طموح ماسايوشي سون في مجال الذكاء الاصطناعي

استثمارات SoftBank الاستراتيجية في الذكاء الاصطناعي

في هذه الفترة، كثفت SoftBank بشكل كبير استثماراتها ومبادراتها الاستراتيجية في مجال الذكاء الاصطناعي.

في عام 2024، قامت مجموعة SoftBank بسلسلة من الاستثمارات البارزة في الشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. وشمل ذلك الاستثمار في شركة Perplexity AI الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، وقيادة جولة استثمارية في شركة Skild AI الناشئة في مجال الروبوتات البشرية، وتشكيل مشروع مشترك للرعاية الصحية مع Tempus AI في الولايات المتحدة، والاستحواذ على Graphcore، وهي شركة بريطانية متخصصة في رقائق الذكاء الاصطناعي.

بحلول عام 2025، كثفت SoftBank تعاونها مع OpenAI. وفي أواخر مارس، وسعت SoftBank نطاق وجودها في قطاع رقائق الذكاء الاصطناعي من خلال الإعلان عن الاستحواذ على Ampere، وهي شركة أمريكية لتصميم الرقائق، مقابل 6.5 مليار دولار (حوالي 47 مليار يوان صيني).

بالإضافة إلى حصتها الكبيرة الحالية في Arm، تشير هذه التحركات إلى طموح SoftBank الاستراتيجي لتعزيز استثماراتها في البنية التحتية لرقائق الذكاء الاصطناعي.

فرصة ضائعة مع Nvidia

قبل ست سنوات، قامت SoftBank بتصفية كامل حصتها في Nvidia، وفوتت فرصة النمو الهائل اللاحق للشركة، والذي شهد وصولها إلى قيمة سوقية تريليون دولار. الآن، وسط الطفرة الحالية في الذكاء الاصطناعي، يبدو أن SoftBank تعود بقوة، مما يشير إلى طموحها في تحدي هيمنة Nvidia المحتملة.

في نوفمبر 2024، في قمة الذكاء الاصطناعي في اليابان، علق مؤسس Nvidia ومديرها التنفيذي، جنسن هوانغ، للجمهور قائلاً: ‘قد لا تعلمون أنه في مرحلة ما، كان ماسا (ماسايوشي سون) أكبر مساهم في Nvidia’. ثم شارك بشكل هزلي لحظة ‘بكاء’ وهمي مع سون، مضيفًا: ‘لا بأس، يمكننا أن نبكي معًا’.

يُنظر إلى هذه الحلقة على أنها فرصة ضائعة كبيرة لـ SoftBank، وهو شعور اعترف به سون علنًا بالندم.

في عام 2017، استحوذت SoftBank على أسهم Nvidia في السوق المفتوحة، وفي النهاية امتلكت ما يقرب من 5% من الشركة، مما جعلها واحدة من أكبر المساهمين في Nvidia. ومع ذلك، باعت SoftBank حصتها في عام 2019، وفوتت فرصة صعود Nvidia إلى قمة مسار نموها.

إن حماس سون للاستثمار في رقائق الذكاء الاصطناعي يزداد باطراد. وفي مقابلة علنية في أكتوبر 2024، أكد أن Nvidia ‘مقومة بأقل من قيمتها الحقيقية’.

على مدار العامين الماضيين، عملت مجموعة SoftBank بنشاط على تكوين تحالفات والاستثمار في رقائق الذكاء الاصطناعي والصناعات ذات الصلة بالبنية التحتية لتحقيق رؤيتها لـ ASI، وربما بهدف تصحيح الأخطاء السابقة.

لقد صاغ سون حتى مبررًا: لتعزيز التطور البشري من خلال تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي الفائق. ويتوقع أن يتم تحقيق الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) بحلول عام 2035.

