صغر السن لا يعرف مدى جودة سُما، يخلط القمامة بالكنز.

عندما خرج DEEPSEEK، هبطت أسهم الذكاء الاصطناعي في السوق الأمريكية بشكل كبير، حتى أن AMD انخفضت إلى 80، وخلال بضعة أشهر فقط، أصبحت 300، حقًا شيء يترك الناس في حيرة.
لكن لا مفر، الفواتير كانت بسبب عدم الفهم، وإذا لم تفهم، فتعلم، وتدرب.
فيما يخص قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، خلال الثلاث سنوات الماضية، استُهلكت بشكل رئيسي في «التدريب» — تدريب OpenAI لـ GPT-4، وتدريب Anthropic لـ Claude، وتدريب Google لـ Gemini، وكلها عمليات تدريب.
ميزة التدريب هي أنها عملية مرة واحدة، مركزة، وتصل إلى ذروتها.
لكن في كل مرة تسأل ChatGPT سؤالًا، أو تكتب Claude قطعة من الكود، أو تولد Midjourney صورة — أنت لا تستهلك قوة حساب التدريب، بل قوة الاستنتاج.
ميزة الاستنتاج هي الاستمرارية، والتوزيع، والطويلة الأمد.
عند الانتهاء من التدريب، يصبح النموذج جاهزًا للاستخدام. بعد الإطلاق، يعمل على مدار 24 ساعة يوميًا، ويستجيب لمليارات الطلبات من المستخدمين. بعد ثلاثة أشهر، لا يمكن ملاحظة استهلاك قوة الحوسبة للتدريب في الحسابات الإجمالية — كل شيء يتعلق بالاستنتاج.
هذا التحول في الحجم، يمكن شرحه بمقارنة.
في نفقات الحوسبة للذكاء الاصطناعي لعام 2023، يشكل الاستنتاج حوالي 20%، وفي 2024، ارتفع هذا النسبة إلى 50%، وفي 2026، تجاوزت 55%، وما زالت في ارتفاع مستمر.
بعض التوقعات الأكثر تطرفًا تقول إن بحلول 2030، سيشكل الاستنتاج 70-80%. لاحظ أن هذا ليس بسبب تقلص طلبات التدريب — فالنفقات المطلقة على التدريب لا تزال في ارتفاع، ولكن استهلاك الاستنتاج يزيد بسرعة أكبر بكثير.
على قمة هذا المنحدر الكبير للاستنتاج، تتربع NVIDIA. في السنة المالية 2026 (حتى يناير 2026)، بلغت إيرادات مركز البيانات 194 مليار دولار، قبل عامين كانت أقل من 50 مليار. هذا النمو لم يحدث من قبل في تاريخ أشباه الموصلات. نظام CUDA مع نصف مليون مطور، و20 سنة من التراكم، وتناول كل من جانب التدريب والاستنتاج — هذا هو الاحتكار الحقيقي.
NVIDIA في المقدمة، تليها AMD، ثم Google TPU، وAmazon Trainium، وMeta MTIA، وهي شرائح ASIC التي تطورها ذاتيًا — هذا هو هيكل السوق اليوم.
ما هو موقع AMD على هذا الطاولة؟ هو المقعد الثاني. هذا المقعد مهم جدًا — بدون المقعد الثاني، لا توجد ضغوط للمساومة على المقعد الأول. لكن المقعد الثاني ليس هو المقعد الأول.
لذا، فإن السؤال الحقيقي يتحول إلى سؤالين فرعيين:
الأول، هل يمكن لـ AMD أن تثبت نفسها في المقعد الثاني لمدة عشر سنوات؟
الثاني، كم تساوي قيمة هذا المقعد الثابت؟
بالإضافة إلى ذلك، لدى AMD زاوية أخرى تُقدّر بشكل كبير بشكل منخفض: القصة الحقيقية وراء 170,000 دولار من MI300X من Meta.
«تقرير أبحاث AMD: نظرة على مدى 10 سنوات، هل 300 دولار غالي؟»