لسنوات عديدة، كان من السهل قبول الافتراضات المتعلقة بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. سيتم بناء الحوسبة الجادة حيث تتركز بالفعل السحابة فائقة النطاق وكثافة المطورين ورأس المال، وهي كاليفورنيا وسياتل ولندن ودائرة صغيرة من مراكز التكنولوجيا القائمة.

وكان هناك سبب عملي لتلك الجغرافيا. يتطلب التدريب ونشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وجود مراكز بيانات وحوسبة وقدرات شبكية وطاقة وبنية تحتية متقدمة للعمل معًا.

ويشير تحليل منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية إلى أن هذا دفع شركات الذكاء الاصطناعي نحو الخدمات التي يديرها أكبر موردي الحوسبة السحابية. وبمرور الوقت، تحول هذا الاعتماد إلى تركيز في السوق. في الربع الثالث من عام 2025، قدرت Synergy Research Group حصة أمازون ومايكروسوفت وجوجل مجتمعة من الإنفاق على البنية التحتية السحابية العالمية للمؤسسات بنسبة 63٪.

ويبدو هذا المنطق الآن أقل ديمومة. أصبحت الحوسبة أكثر تكلفة، وأكثر استهلاكًا للطاقة، ويصعب الوصول إليها خارج مجموعة صغيرة من مقدمي الخدمة المهيمنين. بدأ المطورون في مواجهة الأسئلة التي سمحت لهم السحابة ذات الحجم الكبير بتجاهلها في الغالب.

من أين ستأتي القوة؟ هل يمكن شحن الرقائق إلى هذه الولاية القضائية؟ قوانين من تنطبق على البيانات بمجرد تحركها؟

تتم الإجابة على هذه الأسئلة في أماكن مختلفة الآن، ومعظمها ليس في وادي السيليكون.

ما يعلمه الندرة

في الأسواق السحابية القائمة، تتمثل الإجابة الافتراضية للطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي في إضافة المزيد من السعة من خلال عقود سحابية أكبر، وبناء مراكز بيانات أكثر كثافة، والاعتماد بشكل أعمق على نفس المجموعة المركزية.

أصبحت هذه الإجابة أكثر صعوبة في التوسع. استهلكت مراكز البيانات حوالي 1.5% من كهرباء العالم في عام 2024، وهو ما يكفي لجعل الطاقة إحدى نقاط الضغط في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. وتتوقع وكالة الطاقة الدولية أن ترتفع هذه الحصة إلى ما يقل قليلا عن 3% بحلول عام 2030، مما يجعل من الصعب التعامل مع الحوسبة باعتبارها طبقة مخفية وراء منتجات الذكاء الاصطناعي.

وفي كثير من بلدان العالم النامي، كان هذا الضغط بمثابة نقطة البداية بالفعل. نادرًا ما كان لدى المطورين هناك خيار التعامل مع الوصول إلى الحوسبة والطاقة والتوزيع باعتبارها مشكلة تخص شخصًا آخر. لقد كان عليهم أن يصمموا لذلك.

والنتيجة هي نمط أكثر هدوءًا لا يحظى باهتمام كبير في تغطية وادي السيليكون. على وجه التحديد، يتم الآن إنشاء بنية تحتية جادة للذكاء الاصطناعي في أماكن يتم فيها التعامل مع الندرة على أنها مشكلة تصميم وليس فكرة لاحقة.

كيف يبدو هذا في الممارسة العملية

ويكون هذا النمط أكثر وضوحًا في أربع مناطق.

في الهند، تقوم Yotta Data Services بتشغيل Shakti Cloud على أكثر من 16000 وحدة معالجة رسوميات NvidiaH100 وهي في طريقها لمضاعفة ذلك تقريبًا بحلول نهاية عام 2025. أكثر من نصف الحوسبة وراء مهمة IndiaAI – دفع الحكومة لبناء نماذج أساسية محلية – تعتمد على أجهزة Yotta.

في فبراير 2026، انتقلت منصة Bhashini الوطنية متعددة اللغات من المتوسعين الأجانب الأجانب إلى Shakti Cloud، وحققت ما يقرب من 40% من الأداء على طول الطريق. تدير شركة بهاشيني ترجمة فورية عبر 11 لغة هندية على نطاق السكان، وقد قرر الأشخاص الذين يديرونها أن البنية التحتية التي لا يستطيعون التحكم بها هي المكان الخطأ لوضعها.

وفي مختلف أنحاء أفريقيا، تعمل شركة Cassava Technologies، التي أسسها رجل الأعمال الزيمبابوي سترايف ماسييوا، على نشر 12 ألف وحدة معالجة رسوميات من شركة Nvidia عبر مراكز البيانات في جنوب أفريقيا، ومصر، وكينيا، والمغرب، ونيجيريا.

Cassava هو أول شريك Nvidia Cloud في القارة. قبل هذا الإنشاء، قدرت شركة Nvidia أنه تم تركيب ما يقرب من 80 من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها في جميع أنحاء القارة الأفريقية بأكملها. ولم يكن القيد يقتصر على حساب التسعير؛ لقد كان الغياب الأساسي للسيليكون المتقدم.

وتتلخص استجابة كاسافا في إنشاء شبكة أفريقية تعمل على عمودها الفقري من الألياف، وهي مصممة بحيث لا تضطر الشركات الناشئة والباحثون والحكومات الأفريقية إلى المرور عبر أوروبا أو الولايات المتحدة لتدريب ونشر الذكاء الاصطناعي.