يؤكد سون أن ASI يختلف عن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الذي تتم مناقشته بشكل أكثر شيوعًا. يشير AGI إلى الذكاء العام القادر على التعامل مع مهام متعددة وإظهار مرونة شبيهة بالبشر، وهو أمر من غير المرجح أن يغير القواعد الحالية في المجتمع البشري بشكل كبير. من ناحية أخرى، سيتفوق ASI على الذكاء البشري إلى حد كبير، مما يمثل نقطة تحول في تاريخ البشرية، حيث تقوم الروبوتات الذكية التي تعمل بنظام ASI بمهام جسدية مختلفة نيابة عن البشر.

استراتيجية نشر ASI الخاصة بـ SoftBank

وفقًا لخطة مجموعة SoftBank، يتضمن نشر ASI أربعة أبعاد رئيسية:

• رقائق الذكاء الاصطناعي
• مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي
• روبوتات الذكاء الاصطناعي
• الطاقة

من بين هذه، رقائق الذكاء الاصطناعي هي البنية التحتية الأساسية.

صرح سون قائلاً: ‘ستوفر Arm التكنولوجيا الأساسية لـ ASI’. وأضاف أنه على الرغم من أهمية Arm، إلا أنه لا يمكن لأي شركة بمفردها تحقيق ASI. سيعمل جميع أعضاء مجموعة SoftBank معًا لتحقيق هذا الهدف.

وهذا يفسر زيادة استحواذ SoftBank على الشركات في قطاع رقائق الذكاء الاصطناعي: بدءًا باستثمارها في Arm، يليه الاستحواذ على Graphcore وAmpere، أصبحت استراتيجية SoftBank لرقائق الذكاء الاصطناعي واضحة بشكل متزايد.

قال أناند جوشي، مدير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في TechInsights، لصحيفة 21st Century Business Herald إن SoftBank تهدف إلى أن تصبح رائدة عالميًا في مجال الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وتعكس أنشطتها الاستثمارية الأخيرة هذا الطموح.

وأوضح كذلك: ‘لتحقيق الإمكانات الكاملة لتطبيقات AGI، هناك حاجة إلى بنية تحتية كاملة، تغطي الرقائق وIP والخوادم ووحدات المعالجة المركزية ومسرعات الذكاء الاصطناعي والمزيد’. عندما تستثمر SoftBank في أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي، فإنها تركز دائمًا على رؤية أوسع، حيث يشكل الثلاثة تكاملاً مثاليًا في هذا المخطط: توفر Arm معالج IP لمراكز البيانات؛ تقوم Ampere ببناء رقائق خاصة بمراكز البيانات بناءً على بروتوكولات الإنترنت هذه؛ وتركز Graphcore على البحث والتطوير لرقائق تسريع الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات.

فيما يتعلق بكيفية تشكيل الثلاثة لتآزر الأعمال، أشار أناند جوشي: ‘ليس من الواضح بعد ما إذا كانت الشركات الثلاث تخطط لدمج المنتجات الحالية أو إطلاق حلول جديدة، لكن الجمع بين هذه الشركات الثلاث لديه القدرة على بناء بنية تحتية كاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي’.

من خلال هذا التكامل الرأسي، يمكن لـ OpenAI توفير نماذج مُحسَّنة للتشغيل على هذه البنية الحصرية، وبالتالي تحقيق أداء نموذجي رائد على مستوى العالم. وأضاف: ‘سيشتري عملاء المؤسسات قدرات خادم الذكاء الاصطناعي هذه من خلال استدعاءات API، ومن المرجح جدًا أن يخلق نموذج الدفع لكل استخدام أرباحًا ضخمة لهم’.

نظرًا لأن SoftBank تقوم ببناء نظام بيئي أساسي لرقائق الذكاء الاصطناعي من خلال الاستثمار والاستحواذ، يعتقد البعض أن SoftBank تخطط لإنشاء منافس محتمل لـ Nvidia.

