البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في اليابان: صحوة أكبر اقتصاد في آسيا

آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: اليابان تطلق استثمارات مشتركة بين القطاعين العام والخاص بقيمة 135 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي. وزارة الاقتصاد والتجارة والصناعة (METI) تلتزم بـ 10 تريليون ين (65 مليار دولار) حتى عام 2030. SoftBank تشغّل أول DGX SuperPOD في العالم مع DGX B200 (أكثر من 10,000 وحدة GPU، 13.7 إكسافلوبس). SAKURA internet توسع قدراتها إلى 10,800 وحدة GPU بما في ذلك HGX B200. ABCI 3.0 يقدم 6.2 إكسافلوبس عبر آلاف وحدات H200.

قضت اليابان عقوداً تراقب وادي السيليكون وهو يهيمن على ثورة الذكاء الاصطناعي من الخطوط الجانبية. والآن أطلق رابع أكبر اقتصاد في العالم 135 مليار دولار من الاستثمارات المشتركة بين القطاعين العام والخاص لبناء قدرات ذكاء اصطناعي سيادية.¹ يضع حجم النشر اليابان على المسار الصحيح لتشغيل بعض أقوى الحواسيب الفائقة للذكاء الاصطناعي في العالم بحلول عام 2026، مما يعيد تشكيل كيفية وصول المؤسسات في جميع أنحاء آسيا إلى قدرات الحوسبة عبر GPU بشكل جذري.

يختلف النهج الياباني عن النموذج الذي تهيمن عليه شركات البنية التحتية السحابية الكبرى في الأسواق الأخرى. تتدفق الدعومات الحكومية مباشرة إلى مزودي الخدمات السحابية المحليين، بينما تبني الشركات العملاقة مثل SoftBank وNTT منشآت ذكاء اصطناعي مخصصة مصممة لاحتياجات المؤسسات المحلية. يكشف فهم بناء البنية التحتية في اليابان عن فرص للمؤسسات الباحثة عن بدائل لمزودي الخدمات السحابية المتمركزة في الولايات المتحدة والوصول إلى حوسبة ذكاء اصطناعي مصممة خصيصاً بتكاليف تنافسية.

تسريع البنية التحتية المدعومة حكومياً

التزمت وزارة الاقتصاد والتجارة والصناعة اليابانية (METI) بـ 10 تريليون ين (65 مليار دولار) حتى عام 2030 لتموضع البلاد كقائد عالمي في الذكاء الاصطناعي.² خصصت الوزارة 740 مليون دولار كدعم مباشر لست شركات محلية تبني بنية تحتية لحوسبة الذكاء الاصطناعي، تموّل ما يصل إلى نصف استثمار كل شركة.³

تلقت SAKURA internet أكبر تخصيص فردي بقيمة 50.1 مليار ين (324 مليون دولار) لتوسيع نشر وحدات GPU من 2,000 إلى ما يقرب من 10,800 وحدة GPU من NVIDIA، بما في ذلك بنية تحتية من الجيل التالي HGX B200 في مركز بيانات الشركة في إيشيكاري.⁴ تلت ذلك KDDI بـ 10.2 مليار ين (66 مليون دولار) لبناء خدمات سحابية للذكاء الاصطناعي عبر المناطق الحضرية في اليابان.

يجسد المشروع الوطني الرائد ABCI 3.0 التزام اليابان بالبنية التحتية العامة للذكاء الاصطناعي. بنت Hewlett-Packard Enterprise الحاسوب الفائق باستخدام آلاف وحدات NVIDIA H200 Tensor Core GPU، محققة 6.2 إكسافلوبس من الأداء النظري الأقصى.⁵ يشغّل المعهد الوطني الياباني للعلوم الصناعية المتقدمة والتكنولوجيا (AIST) منظومة ABCI 3.0 كبنية تحتية حوسبية مفتوحة متاحة للباحثين والشركات على مستوى البلاد.

تأتي دعومات METI مع شروط مرفقة. تشترط الوزارة الآن على مراكز البيانات المبنية بعد عام 2029 استيفاء معايير كفاءة الطاقة أو دفع رسوم عقوبات.⁶ وجّه مجلس وزراء رئيس الوزراء شيغيرو إيشيبا وزارتي METI وMIC لإنشاء إطار "تعاون واط-بت" يربط مشغلي مراكز البيانات بشركات الطاقة لمعالجة اختناقات البنية التحتية قبل أن تقيّد النمو.

