لماذا تستفيد NVIDIA أولاً من دفع كوريا للذكاء الاصطناعي السيادي بدلاً من SK Hynix؟
Blockbeats· تخطط كوريا لإنشاء حساب استراتيجي بقيمة 20 تريليون وون على الأقل تحت إدارة مؤسسة الاستثمار الكورية (KIC) بحلول عام 2027، للاستثمار في الصناعات الاستراتيجية مثل الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات وأشباه الموصلات.
· ترى SemiAnalysis أن NVIDIA من المرجح أن تستفيد أولاً، ويدور الجدل حول ما إذا كانت كوريا قادرة على التحرر من هيمنة وحدات معالجة الرسوميات ونظام CUDA.
· الأصول المرتبطة: NVIDIA (NVDA)، وSK Hynix، وSamsung Electronics، وسلسلة صناعة أشباه الموصلات ومراكز البيانات الكورية.
تخطط الحكومة الكورية لإنشاء حساب استراتيجي جديد تحت إدارة مؤسسة الاستثمار الكورية (KIC) بحجم لا يقل عن 20 تريليون وون، للاستثمار طويل الأجل في الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات وأشباه الموصلات والروبوتات والدفاع، بهدف الإطلاق في عام 2027، مع ضرورة موافقة البرلمان على التشريعات ذات الصلة.
يبدو هذا في البداية خبرًا عن سياسة صناعية. تعيد كوريا استثمار الفائض المالي الناتج عن ازدهار الرقائق في الجولة التالية من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. لكن SemiAnalysis تقدم حكمًا أكثر حدة: في هذه الجولة من استثمارات "الذكاء الاصطناعي السيادي" الكورية، تفوز NVIDIA وتخسر SK Hynix.
هذا الرأي يتعارض مع البديهة. فكوريا من أقوى دول العالم في مجال الذاكرة، وSK Hynix مورّد رئيسي لذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM). يكمن الخلاف في ما إذا كانت كوريا ستحصل على قدرات ذكاء اصطناعي محلية أقوى، أم أنها ستندمج بشكل أعمق في منظومة وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA ونظام CUDA (المنظومة البرمجية لـ NVIDIA).
بالنسبة للمستثمرين، يحدد هذا ما إذا كان الإنفاق الوطني على الذكاء الاصطناعي سيصب في النهاية لصالح شركات المنصات، أم سيتركز أكثر في سلسلة توريد العتاد المحلي.
أرباح الرقائق تتحول إلى رأس مال طويل الأجل للذكاء الاصطناعي
جوهر هذه السياسة الكورية ليس مجرد زيادة الإنفاق الحكومي، بل تحويل الإيرادات الضريبية والأصول الناتجة عن دورة أشباه الموصلات إلى رأس مال طويل الأجل أكثر صبرًا.
سيتم إنشاء الحساب الاستراتيجي البالغ 20 تريليون وون داخل KIC. كانت KIC تتولى في الأصل مهام الاستثمار الخارجي لكوريا، لكنها كُلّفت هذه المرة بدور الاستثمار الاستراتيجي المحلي، مما يشير إلى أن الحكومة تريد منها توفير قاعدة رأس المال أولاً، ثم جذب الشركات ورؤوس الأموال الخارجية للمتابعة.
من الصعب تحقيق عوائد مستقرة في المدى القصير لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، ومجمعات أشباه الموصلات المتقدمة، والذكاء الاصطناعي المادي، وتطوير النماذج المحلية. وإذا كانت الأموال الحكومية تركز فقط على العوائد قصيرة الأجل، فسيكون من الصعب تحمل دورة بناء مثل هذه المشاريع.
في الأول من سبتمبر، أعلنت كوريا عن صندوق الاستجابة المستقبلية المتعلق بميزانية 2027، بحجم 162.3 تريليون وون، بتمويل من الإيرادات الضريبية فوق الاتجاه الناتجة عن ازدهار أشباه الموصلات وغيرها. لن يذهب كل هذا المبلغ إلى الذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات، إذ يبلغ حساب محرك النمو حوالي 14.2 تريليون وون لدعم الذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات وغيرها من الاتجاهات.
كما أن "المشاريع الثلاثة الكبرى" التي طُرحت في يونيو تدفع بأهداف مراكز البيانات إلى 8.4 جيجاوات بحلول عام 2029 و18.4 جيجاوات بحلول عام 2035. هذه الوتيرة طموحة للغاية، ويعتمد تحقيقها على الكهرباء والأراضي والربط بالشبكة وتسليم المعدات.
لا تقوم كوريا بدعم شركة واحدة فقط، بل تعيد بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من خلال الإنفاق المالي واستثمارات التكتلات. وتتمثل نقطة اعتراض SemiAnalysis في أن توطين البنية التحتية لا يعني توطين المنظومة التقنية. فمراكز البيانات قد تُبنى في كوريا، لكن ما يعمل داخل الخوادم قد يظل وحدات معالجة رسوميات من NVIDIA.
توسع مراكز البيانات يتجه أولاً نحو منظومة NVIDIA
الجزء الأغلى والأصعب استبدالاً في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي هو منصة الحوسبة المتسارعة. اليوم، معظم برامج تدريب واستدلال النماذج الكبيرة مُحسّنة حول وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA ومنظومة CUDA.
هذا هو الهيمنة على المنصة. وحدة معالجة الرسوميات هي العتاد، وCUDA هي واجهة البرمجيات ومنظومة التطوير. المطورون وأطر النماذج وأدوات التشغيل وخبرات تحسين الأداء كلها متراكمة في هذا النظام.
