لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تغيير أسلوب حياتنا وعملنا فحسب، بل يُحدث طفرةً غير مسبوقة في استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي حول العالم. ووفقًا للتوقعات الأخيرة، من المتوقع أن يصل الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى 4 تريليونات دولار بحلول عام 2030. ولتعزيز هذه الطفرة، تُخصص شركات التكنولوجيا العملاقة مئات المليارات من الدولارات لتوسيع قدراتها الحوسبية القائمة على الذكاء الاصطناعي، وبناء مراكز بيانات جديدة، وتحديث الشبكات.

البنية التحتية للذكاء الاصطناعي كفئة الأصول الكبيرة القادمة

ما الذي يدفع هذه الموجة إذن؟ يكمن جوهرها في الحاجة المتزايدة إلى أجهزة وبرامج ذكاء اصطناعي متخصصة، بالإضافة إلى مرافق مادية، لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة اليوم. فبينما صُممت البنية التحتية التقليدية لتكنولوجيا المعلومات لمهام الحوسبة العامة، صُممت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي خصيصًا لعمليات الحوسبة المتوازية الضخمة ومجموعات البيانات الضخمة. ولذلك، يتسابق كبار مزودي الخدمات السحابية ومصنعي الرقائق لتوفير قوة الحوسبة الهائلة التي تتطلبها هذه التطبيقات.

يؤكد استثمار إنفيديا الأخير بقيمة 5 مليارات دولار في منافستها إنتل هذا التوجه. ومن خلال شراكتهما، ستُصنّع إنتل معالجات x86 مُخصصة لإنفيديا، والتي ستُدمجها إنفيديا في منصات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

فهم بنية الذكاء الاصطناعي

كما ذكرنا سابقًا، تشمل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أجهزةً وبرامج مصممة خصيصًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي. وتُعد المعالجات المتخصصة، والخوادم عالية الأداء، ومراكز البيانات المتطورة، وتخزين البيانات السريع، والشبكات فائقة السرعة، كلها ضرورية نظرًا للمتطلبات العالية للبيانات والحوسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي. وتُشكل هذه المكونات العمود الفقري لثورة الذكاء الاصطناعي، مما يُتيح معالجة سريعة للبيانات وتدريبًا فعالًا للنماذج على نطاق واسع.

قوة الحوسبة

المصدر: تم إنشاؤه بواسطة أندريه بورك

من بين المكونات المختلفة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، تبرز قوة الحوسبة كعنصر أساسي يُمكّن من تحقيق تقدم سريع في مجالي التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تشير قوة الحوسبة إلى قدرة المعالجة الأولية اللازمة للتعامل مع العمليات الرياضية المعقدة، وتحليل البيانات، وحسابات الشبكات العصبية. إنها، حرفيًا، المحرك الذي يُغذي الرقاقات وراء تحولات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

تتطلب نماذج التعلم الآلي المختلفة أنواعًا مختلفة من المعالجات لتحقيق الكفاءة المثلى. وحدات المعالجة المركزية (CPUs)، التي لطالما كانت العمود الفقري للحوسبة التقليدية، غالبًا ما تُعالج مهام بسيطة أو متسلسلة، لكنها تفتقر إلى الإنتاجية العالية اللازمة لنماذج التعلم العميق. أصبحت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المعيار للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بفضل قدرتها على إجراء أعداد هائلة من العمليات الحسابية بالتوازي، وهي مثالية لمهام مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغات، وتدريب النماذج على نطاق واسع. طُوّرت وحدات معالجة الرسومات هذه في الأصل لتحسين رسومات ألعاب الفيديو، وهي الآن تدعم مراكز البيانات والخدمات السحابية التي تُعزز الابتكار العالمي في مجال الذكاء الاصطناعي.

تظهر أيضًا معالجات متخصصة لتلبية المتطلبات الفريدة للذكاء الاصطناعي. وحدات معالجة الموتر (TPUs)، التي طورتها جوجل، مصممة خصيصًا لتسريع عمليات الموتر، وهي العمود الفقري الرياضي للشبكات العصبية، متفوقةً بشكل ملحوظ على وحدات معالجة الرسومات التقليدية في بعض مهام التعلم العميق. وبالمثل، تتسابق شركات أخرى لتطوير رقاقاتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي، المصممة خصيصًا لتقليل زمن الوصول وزيادة الإنتاجية للاستدلال والتدريب.