رهان SoftBank على الهيمنة المحلية في الذكاء الاصطناعي

تشغّل SoftBank أول NVIDIA DGX SuperPOD في العالم مبني بأنظمة DGX B200، يستهدف أكثر من 10,000 وحدة GPU قادرة على تقديم 13.7 إكسافلوبس من قدرة حوسبة الذكاء الاصطناعي.⁷ تخطط الشركة لتوسيع إجمالي القدرة الحوسبية إلى 25.7 إكسافلوبس مع توفر وحدات GPU Blackwell إضافية.

تمتد استراتيجية البنية التحتية لـ SoftBank عبر مشروعين تحويليين لمراكز البيانات. يغطي مرفق هوكايدو توماكوماي 700,000 متر مربع بسعة طاقة تزيد عن 300 ميغاواط، بينما يوفر مصنع Sharp Sakai المحوّل في أوساكا 150 ميغاواط مبدئياً قابلة للتوسع إلى 400 ميغاواط.⁸ يعمل كلا المرفقين بطاقة متجددة 100%، معالجين المخاوف المتزايدة في اليابان بشأن استدامة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

يموضع الاستثمار SoftBank كالبديل المحلي الرئيسي لخدمات الذكاء الاصطناعي من شركات البنية التحتية السحابية الكبرى. يمكن للمؤسسات اليابانية التي تتعامل مع بيانات حساسة أو تتطلب استدلالاً منخفض الكمون الوصول إلى بنية تحتية متطورة لـ GPU دون توجيه حركة المرور عبر مزودين أجانب. يتيح التكامل الوثيق لـ SoftBank مع البنية التحتية للاتصالات اليابانية سيناريوهات حوسبة حافة مستحيلة مع البدائل المتمركزة في الولايات المتحدة.

هجوم NTT بـ 59 مليار دولار على البنية التحتية

التزمت شركة NTT بـ 59 مليار دولار (8 تريليون ين) على مدى خمس سنوات للتحول إلى شركة تعطي الأولوية للذكاء الاصطناعي.⁹ تتضمن الاستراتيجية استحواذاً بقيمة 16.4 مليار دولار على NTT Data لتوحيد قدرات البحث والنشر في الذكاء الاصطناعي تحت قيادة موحدة.

يتضمن خط إنتاج البناء لـ NTT Data حرم مركز بيانات شيروي بقدرة 50 ميغاواط بالقرب من طوكيو من خلال مشروع مشترك مع TEPCO Power Grid.¹⁰ يضيف مشروع منتزه توتشيغي الصناعي المشترك ما يقرب من 100 ميغاواط عبر 32 فداناً، مما يخلق سعة احتياطية لأحمال العمل المؤسسية التي تتطلب تنوعاً جغرافياً داخل منطقة طوكيو الحضرية.

يضاهي حجم التزام NTT استثمارات شركات البنية التحتية السحابية الكبرى في الأسواق الأخرى. بالاقتران مع البنية التحتية الحالية للاتصالات الممتدة عبر اليابان، يمكن لـ NTT تقديم خدمات ذكاء اصطناعي مع تحسين على مستوى الشبكة غير متاح من المنافسين الأجانب. تحصل المؤسسات التي تعمل بالفعل على اتصال NTT على تكامل سلس مع بنية GPU التحتية دون إعادة هندسة طوبولوجيا شبكتها.

تكثيف المنافسة بين شركات البنية التحتية السحابية الكبرى

تدرك شركات البنية التحتية السحابية الكبرى العالمية الأهمية الاستراتيجية لليابان والتزمت بـ 28 مليار دولار من الاستثمارات المجمعة بعد تعيين الحكومة لـ Oracle وGoogle وMicrosoft كمزودين رسميين للخدمات السحابية.¹¹

أعلنت Amazon Web Services عن 15.5 مليار دولار لتوسيع سعة مراكز البيانات، بناءً على وجودها المؤسس في منطقة طوكيو منذ 2011 ومنطقة أوساكا المضافة في 2021.¹² يستهدف الاستثمار أحمال عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي مع انتقال المؤسسات اليابانية من التجريب إلى النشر الإنتاجي.

