بافيت يخرق القاعدة ويراهن على Google! يشتري أسهم الذكاء الاصطناعي بعلاوة 40 ضعفًا لتحدي هيمنة Nvidia

قال وارن بافيت ذات مرة: “لا تستثمر أبدًا في شركة لا تستطيع فهمها.” ومع ذلك، ومع اقتراب “عصر عبقري الأسهم” من نهايته، اتخذ بافيت قرارًا يخالف “قواعد العائلة”: اشترى أسهم Google، بل ودفع علاوة عالية تعادل حوالي 40 ضعف التدفق النقدي الحر. هذه هي المرة الأولى التي يشتري فيها بافيت سهمًا في قطاع الذكاء الاصطناعي، ليس OpenAI، ولا Nvidia.

من الإنذار الأحمر إلى عودة Google AI بقوة

لنعد إلى نهاية عام 2022. حينها ظهر ChatGPT فجأة، وأطلقت الإدارة العليا في Google “إنذارًا أحمر”، وعقدوا اجتماعات متواصلة، بل واستدعوا المؤسسين بشكل عاجل. في تلك الفترة، بدت Google كديناصور بطيء الحركة مثقل بالبيروقراطية. سارعت بإطلاق روبوت الدردشة Bard، لكنه ارتكب خطأً واقعيًا في العرض التوضيحي، مما أدى إلى هبوط حاد في سعر السهم وتبخر مئات المليارات من الدولارات من القيمة السوقية في يوم واحد.

بعد ذلك، جمعت Google فرق الذكاء الاصطناعي تحت سقف واحد وأطلقت Google AI متعدد الأنماط. لكن هذا المنتج الذي كان يُنظر إليه كورقة رابحة، أثار ضجة لعدة ساعات فقط في أوساط التكنولوجيا، ثم سُرعان ما خطف OpenAI الأضواء بإطلاق نموذج إنتاج الفيديو Sora، ليعود الجميع وينسى Google AI. ما زاد الموقف إحراجًا أن الأساس النظري لهذه الثورة في الذكاء الاصطناعي كان قد وضعه باحثو Google أنفسهم عام 2017 في الورقة العلمية الرائدة “Attention Is All You Need” التي قدمت نموذج Transformer.

سخر المنافسون من Google. قال سام ألتمان، المدير التنفيذي لـ OpenAI، إنه لا يعجبه ذوق Google: “لا أستطيع إلا أن أفكر في الفرق الجمالي بين OpenAI وGoogle.” حتى المدير التنفيذي السابق لـ Google انتقد كسل الشركة: “لطالما اعتبرت Google أن التوازن بين العمل والحياة أهم من الفوز بالمنافسة.” كل هذه المواقف المحرجة جعلت البعض يشك في أن Google قد تراجعت في سباق الذكاء الاصطناعي.

لكن التغيير جاء أخيرًا. في نوفمبر، أطلقت Google النسخة الثالثة من Google AI، وتفوقت على معظم المنافسين في معظم مؤشرات الاختبار القياسية، بما في ذلك OpenAI. أظهرت بيانات الاختبار أن Google AI 3 سجل نتائج متقدمة بشكل ملحوظ في معظم الاختبارات التي تغطي المعرفة المتخصصة، الاستدلال المنطقي، الرياضيات، والتعرف على الصور. فقط في اختبار البرمجة، جاءت في المركز الثاني.

قالت صحيفة “وول ستريت جورنال”: “يمكن اعتباره النموذج الرائد للجيل القادم في أمريكا.” وقالت بلومبرغ إن Google استيقظت أخيرًا. حتى ماسك وألتمان أثنوا عليه. وبعض رواد الإنترنت مازحوا بأن هذا هو GPT-5 المثالي عند ألتمان. وقال المدير التنفيذي لشركة Box (منصة إدارة المحتوى السحابي)، بعد تجربة مبكرة للنسخة الثالثة من Google AI، إن التحسن في الأداء كان مذهلًا لدرجة أنهم شكوا في سلامة منهجية تقييمهم.

قال المدير التنفيذي لشركة Salesforce إنه استخدم ChatGPT لمدة ثلاث سنوات، لكن Google AI 3 غير مفاهيمه في ساعتين فقط: “يا إلهي… لا عودة للوراء. هذا بالفعل قفزة نوعية: الاستدلال، السرعة، معالجة النصوص والصور والفيديو… كل شيء أصبح أكثر حدة وسرعة. أشعر أن العالم انقلب مجددًا.”

لماذا أداء Google AI 3 بهذا التميز؟ قال مدير مشروع Google AI في منشور: “ببساطة: قمنا بتحسين التدريب المسبق وما بعد التدريب.” تقول تحليلات إن النموذج لا يزال يتبع منطق Scaling Law، أي أن تحسين قدرات النموذج يتم من خلال تحسين التدريب المسبق (مثل بيانات أكبر، طرق تدريب أكثر كفاءة، المزيد من المعاملات، إلخ).

