إريك شميدت انتقل من التحذير من نقص الكهرباء كأكبر عائق للذكاء الاصطناعي إلى القول إن المشكلة الحقيقية أصبحت رأس المال اللازم لبناء البنية التحتية العملاقة. تقديراته تشير إلى أن بناء 1 غيغاواط من قدرة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قد يكلف نحو 50 مليار دولار، ما يعني أن الوصول إلى 100 غيغاواط قد يتطلب استثمارات تقارب...

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How has Eric Schmidt changed his view on what is really limiting AI development—from energy to capital—and what does that shift mean in prac. Article summary: Eric Schmidt’s argument appears to have shifted from “AI is mainly bottlenecked by electricity” to “AI is ultimately bottlenecked by who can finance enormous compute-and-power buildouts.” In practice, he is saying energy. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Business News›Magazines›Panache›Former Google CEO Eric Schmidt warns of AI superintelligence outpacing Earth's energy limits: 'Chips will outrun power needs'. ##### The Economic Ti" source context "Former Google CEO Eric Schmidt warns of AI superintelligence outpacing Earth's energy limits: 'Chips will outrun pow
قد لا يكون العائق الحقيقي أمام تقدم الذكاء الاصطناعي تقنياً بقدر ما هو اقتصادي. هذا ما يشير إليه إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق لشركة غوغل، الذي بدأ يطرح في الآونة الأخيرة فكرة مختلفة: المشكلة لم تعد الكهرباء وحدها، بل حجم رأس المال المطلوب لبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
هذا الطرح لا يتناقض مع تحذيراته السابقة حول نقص الطاقة، لكنه يضعها في سياق أوسع: يمكن حل مشكلة الطاقة إذا توفر التمويل الكافي لبناء محطات كهرباء ومراكز بيانات وشبكات طاقة جديدة.
في عام 2025، حذر شميدت مراراً من أن نمو أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة قد يصطدم بحدود مادية، أهمها توفر الكهرباء. وقال حينها إن "الحد الطبيعي للذكاء الاصطناعي هو الكهرباء، وليس الشرائح الإلكترونية".
وبحسب تقديراته، قد تحتاج الولايات المتحدة وحدها إلى نحو 92 غيغاواط إضافية من الكهرباء لدعم التوسع في الذكاء الاصطناعي.
ولفهم حجم هذا الرقم، فإن عشرات الغيغاواطات تعني عملياً بناء بنية طاقة ضخمة — تعادل تقريباً إنشاء عشرات محطات الطاقة النووية أو مشاريع طاقة عملاقة مخصصة في جزء كبير منها لمراكز البيانات.
لكن في تصريحاته الأحدث، أعاد شميدت صياغة المشكلة بطريقة مختلفة. فالعائق الحقيقي، كما قال، ليس الطاقة بحد ذاتها بل المال اللازم لبناء كل تلك البنية التحتية. وبعبارته المباشرة: الحد الحقيقي للذكاء الاصطناعي "ليس الطاقة… بل النقود".
تقديرات شميدت تشير إلى أرقام هائلة. أحد الأرقام التي ذكرها كثيراً هو أن:
بناء غيغاواط واحد من قدرة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قد يكلف نحو 50 مليار دولار.
إذا طبقنا هذا التقدير على نطاق أكبر، فإن الصورة تصبح أوضح:
ولا تشمل هذه التكاليف إنتاج الكهرباء فقط. بل تمتد إلى كامل المنظومة الفيزيائية التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي المتقدم، مثل:
بمعنى آخر، توسيع الذكاء الاصطناعي أصبح أقرب إلى مشاريع بنية تحتية وطنية ضخمة، وليس مجرد تطوير برمجيات.
إذا كانت المنافسة في الذكاء الاصطناعي تتطلب استثمارات بتريليونات الدولارات، فإن عدد الجهات القادرة على المنافسة يصبح محدوداً.