افتتحت Google أول مركز بيانات ياباني لها في إنزاي خلال 2023 كجزء من استثمار أولي بقيمة 730 مليون دولار.¹³ أعلنت الشركة لاحقاً عن شراء 60 ميغاواط من الطاقة المتجددة من خلال شراكات مع Clean Energy Connect وShizen Energy لتشغيل العمليات الموسعة.

وقّعت Microsoft أول اتفاقية شراء طاقة يابانية مع Shizen Energy، للحصول على طاقة من مزرعة شمسية بقدرة 25 ميغاواط في محافظة أيتشي لدعم أحمال عمل الذكاء الاصطناعي.¹⁴ يوفر وجود الشركة لعقد من الزمن في اليابان من خلال مراكز بيانات Azure المؤسسة منذ 2014 ميزة تنافسية في العلاقات المؤسسية.

يخلق وجود شركات البنية التحتية السحابية الكبرى منافسة صحية تفيد المؤسسات اليابانية. يمكن للمؤسسات التفاوض بين المزودين المحليين مثل SoftBank وNTT مقابل البدائل العالمية، مع تحسين السعر والأداء وسيادة البيانات أو متطلبات التكامل اعتماداً على خصائص أحمال العمل.

Sakana AI وحركة نماذج اللغة الكبيرة السيادية

أغلقت Sakana AI المتمركزة في طوكيو جولة تمويل Series B بقيمة 20 مليار ين (135 مليون دولار) في نوفمبر 2025، محققة تقييماً بـ 2.65 مليار دولار وأصبحت أقيم شركة ناشئة يونيكورن في اليابان في مجال الذكاء الاصطناعي.¹⁵ أسسها باحثون سابقون في Google بما في ذلك ليون جونز (المؤلف المشارك للورقة الأصلية لنموذج Transformer)، تبني Sakana نماذج محسّنة للغة والثقافة اليابانية بدلاً من المنافسة المباشرة مع النماذج الأمريكية الرائدة.

تقنية "دمج النماذج التطوري" من Sakana تدمج القدرات من نماذج مفتوحة المصدر مختلفة، مما يتيح تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي متخصصة دون التدريب من الصفر.¹⁶ أنتج النهج نموذج لغة كبير ياباني للرياضيات بـ 7 مليار معامل يتجاوز أداء العديد من النماذج ذات 70 مليار معامل في معايير اللغة اليابانية.

تثبت الشراكات المؤسسية مع Daiwa Securities وMUFG Bank صحة نهج Sakana للتطبيقات المالية التي تتطلب دقة في اللغة اليابانية.¹⁷ تخطط الشركة للتوسع في قطاعات التصنيع والحكومة والدفاع حيث توفر قدرات الذكاء الاصطناعي المحسّنة لليابانية ميزة استراتيجية على البدائل الأجنبية.

تعكس حركة الذكاء الاصطناعي السيادي مخاوف أوسع بشأن الاعتماد على مزودي التكنولوجيا الأمريكيين والصينيين. تفضل المؤسسات اليابانية التي تتعامل مع بيانات مالية أو طبية أو حكومية حساسة بشكل متزايد مزودي الذكاء الاصطناعي المحليين، مما يخلق فرصة سوقية لشركات مثل Sakana التي تحسّن للمتطلبات المحلية بدلاً من النطاق العالمي.

تحديات شبكة الطاقة تهدد التوسع

سيدفع توسع مراكز البيانات في اليابان 60% من إجمالي نمو الطلب على الطاقة في البلاد، مع توقع تضاعف استهلاك الكهرباء ثلاث مرات من 19 تيراواط ساعة في 2024 إلى ما بين 57 و66 تيراواط ساعة بحلول 2034.¹⁸ يتطلب تلبية الطلب حل ما يسميه المحللون "ثلاثة عدم تطابقات" بين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للطاقة.

يخلق عدم التطابق الجغرافي التحدي الأول. تتجمع حوالي 90% من مراكز البيانات في ممر طوكيو-أوساكا، بينما تعمل معظم منشآت الطاقة المتجددة واسعة النطاق والمحطات النووية في هوكايدو وكيوشو.¹⁹ يتطلب نقل الطاقة من مناطق التوليد إلى مراكز الطلب بنية تحتية للنقل لم تبنها اليابان.