وفي البرازيل، يحتفظ مشروع SoberanIA الحكومي بقدرة 500 ميجاوات لمصنع ذكاء اصطناعي سيادي في بياوي، مدعوم بالكامل بالطاقة المتجددة، مع مراكز بيانات سكالا كشريك رئيسي في البنية التحتية.

وفي الوقت نفسه، التزمت البرازيل بجذب ما يصل إلى 370 مليار دولار من الاستثمارات في مراكز البيانات على مدى العقد المقبل، مرتبطة بالحوافز الضريبية لبرنامج ريداتا للمشاريع التي تعتمد على مصادر الطاقة المتجددة بنسبة 100٪. ما يقرب من 65% من البيانات البرازيلية لا تزال مخزنة في الخارج. الرهان هو أن وفرة الطاقة الكهرومائية والطاقة الشمسية تمنح البرازيل ذلك النوع من الحوسبة التي يتعين على الولايات المتحدة والصين العمل بجدية أكبر لبنائها – نظيفة افتراضيا، ورخيصة جغرافيا.

وتتخذ دولة الإمارات العربية المتحدة الطريق الأكثر تكلفة. وتبيع شركة Core42، وهي جزء من مجموعة G42، قدرة الاستدلال على مزيج من شرائح Nvidia وQualcomm خارج أبو ظبي، وقد التزمت الدولة بالاشتراك مع الولايات المتحدة بإنشاء حرم جامعي للذكاء الاصطناعي مساحته 10 أميال مربعة بقدرة 5 جيجاوات، والذي يجب أن يكون جاهزًا للعمل جزئيًا بحلول نهاية العقد.

الملعب الإماراتي واضح ومباشر. يمكن للبلدان التي تريد الذكاء الاصطناعي السيادي ولكنها لا تستطيع بناء المجموعة الأساسية بنفسها أن تستأجر واحدة من حكومة صديقة. ويصفها معهد الشرق الأوسط بأنها استراتيجية متعمدة للتكامل الرأسي – امتلاك الرقائق والطاقة ومراكز البيانات والعلاقات الخارجية في قطعة واحدة.

ولا تشترك هذه المشاريع في سياسة أو نموذج ملكية. ما يشتركون فيه هو افتراض مبدئي مفاده أن الوصول إلى الحوسبة والطاقة والأرض وإمدادات الرقائق هي مشكلات تصميم من الدرجة الأولى وليست عوامل خارجية. وينتج عن هذا الافتراض بنية تحتية مختلفة.

لماذا الاستدلال يغير الخريطة

لا يزال تدريب النماذج الكبيرة يكافئ المجموعات الكثيفة، والميزانيات الرأسمالية الكبيرة، والوصول إلى الرقائق المتقدمة. ومن غير المرجح أن يغادر هذا العمل أكبر المرافق فائقة الحجم قريبًا.

الاستدلال مشكلة مختلفة. يتم استخدام النماذج بشكل مستمر من قبل العملاء والأجهزة والوكلاء وأنظمة المؤسسات. وتتوقع ماكينزي أن يتفوق الاستدلال على التدريب في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030، ليمثل أكثر من نصف حوسبة الذكاء الاصطناعي وما يقرب من 30% إلى 40% من إجمالي الطلب على مراكز البيانات.

الاستدلال يطرح أسئلة مختلفة عن التدريب. وبدلاً من تحديد المكان الذي يمكن بناء أكبر مجموعة منه، تصبح الأسئلة هي المكان الذي يجب أن تستقر فيه الحوسبة، وما مدى سرعة استجابتها، وكيف يمكن توجيه أحمال العمل بشكل موثوق، ومن هي القوانين التي تحكم البيانات أثناء قيامها بذلك. هذه الأسئلة لها إجابات جغرافية لا يمكن للتركيز الفائق التعامل معها بشكل جيد، وخاصة بالنسبة للمليارات من الناس الذين لا يعيشون في زمن الاستجابة السهل لمراكز البيانات الأمريكية أو الأوروبية.

إن النسيج الحسابي الذي يتطلبه طلب الاستدلال هو أوسع مما يمكن أن توفره السحابة فائقة النطاق وحدها. إن سعة وحدة معالجة الرسومات الموزعة، ومجموعات الاستدلال الإقليمية، والسحب السيادية، والسحابات الجديدة الناشئة في أماكن مثل مومباي، ونيروبي، وساو باولو، وأبو ظبي، ليست بدائل للنطاق الفائق. إنها الطبقة ذات النطاق الفائق التي لا يمكن أن تخدم بمفردها.

ماذا يعني هذا بالنسبة للخريطة

تم رسم الخريطة القديمة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي حول الأماكن التي تتركز فيها القدرة السحابية بالفعل. كانت هذه الخريطة منطقية عندما تم التعامل مع الحوسبة على أنها رخيصة ووفيرة.

ستبدو الخريطة التالية مختلفة. سيتم رسمها حول الأماكن التي تعلمت البناء عندما كانت الحوسبة مكلفة واستراتيجية، وحيث لم يكن السؤال حول من يتحكم في المكدس نظريًا على الإطلاق. والشركات والحكومات التي تقوم بهذا العمل لا تتمكن من اللحاق بوادي السيليكون. لقد وصلوا إلى المشكلة أولاً، لأنه كان عليهم ذلك.

إيلمان شازهايف هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Dizzaract، وهي شركة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي ومقرها في أبو ظبي. وهو عضو في لجنة خبراء تابعة للأمم المتحدة/مكتب الأمم المتحدة المعني بالمخدرات والجريمة ويقدم المشورة بشأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الاقتصادات النامية، وقد قام بتأليف 46 مقالًا علميًا و10 براءات اختراع مسجلة.