في تحليل شميدت، هناك قوتان أساسيتان تقودان السباق:
الولايات المتحدة والصين.
تمتلك الولايات المتحدة مجموعة عوامل تجعلها قادرة على تعبئة استثمارات ضخمة، مثل:
هذا النظام يسمح بتجميع استثمارات خاصة ضخمة، وغالباً مع دعم حكومي محتمل عند الحاجة.
أما الصين فتعتمد نموذجاً مختلفاً يعتمد على التنسيق المركزي بين الحكومة والقطاع الصناعي. إذ يمكن للدولة توجيه التمويل والبنية التحتية والسياسات الصناعية نحو هدف محدد، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي.
النتيجة هي نظامان مختلفان — أحدهما تقوده السوق والآخر الدولة — لكن كلاهما قادر على حشد استثمارات هائلة في وقت قصير.
في المقابل، حذر شميدت من أن أوروبا قد تواجه صعوبة في مواكبة هذا السباق.
فبحسب تصريحاته، القارة لا تمتلك حتى الآن استراتيجية موحدة واضحة للذكاء الاصطناعي، وقد ينتهي بها الأمر إلى الاعتماد على نماذج صينية إذا لم تستثمر بكثافة في نماذجها الخاصة وبنيتها الحاسوبية.
المشكلة في رأيه ليست فقط في القوانين أو المواهب البشرية، بل في عوامل هيكلية مثل:
هذه العوامل تجعل من الصعب تعبئة استثمارات بحجم التريليونات المطلوبة لمنافسة المشاريع الأمريكية أو الصينية.
قد يبدو أن كلام شميدت تغير من "الطاقة هي المشكلة" إلى "المال هو المشكلة"، لكن في الواقع الفكرة مترابطة.
فالذكاء الاصطناعي سيحتاج بالفعل إلى كميات هائلة من الكهرباء مع توسع استخدامه.
لكن بناء تلك القدرة الكهربائية يتطلب بدوره استثمارات ضخمة في محطات الطاقة وشبكات الكهرباء ومراكز البيانات. وهنا يظهر رأس المال كالعامل الحاسم.
بمعنى آخر: الطاقة تمثل الحد الفيزيائي، بينما التمويل يمثل الحد الاقتصادي الذي يحدد من يستطيع تجاوز هذا الحد.
إذا صحت هذه التوقعات، فقد يشبه سباق الذكاء الاصطناعي سباقات تاريخية أخرى مثل بناء شبكات السكك الحديدية أو الاتصالات أو برامج الفضاء.
فالنجاح لن يعتمد فقط على الخوارزميات، بل أيضاً على القدرة على تنسيق عناصر ضخمة معاً، مثل:
وفق هذا التصور، قد يُحسم مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس فقط بالتقدم العلمي، بل أيضاً بمن يستطيع تمويل وبناء أكبر بنية تحتية رقمية في العالم وبأسرع وقت ممكن.
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
إريك شميدت انتقل من التحذير من نقص الكهرباء كأكبر عائق للذكاء الاصطناعي إلى القول إن المشكلة الحقيقية أصبحت رأس المال اللازم لبناء البنية التحتية العملاقة.
إريك شميدت انتقل من التحذير من نقص الكهرباء كأكبر عائق للذكاء الاصطناعي إلى القول إن المشكلة الحقيقية أصبحت رأس المال اللازم لبناء البنية التحتية العملاقة. تقديراته تشير إلى أن بناء 1 غيغاواط من قدرة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قد يكلف نحو 50 مليار دولار، ما يعني أن الوصول إلى 100 غيغاواط قد يتطلب استثمارات تقارب 5 تريليونات دولار.
يرى شميدت أن الولايات المتحدة والصين هما الأكثر قدرة على تعبئة هذا الحجم من التمويل والبنية التحتية، بينما قد تواجه أوروبا صعوبة في مواكبة السباق دون استثمارات أكبر بكثير.