إن سباق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يتجاوز سؤالاً واحداً: من يمتلك أسرع وحدة معالجة رسومية؟

مع تزايد أعداد المعالجات في مجموعات الحوسبة لتشمل مئات الآلاف، وربما الملايين في نهاية المطاف، تزداد أهمية نقل البيانات بين وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بسرعة وموثوقية وكفاءة. وتسعى إنفيديا(NVDA.US) حاليًا إلى تعزيز هذا التحول من خلال تقنية Spectrum-X Ethernet Photonics، وهي نظام شبكات بصرية مُدمجة (CPO) مُصمم خصيصًا لجيل Vera Rubin.

توضح الأرقام الرئيسية سبب استحقاق هذه التقنية لاهتمام المستثمرين: 102.4 تيرابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي لكل شريحة تبديل Spectrum-6، أي ما يقرب من ضعف الجيل السابق، وكفاءة طاقة الشبكة أفضل بحوالي 5 مرات، وموثوقية أعلى بما يصل إلى 10 مرات مقارنة بهياكل أجهزة الإرسال والاستقبال التقليدية القابلة للتوصيل.

وبالتالي فإن مسألة الاستثمار أكبر من مجرد جهاز تحويل جديد من إنفيديا.

إذا استمرت مجموعات الذكاء الاصطناعي في التوسع، فقد تصبح الشبكات والوصلات البصرية جزءًا متزايد الأهمية من دورة إنفاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

لماذا أصبح الذكاء الاصطناعي مشكلة في الشبكات؟

لا تُحقق وحدة معالجة الرسومات القوية قيمة إلا عندما تكون قادرة على البقاء مشغولة.

في مجموعات الذكاء الاصطناعي الكبيرة، تتبادل آلاف وحدات معالجة الرسومات البيانات باستمرار أثناء تدريب النماذج واستنتاجها. ومع ازدياد عدد المعالجات المسرّعة، قد يؤدي الازدحام وزمن الاستجابة وانقطاع الاتصالات إلى توقف وحدات معالجة الرسومات باهظة الثمن عن العمل.

تصف إنفيديا(NVDA.US) هذا بأنه قيد متزايد على أداء مصنع الذكاء الاصطناعي: لم يعد أداء وحدة معالجة الرسومات القصوى وحده كافيًا لتحديد مدى فعالية تشغيل مجموعة كبيرة.

تم تصميم Spectrum-6 لحل هذه المشكلة.

توفر الشريحة سرعة نقل بيانات تبلغ 102.4 تيرابت/ثانية لكل شريحة تبديل ، مقارنةً بـ 51.2 تيرابت/ثانية في الجيل السابق Spectrum-4، مع الانتقال من سرعة إشارة 100 جيجابت إلى 200 جيجابت. كما توفر NVIDIA نظام CPO أكبر بسعة تبديل إجمالية تبلغ 409.6 تيرابت/ثانية.

وهذا يخلق إطاراً مفيداً للمستثمرين:

يُحدد أداء وحدة معالجة الرسومات (GPU) سرعة الحساب التي يمكن أن تقوم بها كل وحدة معالجة على حدة. وتؤثر الشبكات بشكل متزايد على مدى كفاءة عمل آلاف هذه الوحدات معًا.

تغييرات في موضع العدسات البصرية

تعتمد محولات مراكز البيانات التقليدية بشكل عام على أجهزة الإرسال والاستقبال الضوئية القابلة للتوصيل والمتصلة بالمحول عبر مسارات كهربائية.

تُقرّب تقنية CPO تقنية الفوتونات السيليكونية من شريحة ASIC الخاصة بالمفتاح. وتقول إنفيديا(NVDA.US) إن هذه البنية، من خلال تقصير المسار الكهربائي والاستغناء عن مكونات مثل مُعيدات توقيت DSP المنفصلة، تُقلل من التعقيد واستهلاك الطاقة ونقاط الفشل المحتملة.

