النصر الهادئ في الذكاء الاصطناعي لن يكون حول هيمنة الشرائح—إنه يتعلق بكفاءة الطاقة. إليك لماذا تمتلك ألفابت اليد العليا.

المنافسة الحقيقية ليست حيث يعتقد الجميع أنها موجودة

بينما يركز السوق على مصنعي الرقائق، يتم تحديد المعركة الفعلية في الذكاء الاصطناعي (AI) في مكان آخر. نفيديا (NASDAQ: NVDA) تسيطر على سوق وحدات معالجة الرسوميات، وشركة أدفانسد ميكرو ديڤايز (NASDAQ: AMD) تواصل دفعها. برودكوم (NASDAQ: AVGO) تمكن الشركات من بناء شرائح ASIC مخصصة (الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيق) لمهام الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، الشركة الأفضل تجهيزًا لسيطرة على المرحلة التالية من حوسبة الذكاء الاصطناعي ليست مصنع رقائق بحت — إنها جوجل (NASDAQ: GOOGL).

الفرق يعود إلى عامل حاسم واحد: كفاءة الطاقة. وهنا يتغير دور النهج المتكامل لجوجل في تغيير اللعبة.

لماذا استهلاك الطاقة هو القيد الجديد

نقص الطاقة، وليس نقص الرقائق، يمثل العقبة الحقيقية في بنية الذكاء الاصطناعي اليوم. تتفوق وحدات معالجة الرسوميات في معالجة مجموعات البيانات الضخمة بسرعة، لكنها آلات تستهلك الكثير من الطاقة. خلال تدريب الذكاء الاصطناعي، يكون هذا الإنفاق في الغالب مرة واحدة. لكن الاستنتاج — وهو العمل الحسابي المستمر المطلوب لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) — هو المكان الذي تتراكم فيه التكاليف بسرعة.

هذا الانتقال من التدريب إلى الاستنتاج هو المكان الذي تتقدم فيه جوجل. على مدى أكثر من عقد، قامت الشركة بتصميم شرائح ذكاء اصطناعي متخصصة خاصة بها مصممة لإطار عمل TensorFlow الخاص بها. الآن في جيلها السابع، وحدات معالجة التدفقات (TPUs) من جوجل مصممة خصيصًا لبنية جوجل السحابية والأعباء الخاصة بها. النتيجة: أداء متفوق مع استهلاك أقل للطاقة.

المنافسون الذين يستخدمون ASICs المدعومة من برودكوم ببساطة لا يمكنهم تكرار هذه الكفاءة. جوجل لا تبيع TPUs للعملاء الخارجيين — بدلاً من ذلك، يتعين على الشركات تشغيل أعبائها على جوجل كلاود للوصول إليها. هذا يخلق تأثير مضاعف للإيرادات لجوجل، مما يسمح لها باقتناص مصادر دخل متعددة ضمن منظومة الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، تستخدم جوجل TPUs داخليًا لمبادراتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي. هذا الميزة التكاليفية في تطوير ونشر Gemini، نموذجها الأساسي، يمنح جوجل تفوقًا هيكليًا على المنافسين مثل OpenAI وPerplexity AI، الذين يعتمدون على وحدات معالجة رسومات أكثر تكلفة وأكثر استهلاكًا للطاقة.

المكدس المتكامل كحاجز تنافسي

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، يصبح تكامل جوجل من النهاية إلى النهاية أكثر قوة. لا يوجد منافس جمع مثل مجموعة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الشاملة هذه. Gemini 3، الذي أُطلق مؤخرًا، حاز على اعتراف المحللين لقدراته التي تتجاوز توقعات النماذج الحدودية في عدة مجالات.

جدير بالذكر، عندما علمت نفيديا أن OpenAI كانت تختبر TPUs من جوجل لعملياتها، هرعت الشركة الرائدة في الرقائق لتأمين صفقة واستثمار استراتيجي في الشركة الناشئة. هذا الرد وحده يعبر عن مدى احترام نفيديا لميزة السيليكون التي تمتلكها جوجل.

تعزز جوجل مكانتها أكثر من خلال منصات مثل Vertex AI، التي تتيح للعملاء تطوير نماذج وتطبيقات مخصصة على Gemini. أضف إلى ذلك بنيتها التحتية الواسعة من الألياف الضوئية — المصممة لتقليل الكمون — واستحواذها القادم على شركة أمن السحابة Wiz، وتلاحظ أنها قوة متكاملة عمودية لا مثيل لها في الصناعة.

الفائز يأخذ الغالبية

إذا اضطررت لاختيار استثمار واحد طويل الأمد في الذكاء الاصطناعي، فإن جوجل تظهر كخيار منطقي. سيطرتها على الأجهزة، والبرمجيات، والبنية التحتية السحابية، والآن أمن المؤسسات، تخلق ميزة دفاعية تتراكم مع مرور الوقت.

مع سيطرة أعباء العمل على الاستنتاج وكون كفاءة الطاقة العامل الحاسم في الربحية، ستثبت منظومة جوجل المخصصة أنها أكثر صعوبة في المنافسة. المعركة الحقيقية في الذكاء الاصطناعي لا تُفوز فقط من خلال تفوق الرقائق — بل من خلال تنظيم مكدس كامل. وبمقياس ذلك، تعمل جوجل بالفعل على مستوى مختلف.

تمثل بيانات المخطط والعوائد المشار إليها الأداء التاريخي حتى نوفمبر 2025