تسرّع شركات التكنولوجيا الصينية الكبرى استثماراتها في رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية بسبب عدم اليقين حول الوصول المستقبلي إلى معالجات إنفيديا المتقدمة. رغم موافقة أمريكية مبدئية على بيع معالجات H200 لبعض الشركات الصينية، لم تصل أي شحنات حتى الآن، ما يعزز المخاوف من الاعتماد على الموردين الأجانب.

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why Tencent and Alibaba Are Betting on Domestic AI Chips Even as Nvidia H200 Access Reopens. Article summary: Tencent, Alibaba, and other Chinese tech firms are accelerating investment in domestic AI chips because Nvidia supply remains uncertain due to U.S.. Topic tags: ai, ai chips, nvidia, tencent, alibaba. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Alibaba and Tencent Accelerate Adoption of Domestic AI Chips Ahead of Reported U.S. Approval for H200 Sales to China. Chinese tech giants Tencent and Alibaba have clearly signale" source context "Alibaba and Tencent Accelerate Adoption of Domestic AI Chips Ahead of Reported U.S. Approval for H200 Sales to China — B" Reference image 2: visual subject "# Alibaba, Tencent signal AI spending surge despite earnings pressure as local
تشهد شركات التكنولوجيا الصينية الكبرى—ومن بينها تينسنت وعلي بابا—زيادة كبيرة في استثماراتها في رقائق الذكاء الاصطناعي المصنّعة محلياً، حتى في وقت يبدو فيه أن الوصول إلى بعض معالجات إنفيديا المتقدمة قد يعود جزئياً.
قد يبدو الأمر متناقضاً للوهلة الأولى. فشركة Nvidia ما تزال الرائدة عالمياً في سوق معالجات الذكاء الاصطناعي، والشركات الصينية لا تزال ترغب في شراء وحدات المعالجة الرسومية الخاصة بها. لكن التجارب خلال السنوات الأخيرة غيّرت طريقة تفكير الشركات الصينية في كيفية بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
بدلاً من افتراض أن أجهزة إنفيديا ستكون متاحة دائماً، بدأت الشركات تصمم أنظمتها بحيث تعمل أيضاً على رقائق محلية. والنتيجة هي تحول استراتيجي نحو بناء منظومة حوسبة ذكاء اصطناعي أكثر استقلالاً.
لسنوات طويلة كانت وحدات المعالجة الرسومية من إنفيديا هي العمود الفقري لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها على نطاق واسع. لكن هذا الاعتماد أصبح محفوفاً بالمخاطر بعد أن فرضت الولايات المتحدة قيوداً على تصدير أشباه الموصلات المتقدمة إلى الصين، ما جعل الحصول على هذه المعالجات مسألة سياسية وجيوسياسية، وليس مجرد عملية شراء تقنية عادية.
ورغم تخفيف بعض القيود لاحقاً، ما يزال الوضع غير واضح. فقد أفادت تقارير بأن وزارة التجارة الأمريكية وافقت على بيع معالجات H200 لنحو عشر شركات صينية، من بينها تينسنت وعلي بابا وByteDance وJD.com. لكن حتى منتصف عام 2026 لم يتم تسليم أي من هذه المعالجات فعلياً.
هذا الفارق بين الموافقات الرسمية والتسليم الفعلي يثير قلق مزودي الخدمات السحابية في الصين: فالوصول إلى العتاد المتقدم من الخارج يمكن أن يتأخر أو يُقيّد أو يُلغى بقرار سياسي.
في المقابل، تحركت الشركات الصينية المصنعة للرقائق بسرعة لملء هذا الفراغ. وتبرز معالجات Ascend من شركة هواوي كأحد أهم البدائل المحلية لوحدات إنفيديا.
ومع تحسن أداء الرقائق الصينية وظهور نماذج ذكاء اصطناعي مُحسّنة للعمل عليها، يرى محللون أن الصين بدأت بالفعل في بناء منظومة متكاملة تشمل الرقائق والنماذج والمنصات السحابية والتطبيقات.