ينعكس الطلب الهائل والمتزايد على الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي في توقعات النمو الهائل لسوق شرائح الذكاء الاصطناعي، والتي من المتوقع أن ترتفع من 84 مليار دولار في عام 2025 إلى 459 مليار دولار بحلول عام 2032 ، وهو ما يمثل معدل نمو سنوي مركب بنسبة 27.5٪.

المصدر: Coherent Market Insights

مراكز البيانات

من المتوقع أن يتجاوز الإنفاق العالمي على مراكز البيانات المخصصة للذكاء الاصطناعي وحدها 1.4 تريليون دولار بحلول عام 2027. وتشمل هذه البنية التحتية المتكاملة مراكز البيانات الضخمة ومراكز البيانات الطرفية.

مراكز البيانات فائقة السعة هي منشآت ضخمة تستوعب آلافًا، بل عشرات الآلاف، من الخوادم تحت سقف واحد. صُممت هذه المراكز لتحقيق أقصى قدر من القوة والكفاءة الحسابية، مما يجعلها مثالية لتلبية متطلبات المعالجة المكثفة اللازمة لسير عمل تدريب الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تكون مراكز البيانات فائقة السعة مملوكة لشركات التكنولوجيا العملاقة أو مزودي الخدمات السحابية، حيث توفر سعة تخزين هائلة، وشبكات قوية، وتكرارًا قويًا. تُشكل بنيتها التحتية الحاسوبية الضخمة العمود الفقري لبناء وتوسيع نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، مما يُمكّن من تحقيق إنجازات في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور.

في المقابل، تقع مراكز بيانات الحافة في مواقع استراتيجية أقرب إلى المستخدمين النهائيين والأجهزة. ميزتها الرئيسية هي انخفاض زمن الوصول، وهو أمر بالغ الأهمية للتحليلات الفورية، وأوقات الاستجابة السريعة، وتقديم تجارب رقمية سلسة. ورغم صغر حجمها مقارنةً بمراكز البيانات الضخمة، إلا أن مراكز بيانات الحافة تلعب دورًا محوريًا في دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب معالجة فورية للبيانات، مثل المركبات ذاتية القيادة، والأتمتة الصناعية، والمدن الذكية. ومن خلال تقريب الحوسبة من مصدر البيانات، تساعد مراكز بيانات الحافة على تحسين الأداء والموثوقية لمجموعة متنامية من الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

البنية التحتية للشبكات

تُعد البنية التحتية الشبكية السريعة والموثوقة ضرورية لدعم التدفقات الهائلة من البيانات التي تتطلبها أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. ونظرًا لاعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على الوصول إلى مجموعات البيانات الضخمة ونقلها ومعالجتها، تضمن الشبكات القوية إمكانية نقل البيانات بكفاءة بين الأجهزة ومراكز البيانات والمنصات السحابية. كما تُقلل الاتصالات عالية السرعة من الاختناقات وتُتيح التوسع السلس لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الضرورية لتطبيقات البحث والتمويل والرعاية الصحية وغيرها.

في الواقع، تعتبر هذه البنية التحتية بالغة الأهمية لمعالجة الذكاء الاصطناعي، حيث من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي في الشبكات، والذي قُدِّر بنحو 8.67 مليار دولار في عام 2023، إلى 60.60 مليار دولار بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي مركب نسبته 32.5% من عام 2024 إلى عام 2030.

المصدر: جراند فيو للأبحاث

لقد أحدث ظهور ونشر التقنيات المتقدمة، مثل شبكات الجيل الخامس (5G)، تحولاً جذرياً في المشهد. يوفر الجيل الخامس سرعات أعلى بكثير وزمن وصول أقل مقارنةً بالأجيال السابقة، مما يتيح دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفورية في مختلف القطاعات. من المركبات ذاتية القيادة والمصانع الذكية إلى أجهزة الرعاية الصحية المتصلة وتجارب التسوق الغامرة، يُمكّن الجيل الخامس من حلول رقمية أكثر استجابة وذكاءً، مما يُعزز الابتكار ويُوسّع نطاق الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجالات جديدة.

