إن المصافحة بين Jensen Huang و Sam Altman تمثل أكثر من مجرد دبلوماسية شركات. لقد التزمت شركتاهما لتوها ببناء 10 غيغاواط من البنية التحتية للـ AI - قوة حاسوبية كافية لتقديم قدرة تفوق بمليار مرة النظام الواحد DGX الذي سلمه Huang شخصياً لمكتب OpenAI قبل تسع سنوات.¹ تخطط NVIDIA للاستثمار بما يصل إلى 100 مليار دولار بينما تنشر OpenAI هذه الأنظمة، مما يمثل ما يسميه Huang "أكبر مشروع بنية تحتية للـ AI في التاريخ."²
تأتي الشراكة في منعطف حرج. تخدم OpenAI 700 مليون مستخدم نشط أسبوعياً، الذين يولدون معاً متطلبات حاسوبية تطغى على تلك الخاصة بمعظم مراكز الحوسبة الفائقة الوطنية.³ في الوقت نفسه، تعد منصة Vera Rubin الجيل القادم من NVIDIA بتقديم ثمانية إكسافلوب من أداء AI و 100TB من الذاكرة السريعة في رف واحد. تبدو هذه المواصفات كخيال علمي، لكنها ستشغل أحمال العمل الإنتاجية بدءاً من أواخر 2026.⁴ إن تقارب ابتكارات النماذج في OpenAI مع اختراقات الأجهزة في NVIDIA يخلق استثماراً في البنية التحتية يعيد تشكيل طريقة تفكيرنا في اقتصاديات AI.
عقد من الشراكة يصل إلى نقطة انعطاف.
التعاون بين NVIDIA و OpenAI يقرأ كقصة نشأة في Silicon Valley. في 2016، سلم Huang يدوياً أول حاسوب فائق DGX من NVIDIA لمقر OpenAI في San Francisco، لحظة تم توثيقها في صور أصبحت الآن أيقونية. يتأمل رئيس OpenAI Greg Brockman في تلك اللحظة: "الشراكة تمثل قوة حاسوبية تفوق بمليار مرة ذلك الخادم الأولي."⁵
دفعت الشركتان الحدود معاً عبر قفزات تكنولوجية متعددة. أجهزة NVIDIA مكّنت تطور سلسلة GPT من OpenAI، من النماذج اللغوية المبكرة إلى الظهور المتفجر لـ ChatGPT. كل جيل تطلب حوسبة أكثر بشكل أسي، مما دفع NVIDIA لتسريع دورات تطوير الشرائح بينما صقلت OpenAI معماريات النماذج لتعظيم كفاءة الأجهزة.
الاتفاقية الجديدة تضفي الطابع الرسمي على ما توقعه مراقبو الصناعة منذ فترة طويلة: هذه الشركات تحتاج لبعضها البعض. تتطلب OpenAI موارد حاسوبية ضخمة لتدريب أنظمة ذكية فائقة، بينما تستفيد NVIDIA من ابتكارات نماذج OpenAI التي تعرض قدرات أجهزتها. ستقوم الشركتان "بتحسين خرائط طريقهما معاً لنموذج وبنية تحتية OpenAI"، مما يشير إلى تعاون تقني عميق يتجاوز ديناميكيات المشتري-المورد البسيطة.⁶
منصة Vera Rubin تعيد تعريف حدود الحوسبة.
تمثل منصة NVIDIA's Vera Rubin NVL144 CPX قفزة جيلية في تصميم البنية التحتية للـ AI. يدمج النظام 144 Rubin CPX GPU، و144 Rubin GPU، و36 Vera CPU في تكوين رف واحد يقدم أداء AI أكبر بـ 7.5 مرات من أنظمة NVIDIA GB300 NVL72.⁷ الأرقام تذهل حتى مهندسي البنية التحتية المتمرسين. 1.7 بيتابايت في الثانية من عرض النطاق الترددي للذاكرة تمكن النماذج من معالجة سياقات مليون رمز دون تدهور في الأداء.
تقدم معمارية Rubin CPX دوائر متخصصة محسنة لآليات الانتباه في النماذج اللغوية وأحمال عمل معالجة الفيديو. كل Rubin CPX يحتوي على 128 غيغابايت من ذاكرة GDDR7 في شريحة واحدة، بينما تحقق المنصة أداء 50 بيتافلوب في FP4 - تحسن بمقدار 2.5 مرات عن 20 بيتافلوب في Blackwell.⁸ صممت NVIDIA هذه الأنظمة خصيصاً لأحمال عمل الاستدلال التي ستهيمن على اقتصاديات AI بينما تنتقل النماذج من البحث إلى الإنتاج.
