صحيفة «فاينانشال تايمز» البريطانية كشفت اليوم أن الصفقة أُلغيت.
ما السبب؟ بحسب التقارير، تواصل مسؤولون أمريكيون مع أوراكل من تلقاء أنفسهم وأبدوا مخاوفهم بشأن الصفقة. وفي الوقت نفسه، تواجه تينسنت ضغوطًا محلية لدعم الرقائق المصنّعة محليًا.
والأمر الأجدر بالاهتمام أن المشكلة لا تقتصر على شركة تينسنت وحدها. $牛来
وفي اليوم نفسه، كشفت بلومبرغ خبرًا آخر: طلبت شركات التكنولوجيا الصينية، ومنها علي بابا وتينسنت وبايت دانس، نحو 6 ملايين شريحة NVIDIA RTX Pro 5500، بقيمة إجمالية تقارب 70 مليار دولار.
لكن المشكلة هي أن المتوقع تسلّمه خلال الأشهر الأربعة المقبلة لا يتجاوز عشرات الآلاف من الشرائح، أي أقل من 1% من الطلبية. وحتى بحلول نهاية عام 2027، لا يُتوقع أن يتجاوز إجمالي التسليم نحو 700 ألف شريحة.
ماذا يعني هذا؟ امتلاك المال لا يضمن القدرة على الشراء، ووجود طلبية لا يعني توافر القدرة الحاسوبية!
من جهة، أُوقفت عقود استئجار القدرة الحاسوبية من الخارج؛ ومن جهة أخرى، تنتظر طلبات الرقائق في طوابير من دون أن تصل. لم تعد شركات الذكاء الاصطناعي الصينية تواجه مشكلة التمويل فحسب، بل تواجه أيضًا مشكلة تأمين القدرة الحاسوبية وقنوات الحصول عليها.
بلغ الإنفاق الرأسمالي لتينسنت في النصف الأول من هذا العام 84.7 مليار يوان، متجاوزًا إجمالي العام الماضي. لقد أُنفقت الأموال بالفعل، لكن ضمان وصول القدرة الحاسوبية بسلاسة أصبح تحديًا جديدًا.
وهذه هي النقطة التي تستدعي أكبر قدر من الحذر: المنافسة في الذكاء الاصطناعي لا تدور حول النماذج والتمويل فقط، بل أيضًا حول إمدادات الرقائق، والبنية التحتية للقدرة الحاسوبية، والاستقلالية في سلاسل الصناعة.
يمكن إلغاء عقد بقيمة 7 مليارات دولار، لكن حاجة شركات الذكاء الاصطناعي الصينية إلى القدرة الحاسوبية لن تختفي. والسؤال الحقيقي هو: من أين ستأتي الدفعة التالية من القدرة الحاسوبية؟ #美国中期选举：市场有哪些期待？ #算力