قال الرئيس التنفيذي لشركة Google، Sundar Pichai، إن الشركة ستنفق ما يصل إلى 185 مليار دولار على النفقات الرأسمالية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هذا العام - وهو رقم مذهل يزيد عن ضعف مبلغ 90 مليار دولار الذي أنفقته في عام 2025.
لكن قد تكون هذه مجرد البداية. على مدى السنوات القليلة المقبلة، سيصل إنفاق عملاق التكنولوجيا على مراكز البيانات إلى "استثمار كبير"، كما يقول أمين Vahdat، كبير التقنيين المعين حديثًا في جوجل للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لمجلة Forbes في أول مقابلة له في هذا المنصب الجديد؟
ويقول: "ببساطة، إذا كان هناك عرض أسعار لمدة 10 سنوات، ووصلنا إلى 175 إلى 185 مليار دولار هذا العام، فيمكن للمرء أن يتخيل، بافتراض أنه لن ينخفض، أن هذا قد يمتد إلى رقم كبير على مدى 10 سنوات".
أجرينا الحسابات. بافتراض إنفاق 185 مليار دولار سنوياً، ستنفق Google 1.5 تريليون دولار خلال ثماني سنوات، أي أكثر بقليل مما التزمت به OpenAI خلال الفترة نفسها. وإذا امتد ذلك إلى عشر سنوات، كما أشار Vahdat، فستنفق جوجل 1.9 تريليون دولار.
يؤكد Vahdat بوضوح أن هذا "ليس وعداً" بأن تنفق Google هذا المبلغ الضخم على مدى السنوات العشر القادمة. لكن نظرته الممتدة لعقد من الزمن تشير إلى حجم رهان Google. ويقول: "الخلاصة هنا هي أننا في جوجل نستثمر على أعلى المستويات".
ثمة فرق شاسع بين طموحات جوجل في مجال مراكز البيانات وطموحات OpenAI: فجوجل تُعدّ آلةً لجني الأرباح. في الربع الأخير، حققت شركة Alphabet، الشركة الأم لـGoogle، إيرادات بلغت 113 مليار دولار؛ وعلى مدار العام بأكمله، تجاوزت المبيعات 400 مليار دولار لأول مرة في تاريخ الشركة الممتد لأكثر من 25 عامًا.
في المقابل، تنفق OpenAI بمستويات مماثلة، ولم تحقق سوى حوالي 13 مليار دولار من الإيرادات العام الماضي، أي جزء ضئيل من إيرادات جوجل، وأقل من نصف احتياطاتها النقدية.
كان الطلب المتزايد على الحوسبة المحرك الاقتصادي الرئيسي لعصر الذكاء الاصطناعي، ما رفع القيمة السوقية لشركة Nividia إلى 4.5 تريليون دولار أمريكي، وهو رقم مذهل. وشكّل مشروع ستارغيت، وهو جهد مشترك بين أوبن إيه آي وسوفت بنك وأوراكل لبناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بقيمة 500 مليار دولار، مبادرة تقنية بارزة لإطلاق ولاية الرئيس ترامب الثانية، على الرغم من أن التقدم في هذا المشروع قد توقف، بحسب التقارير.
وبحسب تقرير صادر عن Goldenman ساكس، من المتوقع أن تستثمر شركات التكنولوجيا الكبرى ما يقدر بنحو 500 مليار دولار في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ورقائقها هذا العام وحده.
يقول وحدات إن بناء البنية التحتية واسع النطاق لدرجة أنه من المهم التفكير فيه على مدى زمني طويل. يمكن أن يستغرق بناء مركز بيانات واحد عدة سنوات. يجب شراء الطاقة مسبقًا بفترة طويلة. ويقول إن بعض هذا الإنفاق سيذهب فورًا إلى الرقائق ومعدات معالجة البيانات في مراكز البيانات الحالية، بينما سيمول البعض الآخر مواقع جديدة.
على سبيل المثال، أبرمت Google الأسبوع الماضي صفقات مع شركتي AES وXcel، وهما شركتان مزودتان لخدمات المرافق لتزويد مراكز البيانات التابعة لها في جميع أنحاء البلاد بالطاقة.