تمثل Vera أول تصميم CPU مخصص من NVIDIA المبني على معمارية نواة Olympus. المعالج المبني على Arm بـ 88 نواة يعد بأداء مضاعف لـ CPU Grace المستخدم في أنظمة Blackwell الحالية.⁹ التكامل المحكم بين CPUs Vera و GPUs Rubin من خلال نظام NVIDIA MGX يلغي الاختناقات التقليدية التي تطارد معماريات الحوسبة الموزعة.
اقتصاديات البنية التحتية تحول نماذج أعمال AI.
الهندسة المالية وراء الشراكة تكشف كيف تطورت اقتصاديات البنية التحتية للـ AI. التزام NVIDIA بالاستثمار بما يصل إلى 100 مليار دولار تدريجياً، بعد نشر كل غيغاواط، ينشئ نموذج تمويل مبتكر يوائم حوافز موفر الأجهزة مع نجاح العملاء.¹⁰ الترتيب يسمح لـ OpenAI بتوسيع البنية التحتية دون نفقات رأسمالية ضخمة مقدماً بينما تشارك NVIDIA في خلق القيمة التي تمكنها أجهزتها.
على نطاق واسع، تعد منصة Vera Rubin بعائد استثمار من 30 إلى 50 مرة، مما قد يترجم إلى 5 مليار دولار في الإيرادات من نفقة رأسمالية قدرها 100 مليون دولار.¹¹ هذه الاقتصاديات تغير جذرياً كيفية تقييم الشركات لقرارات البنية التحتية للـ AI. تكلفة وحدة الذكاء، مقياس تؤكد عليه كلا الشركتين، تنخفض بشكل كبير عندما تحقق الأنظمة نطاق واستخدام كافيين.
هيكل الشراكة يشير إلى أن كلا الشركتين تعلمتا من دورات الازدهار والانهيار لتعدين العملات الرقمية. بدلاً من بيع الأجهزة في طلب مضارب، تربط NVIDIA استثمارها بالنشر والاستخدام الفعلي. تكسب OpenAI توسع قدرة متوقع متماشٍ مع نمو المستخدمين وجداول تطوير النماذج الزمنية.
الآثار الإقليمية تعيد تشكيل جغرافية مراكز البيانات.
النشر بـ 10 غيغاواط يتطلب قدرة مراكز بيانات غير مسبوقة ستعيد تشكيل خرائط البنية التحتية العالمية. للسياق، 10 غيغاواط تساوي تقريباً استهلاك الطاقة لـ 10 مليون منزل أو منطقة حضرية مركزية. إيجاد مواقع بطاقة متاحة وقدرة تبريد واتصال شبكي بهذا النطاق يطرح تحديات هندسية تضاهي تلك الخاصة بالتعقيد الحاسوبي.
بناء البنية التحتية ينشئ فرصاً لأسواق مراكز البيانات الإقليمية، خاصة في مناطق APAC بشبكات طاقة قوية ومزايا تبريد. البلدان التي لديها فوائض طاقة متجددة وبيئات تنظيمية مواتية تضع نفسها للاستحواذ على جزء من هذا النشر. الجدول الزمني للشراكة - أول أنظمة تعمل في أواخر 2026 - يعطي مشغلي مراكز البيانات والحكومات نافذة ضيقة لإعداد البنية التحتية.
المنافسة تشتد، لكن نموذج الشراكة يظهر كالنهج المهيمن.
تحالف OpenAI-NVIDIA يشير إلى تحول صناعي أوسع نحو شراكات عميقة بين مطوري النماذج وموفري الأجهزة. تعاون Anthropic مع Amazon Web Services وتطوير Google الداخلي لـ TPUs يمثلان تنويعات على نفس الموضوع. تقدم AI يتطلب تنسيق غير مسبوق بين ابتكار البرمجيات والأجهزة.
موقف Microsoft يضيف تعقيداً للمشهد. كأكبر مستثمر وشريك سحابي لـ OpenAI، يجب على Microsoft موازنة استثمارات بنيتها التحتية Azure مع علاقة OpenAI المباشرة مع NVIDIA. الشركات تؤطر جهودها كمتكاملة، لكن قرارات تخصيص الموارد ستختبر هذه الرواية بينما تنفجر المطالب الحاسوبية.