التحول إلى عتاد آخر لا يعني مجرد استبدال شريحة. فالنماذج تحتاج إلى إعادة ضبط، والأنظمة إلى إعادة اختبار، وفرق التشغيل إلى إعادة بناء الخبرات. المشاريع الوطنية إذا أرادت بناء قدرة حوسبة قابلة للاستخدام خلال سنوات قليلة، عادة ما تعطي الأولوية لشراء الحلول الأكثر نضجًا حاليًا.
هذا المنطق له مؤشرات واقعية. أعلنت NVIDIA ومجموعة SK في يوليو عن توسيع التعاون ليشمل مصانع الذكاء الاصطناعي وسحابة الذكاء الاصطناعي وذاكرة الجيل التالي، بحجم إجمالي يتجاوز 500 مليار دولار. تخطط SK Telecom لبناء مصنع ذكاء اصطناعي وسحابة ذكاء اصطناعي بقدرة 2 جيجاوات باستخدام منصة NVIDIA Vera Rubin DSX، مع استخدام ذاكرة HBM4 من SK Hynix، ومن المقرر إطلاق أول مصنع ذكاء اصطناعي في عام 2027.
هذا لا يعني أن كوريا ليس لديها مسار مستقل. فلا يزال بإمكانها بناء قدرات في التغليف والذاكرة وتشغيل مراكز البيانات والتطبيقات المحلية وتدريب النماذج. لكن في ظل الواقع التقني الحالي، كلما تسارع بناء مراكز البيانات، زاد احتمال تعزيز وضوح الطلب على NVIDIA أولاً.
SK Hynix تكسب الطلب، لكن القدرة على تحديد الأسعار تظل لدى المنصة
لا ينبغي فهم "خسارة SK Hynix" على أنها تضرر أعمالها. إذا تحقق بناء مراكز البيانات الكورية، فسيحصل طلب SK Hynix على ذاكرة HBM على دعم مباشر.
ذاكرة HBM هي الذاكرة المرافقة الأساسية لوحدات معالجة الرسوميات للذكاء الاصطناعي. فبدون ذاكرة سريعة بما يكفي، لا يمكن إطلاق العنان لقوة حوسبة وحدة معالجة الرسوميات. تحتل SK Hynix موقعًا رائدًا في توريد HBM، وكلما كبرت منصة NVIDIA، زاد الطلب على ذاكرة HBM المتطورة.
المشكلة تكمن في اختلاف موضع التقاط القيمة. مورّدو HBM يكسبون قيمة المكونات، بينما تكسب NVIDIA قيمة المنصة. الأول يستفيد من الكميات والأسعار وشح الإمدادات، بينما يتحكم الثاني في بنية العتاد والمنظومة البرمجية وواجهات المطورين وحلول الأنظمة.
يمكن فهم حكم SemiAnalysis على النحو التالي: يمكن لـ SK Hynix أن تكسب الإيرادات، لكن في سردية امتلاك كوريا لمنظومة الذكاء الاصطناعي السيادية، قد تكون قوتها التفاوضية أقل من NVIDIA. فسلطة شراء القدرة الحاسوبية وتكلفة ترحيل البرمجيات وهيمنة منظومة المطورين ليست في أيدي مورّدي HBM.
وضع Samsung Electronics مشابه. فهي تمتلك الذاكرة ولديها طموحات في التصنيع التعاقدي وأشباه الموصلات النظامية. لكن تقليص هيمنة NVIDIA في منظومة الذكاء الاصطناعي الكاملة لا يتطلب فقط الإنفاق الرأسمالي، بل يتطلب أيضًا منظومة برمجية بديلة واعتمادًا من العملاء واستقرارًا طويل الأجل.
نسبة الطلبات ستعيد الخلاف إلى الواقع
هذا الجدل لم يُحسم بعد. فالحساب الاستراتيجي البالغ 20 تريليون وون لا يعني ضخ النقد فورًا في شراء وحدات معالجة الرسوميات، إذ يتطلب تنفيذ التمويل إقرار التشريعات وترتيب الأصول واختيار المشاريع المحددة.
كما أن أهداف مراكز البيانات تخضع لقيود مادية. فتحقيق 8.4 جيجاوات بحلول 2029 و18.4 جيجاوات بحلول 2035 يمثل اختبارًا للكهرباء والأراضي والتبريد والربط بالشبكة وقدرات التشغيل المحلية في كوريا. وكلما كبرت الأهداف، زادت مخاطر التنفيذ.
المتغير الأكثر مباشرة للتحقق هو نسبة مشتريات منصات مثل NVIDIA Rubin في المشاريع المستقبلية، وما إذا كانت النماذج المحلية الكورية ومسارات التقنية المفتوحة قادرة على تقليل الاعتماد على CUDA في السيناريوهات الفعلية. إذا استمرت الطلبات في التركيز على منظومة NVIDIA، فسيكون حكم SemiAnalysis أقرب إلى الواقع.
ما يمكن تأكيده في المرحلة الحالية هو أن كوريا تحوّل ازدهار الرقائق إلى رأس مال وطني للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. وفي ظل المنظومة التقنية الحالية، فإن أول ما يعززه هذا الرأس المال هو وضوح الطلب على منصة NVIDIA. لا تزال SK Hynix واحدة من الفائزين الرئيسيين، لكنها تفوز في قطاع الذاكرة عالية السرعة، وليس في القدرة على تحديد أسعار منظومة الحوسبة الكاملة للذكاء الاصطناعي.
هذا المحتوى لأغراض معلوماتية وتعليمية فقط، ولا يمثل نصيحة استثمارية تتعلق بـ BTCC. تبذل BTCC قصارى جهدها ولكنها لا تضمن صحة أو دقة أو أصالة المحتوى المذكور أعلاه.