بالنظر إلى المستقبل، من المتوقع أن يلعب الاستثمار في شبكات الجيل التالي الموثوقة، مثل الإنترنت عبر الأقمار الصناعية وشبكات الجيل السادس (6G)، دورًا حاسمًا في تشكيل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يمكن للإنترنت عبر الأقمار الصناعية سد فجوات الاتصال في المناطق النائية والمحرومة، مما يتيح المشاركة العالمية في ثورة الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يكمن وعد الجيل السادس في قدرته على توفير سرعات أعلى، وزمن وصول أقل، واتصالات أكثر أمانًا، وهو أمرٌ بالغ الأهمية مع استمرار نمو الطلب على الذكاء الاصطناعي. يُعد الدعم الاستراتيجي لهذه التقنيات الشبكية أمرًا حيويًا لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي وضمان منظومات رقمية قوية وشاملة في جميع أنحاء العالم.

الخدمات السحابية والبنية التحتية

قُدِّرَ سوق الحوسبة السحابية العالمي بنحو 752.44 مليار دولار أمريكي في عام 2024، ومن المتوقع أن يصل إلى ما يقرب من 2.39 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) قدره 20.4%. ويقوم كبار مزودي الخدمات السحابية مثل Amazon Web Services (AWS) وGoogle Cloud وMicrosoft Azure بتوسيع بنيتهم التحتية التي تركز على الذكاء الاصطناعي بسرعة لتلبية المتطلبات المتزايدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وتستثمر هذه الشركات بكثافة في بناء شبكات عالمية من مراكز البيانات المجهزة بأحدث التقنيات للتعامل مع الكثافة الحسابية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. ومن خلال القيام بذلك، فإنهم يضعون أنفسهم في طليعة سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتمكين الشركات والمطورين من الاستفادة من الموارد المتطورة دون الحاجة إلى بناء أو إدارة الأنظمة المادية بأنفسهم.

لقد أحدثت حلول الحوسبة السحابية التي يقدمها هؤلاء المزودون نقلة نوعية في كيفية وصول المؤسسات إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي واستخدامها لها. فبدلاً من الاستثمار المسبق الكبير في الأجهزة المحلية، أصبح بإمكان المؤسسات الآن استئجار قوة الحوسبة حسب الحاجة، مع زيادة أو تقليل الموارد بناءً على متطلبات المشروع. وقد أدى ذلك إلى تسهيل الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء، مما مكّن مجموعة واسعة من المؤسسات، من الشركات الناشئة إلى الشركات متعددة الجنسيات، من تجربة ونشر حلول الذكاء الاصطناعي على نطاق وسرعة غير مسبوقين.

حلول تدريب وتخزين نماذج الذكاء الاصطناعي

يعتمد التدريب الفعّال لنماذج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على تقنيات الحوسبة الموزعة، التي تتيح تقسيم المهام المعقدة ومعالجتها عبر وحدات معالجة رسومية متعددة في آنٍ واحد. ومن خلال الاستفادة من شبكة من وحدات المعالجة المترابطة، يمكن للمؤسسات تسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة والمتطورة، مما يُقلل بشكل كبير من وقت النشر. يُعدّ هذا التوازي ضروريًا مع استمرار نمو نماذج الذكاء الاصطناعي من حيث الحجم والتعقيد، مما يتطلب موارد حاسوبية هائلة لتحقيق الأداء الأمثل.

لا تقل أهميةً حلول تخزين البيانات المتينة، مثل بحيرات البيانات واسعة النطاق، المصممة للتعامل مع الكميات الهائلة من البيانات غير المنظمة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تتيح أنظمة التخزين الشاملة هذه استيعاب أنواع بيانات متنوعة، بدءًا من النصوص والصور وصولًا إلى الصوت والفيديو، وإدارتها واسترجاعها. تضمن بحيرات البيانات المُدارة جيدًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي سهولة الوصول إلى مجموعات البيانات الشاملة اللازمة للتدريب، مما يدعم دقة النماذج وقابلية التوسع والتكيف بشكل أفضل في التطبيقات العملية.

يشهد سوق حلول بيانات الذكاء الاصطناعي نموًا هائلًا. ومن المتوقع أن يصل سوق التخزين العالمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، الذي تبلغ قيمته 27.06 مليار دولار أمريكي حاليًا، إلى 76.6 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 23.13%.