أفادت الشركة بأن تقنية Spectrum-X Ethernet Photonics قادرة على تقليل الفقد الضوئي من حوالي 22 ديسيبل إلى حوالي 4 ديسيبل ، ما يُترجم إلى تحسين سلامة الإشارة بمقدار يصل إلى 64 ضعفًا . كما ذكرت إنفيديا(NVDA.US) أن تصميمها الخارجي لليزر يُمكنه تقليل عدد الليزرات المطلوبة بمقدار 4 أضعاف تقريبًا مقارنةً بالتصاميم التقليدية.

بالنسبة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي فائقة التوسع، فإن هذه التحسينات مهمة من الناحية الاقتصادية.

تستهلك الشبكات طاقة كان من الممكن تخصيصها للحوسبة. وقد تؤدي الأعطال إلى تعطيل عمليات التدريب المكلفة. كما أن زيادة عدد المكونات تزيد من تعقيد عملية التركيب والصيانة.

ولهذا السبب، قد يكون تحسين كفاءة استهلاك الطاقة في الشبكة بمقدار 5 أضعاف، وزيادة وقت تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستدامة بمقدار 5 أضعاف، وزيادة الموثوقية، أكثر أهمية في نهاية المطاف من رقم عرض النطاق الترددي الرئيسي نفسه.

شركة NVIDIA توسع نطاق تجارة الذكاء الاصطناعي لتشمل ما هو أبعد من وحدات معالجة الرسومات

بالنسبة لشركة إنفيديا(NVDA.US) ، فإن الأهمية الاستراتيجية واضحة.

تتجه الشركة بشكل متزايد إلى بيع بنية مصنع الذكاء الاصطناعي ، بدلاً من مجرد بيع المعالجات المسرّعة. تقع وحدات معالجة الرسومات في المركز، لكن تقنيات NVLink وSpectrum-X Ethernet وشبكات ConnectX ووحدات معالجة البيانات BlueField والبرمجيات تحدد بشكل متزايد أداء النظام ككل.

وهذا يجعل الشبكات طبقة أخرى يمكن من خلالها إنفيديا(NVDA.US) تعزيز مكانتها داخل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

التأكيد التالي الذي يجب على المستثمرين مراقبته هو مدى فعالية التنفيذ وليس المواصفات .

تُعد CoreWeave(CRWV.US) و Lambda و أوراكل(ORCL.US) Cloud Infrastructure من بين أوائل الشركات التي تبنت تقنية Spectrum-X Ethernet Photonics، في حين أن CoreWeave(CRWV.US) و مايكروسوفت(MSFT.US) و أوراكل(ORCL.US) وغيرها من الشركات هي أيضًا من بين أوائل المستخدمين لمنصة Spectrum-6 الأوسع نطاقًا.

إذا انتقلت تقنية CPO من عمليات النشر المبكرة إلى بنية قياسية عبر مجموعات الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تعود إلى حقبة روبين، فإن ذلك سيوفر دليلاً أقوى على أن الشبكات الضوئية أصبحت جزءًا هيكليًا من دورة الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي.

لماذا قد تكون شركة لومينتوم واحدة من أكثر أسهم البصريات المباشرة التي تستحق المتابعة؟

بالنسبة للمستثمرين الذين يتطلعون إلى ما هو أبعد من شركة NVIDIA نفسها، Lumentum Holdings, Inc.(LITE.US) توفر واحدة من أوضح الروابط المدرجة في الولايات المتحدة بالجانب البصري من القصة.

تُعد Lumentum Holdings, Inc.(LITE.US) جزءًا من النظام البيئي للسيليكون الضوئي لشركة NVIDIA، إلى جانب شركات أخرى بما في ذلك شركة تايوان لصناعة أشباه الموصلات المحدودة(TSM.US) و Foxconn و SPIL و كوهيرنت(COHR.US) و Fabrinet(FN.US) .

تجاوزت العلاقة أيضاً التعاون المعتاد بين الموردين. ففي مارس، أعلنت شركة NVIDIA عن اتفاقية استراتيجية متعددة السنوات مع شركة Lumentum تغطي مجال البصريات المتقدمة، بما في ذلك استثمار بقيمة ملياري دولار من NVIDIA ، والتزام بشراء مليارات الدولارات، وحقوق الوصول المستقبلية إلى سعة مكونات الليزر المتقدمة.

