المنافسة الصامتة بين العمالقة والصغار في سوق الذكاء الاصطناعي

أحد الأمور الغريبة في معدات الذكاء الاصطناعي هو ارتفاع أسعار شرائها مقارنة بتكلفة استئجارها.

على سبيل المثال، إذا رغبت في الحصول على معالج رسومات من نوع إنفيديا بي 200 جي بي يو ( Nvidia B200 GPU)، كان شراءه عند إطلاقه أواخر 2024 سيكلف نحو 50,000 دولار، قبل احتساب كافة التكاليف المرتبطة بتوصيله وتشغيله.

ومع حلول أوائل 2025، أصبح بالإمكان استئجار نفس الجهاز بسعر حوالي 3.20 دولار للساعة، وفي الشهر الماضي انخفض السعر إلى 2.80 دولار للساعة فقط.

تطوير بنية الشرائح

تعمل شركة إنفيديا على تطوير بنية شرائحها كل عامين، ما يتيح للمشغّلين الأكثر تمويلاً في مراكز البيانات فرصة جذب العملاء بأسعار منخفضة للأجهزة غير المتطورة.

من الخارج، يبدو انخفاض أسعار استئجار وحدات معالجة الرسومات كحرب أسعار مفترسة معتادة في قطاع التكنولوجيا: حرق الأموال حتى يُقصي المنافسون.

بيد أن الواقع أكثر تعقيداً. بحسب بيانات بنك (آر بي سي كابيتال ماركتس)  RBC Capital Markets ، تراجعت أسعار الاستئجار للمعالجات إتش 200 ( H200) وإتش 100 (H100 ) بنسبة 29% و22% على التوالي خلال العام الجاري.

ومع ذلك، لم تتأثر أسعار الشركات الكبرى المزودة للخدمات السحابية، مثل أمازون إيه دبليو إس ( Amazon AWS)، ومايكروسوفت أزور ( Microsoft Azure)، وغوغل وأوراكل (Oracle)، بشكل ملحوظ، ما أدى إلى توسع الفجوة بين معدلات الأسعار بين الشركات الكبيرة والمنافسين الصغار.

لاعبو السوق الجدد

يظهر تحليل البيانات أن الانخفاض في المتوسط العام للأسعار يقوده غالباً اللاعبون الجدد في السوق، بينما يظل العملاء الرئيسيون لشركات هايبرسكيلر hyperscaler  - مزودو الخدمات السحابية العملاقة - ملتزمين بأسعار ثابتة تقريباً.

تقليدياً، اعتمد عملاء جي بي يو كخدمة ( GPU-as-a-service ) على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمؤسسات البحثية التي تحتاج إلى قوة حوسبية عالية لفترات قصيرة، وغالباً كانوا زبائن لمزودي الخدمات الكبرى بالفعل، ما يوفر لهم استمرارية وكفاءة وأماناً يُبرر الأسعار المرتفعة.

العملاء الآخرون هم الشركات العادية التي ترغب في دمج روبوتات الدردشة أو أدوات التلخيص المبني على الذكاء الاصطناعي.

خدمات جاهزة

عادةً، لا ترغب إلا الشركات الكبرى أو الحذرة للغاية بإدارة البنية التحتية الخاصة بها، بينما يعتمد الباقون على خدمات جاهزة مثل أوبن أيه آي  OpenAI أو أنثروبيك ( Anthropic)، مع الدفع مقابل الاستخدام بدلاً من الساعة.

وبالتالي، يتبقى غالبية العملاء في سوق GPU-as-a-service هم “البقايا” من السوق: مزرعة بيانات صناعية، وأكاديميون محدودو الموارد، وصناديق تحوط كمية ناشئة، ومطورو محتوى افتراضي، وهواة يرغبون في العمل بعيداً عن الحلول الجاهزة. وقد تم استثمار الكثير من الأموال لجذب هؤلاء العملاء، وهم وحدهم المتبقون.

سيناريو مبسط

لنفترض سيناريو مبسطاً: وحدة إنفيديا دي جي إكس إيه 100 Nvidia DGX A100  بثمانية معالجات كلفت عند إطلاقها عام 2020 نحو 199000 دولار. وباعتبار العمر الافتراضي لكل شريحة خمس سنوات مع تشغيل مستمر 100%، يجب أن تحقق الوحدة نحو 4 دولارات للساعة لتغطية التكلفة.

وبالمقارنة، كان متوسط سعر استئجار A100 في 2020 نحو 2.40 دولار للساعة، بينما انخفض الآن إلى 1.65 دولار.

هذا المتوسط مُشوّه بسبب الشركات الكبرى التي تواصل فرض أسعار أعلى من 4 دولارات، بينما يمكن لمنافسيها الصغار الوصول إلى 0.40 دولار فقط.

من هذا التحليل يمكن استنتاج خمسة أمور محتملة:

 -1العديد من وحدات GPU التي تم شراؤها خلال جائحة كوفيد قد تنتهي في سوق إعادة البيع دون استخدام فعلي.

 - 2 العملاء الذين جذبتهم تكاليف الحوسبة المنخفضة لم يظهروا قدرة أو رغبة أو استعداد لدفع أكثر.
 

  -3الشركات الكبرى لا ترى هؤلاء العملاء جديرين بالمنافسة، لذا تنتظر حتى ينهار السوق الفرعي.

 -4صدمة مراكز البيانات المقبلة ستؤدي إلى إفلاس الكثير من الشركات الناشئة التي لا تستطيع تغطية تكلفة الحوسبة الفعلية.

 -5ربما نبالغ في تقدير حجم سوق وحدات GPU إذا تبين أن الشركات العادية التي تستخدم"أوبن إيه آي"  و"أنتثروبيك" أدواتها للذكاء الاصطناعي أقل من المتوقع من حيث القيمة الاقتصادية.

باختصار، السوق يتجه نحو تصفية شاملة، والبقاء سيكون للأقوى، في حين أن التكنولوجيا الفائضة والقدرة الإنتاجية الهائلة للشركات الكبرى ستحدد شكل مشهد الذكاء الاصطناعي في السنوات المقبلة.

المصدر: فايناشنال تايمز