المصدر: موردور إنتليجنس

مع تزايد الطلب على حلول التدريب والتخزين المتقدمة لنماذج الذكاء الاصطناعي، مدفوعةً بالنمو المستمر في أحجام البيانات ومتطلبات الحوسبة، أصبحت الشركات التي توفر هذه البنية التحتية الحيوية محوريةً بشكل متزايد في منظومة الذكاء الاصطناعي الأوسع. ويمثل هذا الطلب المتزايد فرصةً قيّمةً للمستثمرين للنظر في حصص في شركات رائدة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، حيث تدعم تقنياتها الابتكارات الحالية ومسار النمو المستقبلي للذكاء الاصطناعي عالميًا.

الاستفادة من العمود الفقري: الفرص المتاحة في شركات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

المصدر: تم إنشاؤه بواسطة أندريه بورك

تُعدّ البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بمثابة التقنية الأساسية التي تُحرّك التحوّلات الرقمية والتجارية الكبرى اليوم. ومع تزايد الإقبال على الحلول الرقمية، تزداد أهمية وقيمة البنية التحتية الآمنة والقابلة للتوسّع. وتزداد هذه الأهمية بفضل الزيادة المتوقعة في الناتج المحلي الإجمالي العالمي بفضل الذكاء الاصطناعي بمقدار 15.7 تريليون دولار بحلول عام 2030 ، بزيادة قدرها 14% مقارنةً بعالم خالٍ من الذكاء الاصطناعي.

تجتمع هذه العوامل لتجعل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي استثمارًا جذابًا. ومع ذلك، يتطلب الاستثمار الناجح في هذا القطاع عقلية فضولية، وبحثًا معمقًا، واستعدادًا لتحمل المخاطر المدروسة، لا سيما مع تزايد الفرص والمنافسة.

خذ بعين الاعتبار التنوع

أولاً، يُعدّ تنويع استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية. تجنّب تركيز الاستثمار في قطاع واحد فقط، مثل الحوسبة أو مراكز البيانات فقط، بل استهدف مزيجًا متوازنًا من أجهزة الحوسبة وعمليات مراكز البيانات والمنصات السحابية. يُساعد هذا النهج على تخفيف المخاطر الخاصة بكل قطاع، ويُمكّنك من الاستفادة من النمو الشامل والمترابط لمنظومة الذكاء الاصطناعي.

هدفنا هو تحقيق المزايا المستدامة

عند تقييم الاستثمارات المحتملة، أعطِ الأولوية للشركات التي تتمتع بتنافسية قوية وابتكار مستدام. ابحث عن الشركات التي تتمتع بمهارات هندسية متطورة، وتقنيات خاصة يصعب تكرارها، وسلاسل توريد متينة. هذه السمات أساسية للمرونة على المدى الطويل، مما يُمكّن المؤسسات من التفوق على منافسيها مع تطور مشهد الذكاء الاصطناعي.

إعطاء الأولوية لقابلية التوسع

أخيرًا، أعطِ الأولوية لمقدمي الخدمات الذين يُظهرون قابلية واضحة للتوسع. فضّل الشركات التي تعمل بنشاط على توسيع نطاقها الجغرافي، وتنمية قاعدة عملائها بسرعة، وتطوير أنظمة سحابية متينة ومرنة. الشركات التي تقدم خدمات قابلة للتكيف هي الأقدر على تلبية المتطلبات المتطورة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، وهي قادرة على الاستحواذ على حصة سوقية كبيرة مع تسارع تبني الشركات لهذه التقنية.

مخاطر القطاع والاعتبارات

إن الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ينطوي على مخاطر قطاعية فريدة تتطلب دراسة متأنية.

الاعتماد على الطاقة

من أكثر هذه التحديات إلحاحًا التأثير الكبير على الطاقة والبيئة المرتبط بأحمال عمل حوسبة الذكاء الاصطناعي، وهو ما أسميته "أزمة الطاقة المستقبلية" في مقال سابق. من المتوقع أن يرتفع الطلب على طاقة الذكاء الاصطناعي بنسبة 550% بحلول عام 2026، قبل أن يرتفع إلى ما يُمثل 16% من الطلب الحالي على الكهرباء في الولايات المتحدة بحلول عام 2030. ونظرًا لاحتياج البنية التحتية للذكاء الاصطناعي للطاقة، ينبغي على المستثمرين التدقيق في التزامات الشركات بالاستدامة ومبادراتها نحو كفاءة الطاقة لضمان استمرارية التشغيل على المدى الطويل والامتثال للمعايير البيئية الناشئة.