هذا التطور مهم لأن الأنظمة البرمجية غالباً ما تعزز انتشار العتاد. فكلما زاد عدد الأطر البرمجية والنماذج المصممة للعمل بكفاءة على المعالجات المحلية، أصبح استبدال الرقائق المستوردة أسهل من الناحية العملية.
تلعب شركات الحوسبة السحابية العملاقة في الصين دوراً محورياً في هذا التحول. فقد أعلنت كل من علي بابا وتينسنت زيادة الإنفاق على مراكز البيانات والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مع الاستعداد لدمج المزيد من الرقائق المحلية في منصاتها.
هذه الشركات تؤثر في السوق بالكامل لأنها:
وعندما تدعم هذه الشركات المعالجات المحلية، يصبح من الأسهل للمطورين بناء خدمات ذكاء اصطناعي تعمل بعيداً عن منظومة إنفيديا.
كما تلعب السياسة الصناعية الصينية دوراً مهماً. فقد جعلت بكين الاستقلال في مجال أشباه الموصلات أولوية استراتيجية، خاصة بعد القيود الأمريكية على تصدير الرقائق المتقدمة ومعدات تصنيعها.
ولا يتعلق الهدف فقط بالمكانة التكنولوجية، بل أيضاً بالمرونة الاقتصادية والتقنية. فامتلاك منظومة محلية للرقائق يقلل من خطر تعطّل الخدمات السحابية أو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بسبب قيود تصدير مفاجئة.
على الرغم من هذا التوجه نحو الرقائق المحلية، فإن معالجات إنفيديا لا تزال مرغوبة للغاية بسبب أدائها العالي ونظامها البرمجي المتطور، خاصة منصة CUDA التي تعتمد عليها العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
لذلك من غير المرجح أن تتخلى الشركات الصينية عنها تماماً. بدلاً من ذلك، تتجه الاستراتيجية الجديدة إلى مزيج عملي:
ومن المتوقع أن تخفف الموافقات المحدودة على شراء معالجات H200—والتي قد تصل إلى مئات الآلاف من الوحدات لشركات مثل علي بابا وتينسنت وByteDance—من الضغط على القدرة الحاسوبية في المدى القريب، بينما تتوسع القدرة المحلية على المدى الطويل.
ما بدأ كرد فعل على قيود التصدير يتحول الآن إلى تغيير هيكلي في قطاع التكنولوجيا الصيني.
فقد أصبحت القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي تُعامل بشكل متزايد كبنية تحتية استراتيجية. والتحكم في المعالجات والأطر البرمجية والبنية السحابية يحدد قدرة الدول على المنافسة في سباق الذكاء الاصطناعي.
بالنسبة لشركات مثل تينسنت وعلي بابا، فإن الاستثمار في الرقائق المحلية لا يعني التخلي الفوري عن إنفيديا، بل ضمان ألا تعتمد الأجيال القادمة من أنظمة الذكاء الاصطناعي على مورد أجنبي واحد فقط.
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
تسرّع شركات التكنولوجيا الصينية الكبرى استثماراتها في رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية بسبب عدم اليقين حول الوصول المستقبلي إلى معالجات إنفيديا المتقدمة.
تسرّع شركات التكنولوجيا الصينية الكبرى استثماراتها في رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية بسبب عدم اليقين حول الوصول المستقبلي إلى معالجات إنفيديا المتقدمة. رغم موافقة أمريكية مبدئية على بيع معالجات H200 لبعض الشركات الصينية، لم تصل أي شحنات حتى الآن، ما يعزز المخاوف من الاعتماد على الموردين الأجانب.
تتبنى الشركات استراتيجية مزدوجة: شراء رقائق إنفيديا عندما يكون ذلك ممكناً، وفي الوقت نفسه تطوير وتشغيل أنظمة تعتمد على معالجات محلية مثل سلسلة Ascend من هواوي.