رقائق TPU تشق جدار Nvidia

قبل شهر، تجاوزت القيمة السوقية لـ Nvidia خمسة تريليونات دولار، ودفعت حماسة السوق للذكاء الاصطناعي هذه “الشركة العسكرية للذكاء الاصطناعي” إلى ذروة جديدة. لكن رقائق TPU التي تستخدمها Google AI 3 شقت ثغرة في حصن Nvidia المتين. ووفقًا لبيانات شركة الأبحاث الاستثمارية برنشتاين التي نقلتها “الإيكونوميست”، فإن GPUs من Nvidia تشكل أكثر من ثلثي التكلفة الإجمالية للخوادم النموذجية للذكاء الاصطناعي، في حين أن سعر رقائق TPU من Google لا يتجاوز 10% إلى 50% من سعر رقائق Nvidia ذات الأداء المماثل.

هذه التوفيريات تتراكم لتصبح كبيرة للغاية. وقدرت شركة الاستثمار Jefferies أن Google ستنتج حوالي 3 ملايين شريحة من هذا النوع العام القادم، أي نحو نصف إنتاج Nvidia. في الشهر الماضي، أعلنت شركة Anthropic الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي خططًا لاعتماد واسع على شرائح TPU من Google، وقيمت الصفقة بمليارات الدولارات. وفي 25 نوفمبر، أفيد بأن شركة Meta العملاقة تجري محادثات لاعتماد TPU في مراكز بياناتها قبل عام 2027، في صفقة تقدر بعشرات المليارات من الدولارات.

تعود قصة TPU إلى أكثر من عشر سنوات مضت. حينها، بدأت Google في تطوير شريحة تسريع مخصصة للاستخدام الداخلي لتحسين كفاءة البحث، والخرائط، والترجمة. منذ 2018، بدأت في بيع TPU لعملاء الحوسبة السحابية. ومنذ ذلك الحين، استُخدمت TPU لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي داخليًا في Google. في عملية تطوير Google AI وغيرها، تفاعلت فرق الذكاء الاصطناعي مع فرق الرقائق: الأولى تقدم الاحتياجات والتغذية الراجعة، والثانية تعدل وتخصص TPU وفقًا لها، مما زاد من كفاءة تطوير الذكاء الاصطناعي.

الفرق الجوهري بين TPU وNvidia GPU

ميزة التكلفة: سعر TPU هو فقط 10% إلى 50% من سعر رقائق Nvidia ذات الأداء المماثل

مخصص مقابل عام: TPU مصممة خصيصًا لمهام الذكاء الاصطناعي، بينما GPU أكثر مرونة ولكن تكلفتها أعلى

كفاءة الطاقة: TPU تضحي بالمرونة لصالح كفاءة طاقة أعلى، أي قدرة حوسبة أكبر لكل واط

حجم التوريد: Google ستنتج حوالي 3 ملايين شريحة العام القادم، أي نصف إنتاج Nvidia تقريبًا

TPU التي طورتها Google هي دائرة متكاملة مخصصة (ASIC)، أي “متخصصة”، صممت لمهام حسابية محددة، وضحت ببعض المرونة والتوافقية لتحقق كفاءة أعلى. أما GPU من Nvidia فهي “عامة”، مرنة وقوية في البرمجة، لكن تكلفتها أعلى.

نموذج التكامل الرأسي الذي جذب بافيت

أصبحت رقائق الذكاء الاصطناعي من Google واحدة من الخيارات القليلة التي تنافس Nvidia، مما أدى مباشرة إلى انخفاض سعر سهم Nvidia. حاولت Nvidia تهدئة المخاوف في السوق بسبب TPU، وأكدت أنها “سعيدة لنجاح Google”، لكنها شددت على أنها ما زالت تتقدم على الصناعة بجيل كامل، وأن أجهزتها أكثر عمومية من TPU وغيرها من الرقاقات المخصصة.

تعيش Google أيامًا ذهبية، فقد ارتفع سعر سهمها في ظل فقاعة الذكاء الاصطناعي عكس الاتجاه العام. اشترت شركة بافيت أسهمها في الربع الثالث، وحصلت Google AI 3 على ردود فعل إيجابية، وأصبحت رقائق TPU تبعث على آمال المستثمرين، وكل هذا دفع Google إلى القمة. في الشهر الماضي، تراجعت أسهم Nvidia، وMicrosoft، وغيرها من شركات الذكاء الاصطناعي بأكثر من 10%، بينما ارتفع سهم Google بحوالي 16%. حاليًا، تبلغ قيمتها السوقية 3.86 تريليون دولار، في المرتبة الثالثة عالميًا بعد Nvidia وApple.

وصف المحللون نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Google بأنه تكامل رأسي. فهي واحدة من قلة قليلة في عالم التكنولوجيا تعتمد على “البناء الكامل ذاتيًا”، حيث تمسك Google بسلسلة القيمة كاملة: نشر رقائق TPU التي طورتها بنفسها على السحابة الخاصة بها، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، ودمج هذه النماذج بسلاسة في البحث واليوتيوب وغيرها من الأعمال الأساسية. ميزة هذا النموذج واضحة: لا تعتمد على Nvidia، وتملك سيادة حوسبية عالية الكفاءة ومنخفضة التكلفة.

