In this Article
شهد النصف الثاني من عام 2025 عجزا عالميا غير معتاد في الذاكرة التشغيلية وأقراص SSD. وليست هذه مجرد دورة هبوطية أو انتقال إلى تقنيات جديدة، بل أزمة ممتدة لعدة سنوات. وينبع هذا الركود، بوضوح، من النمو الهائل في الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
يتطلب كل خادم للذكاء الاصطناعي عشرات ومئات الغيغابايتات، وهو مقدار أكبر بكثير مما يحتاجه خادم ويب أو حاسوب شخصي متوسط. وما نتيجة ذلك؟ يمنح مصنعو الشرائح الأولوية لذاكرة HBM (ذاكرة ذات نطاق ترددي عال) وLPDDR (معدل بيانات مزدوج منخفض الطاقة) المخصصتين للذكاء الاصطناعي، مع خفض حجم إنتاج DRAM التقليدية. وبالمصطلحات الحديثة، يسمى ذلك رامبوكاليبس.
هل يبدو الاسم مميتا فحسب، أم أن هناك أمرا ينبغي معالجته الآن؟ اقرأ ما يلي لتعرف الإجابة.
* قبل قراءة الجزء الرئيسي، نوصي بإلقاء نظرة سريعة على هذا المقال وهذه بطاقة المراجعة.
ما الذي حدث بالضبط؟
لم يكن عام 2023 بعيدا، لكن أسعار أقراص SSD كانت منخفضة آنذاك. وكان السبب في هذا التغيير طفرة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي التي غيّرت السوق بحلول أواخر 2024. وتُدرَّب أنظمة الذكاء الاصطناعي، المعروفة أيضا باسم نماذج اللغة الكبيرة، أساسا على مجموعات بيانات ضخمة. وتعالج قدرا هائلا من البيانات، ما يسهل عليها فهم السياق والرد كما يفعل الإنسان. وعادة ما تُشغَّل نماذج LLM على عناقيد GPU، وهي شبكة مترابطة من عُقد الحوسبة، تزوَّد كل عقدة فيها بوحدة GPU واحدة أو اثنتين. ويحتاج كل عنقود GPU إلى تيرابايتات من الذاكرة، بينما تعمل مشاريع الذكاء الاصطناعي اليوم على آلاف من هذه العُقد. وتهدف إلى معالجة المهام المعقدة بسرعة فائقة. لكن تشغيل نماذج LLM يتطلب كثيرا من DRAM والتخزين الوميضي. وتتحول الشركات من أعباء عمل LLM الكثيفة التدريب إلى عمليات نشر تركز على الاستدلال. ولأن الاستدلال يتطلب وصولا متكررا إلى ملفات النماذج الكبيرة، ازداد الطلب على التخزين القريب.
مشروع Stargate
يهدف المشروع إلى ضمان استمرار ريادة الولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي. ويُعتقد أنه سيعيد التصنيع إلى الولايات المتحدة، مولدا إمكانات استراتيجية لحماية الأمن القومي لأمريكا وحلفائها. ومن أبرز المستثمرين SoftBank وOpenAI وOracle. وستشارك شركات مثل Microsoft وNVIDIA وArm أيضا، لكنها ستكون، على ما يبدو، شركاء تقنيين.
ما طبيعة المشروع؟ أولا، من المتوقع إنشاء عدة مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة. وسيبدأ المشروع المشترك للشركات بمركز بيانات كبير في تكساس، ثم يتوسع في نهاية المطاف إلى ولايات أخرى. ويعد القائمون عليه بأنه سيخلق مئات الآلاف من الوظائف، ويضمن الريادة الأمريكية في مجال الذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن يستغرق Stargate من خمسة إلى ستة أعوام حتى يكتمل.
وُقعت الصفقة بين OpenAI وSamsung وSK Hynix لتوريد 900,000 رقاقة DRAM شهريا. ويكاد ذلك يمثل 40% من إجمالي الإنتاج العالمي. ومن شأن هذا الوضع أن يسبب مشكلة كبيرة مستقبلا، إذ سيجعل أسواق الحواسيب الشخصية والخوادم التقليدية تكافح للمنافسة. وحتى محركات الأقراص الصلبة الميكانيكية، التي قد تبدو غير مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، تشهد ارتفاعا في الأسعار بنسبة 10–15%.
هل تعني مصانع أكثر ذاكرة أكثر؟
نظريا، نعم. لكن القيود المالية والهيكلية، عمليا، تعقد التوسع السريع.
رغم أن ارتفاع الأسعار يشير إلى الحاجة لتوسيع الطاقة الإنتاجية، يختار كبار مصنعي DRAM عدم زيادة إنتاج DRAM التقليدية. وبدلا من ذلك، يوجهون الاستثمار إلى الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي HBM. فهي أفضل من حيث هوامش الربح، لكنها تستهلك رقائق أكثر.
يأتي الطلب من كل الجهات. فمطورو الذكاء الاصطناعي ومزودو الخدمات السحابية فائقة النطاق ومراكز بيانات المؤسسات يتنافسون جميعا على إمدادات الذاكرة. كما أن توسيع الإنتاج ليس سريعا ولا رخيصا. إذ يتطلب بناء مصانع الرقائق الجديدة رؤوس أموال هائلة، وتتراوح التكلفة بين $10 مليار و20+ مليار. ولا يمكن إنجاز ذلك في يوم واحد. وعادة ما تستغرق هذه المشاريع 4–5 سنوات. وحتى عندئذ، تظل النتائج غير مؤكدة. ويزداد الوضع تعقيدا أيضا بسبب نقص المهندسين المهرة.
ونتيجة لذلك، يظل إجمالي إنتاج DRAM القياسية محدودا. ويعطي المصنعون الأولوية لعملاء الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات فائقة النطاق. وفي هذه الظروف، يرجح أن يستمر نقص الذاكرة وارتفاع الأسعار حتى عام 2027 على الأقل.
توقعات للمستقبل
- أولا، ستؤدي شهية الذكاء الاصطناعي النهمة إلى ارتفاع حاد في أسعار الذاكرة التشغيلية. وقد يستمر العجز وارتفاع الأسعار لفترة. وفي خضم أزمة سوق الذاكرة المستمرة، تعتزم شركات مثل Apple وLenovo وDell رفع أسعار أجهزتها في النصف الأول من 2026. وبالطبع، سيطال ذلك أيضا حواسيب الألعاب المحمولة والمكتبية، إذ ستشهد تضخما بدورها. ومع ارتفاع تكاليف الأجهزة، تلجأ المؤسسات إلى بروكسيات لتجريف البيانات وتشغيل عمليات الذكاء الاصطناعي دون إثقال الأنظمة محدودة الذاكرة.
- لا يمكن أن يبدأ الحل التدريجي للأزمة إلا بعد 2027–2028، عندما تقلب تقنية ذاكرة جديدة مسار الدورة. وحتى ذلك الحين، توقع أن تظل أقراص SSD وDRAM وHDD باهظة ونادرة ومخصصة بشكل متزايد لنخبة الذكاء الاصطناعي.
- من غير المرجح أن ينخفض الطلب على الذكاء الاصطناعي كثيرا مع استمرار نمو النماذج الكبيرة ومراكز البيانات وخدمات الحوسبة. وهذا يعني أن الذاكرة كمورد ستظل موضوعا ساخنا حتى في السنوات المقبلة.
- يمكن للابتكارات في بنية الذاكرة، مثل دمج ذاكرة CPU/GPU أو الأنواع الجديدة من RAM، أن تؤثر في الوضع على المدى الطويل، لكنها لن تحل العجز الحاد بين ليلة وضحاها.