يراهن براين أرمسترونغ، الرئيس التنفيذي لشركة Coinbase، على أن العقبة القادمة أمام الذكاء الاصطناعي لن تكون مدى ذكاء النماذج، بل مقدار الطاقة والأجهزة المادية المتاحة لتشغيلها. في سلسلة من التصريحات هذا الأسبوع، جادل أرمسترونغ بأن البنية التحتية للطاقة والحوسبة، وليس تحسينات الخوارزميات، هي التي ستحدد مدى قدرة الذكاء الاصطناعي على التوسع. مع وصول تمويل المشاريع الاستثمارية في الذكاء الاصطناعي إلى 242 مليار دولار في الربع الأول من عام 2026 وحده، يقول إن القيد الحقيقي يظهر بالفعل في بناء مراكز البيانات.
أين تتجه التكاليف
يتوقع أرمسترونغ أنه في غضون 12 إلى 18 شهرًا، ستنتقل حوالي 80% من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي إلى نماذج تكلف ما يصل إلى 99% أقل من الأنظمة الرائدة الحالية. أما الـ 20% المتبقية فستستمر في استخدام النماذج المتطورة للمهام عالية الأهمية مثل البحث العلمي. قارن هذا التقسيم بالإلكترونيات الاستهلاكية: معظم الأشخاص الذين يشترون MacBook أو كمبيوتر ألعاب يتجنبون المواصفات القصوى. ويقول إن نفس المنطق سينطبق على الذكاء الاصطناعي — معظم المهام ستعمل بنماذج أرخص وجيدة بما يكفي.
شركة Coinbase تضع هذه الفكرة موضع التنفيذ بالفعل. تقوم الشركة بتوجيه الاستفسارات إلى النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة المتاحة، مما سمح لإنفاقها على الذكاء الاصطناعي بالبقاء ثابتًا تقريبًا حتى مع نمو استخدام الرموز بشكل هائل. البدائل مفتوحة المصدر مثل DeepSeek V4، التي تؤدي عملًا قريبًا من أفضل الأنظمة الاحتكارية بتكلفة تقل بحوالي ثلاثين مرة، تجعل هذه الاستراتيجية ممكنة.
ميزانيات الشركات مثقلة بالفعل
أشار المستثمر تومي شونيسي إلى أوبر كدراسة حالة حول كيفية تجاوز إنفاق الشركات على الذكاء الاصطناعي للتوقعات بسرعة. وفقًا لشونيسي، استهلكت أوبر ميزانيتها الكاملة للذكاء الاصطناعي لعام 2026 بحلول أوائل أبريل — بعد أقل من أربعة أشهر من بداية العام. هذا النوع من تجاوز التكاليف، كما يجادل أرمسترونغ، سيدفع الشركات إلى البحث عن بدائل أرخص بدلاً من ملاحقة النموذج الأكثر تقدمًا.
مع انخفاض التكاليف لكل رمز، ينتقل الاختناق إلى المراحل السابقة. يصبح الحاجز الحقيقي هو الطاقة والسيليكون المطلوبين لتشغيل أي نموذج على نطاق واسع. يصف أرمسترونغ الطلب على الذكاء الناتج عن الذكاء الاصطناعي بأنه ليس له سقف عملي. لكن البنية التحتية المادية لتوفير هذا الذكاء بدأت بالفعل في التوقف.
لماذا يعارض أرمسترونغ التنظيم الأكثر تشددًا للذكاء الاصطناعي
أعرب أرمسترونغ أيضًا عن معارضته للتنظيم الأكثر تشددًا للذكاء الاصطناعي. يجادل بأن القيود السياسية لا ينبغي أن تشكل مسار التكنولوجيا عندما يكون التحدي العملي الرئيسي هو بالفعل نقص محطات الطاقة ومراكز البيانات. ويشير إلى أن الإفراط في التنظيم قد يبطئ بناء هذه البنية التحتية في وقت هي فيه بأمس الحاجة إليها.
سعة مركز البيانات لا تستطيع مواكبة الطلب
سعة مراكز البيانات العالمية تتخلف بالفعل عن الطلب. حتى مع تدفق أموال المشاريع الاستثمارية إلى الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في الربع الأول من عام 2026، لم يواكب وتيرة البناء المادي هذا الطلب. حجة أرمسترونغ الأساسية تجمع كل شيء معًا: الحد الحقيقي للذكاء الاصطناعي ليس جودة النموذج أو حتى التكلفة، بل الطاقة الخام والبنية التحتية للحوسبة اللازمة لتشغيل تريليونات الاستفسارات.
السؤال الذي لم تتم الإجابة عليه هو مدى سرعة توسع هذه البنية التحتية — وما إذا كانت شركات المرافق والجهات التنظيمية ومصنعي الرقائق قادرين على مواكبة صناعة لا تظهر أي علامات على التباطؤ.