وهذا بالضبط ما جذب بافيت. لطالما فضل بافيت الشركات ذات “الخندق الدفاعي”، ونموذج التكامل الرأسي لدى Google هو أوسع خندق. بينما تعتمد الشركات الأخرى على Nvidia في الحوسبة وOpenAI في النماذج، تسيطر Google على السلسلة الكاملة من الرقائق إلى النماذج إلى التطبيقات. هذا الاستقلال يمنح Google ميزة واضحة في التحكم بالتكاليف، وتيرة التطوير، والمرونة الاستراتيجية.

أما النموذج الآخر فهو نموذج التحالفات المرنة الأكثر شيوعًا. كل عملاق في مجال تخصصه: Nvidia مسؤولة عن GPU، OpenAI وAnthropic يطورون نماذج الذكاء الاصطناعي، وشركات الحوسبة السحابية مثل Microsoft تشتري GPU من المصانع لإدارة نماذج هذه المختبرات. في هذا النظام، لا يوجد حليف أو خصم دائم: يتعاونون عند الحاجة، ولا يترددون في المنافسة عند الضرورة.

يشكل اللاعبون ما يشبه “هيكلية دائرية”، حيث يدور رأس المال بين عدد محدود من عمالقة التكنولوجيا. على سبيل المثال، تنفق OpenAI 300 مليار دولار لشراء الحوسبة من Oracle، التي بدورها تنفق عشرات المليارات لشراء رقائق Nvidia لبناء مراكز البيانات، ثم تعيد Nvidia استثمار ما يصل إلى 100 مليار دولار في OpenAI — بشرط استمرار استخدام رقائقها. حذر محللو مورغان ستانلي من أن غياب الشفافية يجعل من الصعب على المستثمرين تحديد المخاطر والعوائد الحقيقية.

ميزة التدفق النقدي وقاعدة المستخدمين لدى Google

تبلغ قيمة OpenAI حاليًا 500 مليار دولار، وهي الشركة الناشئة الأعلى تقييمًا في العالم. كما أنها واحدة من أسرع الشركات نموًا في التاريخ، فقد ارتفعت إيراداتها من صفر تقريبًا في 2022 إلى 13 مليار دولار متوقعة هذا العام، لكنها تتوقع أيضًا أن تحرق أكثر من 100 مليار دولار لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام في السنوات القادمة، بالإضافة إلى إنفاق مئات المليارات على استئجار الخوادم. أي أنها لا تزال بحاجة إلى التمويل.

تملك Google ميزة لا يمكن تجاهلها: خزانة أموال ضخمة. أظهر تقريرها المالي الأخير أن إيراداتها تجاوزت للمرة الأولى 100 مليار دولار في الربع الواحد، لتصل إلى 102.3 مليار دولار، بنمو سنوي 16%، وأرباح بلغت 35 مليار دولار، بنمو 33%. التدفق النقدي الحر للشركة 73 مليار دولار، ونفقاتها الرأسمالية على الذكاء الاصطناعي هذا العام ستصل إلى 90 مليار دولار. ولا داعي للقلق مؤقتًا من تآكل أعمال البحث بسبب الذكاء الاصطناعي، فلا تزال خدمات البحث والإعلانات تحقق نموًا مزدوج الرقم. كما أن أعمالها السحابية تشهد ازدهارًا، حتى OpenAI تستأجر خوادمها.

إلى جانب التدفق النقدي الذاتي، تسيطر Google على بيانات ضخمة جاهزة لتدريب وتحسين النماذج، وبنية تحتية حوسبية من بنائها. في 14 نوفمبر، أعلنت Google عن استثمار 40 مليار دولار لبناء مراكز بيانات جديدة. وبفضل سيطرتها على حوالي 90% من سوق البحث عالميًا، تملك Google قناة رئيسية لترويج نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها والوصول إلى أعداد هائلة من المستخدمين.

ورغم أن عدد مستخدمي ChatGPT لا يزال أكبر من Google AI 3، إلا أن الفارق يتقلص. في فبراير من هذا العام، كان عدد المستخدمين النشطين أسبوعيًا لـ ChatGPT 400 مليون، وارتفع هذا الشهر إلى 800 مليون. أما Google AI 3 فبلغ عدد المستخدمين النشطين شهريًا 450 مليون في يوليو، وقفز هذا الشهر إلى 650 مليون.

وقال سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لـ Google، في بودكاست حديث: على موظفي Google أن يرتاحوا قليلاً. “من منظور خارجي، ربما بدونا هادئين أو متأخرين في تلك الفترة، لكن في الحقيقة كنا نثبت كل اللبنات الأساسية، ونبني عليها بقوة.” الآن انقلبت الموازين. قال بيتشاي: “لقد وصلنا الآن إلى نقطة التحول.”