التحديات والمنافسة

ومع ذلك، في هذه المرحلة، هذه مجرد رؤية. من ناحية، قامت Nvidia ببناء خندق قوي يعتمد على أكثر من عقد من الاستثمار المستمر في النظم البيئية للبرامج مثل CUDA. حتى يومنا هذا، لا تزال رقائق Nvidia GPU هي الخيار الأول في الصناعة لتدريب الذكاء الاصطناعي. تمنحها هذه الميزة البيئية حاجزًا تنافسيًا معينًا على جانب استنتاج الذكاء الاصطناعي؛ من ناحية أخرى، فإن ‘تحالف مكافحة Nvidia’ الذي تمزح عنه السوق يسرع نموه. والمثال النموذجي هو أن موردي الخدمات السحابية يقومون بتكرار رقائق استنتاج الذكاء الاصطناعي المطورة ذاتيًا بسرعة من خلال التعاون مع شركات تصميم رقائق ASIC، وتعتبر Broadcom وMarvell (Marvell Electronics) من المستفيدين المهمين.

في مواجهة البيئة التنافسية الحالية، ليس من السهل على الوافدين الجدد تحقيق اختراقات بسرعة، خاصة وأن Graphcore وAmpere واجهتا صعوبات مالية كبيرة عندما استحوذت عليهما SoftBank، مما يعني أن القدرات التجارية للشركتين لا تزال بحاجة إلى تحسين.

وفقًا لإفصاح SoftBank، تقلصت إيرادات تشغيل Ampere من 152 مليون دولار أمريكي إلى 16 مليون دولار أمريكي بين عامي 2022 و 2024، وهو انخفاض يقارب عشرة أضعاف. يبدو أن الشركة تحاول استعادة الربحية، لكنها لا تزال تخسر 581 مليون دولار أمريكي اعتبارًا من عام 2024. كما أن صافي الأصول وإجمالي الأصول مستمران في الانخفاض بشكل كبير.

وفقًا للمعلومات العامة، ركزت Ampere في البداية على الحوسبة السحابية الأصلية وتوسعت منذ ذلك الحين إلى مجال الحوسبة الذكية الاصطناعية (AI compute). تغطي منتجات الشركة مجموعة من أحمال العمل السحابية من الحافة إلى مركز البيانات السحابية.

تظهر المستندات المقدمة سابقًا من Graphcore أن مبيعاتها في عام 2022 بلغت 2.7 مليون دولار أمريكي، مع خسارة قدرها 204.6 مليون دولار أمريكي.

فيما يتعلق بظروف التشغيل، أخبر أناند جوشي 21st Century Business Herald أنه على الرغم من أن Arm وAmpere كانتا تعملان بشكل جيد، إلا أن تطوير Graphcore لم يكن مرضيًا.

‘من الصعب على رقائق الأخيرة الوصول إلى مستوى أداء نفس الجيل من المنتجات التي تم إصدارها في الوقت نفسه، وهو ما أصبح تحديها الرئيسي. ومع ذلك، فقد أدركت Graphcore أهمية دعم البرامج وبدأت في الاستثمار في المجمعات ومجالات تقنية أخرى. هذا الارتباط هو على وجه التحديد التحدي الأساسي لبناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ويجب التغلب عليه’ ، وتابع.

من وجهة نظر أناند جوشي، بالمقارنة، دخلت رقائق الخوادم التي تعتمد على بنية Arm السوق ولديها نظام بيئي للبرامج ناضج نسبيًا. ومع ذلك، لا تزال هذه المنتجات تفتقر إلى القدرة على التوسع الأفقي (قدرة التوسع) التي تمتلكها بنية x86. ‘لتحقيق النجاح، تحتاج هذه الشركات الثلاث إلى العمل معًا لتطوير خارطة طريق موحدة للبرامج’.

من بينها، تعد Arm بلا شك شركة تصنيع ناضجة نسبيًا من حيث التطوير. على الرغم من أن المنتجات الرقائقية القائمة على بنية Arm تغطي أكثر من 99% من الهواتف الذكية في السوق في نظر الجمهور، إلا أنها تطورت أيضًا بسرعة في السنوات الأخيرة لمراكز البيانات وأجهزة الكمبيوتر الشخصية والمجالات الأخرى.