المصدر: ويلز فارجو

سرعة الابتكار

من العوامل الحاسمة الأخرى الوتيرة السريعة للابتكار في تقنيات الذكاء الاصطناعي. يتطور هذا القطاع بسرعة، وقد تفقد الشركات الرائدة في السوق اليوم ميزتها التنافسية إذا لم تواكب التقنيات الناشئة أو معايير الصناعة المتغيرة. لذا، يتطلب الأمر بذل عناية مستمرة للبقاء على اطلاع دائم بالتطورات الجديدة، والتقييم المستمر لمدى محافظة الشركات المدرجة على ميزتها التنافسية.

عدم اليقين التنظيمي وسلسلة التوريد

علاوةً على ذلك، تواجه شركات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي شكوكًا تنظيميةً وأخرى متعلقة بسلسلة التوريد، لا سيما في إنتاج الأجهزة. ويمكن أن تؤثر التوترات الجيوسياسية وانقطاعات سلسلة التوريد العالمية على إمكانية الحصول على المكونات الأساسية وتؤخر الجداول الزمنية للمشاريع. لذا، ينبغي على المستثمرين تقييم استراتيجيات إدارة المخاطر لدى الشركات وقدرتها على التكيف مع هذه التحديات الخارجية.

خطوات عملية للمستثمرين الجدد

بالنسبة للمبتدئين في مجال الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، قد تكون نقطة البداية الاستراتيجية هي التفكير في صناديق المؤشرات المتداولة (ETFs) المُركزة على قطاع الذكاء الاصطناعي، وحتى صناديق المؤشرات المتداولة في القطاع النووي . تُوفر هذه الأدوات الاستثمارية تنويعًا فوريًا، مما يُتيح التعرض لمجموعة واسعة من رواد الصناعة في مجالات الحوسبة ومراكز البيانات والخدمات السحابية، مما يُساعد على تخفيف مخاطر الشركات الفردية وتحقيق نمو شامل في القطاع. من الأمثلة على ذلك:

• يبرز صندوق Global X Artificial Intelligence and Technology ETF (NASDAQ: AIQ ) بين صناديق الذكاء الاصطناعي الرائدة، حيث يوفر التعرض لنحو 90 شركة عبر قطاعات مثل أشباه الموصلات والبنية التحتية للبيانات والبرمجيات.
• يستهدف صندوق Global X Robotics and Artificial Intelligence ETF (Nasdaq BOTZ) الاستثمارات في الشركات العاملة في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي وتقنيات الأتمتة.
• يمنح صندوق iShares Future AI and Tech ETF (NYSE: ARTY ) للمستثمرين الوصول إلى 48 شركة دولية تركز على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ومنصات الحوسبة السحابية وتقدم التعلم الآلي.

البقاء على اطلاع لا يقل أهمية. اجعل متابعة أخبار الصناعة روتينًا، بما في ذلك تقارير الأرباح الفصلية، وإعلانات تطويرات مراكز البيانات الجديدة، وتحديثات خرائط طريق الأجهزة من كبرى الشركات، وبالطبع، عمودي. سيساعدك هذا اليقظة على تحديد الاتجاهات الناشئة، ورصد المتغيرات المحتملة، والاستجابة الفورية لتحولات السوق.

وأخيرًا، حافظ على التزامك بالبحث المستمر من خلال محفظة استثمارية متوازنة بين الشركات العامة الراسخة والشركات الخاصة الواعدة. عزز فهمك لمكانة كل شركة في السوق، ومسار التكنولوجيا، وآفاق نموها من خلال تحليل البيانات المالية، وتعليقات الإدارة، وتحليلات مستقلة للقطاع، مما يعزز قدرتك على اتخاذ قرارات استثمارية مدروسة وواثقة في هذا القطاع الحيوي.

يتطلب الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي فهم المشهد الحالي وتوقع التحولات السريعة المتأثرة بالتقدم التكنولوجي وطلب السوق. تُوفر الشركات المذكورة أعلاه نقطة انطلاق متينة لبناء المعرفة والخبرات في هذا القطاع الحيوي.

الصورة المميزة: تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بواسطة أندريه بورك

إخلاء مسؤولية بنزينجا: هذه المقالة من مساهم خارجي غير مدفوع الأجر. لا تعكس هذه المقالة تقارير بنزينجا، ولم تُحرَّر من حيث المحتوى أو الدقة.