وهذا يجعل Lumentum Holdings, Inc.(LITE.US) ذات صلة بجزء مختلف من أطروحة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة إنفيديا(NVDA.US) ، يراقب المستثمرون ما إذا كانت الشبكات ستوسع منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة.

بالنسبة لشركة Lumentum Holdings, Inc.(LITE.US) ، فإن السؤال هو ما إذا كان الطلب المتزايد بسرعة على الليزر والفوتونيات يترجم إلى استخدام أعلى للطاقة الإنتاجية، ونمو أقوى في الإيرادات، وربحية مستدامة مع دخول طاقة التصنيع الجديدة حيز التشغيل .

هذا التمييز مهم. فارتفاع الطلب في الصناعة لا يضمن بالضرورة هوامش ربح أعلى إذا قام الموردون بتوسيع طاقتهم الإنتاجية بشكل مفرط.

شركة TSMC تضيف طبقة أخرى إلى سلسلة التوريد

تُعد شركة تايوان لصناعة أشباه الموصلات المحدودة(TSM.US) أيضًا جزءًا من النظام البيئي CPO لشركة إنفيديا(NVDA.US) .

طورت شركة TSMC منصتها الخاصة بالضوئيات السيليكونية، بينما تعتبر شركة NVIDIA مصنع الرقائق أحد الشركاء التقنيين الذين يدعمون بنيتها البصرية المدمجة.

بالنسبة لشركة TSMC، من غير المرجح أن تنافس تقنية الفوتونات السيليكونية تصنيع وحدات معالجة الرسومات المتطورة كمحرك للأرباح على المدى القريب.

لكن من الناحية الاستراتيجية، تعزز هذه التقنية اتجاهاً أوسع: فالبنية التحتية المتقدمة للذكاء الاصطناعي تتطلب بشكل متزايد دمج الحوسبة والتغليف والاتصال البصري بدلاً من التحسينات في أداء الترانزستور وحده.

وهذا من شأنه أن يزيد من أهمية الموردين القادرين على التعامل مع طبقات متعددة من تصنيع أشباه الموصلات المتقدمة.

يُعدّ كلٌّ من CoreWeave وOracle اختبارًا لجانب الطلب.

تلعب CoreWeave(CRWV.US) و أوراكل(ORCL.US) دورًا مختلفًا في هذا الموضوع.

إنهم عملاء وليسوا موردين للمكونات البصرية، مما يعني أن Spectrum-X لا يمثل فرصة مباشرة لتحقيق إيرادات من المنتجات بالنسبة لهم.

بدلاً من ذلك، يمكن أن توفر عمليات نشرها بعضًا من أولى الأدلة الواقعية حول ما إذا كان CPO يحسن اقتصاديات الذكاء الاصطناعي السحابي على نطاق واسع.

تُعد CoreWeave بالفعل من بين الشركات الأولى التي تقوم بنشر Spectrum-6 كبنية تحتية للتبديل لأنظمة Vera Rubin، بينما تعد Oracle Cloud Infrastructure من بين أوائل الشركات التي تبنت تقنية Spectrum-X Ethernet Photonics.

بالنسبة لهذه الشركات، قد يرغب المستثمرون في مراقبة ما إذا كانت شبكات الجيل التالي تساعد في التحسين:

• استخدام وحدة معالجة الرسومات وكفاءة المجموعة؛
• الطاقة التي تستهلكها البنية التحتية للشبكات؛
• الموثوقية أثناء عمليات التدريب والاستدلال الكبيرة؛ و
• سرعة نشر القدرات الإضافية للذكاء الاصطناعي.

إذا أصبحت تلك الفوائد قابلة للقياس في التطبيقات التجارية، فإن مبررات الاستثمار في زيت النخيل المعالج حرارياً تصبح أقوى من مجرد المواصفات المختبرية.

ماذا سيحدث لاحقًا؟ ثلاثة اختبارات لتجارة الذكاء الاصطناعي البصري

الاختبار الأول هو التبني .

السؤال الحاسم هو ما إذا كان CPO لا يزال محصوراً بين عدد قليل من مشغلي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الرائدين أم أنه ينتشر على نطاق واسع من خلال عمليات النشر من جيل روبن.

