سوق GPU-as-a-Service يشهد حرب أسعار وفرزًا للمنافسين في الذكاء الاصطناعي
في ظاهرة لافتة بسوق الذكاء الاصطناعي، أصبحت تكلفة شراء أجهزة معالجة الرسومات (GPU) أعلى من أسعار استئجارها، ما يعكس ديناميكيات تنافسية معقدة بين الشركات الكبرى واللاعبين الصغار في السوق.
على سبيل المثال، معالج إنفيديا B200 GPU كان يُباع عند إطلاقه أواخر 2024 بسعر نحو 50,000 دولار، قبل احتساب تكاليف التشغيل والنقل.
أما استئجاره، فقد انخفض مع الوقت من 3.20 دولار للساعة إلى 2.80 دولار للساعة بحلول الشهر الماضي.
شركة إنفيديا تطور بنية الشرائح كل عامين، ما يمنح المشغّلين الأكثر تمويلاً في مراكز البيانات فرصة لجذب العملاء بأسعار منخفضة للأجهزة غير الأحدث.
يبدو انخفاض أسعار الاستئجار ظاهرياً كحرب أسعار تقليدية، لكن الواقع أكثر تعقيدًا: البيانات الصادرة عن RBC Capital Markets تشير إلى تراجع أسعار H200 وH100 بنسبة 29% و22% على التوالي خلال العام الجاري، بينما لم تتأثر أسعار مزودي الخدمات السحابية الكبرى مثل AWS ومايكروسوفت أزور وغوغل وأوراكل بشكل ملحوظ، ما وسّع الفجوة بين الشركات الكبرى والمنافسين الصغار.
تحرك الانخفاض في المتوسط العام للأسعار غالباً بدفع من اللاعبين الجدد في السوق، في حين يظل العملاء الرئيسيون لشركات الهايبرسكيلر ملتزمين بأسعار ثابتة تقريبًا. تقليديًا، اعتمد مستخدمو GPU-as-a-Service على الشركات الناشئة والمؤسسات البحثية التي تحتاج لقوة حوسبية عالية لفترات قصيرة، بينما الشركات الكبرى توفر استمرارية وكفاءة وأمانًا يبرر الأسعار المرتفعة.
وبينما تعتمد بعض الشركات على خدمات جاهزة مثل OpenAI وAnthropic مقابل الدفع حسب الاستخدام، يبقى سوق GPU-as-a-Service “فرعيًا” يضم مزرعات بيانات صناعية، أكاديميين محدودي الموارد، صناديق تحوط ناشئة، مطوري محتوى افتراضي، وهواة، الذين يشكّلون غالبية العملاء الصغار المتبقين بعد تدفق الاستثمارات لجذبهم.
لو نظرنا إلى وحدة إنفيديا DGX A100 بثمانية معالجات أُطلقت عام 2020 بسعر 199,000 دولار، وباعتبار عمر افتراضي خمس سنوات وتشغيل مستمر 100%، يجب أن تحقق الوحدة نحو 4 دولارات للساعة لتغطية التكلفة.
إلا أن متوسط سعر استئجارها انخفض من 2.40 دولار للساعة إلى 1.65 دولار، مع بقاء الشركات الكبرى تفرض أسعارًا أعلى من 4 دولارات، بينما يصل صغار المنافسين إلى 0.40 دولار للساعة فقط.
خمسة ملاحظات رئيسية
العديد من وحدات GPU المشتراة أثناء جائحة كوفيد قد تنتهي في سوق إعادة البيع دون استخدام فعلي.
العملاء الجدد المقتنعون بتكاليف منخفضة لم يظهروا استعدادًا لدفع أكثر.
الشركات الكبرى تتجاهل هؤلاء العملاء حتى ينهار السوق الفرعي.
الإفلاس يهدد الشركات الناشئة غير القادرة على تغطية تكاليف الحوسبة الفعلية.
ربما نبالغ في تقدير حجم سوق وحدات GPU، إذا تبين أن الشركات التي تعتمد على OpenAI وAnthropic أقل قيمة اقتصادية مما كان متوقعًا.
السوق يتجه نحو تصفية شاملة، وسيبقى الأقوى فقط، في حين ستحدّد الشركات الكبرى بتكنولوجيتها الفائضة وقدرتها الإنتاجية شكل مشهد الذكاء الاصطناعي خلال السنوات المقبلة.
