بعد "ضريبة Nvidia" الآن "ضريبة الذاكرة"! تكلفة بنية AI التحتية تخرج عن السيطرة: نسبة الذاكرة ستصل إلى 30% من الإنفاق الرأسمالي

سباق التسلح في مجال الذكاء الاصطناعي يولد أزمة تضخم عميقة. فبعدما أصبحت العلاوة المرتفعة لمعالجات Nvidia تُعرف باسم "ضريبة Nvidia"، بدأت تتشكل "ضريبة الذاكرة" بصمت.

وفقًا لتقديرات مؤسسة أبحاث السوق SemiAnalysis، شكلت نفقات الذاكرة حوالي 8٪ من إجمالي الإنفاق الرأسمالي لمزودي الحوسبة السحابية فائقة الضخامة ما بين عامي 2023 و2024؛ ومن المتوقع أن ترتفع هذه النسبة إلى 30٪ بحلول 2026، وأن تزداد أكثر في 2027 — ما يقارب أربعة أضعاف التغيير خلال أربع سنوات.

بدأ هذا التضخم في الذاكرة بالفعل يؤثر بشكل ملموس على نتائج الشركات العملاقة في مجال الخدمات السحابية. تتوقع Microsoft أن تؤدي أسعار مكونات الأجهزة الأعلى إلى زيادة نفقاتها الرأسمالية السنوية بمقدار 25 مليار دولار، لتصل إلى 190 مليار دولار، وهو مبلغ هائل. أما Meta، فقد رفعت التقدير الوسيط لنفقاتها الرأسمالية بمقدار 10 مليارات دولار، وأرجعت السبب بشكل أساسي إلى تكلفة المكونات، وخاصة رقائق الذاكرة. تشكل هذه التقارير المالية الأخيرة لكلا الشركتين تجسيدًا للمأزق العام الذي يواجهه مزودو الحوسبة السحابية الضخمة بسبب "تضخم الرقائق". وعلق جيمس كوفيلو، رئيس بحوث الأسهم العالمية في Goldman Sachs:

تقريبًا كل القيمة تتجمع في طبقة الرقائق، وهذا أمر غير مسبوق وصعب الاستدامة. ازدهار شركات الرقائق يحصل على حساب مصالح جميع الشركات في المستويات العليا لسلسلة التوريد.

من "ضريبة Nvidia" إلى "ضريبة الذاكرة": تصاعد الضغط على التكاليف

لطالما اعتُبرت معالجات Nvidia GPU بمثابة "أكبر محصل ضرائب" في إنفاق رأس المال على الذكاء الاصطناعي. فقد بلغت الهوامش الربحية لمعالجاتها المتخصصة في تسريع الذكاء الاصطناعي 75٪، مما منحها وضعًا احتكاريًا في سوق المعالجات المسرِّعة للذكار الاصطناعي، ومكنها من فرض علاوات ضمنية دائمة على مزودي الخدمات السحابية الضخمة، فيما عُرف بـ"ضريبة Nvidia".

ومع ذلك، ظهر ضغط جديد للتكاليف. فقد أشار الكاتب في Bloomberg، كريس براينت، إلى أن شركات التقنية باتت اليوم مضطرة بشكل متزايد لدفع ما يُسمى بـ"ضريبة الذاكرة" — نظرًا للاستهلاك الهائل للذاكرة في مراكز البيانات. السبب الجذري يعود إلى أن المسرعات الحديثة للذكاء الاصطناعي تتطلب مقادير ضخمة من ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM)، وهي نوع من ذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية (DRAM) ذات الأرباح العالية والاستهلاك الكبير للسيليكون، والتي توفر مساحة تخزين مؤقت سريعة للبيانات والتطبيقات.

وبحسب تحليل SemiAnalysis، تشمل العوامل الأساسية المحركة لهذا الاتجاه التالي: من المتوقع أن تتضاعف أسعار DRAM أكثر من مرة بحلول 2026، وأن تشهد زيادة إضافية بنسب عشرية في 2027؛ أسعار عقود LPDDR5 ارتفعت أكثر من ثلاث مرات منذ الربع الأول من 2025، ومن المتوقع أن تتجاوز أسعار السوق المفتوحة 10 دولارات لكل جيجابايت في الربع الأول من 2026؛ والنقص المزمن في HBM مستمر على مستوى هيكلي.

ولفتت SemiAnalysis الانتباه أيضًا إلى ديناميكية يغفل عنها السوق عمومًا: شركة Nvidia تحظى بتسعير تفضيلي عالي جدًا (VVP) لشراء DRAM، وهو أدنى بكثير من الأسعار التي يدفعها مزودو الحوسبة السحابية الضخمة أو السوق الأوسع. أدى هذا الترتيب إلى تقليص مخاطر التكلفة للأجهزة الخوادمية لشركة Nvidia، وفي الوقت نفسه خفض المعايير المرجعية للأسعار، مما أخفى مدى حدة شح العرض الحقيقي.

ثلاثة عمالقة يسيطرون على الأرباح: أرباح قطاع الذاكرة تسجل أرقامًا قياسية

يتركز النفوذ في سوق الذاكرة عمومًا بين ثلاث شركات — SK Hynix وSamsung Electronics من كوريا الجنوبية، وMicron Technology من الولايات المتحدة. تبلغ القيمة السوقية الإجمالية لهذه الشركات الثلاث أكثر من 2.8 تريليون دولار.

