الصين تسيطر على «الشرايين الضوئية» التي تحتاجها مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

المكوّن الذي لا يراه المستخدمون

عندما نتحدث عن بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، تتجه الأنظار عادةً إلى وحدات معالجة الرسومات ومراكز البيانات العملاقة. لكن هناك مكوّنًا أقل شهرة يؤدي دورًا لا يقل أهمية: وحدة الإرسال والاستقبال البصرية (Optical Transceiver).

تحوّل هذه الوحدات الإشارات الكهربائية إلى ضوء ثم تعيد تحويلها إلى إشارات كهربائية، ما يتيح لوحدات معالجة الرسومات والمبدلات والخزائن ومراكز البيانات تبادل كميات هائلة من البيانات بسرعة، من دون الاعتماد على النحاس وحده.

لا تكمن ميزة الصين في السيطرة على كل جزء من منظومة الاتصالات البصرية، بل في امتلاكها قدرة إنتاجية هائلة في المرحلة النهائية والأصعب تأهيلًا: تصميم الوحدات ودمجها وتغليفها واختبارها وشحنها بكميات كبيرة. وقد أصبح من الصعب نسخ هذه القاعدة الصناعية بسرعة في أماكن أخرى.

إشارة السوق: الشركات الصينية في الصف الأول

توضح قائمة موردي عام 2024 التي أعدتها شركة LightCounting سرعة التحول في السوق. فقد تجاوزت إيرادات Innolight من وحدات الإرسال والاستقبال البصرية 3.3 مليارات دولار، بزيادة سنوية بلغت 114%، بينما نمت إيرادات Eoptolink بنسبة 175% إلى 1.2 مليار دولار، وصعدت من المركز السابع في 2023 إلى المركز الثالث في قائمة 2024. 52

وتشير تقارير أخرى إلى وجود سبع شركات صينية بين أكبر عشرة موردين عالميين، مع اختلاف الترتيب الدقيق بحسب الفترة الزمنية والمنهجية المستخدمة. لكن الخلاصة الأهم ليست ما إذا كانت Eoptolink في المركز الثاني أو الثالث؛ بل أن الشركات الصينية أصبحت قوة مهيمنة في سوق وحدات Ethernet البصرية عالية السرعة، في وقت خفّض فيه كثير من الموردين اليابانيين والأمريكيين نشاطهم أو خرجوا من أجزاء من هذا السوق. 5051

وتكتسب هذه النقلة أهمية إضافية لأن بصريات Ethernet تمثل الجزء الأسرع نموًا من سوق وحدات الإرسال والاستقبال. وذكرت LightCounting أن Ethernet شكّلت 75% من سوق وحدات الإرسال والاستقبال الأوسع في عام 2025، وأن تركيز Innolight وEoptolink على كبار عملاء الحوسبة السحابية ساعدهما على الاستفادة من هذا النمو. 51

لماذا تحتاج عناقيد الذكاء الاصطناعي إلى ملايين الوحدات البصرية؟

تتطلب عمليات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها اتصالات كثيفة بين وحدات معالجة الرسومات والمبدلات. ومع توسع العناقيد، أصبحت الوصلات البصرية تربط بين الخزائن والمباني والمجمّعات، بل وبين مراكز البيانات المنفصلة أيضًا.

ومع كل جيل جديد من تقنيات الشبكات، يرتفع الطلب على النطاق الترددي: فقد انتقلت الصناعة من 400G إلى 800G، بينما بدأت منتجات 1.6T تدخل مرحلة الإنتاج والتأهيل بكميات كبيرة.

وتقدّر إحدى دراسات السوق شحن 49 مليون وحدة 800G و22 مليون وحدة 1.6T عالميًا في عام 2026، مع استمرار وجود عجز في المعروض يصل إلى ملايين الوحدات، ولا سيما في فئة 1.6T. 1 كما أفادت Innolight بدخول أجيال متتالية من الوحدات عالية السرعة مرحلة الإنتاج الكمي، بما فيها منتجات 400G و800G و1.6T. 6

عند هذا الحجم، تصبح القدرة على التنفيذ الصناعي شكلًا من أشكال التكنولوجيا التنافسية. فعلى المورد تنسيق الأجهزة البصرية، والرقائق الكهربائية، والركائز، وعمليات التغليف، والمحاذاة البصرية، والاختبارات الآلية، وتأهيل العملاء. ولا يكفي أن تعمل الوحدة في المختبر؛ إذ يحتاج مشغلو مراكز البيانات فائقة الحجم إلى جودة ثابتة، ومعدلات إنتاج ناجحة مرتفعة، وتسليم يمكن التنبؤ به لملايين الوحدات.

