صفقة سنوفليك بقيمة 6 مليارات دولار مع AWS تثبت أن حرب رقاقات الذكاء الاصطناعي لها جبهة جديدة: المعالج المركزي CPU

لا يمثل هذا مجرد رقم كبير، بل هو تصعيد كبير في إنفاق سنوفليك على AWS. فقد نما التزام الشركة لمدة خمس سنوات من 1.2 مليار دولار وقت طرحها العام الأولي في 2020 إلى 2.5 مليار دولار في 2023، وصولاً إلى 6 مليارات دولار الآن . وتتوازى هذه الزيادة الحادة مع الانفجار الهائل في النفقات الرأسمالية المخصصة للذكاء الاصطناعي على مستوى الصناعة، حيث يوجه كبار مزودي الخدمات السحابية بشكل جماعي مئات المليارات من الدولارات للإنفاق في عام 2026 .

الصعود الهادئ للمعالج CPU في عصر الذكاء الاصطناعي الوكيل

الجانب الأكثر كشفاً من الناحية التقنية في الصفقة هو تركيزها المحدد على قوة الحوسبة. بينما تتضمن الاتفاقية أيضاً الوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) السحابية، فإن العنصر الرئيسي هو الالتزام بمعالجات AWS Graviton، وهي رقاقات الشركة المخصصة القائمة على بنية Arm . هذا التركيز هو اعتراف بتحول حاسم في كيفية تطور أعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

مع انتقال تطبيقات الذكاء الاصطناعي من تدريب النماذج الضخمة إلى أنظمة "وكيلة" منشورة تقوم بالتفكير متعدد الخطوات، وتوليد الأكواد، والمهام في الوقت الفعلي، فإن طبيعة الحوسبة المطلوبة تتغير. غالباً ما تكون أعباء العمل الوكيلة هذه مكثفة الاستخدام لوحدة المعالجة المركزية CPU، حيث تعتمد على المعالجات العامة للتنسيق والاستدلال . إنه تحول كبير بما يكفي لتتوقع التوقعات أن تستهلك أعباء عمل الاستدلال، التي كانت تمثل حوالي 50% من حوسبة الذكاء الاصطناعي في عام 2025، ما يصل إلى 80% من إجمالي الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بحلول نهاية عام 2026 .

الجاذبية الاقتصادية لمعالج Graviton واضحة. تشير التقارير إلى أن عمليات الترحيل إلى معالجات Graviton القائمة على بنية Arm قد خفضت تكاليف البنية التحتية للاستدلال بالذكاء الاصطناعي وخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي التوليدي بنسبة تصل إلى 40%، مع تقارير إضافية تشير إلى تحسن في أداء الاستدلال بنسبة 20% وانخفاض في استهلاك الطاقة بنسبة 23% . تقدم مكاسب الكفاءة هذه حجة مقنعة لنقل عمليات استدلال الذكاء الاصطناعي بعيداً عن وحدات GPU الأكثر تكلفة واستهلاكاً للطاقة كلما أمكن ذلك.

الرقاقات المخصصة تصبح بديلاً استراتيجياً

لا تثبت اتفاقية سنوفليك، بحد ذاتها، أن الموقع المهيمن لشركة نفيديا (Nvidia) في السوق قد تحطم. ومع ذلك، فهي تقدم دليلاً قوياً على أن الرقاقات السيليكونية المخصصة والمطورة داخلياً من قبل مزودي الخدمات السحابية أصبحت بديلاً استراتيجياً جاداً، خاصة بالنسبة لالتزامات الشركات الضخمة. إن كون معالجات AWS Graviton المخصصة الآن محورية بما يكفي لتكون أساس التزام بقيمة 6 مليارات دولار ولمدة خمس سنوات من قبل شركة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي هو حقيقة لم تكن لتخطر على بال قبل بضع سنوات فقط.

لم تحدث صفقة سنوفليك هذه في فراغ. هناك نمط يتشكل:

• أبريل 2026: وقعت ميتا صفقة بمليارات الدولارات ومتعددة السنوات مع AWS لنشر "عشرات الملايين" من أحدث أنوية معالج Graviton5، وذلك تحديداً لتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل .
• الاتجاه الأوسع: تعمل جوجل بقوة على تسويق وحدات معالجة الموترات (TPUs) المخصصة لها، حيث صُمم أحدث جيل ثامن من رقاقاتها "لعصر الوكلاء" . كما تطور مايكروسوفت رقاقتها "مايا" (Maia). ومن المتوقع أن يؤدي هذا الاستثمار على مستوى الصناعة إلى زيادة شحنات الرقاقات المخصصة ASIC بنسبة 44.6% على أساس سنوي في عام 2026 .

كما أشار موقع TechCrunch بشأن صفقة سنوفليك، فإن "هذه الرقاقات تجذب صفقات جديدة بمليارات الدولارات" . لقد تحول معالج AWS Graviton، الذي كان في الأصل حلاً للحوسبة للأغراض العامة، إلى أصل استراتيجي في حروب منصات الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة أصبحت واضحة الآن. لم يعد الإنفاق السحابي المدفوع بالذكاء الاصطناعي مجرد قصة شراء لأكبر عدد ممكن من وحدات GPU المتطورة. تبلور صفقة سنوفليك-AWS واقعاً جديداً: أصبحت التزامات البنية التحتية المستقبلية أكثر تخصصاً، ومبنية حول الرقاقات السيليكونية المخصصة والمتطلبات المحددة للذكاء الاصطناعي الوكيل. لقد تطور معالج AWS Graviton من خيار لتوفير التكاليف إلى منصة رقاقات استراتيجية قادرة على أن تكون أساساً لالتزامات مؤسسية بمليارات الدولارات تتصدر العناوين الرئيسية. لقد عادت وحدة المعالجة المركزية CPU إلى قلب أهم محادثة في عالم الحوسبة.