يمثل عدم تطابق الجدول الزمني العقبة الثانية. تفضل شركات البنية التحتية السحابية الكبرى جداول نشر أقل من خمس سنوات، بينما تتطلب مشاريع توربينات الغاز ذات الدورة المركبة من سبع إلى عشر سنوات من التخطيط إلى التشغيل.²⁰ تدفع الفجوة مشاريع مراكز البيانات الكبرى إلى 2029 بغض النظر عن رأس المال المتاح.

يفاقم عدم تطابق مزيج الطاقة المشكلة. سيظل الفحم والغاز يشكلان أكثر من 40% من السعة في 2034، مع وصول الطاقة المتجددة إلى 17% فقط بحلول 2030.²¹ أعاقت التحديات الهيكلية بما في ذلك تردد المرافق في الاستثمار في الطاقة المتجددة وقيود الشبكة وأطر النقل غير الكافية تكامل الطاقة المتجددة.

تبرز حلول مبتكرة لمعالجة القيود. أطلقت Honda وTokuyama وMitsubishi Corporation مبادرة لبناء أول مركز بيانات يعمل بالهيدروجين في اليابان باستخدام خلايا وقود معاد تدويرها.²² تقوم Nippon Yusen وNTT وشركاء ببناء مركز بيانات أخضر عائم في ميناء يوكوهاما كمشروع تجريبي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في المحيط.

أنماط نشر GPU الإقليمية

تنتشر البنية التحتية لـ GPU في اليابان عبر مناطق متعددة، كل منها يقدم مزايا مميزة لأنواع مختلفة من أحمال العمل.

هوكايدو (شمال اليابان): يرتكز مرفق SoftBank في توماكوماي على البنية التحتية الشمالية بسعة تزيد عن 300 ميغاواط وطاقة متجددة من مصادر الرياح والحرارة الأرضية. يقلل المناخ البارد تكاليف التبريد بشكل كبير. يوفر القرب من الكابلات البحرية المتصلة بأمريكا الشمالية وصولاً منخفض الكمون إلى الأسواق الأمريكية.

منطقة طوكيو الحضرية: تخدم منشآت NTT Data في شيروي وتوتشيغي أحمال العمل المؤسسية التي تتطلب أدنى كمون إلى المنطقة المالية في طوكيو. تستهدف عمليات نشر GPU الموسعة من SAKURA internet استدلال الذكاء الاصطناعي للتطبيقات الحضرية. توفر Highreso الوصول إلى 1,600 وحدة GPU للباحثين والشركات التي تتطلب سعة انفجارية.²³

منطقة أوساكا/كانساي: يقدم مصنع Sharp Sakai المحوّل من SoftBank سعة 150-400 ميغاواط تخدم القاعدة التصنيعية في غرب اليابان. توفر سحابة الذكاء الاصطناعي من Rutilea المتمركزة في كيوتو أكثر من 1,000 وحدة Hopper GPU لتطوير نماذج اللغة الكبيرة مع ارتباط ثقافي بمجتمع البحث الأكاديمي في اليابان.²⁴

منطقة إيشيكاري: يستضيف مركز بيانات SAKURA internet الرئيسي البنية التحتية HGX B200 للشركة، مستهدفاً ما يقرب من 10,800 وحدة GPU إجمالاً.²⁵ يستفيد الموقع من الوصول إلى الطاقة المتجددة والمناخ البارد مع الحفاظ على الاتصال بأسواق طوكيو.

يمكن للمؤسسات التي تنشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في اليابان الاستفادة من التغطية الإقليمية لـ Introl لنشر الأجهزة، مع توفر 550 مهندساً ميدانياً عبر منطقة آسيا والمحيط الهادئ لدعم تركيبات GPU المعقدة.

إطار القرار المؤسسي

يتطلب اختيار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في اليابان تقييم المفاضلات عبر أبعاد متعددة:

متطلبات سيادة البيانات: يجب على المؤسسات التي تتعامل مع بيانات منظمة تقييم المزودين المحليين (SoftBank، NTT، SAKURA) مقابل شركات البنية التحتية السحابية الكبرى بناءً على متطلبات إقامة البيانات والحماية التعاقدية وقدرات التدقيق.

تحسين نماذج اللغة: قد تستفيد التطبيقات التي تتطلب معالجة اللغة اليابانية من مزودي نماذج اللغة الكبيرة المحليين مثل Sakana AI بدلاً من ضبط النماذج الأجنبية. غالباً ما يتفوق التحسين للغة الأصلية على النماذج متعددة اللغات في التطبيقات الحساسة ثقافياً

[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]