المنشور

الإطار المعرفي | قانون القوة: لماذا أعتقد أن NVIDIA لا تزال الفائز الأكبر في الذكاء الاصطناعي؟ قبل عدة أيام، أوصيت بكتاب بيتر ثيل 'من الصفر إلى واحد'. ما أدهشني أكثر لم يكن أن "المنافسة لعبة للخاسرين"، بل نموذج تفكير يمكنه تحليل معظم الشركات الممتازة — قانون القوة. الإطار الإدراكي | قانون القوة الكثير من الناس يدرسون شركة وينظرون أولا إلى الخاصية الخاصة، والإيرادات، والأرباح، والتدفق النقدي. بالطبع، هذه الأمور مهمة، لكن في رأيي، من الأهم الإجابة على سؤال واحد أولا: هل لديها فرصة لتكون هي التي تسلب الغالبية العظمى من قيمة الصناعة؟ عادة ما أستخدم الأسئلة الأربعة لقانون القوة لإصدار الأحكام. الفائز يأخذ كل شيء: هل هذه صناعة "الفائز يأخذ كل شيء"؟ ليس كل صناعة ستنتج عمالقة خارقين. التموين، الملابس، العقارات—في معظم الأحيان، العديد من الشركات تحقق أرباحا معا. لكن صناعة شرائح الذكاء الاصطناعي مختلفة؛ فهي أشبه بمحرك بحث، منصة اجتماعية، أو نظام تشغيل. بمجرد أن تقود، لا تسبق الآخرين إلا بذلك. السبب في التزام NVIDIA بقانون الطاقة يعود بشكل رئيسي إلى ثلاث مزايا: أولا، تأثيرات الشبكة—كلما استخدمها أكثر، زادت قيمتها، تماما مثل WeChat—الجميع يستخدمها، لذا يستمر القادمون الجدد في استخدامها. لا تبيع NVIDIA وحدات معالجة الرسومات فقط، بل بنت أيضا منصة تطوير تسمى CUDA. يمكنك اعتبارها "ويندوز" في عالم الذكاء الاصطناعي: كلما زاد عدد المطورين، زادت ثراء البرمجيات، وزادت وفرة البرمجيات، زاد عدد المطورين، مما يشكل في النهاية نظاما بيئيا أقوى بشكل متزايد. ثانيا، وفورات الحجم. كلما كانت الشركة أكبر، زادت الميزة وضوحا. تستثمر NVIDIA عشرات المليارات من الدولارات سنويا في البحث والتطوير، مما يسمح لها بتأمين سعة رقائق متقدمة مسبقا وجذب أفضل المواهب الذكية في العالم — وهي ميزة تجد الشركات الصغيرة صعوبة في تكرارها. ثالثا هو تأثير العلامة التجارية. اليوم، تفكر العديد من الشركات التي تبني مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي أولا في NVIDIA، وأصبحت العلامة التجارية نفسها ميزة تنافسية. صورة رهان سري: هل هو المراهنة على مستقبل لا يؤمن به الآخرون؟ سؤال بيتر ثيل المفضل هو: "ما هو المهم الذي تؤمن به لكن معظم الناس يختلفون معه؟" تقريبا كل الشركات الكبرى لديها 'معارض للتوافق' الخاص بها. كانت سياسة نفيديا المناهضة للتوافق في ذلك الوقت هي الإصرار على الاستثمار في CUDA. قبل عشرين عاما، كان معظم الناس يعتقدون أن وحدات معالجة الرسومات مخصصة فقط للألعاب، لكن NVIDIA كانت تعتقد أنها ستصبح منصات حوسبة متعددة الأغراض في المستقبل. عندما ظهر ChatGPT، أدرك الجميع أن ما يحتاجه الذكاء الاصطناعي أكثر هو وحدة معالجة الرسومات. يرى الكثيرون ازدهار الذكاء الاصطناعي، لكنني أرى استراتيجية استمرت لعشرين عاما تتحقق أخيرا. صورة الهروب من المنافسة: هل جعل ذلك من الصعب على العملاء المغادرة؟ الموضوع الحقيقي ليس أن المنتج أفضل، بل أنه حتى لو أراد العملاء التغيير، فالأمر صعب جدا. إذا كانت شركة الذكاء الاصطناعي قد استثمرت بالفعل عشرات الملايين من الدولارات لبناء جميع نماذجها على CUDA، فإن تغيير المنصات يعني أن المهندسين يجب أن يعيدوا التعلم، ويجب إعادة تطوير الكود، وإعادة تدريب النماذج، مما يتحمل وقتا وتكاليف مالية هائلة. الكثير من الشركات لا تريد فقط التغيير—بل ببساطة لا تستطيع تحمل تكلفتها. هذه هي تكلفة الهجرة، وهي أيضا واحدة من أقوى الخنادق. صورة Rules Setter: هل بدأ في وضع قواعد الصناعة؟ أعتقد أن هذا هو أكثر شيء مخيف في Nvidia. يعتقد الكثيرون أنها تبيع وحدات معالجة الرسوميات، لكنها في الواقع تبيع البنية التحتية الكاملة للذكاء الاصطناعي. CUDA هو منصة برمجية لتطوير الذكاء الاصطناعي، وهو في الأساس نظام تشغيل في عالم الذكاء الاصطناعي؛ DGX هو حاسوب فائق مصمم خصيصا لتدريب الذكاء الاصطناعي. يمكن للمؤسسات تدريب النماذج الكبيرة بسرعة دون بنائها من الصفر؛ يمكن فهم NVLink ك "طريق سريع" بين وحدات معالجة الرسوميات. يتطلب تدريب نماذج مثل ChatGPT مئات أو آلاف وحدات معالجة الرسومات تعمل في نفس الوقت. يمكن NVLink هذه الوحدات من التواصل بسرعة عالية، مثل تحول العديد من الحواسيب إلى حواسيب فائقة؛ يعمل InfiniBand كشبكة سكة حديدية عالية السرعة في مركز بيانات الذكاء الاصطناعي بأكمله، حيث يربط الخوادم ووحدات معالجة الرسوميات لتمكين نقل بيانات ضخم؛ وإلا، حتى أقوى وحدات معالجة الرسومات ستضيع الأداء في انتظار البيانات؛ مصنع الذكاء الاصطناعي هو مفهوم جديد أكد عليه جنسن هوانغ في السنوات الأخيرة—ففي الماضي، اشترت الشركات خوادم؛ وفي المستقبل، ستشتري "مصنعا ذكيا" قادرا على إنتاج نماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي باستمرار. من وحدات معالجة الرسوميات والخوادم ومعدات الشبكة إلى تطوير البرمجيات ونشر النماذج، تقدم NVIDIA حلا شبه كاملا. ما تشتريه الشركات لم يعد مجرد شريحة، بل نظام بيئي كامل للذكاء الاصطناعي. مع تزايد بناء الشركات لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وفقا لمعاييركم، لم يعد منافسوك مع النظراء، بل مع تحديد التطور المستقبلي للصناعة بأكملها. صورة فهمي هو: قانون القوة لم يكن يوما عن التنبؤ بما إذا كانت أسعار الأسهم سترتفع أو تنخفض؛ ما علمني حقا هو كيفية تحديد ما إذا كانت الشركة لديها القدرة على أن تكون الفائزة التي "تأخذ معظم قيمة الصناعة." تحدد التقارير المالية حاليا الشركة؛ نموذج أعمالها، ونظامها البيئي، ومزاياها التنافسية تحدد مستقبلها. باختصار: وحدات معالجة الرسومات هي مجرد منتجات تبيعها NVIDIA، بينما CUDA وDGX وNVLink وInfiniBand وAI Factory هي الأنظمة البيئية الحقيقية التي تبني خندقها.