تشير بياناتهم المالية إلى أرقام مذهلة: فقد بلغت هامش الأرباح التشغيلية لشركة SK Hynix في الربع الأخير 72٪، وهو أعلى مستوى لها تاريخيًا؛ وصرّحت الشركة بأن العملاء "يضعون أولوية التأكد من حجم الشراء قبل التفاوض على الأسعار". بالمقابل، سجلت Samsung في الفترة ذاتها ارتفاعًا في متوسط سعر DRAM بأكثر من 90٪ عن الربع السابق.

من الناحية السوقية، أسهم موردي عتاد الذكاء الاصطناعي تفوقت في الأداء على أسهم مزودي الخدمات السحابية الضخمة من جانب المشترين. وتخطط TSMC لاستثمار حوالي 56 مليار دولار هذا العام، وهو رقم قياسي جديد، لكن ما يزال من الصعب تلبية الطلب على المنتجات المتطورة. حتى إيلون ماسك يدرس بناء مصنع رقاقات خاص به، مع تقديرات تكلفة تتراوح بين 55 مليار و119 مليار دولار.

وحذرت SemiAnalysis من أن آثار تضخم الذاكرة قد انعكست جزئيًا في التوجيهات النفقات الرأسمالية لعام 2026، لكن إعادة التسعير لعام 2027 لم تُدرج بعد في توقعات وول ستريت الحالية.

العمالقة التقنيون يبحثون عن المخارج: هل تكسر الرقائق المطورة ذاتيًا احتكار الأسعار؟

أمام ارتفاع تكاليف الشراء، يسعى مزودو الخدمات السحابية الضخمة بنشاط لتطوير رقاقتهم الخاصة، في محاولة لتقليص الاعتماد على Nvidia وموردي الذاكرة.

من المتوقع أن توفر رقاقة Trainium التي طورتها Amazon توفير مئات المليارات من الدولارات سنويًا. واللافت أن كلا من Anthropic وOpenAI وقعتا عقود مشتريات رقائق بقيمة مليارات الدولارات مع Amazon، رغم أن غالبية الطاقة الإنتاجية للمدى القصير قد تم بيعها أو حجزها مسبقًا. وتشكل كل من معالج Google Tensor (TPU)، وTrainium من Amazon، وMaia 200 من Microsoft توجها استراتيجيًا لتقليل الاعتماد على الموردين الخارجيين بالنسبة لمزودي الحوسبة الضخمة.

وفي جانب خفض تكاليف الذاكرة، تتوقع Google أن تساهم تقنية TurboQuant في الضغط على التكاليف، بينما تؤكد Arm Holdings أن جيلها الجديد من المعالجات المركزية قد يخفض تكلفة بناء مركز بيانات لكل جيجاوات بحوالي 10 مليارات دولار.

مع ذلك، لا تزال البدائل مقيدة بعنق الزجاجة للطاقة الإنتاجية. فدورة بناء مصانع أشباه الموصلات تستغرق سنوات، ومن الصعب الاستجابة للطلب في الأمد القصير؛ هذا إلى جانب الطبيعة الدورية الشديدة لهذا القطاع، الأمر الذي يجعل العديد من الشركات مترددة في التوسع المفرط بالصناعة حتى الآن.

تأثيرات متسلسلة: ثمن مزدوج على الأسواق الاستهلاكية والاقتصاد الكلي

الثمن الذي تدفعه الطفرة في عتاد الذكاء الاصطناعي ينتقل بأشكال متعددة إلى الاقتصاد ككل.

فعلى مستوى المنتجات الاستهلاكية، أصبح مصنعو شرائح الذاكرة يفضلون تلبية الطلب من مراكز البيانات ومزودي الحوسبة السحابية الضخمة ذوي العقود الطويلة المربحة، بينما يواجه مصنعو الهواتف الذكية وأجهزة الألعاب وأجهزة الحاسب مشكلة نقص الإمدادات، مما يدفعهم إلى المساومة بين رفع الأسعار أو تخفيض المواصفات أو تقليل الأرباح. من المتوقع أن تنخفض مبيعات الهواتف الذكية العالمية بنسبة 13٪ هذا العام، مع تأثير أشد على الأجهزة منخفضة التكلفة. وقد أعلنت Nintendo بالفعل عن رفع سعر Switch 2.

اقتصاديًا، يشير البعض إلى أن استيراد بعض الدول لمعدات الذكاء الاصطناعي يسهم في تعميق العجز التجاري الأمريكي، في تناقض مباشر مع سياسات إدارة ترامب. وقالت تيفاني وايلدينغ، كبيرة الاقتصاديين لدى شركة Pimco، إن "الطلب الهائل على أشباه الموصلات، وسعة الذاكرة، ومكونات البنية التحتية الأخرى للذكاء الاصطناعي يبدو أنه يُترجم إلى ارتفاع أسعار السلع الاستهلاكية"، مستشهدة ببيانات تضخم الاستهلاك الفردي كمؤشر داعم لذلك.

ويرى برايان براينت أنه إذا تعذر على الاحتياطي الفيدرالي خفض أسعار الفائدة نتيجة لذلك، فإن السعي المكلف من مختبرات الذكاء الاصطناعي نحو "الذكاء الخارق" لن يكون طائشًا ماليًا فحسب، بل سيدفع المجتمع ككل الثمن في نهاية المطاف.