المتغيّر الذي لا يحكمه أحد: لماذا تتحكم TSMC و NVIDIA في مستقبل الذكاء الاصطناعي الذي سنحصل عليه

بقلم The Aether Council | تحليل التكنولوجيا الاستراتيجية والأمن القومي

معظم نقاشات حوكمة الذكاء الاصطناعي تجري في طبقة أعلى مما ينبغي.

كل إطار عمل جاد نُشر بين عامَي 2021 و2025 — EU AI Act، و NIST AI Risk Management Framework، و Bletchley Declaration، وتدابير الصين المؤقتة للذكاء الاصطناعي التوليدي، وأمر بايدن التنفيذي Executive Order 14110 — يشترك في نقطة عمياء هيكلية بالغة الجوهرية تجعل كلاً منها قابلاً للإنفاذ بشكل مشروط في أحسن الأحوال، وزخرفياً استراتيجياً في أسوئها. جميعها تناقش النماذج. جميعها تناقش بيانات التدريب، وضمانات النشر، والخطوط الحمراء، وتقنيات المواءمة. لا أيٌّ منها يُنمذج رسمياً المتغيّر الذي يحدد ما إذا كان أيٌّ من هذه الأطر قابلاً للإنفاذ أصلاً.

سمّها The Intangible Fallacy: صانعو سياسات يحاولون تنظيم الأوزان ومجموعات البيانات وحواجز النشر بينما يتجاهلون المتغيّر الوحيد الذي يجعل تلك السياسات قابلة للإنفاذ ابتداءً — الركيزة المادية التي يعمل عليها الذكاء الاصطناعي.

البرمجيات قابلة للاستبدال. العتاد محدود. إن لم تستطع التحكم في السيليكون المادي، فإن إطار حوكمتك مجرد اقتراح.

إطاران يجعلان هذه المشكلة قابلة للمعالجة:

The Compute Control Hierarchy (CCH) — سلسلة النفوذ من المواد الخام إلى النشر السحابي، تحدد أي الجهات الفاعلة تتحكم في كل طبقة وما الذي يتيحه أو يمنعه ذلك التحكم.

The Supply Chain Leverage Point (SCLP) Framework — نقاط الاختناق المحددة حيث يمكن لشركة واحدة أو ولاية قضائية واحدة أن تغيّر مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي عالمياً من خلال قرار تخصيص أو حرمان أو ترخيص أو إنتاج واحد.

الاستنتاج المحوري غير مريح لكنه حتمي: TSMC و NVIDIA، إلى جانب ASML ومجموعة صغيرة من شركات الدول الحليفة، تمارس حالياً تأثيراً عملياً على وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي وجغرافيته وقابلية إنفاذه أكبر من معظم مؤسسات حوكمة الذكاء الاصطناعي الرسمية. ليس لأنها تكتب القواعد. بل لأنها تتحكم في نقاط الاختناق.

أولاً: The Compute Control Hierarchy

تتعامل منظومة حوكمة الذكاء الاصطناعي المعتادة مع الحوسبة باعتبارها مُدخلاً. وهذا غير كافٍ تحليلياً. الحوسبة ليست مُدخلاً عاماً. إنها سلسلة إمداد مُهيكَلة سياسياً، والتحكم في كل طبقة يعني شيئاً مختلفاً.

الطبقة 1: المواد الخام — نقطة اختناق المعادن

تتطلب ركيزة أشباه الموصلات المتقدمة سيليكون فائق النقاء، وغاز النيون، والبلاديوم، والغاليوم، والجرمانيوم، ومحفظة من العناصر الأرضية النادرة. هذه ليست سلعاً قابلة للتبادل. تتطلب المصانع المتقدمة مُدخلات بنقاء استثنائي مع انعدام تام للتسامح مع التلوث.

تسيطر الصين على ما يقارب 60% من التعدين العالمي للعناصر الأرضية النادرة و90% من معالجتها، وفقاً لتقرير وكالة الطاقة الدولية للمعادن الحرجة لعام 2023. في يوليو 2023، فرضت بكين ضوابط تصدير على الغاليوم والجرمانيوم عبر MOFCOM — ليس كحظر، بل كعرض قوة. إشارة إلى أن الطبقة الأولى يمكن تسليحها بشكل انتقائي ومعايرتها وفق ديناميكيات تصعيد محددة. أكد المسح الجيولوجي الأمريكي أن الولايات المتحدة تمتلك قدرة تكرير محلية شبه معدومة لأيٍّ من العنصرين.

غاز النيون — الحيوي لليزرات الإكسيمر في الطباعة الحجرية بالأشعة فوق البنفسجية العميقة (DUV) — كان تاريخياً يُستورد بنسبة 45–54% من أوكرانيا. قطع الغزو الروسي لأوكرانيا ذلك الإمداد. نوّعت الصناعة مصادرها منذ ذلك الحين، لكن الحادثة أرست سابقة: صدمة جيوسياسية واحدة في الطبقة الأولى تنتشر عبر كل طبقة لاحقة دون آلية حوكمة لإدارتها.