دور الصين يتركز في طبقة التصنيع

من الأدق فهم هذه السلسلة باعتبارها تقسيمًا دوليًا للعمل، لا منظومة صينية خالصة:

• الشركات الصينية: تتمتع بقوة خاصة في تصميم الوحدات ودمجها، والتغليف، والتجميع واسع النطاق، والاختبار، والتسليم.
• موردو رقائق DSP والرقائق التناظرية: يوفرون الإلكترونيات عالية السرعة التي تهيئ الإشارات البصرية وتستعيدها وتعالجها.
• شركات الفوتونيات المتخصصة: توفر ليزرات EML ومكوّنات بصرية متقدمة أخرى.
• شبكات التصنيع الآسيوية: تساهم في المكونات والأدوات والتصنيع التعاقدي والطاقة الإنتاجية للوحدات النهائية في البر الرئيسي الصيني وتايوان وتايلاند ومواقع أخرى في جنوب شرق آسيا.

ويمنح هذا الهيكل الشركات الصينية موقعًا قويًا حتى عندما تأتي بعض المدخلات الأعلى قيمة من خارج الصين. فميزتها الأساسية تتمثل في بناء منظومة إنتاج كاملة حول الانتقال السريع بين أجيال المنتجات وتلبية طلبات شركات الحوسبة السحابية الكبرى.

لماذا يصعب استبدال الصين بمجرد بناء مصنع جديد؟

تستطيع الولايات المتحدة ودول أخرى إضافة مصانع، لكن زيادة المساحة الإنتاجية وحدها لا تعيد إنشاء منظومة بصرية متكاملة. فإنتاج وحدة 800G أو 1.6T مؤهلة للاستخدام التجاري يتطلب وصولًا منسقًا إلى الرقائق والليزرات وركائز فوسفيد الإنديوم ومعدات التغليف وأدوات المحاذاة البصرية وقدرات الاختبار والخبرة الهندسية.

كما يتطلب الأمر تأهيلًا من العملاء. فعلى شركات الحوسبة السحابية فائقة الحجم التحقق من أداء الوحدة وموثوقيتها وقابليتها للتشغيل البيني قبل نشرها على نطاق واسع داخل شبكة للذكاء الاصطناعي. لذلك قد تكون سنوات التعلم المتراكمة في العمليات الصناعية مهمة بقدر الطاقة الإنتاجية الاسمية للمصنع.

وقد تساعد التوسعات المخطط لها من شركات مثل Coherent وLumentum وNokia وApplied Optoelectronics وCorning على تحسين مرونة التوريد جغرافيًا. لكنها لن تستبدل فورًا الطاقة الإنتاجية الآسيوية. والسيناريو الأكثر واقعية هو التنويع: زيادة التصنيع خارج البر الرئيسي الصيني، بالتوازي مع استمرار الاعتماد على شركات ومهندسين وموردين صينيين.

وتسير الشركات الصينية بالفعل في هذا الاتجاه. فقد وسّعت Innolight وEoptolink حضورهما في تايلاند، كما يعمل موردون آخرون على بناء طاقات إقليمية لخدمة العملاء في الخارج. وقد تقلل هذه المواقع من التعرض للتعريفات الجمركية ومخاطر الشحن، لكنها لا تلغي تلقائيًا الاعتماد على سلاسل توريد الشركات الصينية أو مصادر المدخلات الأولية. 17

الاختناق ينتقل إلى المراحل الأولية

مع توسع تجميع الوحدات، يُرجح أن تظهر النقص في المدخلات الأصعب زيادة إنتاجها. وتستحق أربعة اختناقات اهتمامًا خاصًا:

1. ليزرات EML المستخدمة في بعض تصاميم 800G و1.6T عالية الأداء.
2. الفوتونيات السيليكونية التي تتيح كثافة أعلى وكفاءة أفضل في استهلاك الطاقة، لكنها تتطلب تصنيعًا وتغليفًا ودمجًا متخصصًا مع الليزر.
3. رقائق DSP والرقائق التناظرية عالية السرعة التي يوفرها عدد محدود نسبيًا من الموردين المتقدمين.
4. ركائز فوسفيد الإنديوم (InP) التي تدعم عددًا كبيرًا من الأجهزة البصرية عالية السرعة وتقنيات الليزر.