نشر محمد عوض، نائب الرئيس الأول لشركة Arm والمدير العام لوحدة أعمال البنية التحتية، مؤخرًا مقالًا يشير إلى أنه قبل أكثر من ست سنوات، أطلقت Arm منصة Arm Neoverse للجيل التالي من البنية التحتية السحابية. اليوم، وصل نشر تقنية Neoverse إلى مستوى جديد: 2025 سيستند ما يقرب من 50% من قوة الحوسبة التي يتم شحنها إلى مزودي خدمة السحابة واسعة النطاق الرائدين إلى بنية Arm. تبنى مزودو خدمات السحابة واسعة النطاق مثل Amazon Web Services (AWS) وGoogle Cloud وMicrosoft Azure جميعًا نظام الحوسبة Arm لبناء رقائق مخصصة للأغراض العامة.

أخبر أناند جوشي المراسلين أن Arm أصبحت لاعبًا مهمًا في سوق مراكز البيانات. على سبيل المثال، تروج Amazon لرقائق Graviton المطورة ذاتيًا كبديل منخفض التكلفة لـ X86، وأدائها في السوق جيد حاليًا. وبالمثل، يتم وضع سلسلة منتجات رقائق “Graviton + Inferential” المطورة ذاتيًا من Amazon كبديل منخفض التكلفة لحل “x86 + Nvidia”. قامت Nvidia أيضًا بتكييف بنية Arm مع رقائق Grace CPU الخاصة بها في سلسلة منتجات Blackwell.

وتابع قائلاً: ‘لذلك، إذا تمكنت SoftBank وArm وAmpere من تنفيذ هذه الإستراتيجية بنجاح، فمن المتوقع أن تصبح Arm قوة لا يمكن تجاهلها في سوق مراكز البيانات’.

استراتيجية SoftBank الأوسع للاستثمار في الذكاء الاصطناعي

نظرًا للاستثمار المفرط في الصناعات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي، طُلب من شركة SoftBank شرح استراتيجيتها الاستثمارية الشاملة في صناعة الذكاء الاصطناعي في مؤتمر المستثمرين في فبراير من هذا العام.

قام رئيس الشركة والمدير التنفيذي، جونيتشي مياكاوا، بتحليل أن هذا يتضمن 8 مستويات: نشر مشروع الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة ‘Cristal intelligence’ من خلال مشروع مشترك مع OpenAI؛ تطوير نموذج لغوي كبير أصلي (LLM) خاص باليابانيين؛ العمل مع Microsoft Japan كجزء من تحالف استراتيجي في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ تزويد عملاء المؤسسات بنموذج Gemini الخاص بـ Google Workspace؛ إنشاء منصة حوسبة للذكاء الاصطناعي يابانية رفيعة المستوى؛ إنشاء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في هوكايدو وأوساكا؛ تطوير AI-RAN ونشر AITRAS لتعزيز AI-RAN من مفهوم إلى واقع؛ بناء بنية تحتية للحوسبة فائقة التوزيع.

وهذا يعني أنه، في مواجهة رؤية ASI، يغطي تخطيط SoftBank بعدًا شاملاً من الأجهزة إلى البرامج، ومن قوة الحوسبة إلى الاتصال، ومن البنية التحتية إلى الحلول.

بشكل موضوعي، من المتوقع أيضًا أن يساعد شركات رقائق الذكاء الاصطناعي، التي تبدو حاليًا ضعيفة نسبيًا في اللعبة، على تعزيز قدراتها بشكل أكبر.

أخبر أناند جوشي 21st Century Business Herald أن مجموعة برامج Nvidia الممتازة قد تجاوزت منافسيها في الأداء. Ampere وGraphcore غير قادرين حاليًا على التفوق على Nvidia من حيث الأداء. ‘يجب عليهم التركيز على ميزة التكلفة الإجمالية للملكية (إجمالي تكلفة الملكية)، أو استخدام سعر/قدرات الاستدلال، ونسبة الأداء/استهلاك الطاقة كاختراق لتحقيق اختراقات في المنافسة في السوق’.