انضم Vahdat، وهو من قدامى موظفي جوجل بخبرة 15 عامًا، إلى الشركة بعد مسيرة أكاديمية حافلة كباحث وأستاذ جامعي، شملت العمل في جامعات ديوك وواشنطن وسان دييغو (كما خاض تجربة تدريبية مبكرة في مركز أبحاث زيروكس بارك، المختبر الأسطوري في وادي السيليكون). انضم Vahdat إلى جوجل عام 2010 للعمل في مجال شبكات الحاسوب، وتدرج في المناصب حتى تولى مسؤولية وحدات معالجة الموترات (TPUs)، وهي رقائق الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لهذه الشركة العملاقة.
وفي ديسمبر، رُقّي للإشراف على استراتيجية البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، والتي تشمل تطوير الرقائق وتحسينها، وتوسيع مراكز البيانات، والاستثمارات في مجال الطاقة، ويرفع تقاريره مباشرةً إلى الرئيس التنفيذي سوندار بيتشاي.
كانت وحدات معالجة Tensor Processing Units (TPUs) من جوجل تُستخدم سابقًا داخليًا فقط ضمن بنية جوجل التحتية، لتشغيل تطبيقات المستخدمين مثل Gmail وYouTube، وفي نهاية المطاف لتدريب السيارات ذاتية القيادة وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها مثل Gemini. أما الآن، فقد أصبحت من أهم الأدوات في هذا المجال: ربما لا تحظى بشعبية وحدات Blackwells المتطورة من Nvidia، لكنها لا تزال مفيدة للتدريب المسبق لنماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها على نطاق واسع.
بدأت جوجل ببيع إمكانية الوصول إليها عبر خدمة سحابية في عام 2018، مما أتاح للشركات الأخرى استئجار قوة المعالجة. ولكن في الآونة الأخيرة، أبرمت جوجل صفقات بارزة، مثل عقد ضخم مع Anthropic، وتفيد التقارير أنها تجري محادثات مع Meta لاستخدام رقائقها. في ديسمبر، قدّرت Morgan Stanley أن وحدات معالجة Tensor Processing Units قد تُدرّ على جوجل 13 مليار دولار بحلول عام 2027.
يقول Vahdat: "من الإنصاف القول إن الطلب على وحدات معالجة Tensor Processing Units السحابية كان غير مسبوق"، لا سيما في السنوات القليلة الماضية.
يُعدّ توفير الطاقة اللازمة لتشغيل مراكز البيانات عنصرًا أساسيًا في بنائها، وهو ما يُشكّل غالبًا هدفًا رئيسيًا للانتقادات. في أغسطس، نشر Vahdat، كبير علماء جوجل جيف دين، وعشرة باحثين ومديرين تنفيذيين آخرين في الشركة، ورقة بحثية تهدف إلى توضيح استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة.
تشير الورقة إلى أن متوسط استهلاك نموذج الذكاء الاصطناعي "Gemini" من Google، عند تشغيله لمرة واحدة، يُعادل الطاقة اللازمة لتشغيل تسع ثوانٍ من التلفزيون، ويستهلك حوالي خمس قطرات من الماء، وهو ما وصفوه بأنه "أقل بكثير من العديد من التقديرات العامة".
بسبب ردود الفعل السلبية، تعهدت شركات عملاقة أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي بدفع المزيد مقابل الكهرباء: ففي الشهر الماضي، تعهدت شركة Anthropic، المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي، ومطورة برنامج الدردشة الآلي الشهير كلود، بتقدير وتغطية تكاليف أي زيادات محتملة في أسعار الطاقة للمستهلكين نتيجة استهلاكها للطاقة. يقول Vahdat: "لقد سررت حقًا بهذا الإعلان من Anthropic". وأضاف: "سنوضح موقفنا من هذا الأمر بالتفصيل قريبًا".
يرى Vahdat أن التحدي الأكبر الذي يواجه جوجل لا يقتصر على التوسع فحسب، بل يتعداه إلى إعادة تصميم كيفية بناء البنية التحتية نفسها. ويتوقع خلال السنوات الخمس المقبلة أن تتحول مراكز البيانات من التصميمات المخصصة إلى تصميمات أكثر نمطية وقابلة للتكرار، أي مخططات موحدة يمكن نسخها عالميًا بسرعة غير مسبوقة. هذا النوع من الرهان قد يُرسخ مكانة جوجل كمنافس رئيسي في سباق الذكاء الاصطناعي لسنوات قادمة.
.webp)