مزايا نموذج الشراكة تصبح واضحة عند فحص النُهج البديلة. بناء سيليكون مخصص يتطلب سنوات من التطوير ومليارات الدولارات في الاستثمار، مع نتائج غير مؤكدة. الاعتماد فقط على موفري السحابة يقدم تراكم هوامش يجعل التدريب واسع النطاق صعباً اقتصادياً. التعاون المباشر بين OpenAI و NVIDIA يلغي تكاليف الوسطاء بينما يسرع دورات الابتكار.
الجدول الزمني يكشف جدولة نشر قوية لكن قابلة للتحقيق.
أول غيغاواط من الأنظمة سيبدأ في النصف الثاني من 2026، بالتزامن مع توفر NVIDIA Rubin CPX.¹² الجدول الزمني القوي يتطلب تنفيذ متوازٍ عبر تيارات عمل متعددة: تصنيع الشرائح، وبناء مراكز البيانات، ونشر البنية التحتية للطاقة، وتحسين البرمجيات. كل عنصر يطرح اختناقات محتملة يمكن أن تؤخر رؤية الـ 10 غيغاواط الأوسع.
شركاء تصنيع NVIDIA، أساساً TSMC، يجب أن يخصصوا قدرة كبيرة لإنتاج Rubin. تقنيات التغليف المتقدمة المطلوبة لـ Rubin CPX تضيف تعقيداً يتجاوز تصنيع GPU التقليدي. تنويع سلسلة التوريد يصبح حرجاً لتجنب نقاط فشل واحدة يمكن أن تعرقل جداول النشر.
نافذة النشر 2026-2030 تتماشى مع عدة انتقالات تقنية. تحديث البنية التحتية للطاقة، خاصة في تكامل الطاقة المتجددة، يتسارع لتلبية متطلبات مراكز البيانات. تقنيات التوصيل البيني البصري نضجت لتلبية متطلبات عرض النطاق الترددي المتزايدة. ابتكارات التبريد، من التبريد السائل المباشر إلى أنظمة الغمر، تصبح معيارية بدلاً من تجريبية.
التحديات الهندسية تتطلب ابتكار عبر المكدس.
نشر 10 غيغاواط من البنية التحتية للـ AI يُظهر تحديات هندسية تدفع التقنيات الحالية إلى حدودها. تسليم الطاقة بهذا النطاق يتطلب تنسيق مع شركات المرافق وربما قدرة توليد مخصصة. رف Vera Rubin واحد يستهلك ميغاواط من الطاقة يولد حرارة لا يمكن للتبريد الهوائي التقليدي تبديدها بكفاءة.
معمارية الشبكة يجب أن تتطور لدعم توزي النماذج عبر آلاف GPUs. الـ 1.7 بيتابايت في الثانية من عرض النطاق الترددي للذاكرة داخل رف Vera Rubin يعني أن الشبكات الخارجية تصبح الاختناق الأساسي للتدريب الموزع. استثمار NVIDIA في تقنيات التوصيل البيني البصري وسيليكون المبدل يتعامل مع هذه القيود لكن يتطلب تصميم نظام دقيق.
تحسين البرمجيات يصبح حرجاً بنفس القدر. نماذج OpenAI يجب أن تستخدم بكفاءة الدوائر المتخصصة في Rubin CPX لآليات الانتباه. التزام الشركتين بتحسين خرائط طريقهما معاً يشير إلى تعاون عميق في تقنيات المترجم، وتحسين النواة، وتطوير معمارية النماذج. مكاسب الأداء من تحسين البرمجيات غالباً ما تتجاوز تحسينات الأجهزة بهذا النطاق.
آثار السوق تمتد خارج المشاركين المباشرين.
الآثار المتموجة للشراكة تمتد عبر النظام البيئي التقني. موفرو تقنيات التبريد يرون طلباً غير مسبوق على حلول التبريد السائل. شركات البنية التحتية للطاقة تسرع مشاريع تحديث الشبكة. مصنعو المكونات البصرية يوسعون الإنتاج لتلبية متطلبات التوصيل البيني.
حرب المواهب تشتد بينما تتوسع كلا الشركتين في فرق الهندسة. مهندسو البنية التحتية الذين يفهمون تحسين مجموعة GPU يحصلون على تعويض متميز. مهندسو البرمجيات ذوو الخبرة في التدريب الموزع يصبحون لا يقدرون بثمن. الشراكة تخلق آلاف الوظائف عالية الأجر عبر تخصصات ومناطق جغرافية متعددة.