ويُعد قيد فوسفيد الإنديوم لافتًا بصورة خاصة. فقد وضعت تقديرات صناعية وردت في تقارير حديثة احتياجات عام 2026 عند نحو 2.6–3 ملايين رقاقة مكافئة لقياس بوصتين، مقابل قدرة فعالة تبلغ قرابة 750 ألف رقاقة. 34 كما وصفت TrendForce إمدادات InP بأنها قيد حاسم على توسع الوصلات البصرية في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. 33

وينبغي التعامل مع هذه الأرقام باعتبارها تقديرات صناعية، لا إجماليات عالمية مدققة. لكنها توضح سبب عدم كفاية إضافة طاقة جديدة لتجميع الوحدات. فإذا ظلت الركائز المؤهلة أو طاقة إنتاج الليزرات نادرة، فلن يتمكن مصنع المصب من العمل بالقدرة المعلنة له.

السوق يتجاوز وحدات الإرسال القابلة للتركيب

لا تقتصر فرصة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على الوحدات القابلة للتركيب قصيرة المدى. فالنظام البصري الأوسع يشمل:

• البصريات المتماسكة للوصلات عالية السعة؛
• الربط البيني بين مراكز البيانات (DCI)؛
• شبكات النقل البصرية وشبكات OTN الموجهة للذكاء الاصطناعي؛
• المبدلات والمحركات البصرية؛
• البصريات المدمجة مع الحزمة (CPO).

ويعكس هذا التوسع جغرافيا الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. فعناقيد التدريب تحتاج إلى وصلات سريعة داخل المنشأة، لكن المشغلين يحتاجون أيضًا إلى وصلات عالية السعة بين المجمّعات والمناطق المختلفة. ونتيجة لذلك، يمتد الطلب من شبكات وحدات معالجة الرسومات إلى شبكات النقل البصرية الحضرية وطويلة المدى.

وتقدم نتائج Ciena للربع المالي الثاني من عام 2026 إشارة إلى الطلب في طبقة النقل؛ فقد بلغت الإيرادات 1.57 مليار دولار، بزيادة 40% على أساس سنوي، ووصلت الطلبيات المتراكمة إلى 7.7 مليارات دولار، بينما نمت إيرادات الشبكات البصرية بنسبة 42%. 31 ولا تثبت هذه النتائج أن كل الطلب مرتبط بالذكاء الاصطناعي، لكنها تتسق مع موجة قوية من إعادة الاستثمار في البنية التحتية السحابية والبصرية.

من يربح المرحلة المقبلة؟

لن تُحسم المنافسة المقبلة بمجرد إعلان الشركة عن أسرع وحدة بصرية. فقد يكون الموقع الأقوى من نصيب الموردين الذين يضمنون وصولًا طويل الأجل إلى سلسلة الإنتاج بأكملها: ركائز InP، والليزرات، ورقائق DSP، وطاقة الفوتونيات السيليكونية، وخطوط التغليف، وقدرات الاختبار المؤهلة.

لذلك يمكن وصف ميزة الصين بدقة أكبر بأنها حجم منظومة التصنيع، لا الاكتفاء الذاتي التكنولوجي الكامل. فشركاتها مندمجة بعمق في العملية التي تحول المكوّنات البصرية المتقدمة إلى أجهزة قابلة للنشر داخل شبكات الذكاء الاصطناعي. وفي المقابل، يظل موقعها معرضًا للتأثر بالتقنيات والمواد الأولية التي تتحكم بها منظومة دولية أوسع.

وهذا الاعتماد المتبادل هو الدرس الأهم للمستثمرين ومخططي البنية التحتية: لا تستطيع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي التوسع بالاعتماد على وحدات معالجة الرسومات وحدها. فهي تحتاج أيضًا إلى سلسلة إمداد بصرية موثوقة، وقد تحدد الشركات التي تسيطر على مدخلاتها الأولية النادرة وعلى طاقة التصنيع ذات معدلات الإنتاج المرتفعة سرعة بناء الجيل المقبل من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.