تتصاعد سباق الذكاء الاصطناعي العالمي، وتدور الاستراتيجية في آسيا حول ميزتين حاسمتين: تجمعات ضخمة من الرقائق وطاقات رخيصة جدًا.

لقد كان أحد اللاعبين الرئيسيين يجمع بصمت هادئة صفوفًا هائلة من المعالجات التي تنافس أي شيء يمكن لوادي السيليكون نشره. هذه ليست مزارع GPU التقليدية — نحن نتحدث عن أنظمة بيئية متكاملة للدوائر المتكاملة مصممة خصيصًا لتدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. الحجم فعلاً مدهش، مع منشآت تضم عشرات الآلاف من المعالجات تعمل بالتوازي.

لكن المفاجأة هنا: تكاليف الطاقة. بينما تتكبد مختبرات الذكاء الاصطناعي الغربية مبالغ طائلة على فواتير الكهرباء، تستفيد بعض المناطق من بنيتها التحتية للطاقة لتشغيل هذه العمليات بتكلفة أقل بكثير. الطاقة الرخيصة تعني أنه يمكنك تدريب نماذج أكبر، وإجراء المزيد من التجارب، والتكرار بشكل أسرع دون استنزاف مواردك المالية.

هذا المزيج — الحجم والكفاءة الاقتصادية — يعيد تشكيل المشهد التنافسي. لم يعد الأمر مجرد من يمتلك الخوارزميات الأذكى. فميزات البنية التحتية أصبحت مهمة جدًا. كثيرًا.

وللمهتمين بمجال العملات الرقمية وWeb3، يجب أن يكون هذا مألوفًا. القوة الحاسوبية والكفاءة في استهلاك الطاقة كانت دائمًا العمود الفقري لشبكات البلوكشين. الديناميكيات التي تدفع منافسة الذكاء الاصطناعي مرتبطة جوهريًا باقتصاديات الأنظمة اللامركزية. عمليات التعدين انتقلت إلى مناطق ذات كهرباء رخيصة. وتدريب الذكاء الاصطناعي يتبع نفس النهج.

السؤال ليس هل تنجح هذه الاستراتيجية — فهي واضحة النجاح. السؤال هو كيف ستعيد تشكيل النظام البيئي التكنولوجي الأوسع خلال العقد القادم.