أما الأمر الثاني فهو استخدام الطاقة الإنتاجية عبر سلسلة توريد البصريات .

تعمل الشركات على توسيع قدراتها التصنيعية في مجال البصريات والليزر لتلبية الطلب المتوقع على الذكاء الاصطناعي. لذا، ينبغي على المستثمرين مراقبة ما إذا كانت الطلبات الفعلية تنمو بالسرعة الكافية لاستيعاب هذه القدرة الإنتاجية، بدلاً من التركيز فقط على خطط التوسع المعلنة.

أما الثالث - وربما الأهم - فهو اقتصاديات الذكاء الاصطناعي .

إذا ساعدت تقنية CPO المشغلين على إبقاء المزيد من وحدات معالجة الرسومات قيد التشغيل مع استخدام طاقة شبكة أقل وتجربة انقطاعات أقل، فإن الإنفاق على الربط البصري يصبح أسهل تبريراً حتى مع تزايد التدقيق في ميزانيات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

من شأن ذلك أن يعزز فكرة أن المرحلة التالية من الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتسع نطاقاً:

لا تزال الحوسبة هي المحرك، لكن الشبكات تحدد بشكل متزايد مدى كفاءة تشغيل هذا المحرك.

أسهم وصناديق استثمار متداولة تستحق المتابعة

مؤشر الأسعار	لماذا يهم ذلك	ماذا تشاهد
إنفيديا(NVDA.US) صندوق المؤشر المتداول لـ GraniteShares 2x Long NVDA Daily(NVDL.US) صندوق المؤشر المتداول لـ GraniteShares 2x Short NVDA Daily(NVD.US)	يُوسّع Spectrum-X نطاق بنية الذكاء الاصطناعي لشركة NVIDIA من وحدات معالجة الرسومات إلى الشبكات والضوئيات.	وتيرة نشر روبين، واعتماد Spectrum-6/CPO، وتوسع قاعدة العملاء
Lumentum Holdings, Inc.(LITE.US) Tradr 2X Long LITE Daily ETF(LITX.US) Tradr 2X Short LITE Daily ETF(LITZ.US)	التعرض المباشر للطلب على تقنيات الليزر والفوتونيات المتقدمة؛ شريك استراتيجي لشركة NVIDIA	زيادة الطاقة الإنتاجية، والطلب على البصريات، وتحويل الإيرادات، وهوامش الربح
شركة تايوان لصناعة أشباه الموصلات المحدودة(TSM.US) Direxion Daily TSM Bull 2X Shares(TSMX.US) Defiance Daily Target 2X Short TSM ETF(STSM.US)	شريك في مجال الفوتونيات السيليكونية والتصنيع المتقدم ضمن منظومة CPO التابعة لشركة NVIDIA	تسويق تقنية الفوتونيات السيليكونية والطلب على التغليف المتقدم
CoreWeave(CRWV.US) Leverage Shares 2X Long CRWV Daily ETF(CRWG.US) CORDIA CORP(CORG.US)	أحد أوائل مستخدمي Spectrum-X/Spectrum-6 واختبار واقعي لاقتصاديات شبكات الذكاء الاصطناعي السحابية	عمليات نشر روبين، واستخدام البنية التحتية، وكفاءة الإنفاق الرأسمالي
أوراكل(ORCL.US) Defiance Daily Target 2X Long ORCL ETF(ORCX.US) Tradr 2X Short ORCL Daily ETF(ORCZ.US)	من أوائل الشركات التي تبنت نظام CPO مع توسعها في البنية التحتية السحابية للذكاء الاصطناعي	نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، والطلب على الحوسبة السحابية، وكفاءة الإنفاق الرأسمالي.

تحذير من المخاطر: قد تُضخّم صناديق المؤشرات المتداولة ذات الرافعة المالية كلاً من المكاسب والخسائر، وقد لا تُحقق نفس المضاعف المعلن عنها على المدى الطويل. لذا، ينبغي على المستثمرين فهم المخاطر فهماً كاملاً قبل التداول.

تنويه: هذه المقالة لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل نصيحة استثمارية أو توصية بشراء أو بيع أي أوراق مالية.