شركات AI الأصغر تواجه خيار صارخ: الشراكة مع موفري السحابة الذين يضعون هامش على أجهزة NVIDIA أو قبول قيود حاسوبية تحد من طموحات النماذج. اقتصاديات البنية التحتية للـ AI تفضل بشكل متزايد النطاق، مما ينشئ ضغط طبيعي للدمج عبر الصناعة.
خارطة الطريق المستقبلية تلمح إلى إيقاع ابتكار متواصل
بينما تركز الاتفاقية الحالية على نشر Vera Rubin، كلا الشركتين تشيران إلى تعاون متواصل ما بعد 2030. إيقاع معمارية NVIDIA السنوي (Blackwell، Rubin، ومنصات مستقبلية غير مسماة) يشير إلى تحسينات أداء مستمرة. تقدم OpenAI نحو الذكاء الاصطناعي العام يتطلب موارد حاسوبية تنمو أسياً مع كل قفزة في القدرة.
التزام التحسين المشترك يعني تطوير تقني مشترك يمكن أن ينتج ابتكارات لن تحققها أي من الشركتين بشكل مستقل. سيليكون مخصص لمعماريات نماذج محددة، أو نُهج تبريد مبتكرة لنشر فائق الكثافة، أو تقنيات توصيل بيني رائدة قد تنبثق من هذا التعاون.
مشاركون آخرون قد يتعاونون بهذه الطريقة في المستقبل. مصنعو الشرائح، وأخصائيو التبريد، وموفرو البنية التحتية للطاقة يمكن أن ينضموا للنظام البيئي، منشئين مكدس متكامل محسن لأحمال عمل AI. مزايا التكامل الرأسي تصبح لا تُقهر للمنافسين المحاولين تجميع قدرات مماثلة من مكونات منفصلة.
الخلاصة
شراكة OpenAI-NVIDIA تحول البنية التحتية للـ AI من تقنية داعمة إلى ميزة تنافسية استراتيجية. التزام الـ 100 مليار دولار وهدف النشر بـ 10 غيغاواط يضعان معايير جديدة للطموح الحاسوبي. بينما تصبح هذه الأنظمة متصلة بدءاً من 2026، ستمكن قدرات AI موجودة اليوم فقط في الأوراق البحثية والخيال العلمي.
نموذج التعاون (التكامل التقني العميق، والحوافز الاقتصادية المتماشية، والمخاطر المشتركة) يوفر قالباً لكيفية وصول التقنيات التحويلية للنطاق. بينما تبقى التحديات في تسليم الطاقة، وكفاءة التبريد، وتحسين البرمجيات، هيكل الشراكة يحفز حل هذه المشاكل بدلاً من التحايل عليها.
للمؤسسات التي تخطط لاستثمارات البنية التحتية للـ AI، الرسالة واضحة: عصر إضافات القدرة التدريجية انتهى. نشر AI التنافسي يتطلب التفكير بالغيغاواط، وليس الميغاواط. الشركاء المهنيون للبنية التحتية الذين يفهمون ديناميكيات هذا النطاق يصبحون أساسيين لالتقاط القيمة من المرحلة التالية لـ AI. المستقبل الحاسوبي الذي تتصوره OpenAI و NVIDIA سيصل أسرع مما يتوقع معظمهم. السؤال الوحيد هو من سيكون مستعداً لتسخيره.
المراجع
-
NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.
-
NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.
-
NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.
-
AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.
-
NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.
-
AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.
-
AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.
-
SemiAnalysis. "NVIDIA GTC 2025 – Built For Reasoning, Vera Rubin, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman." March 19, 2025. https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/.
-
Wccftech. "NVIDIA Rubin & Rubin Ultra With Next-Gen Vera CPUs Start Arriving Next Year: Up To 1 TB HBM4 Memory, 4-Reticle Sized GPUs, 100PF FP4 & 88 CPU Cores." March 18, 2025. https://wccftech.com/nvidia-rubin-rubin-ultra-next-gen-vera-cpus-next-year-1-tb-hbm4-memory-4-reticle-sized-gpus-100pf-fp4-88-cpu-cores/.
-
NVIDIA. "NVIDIA, OpenAI Announce 'Biggest AI Infrastructure Deployment in History'." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.
-
AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.
-
AI Magazine. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal." AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.
