ثورة الذكاء الاصطناعي لشركة ألفابت: لماذا قد يكون عام 2026 نقطة التحول لهذه القصة النمو المضيئة

عندما يصبح المنافسة محفزًا

لم يضعف وصول ChatGPT وروبوتات الدردشة الذكية من الذكاء الاصطناعي شركة Alphabet — بل سرع من أحد أكثر التحولات التكنولوجية underestimated في العقد. بينما كان المنظمون على وشك تفكيك هيمنة Google على البحث، أعطت تهديدات الذكاء الاصطناعي الشركة استراحة غير متوقعة. سمحت حكم مكافحة الاحتكار لـ Alphabet بالحفاظ على حصة السوق من (70%+ في Chrome)، و(70%+ في Android)، واتفاقية مشاركة أرباح Apple المربحة — وهي بوليصة تأمين نهائية لهيمنة التوزيع.

ما جعل هذا التوقيت حاسمًا لم يكن مجرد المناورة القانونية. الضغط التنافسي من OpenAI وغيرها أجبر Alphabet على تسليح عقود من أبحاث الذكاء الاصطناعي الداخلية. سابقًا، لم يكن هناك حاجة ملحة لتسويق الذكاء الاصطناعي عندما كانت Google Search تدرّ الأموال بسهولة. غير أن ChatGPT غير كل شيء. اليوم، Gemini — النموذج اللغوي الكبير الخاص بـ Alphabet — يقف بين أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي تطورًا المتاحة، مدمجًا بسلاسة في Search وChrome وAndroid وGmail. هذه ليست ميزة نظرية؛ إنها تلتقي بمليارات المستخدمين حيث يقضون وقتهم بالفعل.

ثورة تكلفة الأجهزة: TPUs مقابل GPUs

إليك المكان الذي يصبح فيه سور Alphabet شبه غير قابل للاختراق: السيليكون المخصص.

لسنوات، كانت Alphabet تطور بصمت وحدات معالجة التنسور (TPUs) لتشغيل الأحمال الداخلية. كانت هذه الرقاقات سلاح الشركة السري، لكن القليل من خارج المنظمة فهم أهميتها. ثم ضرب طفرة الذكاء الاصطناعي، وأصبح GPU الخاص بـ Nvidia فجأة عنق الزجاجة لكل طموحات الحوسبة لشركات الذكاء الاصطناعي.

دخلت لحظة Alphabet: يمكن لـ TPUs تدريب نماذج اللغة الكبيرة وتشغيل استنتاجات الذكاء الاصطناعي بتكاليف أقل بشكل كبير من GPUs المهيمنة لـ Nvidia. خلق هذا دورة تعزز بعضها البعض — الحوسبة الأرخص تعني المزيد من الموارد لتحسين Gemini، مما جذب المزيد من العملاء إلى بنية TPUs التحتية، والتي تمول رقاقات أفضل حتى أكثر. أدركت شركة Anthropic، الرائدة في الذكاء الاصطناعي وراء Claude، هذا الميزة وبدأت في نشر TPUs.

تحكي الأرقام القصة. وفقًا لأبحاث Morgan Stanley، يمكن لـ Alphabet أن تولد حوالي $13 مليار دولار في الإيرادات السنوية مقابل كل 500,000 من TPUs التي ينشرها العملاء. التوقعات تتزايد وتتوهج: يتوقع المحللون استئجار 5 ملايين من TPUs في 2027، وتصل إلى 7 ملايين بحلول 2028. هذه ليست إيرادات هامشية — إنها محرك إيرادات جديد.

ما وراء السيليكون: مجموعة الذكاء الاصطناعي الكاملة

تمتد الميزة الهيكلية لـ Alphabet أبعد من الرقاقة المادية. تعتبر TPUs محسنة لإطار عمل TensorFlow الخاص بـ Alphabet وتدعم الآن JAX وPyTorch — الأدوات القياسية لتطوير الشبكات العصبية. لكن التمييز الحقيقي يكمن في تكامل البرمجيات.

مجمّعات XLA — تقنية داخلية من Alphabet — تدمج مهام حسابية صغيرة متعددة في عمليات محسنة واحدة. النتيجة: أعباء عمل الذكاء الاصطناعي أسرع وتستهلك طاقة وذاكرة أقل بشكل كبير. عندما يصل المطورون إلى Vertex AI، منصة الخدمة كخدمة من Alphabet، يفتحون هذا الطبقة من التحسينات تلقائيًا.

الشركة لا تتوقف عند هذا الحد. الاستحواذ المخطط على شركة الأمن السيبراني Wiz يضيف طبقة حاسمة أخرى لاستراتيجية التكامل الرأسي لـ Alphabet. في الوقت نفسه، يضمن استحواذها على Intersect Power بنية تحتية حاسمة — مما يربط بشكل أساسي إمدادات طاقة موثوقة ووفيرة لتوسعة مراكز البيانات الضخمة. هذه ليست مشتريات عشوائية؛ إنها أجزاء من لغز البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من النهاية إلى النهاية.

تتحكم Alphabet في السلسلة الكاملة: السيليكون المخصص، البرمجيات المحسنة، منصات التطوير، البنية التحتية السحابية، والوصول إلى الطاقة. لا توجد شركة أخرى على الأرض تعمل بهذا المستوى من التكامل الرأسي في الذكاء الاصطناعي.

ماذا يعني هذا لعام 2026 وما بعده

يخلق تلاقي هذه المزايا قصة نمو مركبة. مع تسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي طوال عام 2026 والعقد القادم، ستواجه الشركات التي تسعى لتشغيل أعباء عمل جدية في الذكاء الاصطناعي خيارًا: دفع أسعار عالية لـ Nvidia، أو الاستفادة من مجموعة Alphabet الكاملة والفعالة من حيث التكلفة. يصبح الجواب واضحًا عند الحجم.

بالنسبة للمستثمرين الذين يراقبون تطور الذكاء الاصطناعي، تمثل Alphabet شيئًا نادرًا بشكل متزايد — شركة تمتلك سورًا دفاعيًا من هيمنة السوق الحالية (Search، Android، Chrome) مع نمو هجومي من خلال بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. الجزء underestimated؟ مدى استحواذ الشركة على عدة طبقات من اقتصاد الذكاء الاصطناعي في آن واحد.

هذه المسيرة المتوهجة لا تعتمد على منتج واحد أو تحول سوقي معين. إنها هيكلية — متجذرة في مزايا الأجهزة، تحسين البرمجيات، ومدى التوزيع الذي ستقضيه المنافسة سنوات في محاولة تكراره.