وأشار كذلك إلى أنه نظرًا لأن SoftBank هي مساهم في OpenAI، فقد يقومون بتحسين بعض نماذج OpenAI على منصات Arm وGraphcore. قد تمثل هذه النماذج أحدث تقنيات AGI وتتبنى استراتيجية مبيعات حصرية. سيعطيهم هذا ميزة فريدة مقارنة بمنافسيهم.

‘بالإضافة إلى ذلك، أعتقد أن SoftBank ستروج لإجراء تعديلات على خارطة طريق تكنولوجيا Arm للمساعدة في تطوير Ampere وGraphcore. لذلك، سنرى أن خارطة طريق IP الخاصة بـ Arm ستناسب تمامًا احتياجات النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي التي اقترحتها OpenAI’، وتابع أناند جوشي.

تعمل SoftBank بالفعل على تعزيز ارتباطها التجاري بـ OpenAI.

في فبراير من هذا العام، أعلنت SoftBank عن تعاونها مع OpenAI لبناء ‘Crystal Intelligence’، كما أن Arm عضو مهم. أشارت SoftBank إلى أنه كجزء من الاتفاقية مع OpenAI، سيتم منح شركات مجموعة SoftBank، بما في ذلك Arm وSoftBank Corporation، الأولوية في اليابان للحصول على أحدث النماذج وأكثرها تقدمًا التي طورتها OpenAI.

في 1 أبريل، أعلنت SoftBank عن مزيد من الاستثمار في OpenAI. أشارت SoftBank إلى أن OpenAI هي شريك مهم في جهودها للتقدم نحو ASI. منذ سبتمبر 2024، استثمرت الشركة ما مجموعه 2.2 مليار دولار أمريكي في OpenAI من خلال SoftBank Vision Fund 2. في 21 يناير، أعلنت SoftBank وOpenAI بشكل مشترك عن خطة ‘Stargate’، التي تهدف إلى بناء بنية تحتية مخصصة للذكاء الاصطناعي لـ OpenAI. هذه المرة، تخطط SoftBank لاستثمار ما يصل إلى 30 مليار دولار أمريكي فيها، مع تخصيص 10 مليارات دولار أمريكي أخرى للمستثمرين المشاركين.

بالطبع، موقف SoftBank تجاه Nvidia ليس بالكامل المشاعر ‘التنافسية/العدائية’ التي يعتقدها العالم الخارجي. في نوفمبر 2024، أي قبل وبعد الحوار بين جنسن هوانغ وماسايوشي سون، أعلنت Nvidia وSoftBank أنهما ستجريان تعاونًا تجاريًا. من ناحية، تحتاج SoftBank حاليًا إلى استخدام رقائق Nvidia GPU لبناء بنية تحتية للحوسبة؛ من ناحية أخرى، لدى Nvidia أيضًا عمليات نشر في تسريع الاتصالات، مما سيساعد في تحسين القدرات التقنية لـ AI-RAN في مسار ASI الخاص بـ SoftBank.

في القمة المذكورة أعلاه، قال هوانغ رينشون بعاطفة: ‘لقد شاركت في المجال التكنولوجي لسنوات عديدة، بدءًا بموجة أجهزة الكمبيوتر الشخصية. بدأت صناعة الحوسبة بأكملها بأجهزة الكمبيوتر الشخصية، ثم تطورت إلى الإنترنت والحوسبة السحابية والسحابة المتنقلة والذكاء الاصطناعي. ماسايوشي سون هو الشخص الوحيد في العالم الذي اختار (بدقة) الفائزين (المحتملين) في كل جولة وتطور جنبًا إلى جنب معهم’.

تتزايد الموجة الحالية للذكاء الاصطناعي، ويتزايد أيضًا مجال رقائق الذكاء الاصطناعي، وتظهر على العمالقة علامات تسريع المنافسة والتعاون، والسعي إلى قدرات سلسلة صناعية أكثر ثراءً. بغض النظر عن نتيجة ‘اتفاقية العشر سنوات’ لماسايوشي سون، فإنها تضع الأساس لحاشية مهمة في الجولة الجديدة من التحول التكنولوجي.