تسيطر اليابان على حصص حاسمة من مقاومات الضوء والمواد الكيميائية المتخصصة عبر JSR و TOK و Shin-Etsu. الآلية هي اعتماد مشروط بالجودة. لا تستطيع المصانع المتقدمة استبدال كيمياء أدنى درجة دون خسارة في العائد.

الدلالة الحوكمية: لا يأخذ أي إطار حوكمة للذكاء الاصطناعي في الحسبان احتمال أن يؤدي انقطاع المواد الخام إلى تقييد إنتاج حوسبة الذكاء الاصطناعي العالمية لمدة 12–36 شهراً دون بديل. هذه هي Dependency Exposure Class I: نقطة اختناق لا يملك فيها المتأثرون أي تخفيف قصير المدى ولا آلية مؤسسية للاستجابة المنسقة.

الطبقة 2: معدات التصنيع — عنق الزجاجة الليثوغرافي

هذه هي نقطة الاختناق الأكثر أهمية في CCH بالكامل، وتسيطر عليها شركة واحدة.

ASML Holding، ومقرها فيلدهوفن، هي المُصنّع الوحيد لآلات الطباعة الحجرية بالأشعة فوق البنفسجية القصوى (EUV) على وجه الأرض. سلسلة TWINSCAN NXE و EXE مطلوبة لتصنيع أي شريحة عند 7 نانومتر أو أقل. لا يوجد مورد بديل ولا حل التفافي. تُصنّع Canon و Nikon أنظمة DUV للعُقد الناضجة، لكن لا أيٌّ منهما يمتلك برنامج EUV قابلاً للتطبيق. احتكار ASML ليس نتيجة سوقية قد تُضعفها المنافسة — بل هو نتيجة أكثر من 20 عاماً من التطوير المشترك مع Zeiss SMT (بصريات EUV بدقة أقل من أنغستروم) و Trumpf (ليزرات CO₂ التي تولّد ضوء EUV بضرب قطرات القصدير المنصهر)، تمثل أكثر من 6 مليارات يورو في البحث والتطوير قبل شحن أول أداة تجارية.

تبلغ تكلفة كل آلة NXE:3800E حوالي 350–380 مليون يورو. سلسلة الجيل التالي High-NA EXE:5000، التي تُتيح التصنيع عند أقل من 2 نانومتر، بتكلفة مماثلة — مع بدء التسليمات الأولى لـ Intel و TSMC في 2024–2025. أنتجت ASML حوالي 53 نظام EUV في عام 2023. الطلب العالمي يتجاوز العرض. قائمة الانتظار تُقاس بالسنوات.

في سبتمبر 2023، طلبت الحكومة الهولندية — تحت ضغط دبلوماسي أمريكي مستدام مُنسَّق عبر ترتيب الرقابة الثلاثي على الصادرات مع اليابان — تراخيص لصادرات الطباعة الحجرية المتقدمة إلى الصين. يستفيد مكتب الصناعة والأمن الأمريكي (BIS) من Foreign Direct Product Rule لإجبار ASML على تعطيل الآلات عن بُعد أو رفض صيانتها، محوّلاً عتاداً بمئات الملايين من الدولارات إلى حمل ثقيل عديم الفائدة. الشحنات الجديدة من الأدوات المتطورة محظورة فعلياً.

تسيطر Applied Materials و Lam Research و KLA على أدوات الترسيب والحفر والتحكم في العمليات الأساسية في الولايات المتحدة. توفر Tokyo Electron أنظمة الطلاء/التظهير والحفر الحيوية من اليابان. هذا ما ينبغي تسميته رسمياً The Allied Toolchain Denial Regime: بنية رقابة تصدير قائمة على التحالف تنسّق فيها الولايات المتحدة وهولندا واليابان الضوابط على معدات الإنتاج الضرورية لتصنيع العُقد المتقدمة.

الدلالة الحوكمية: قرار الحكومة الهولندية بشأن الرقابة على الصادرات هو، من الناحية الوظيفية، أهم قرار حوكمة للذكاء الاصطناعي اتخذته أي حكومة حتى الآن. إنه يحدد أي الدول يمكنها تصنيع الرقائق الطليعية. لم تُسهم أي هيئة حوكمة للذكاء الاصطناعي. لا يُنمذجه أي إطار. هذه هي Dependency Exposure Class II: نقطة اختناق احتكارية حيث يحدد الانحياز السياسي لجهة فاعلة واحدة مسارات التكنولوجيا العالمية — وحيث يُتخذ قرار الحوكمة عبر قانون الرقابة على الصادرات، لا آليات الإشراف على الذكاء الاصطناعي.

الطبقة 3: تصنيع الرقائق — المسبك

هذا هو قلب النظام.

تُصنّع Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) حوالي 90% من أكثر أشباه الموصلات تقدماً في العالم عند العُقد دون 7 نانومتر. تُصنّع عُقد عمليات TSMC من فئة N3 و N4/N5 الرقائق التي تشغّل الذكاء الاصطناعي الطليعي: H100 من NVIDIA (عقدة N4)، و H200 (عقدة N4)، و B100/B200 بمعمارية Blackwell (عقدة N4P)، و MI300X من AMD (عقدة N5/N6)، وسلسلة TPU v5 من Google، و Trainium2 من Amazon، و Maia 100 من Microsoft.

Samsung Foundry هي الجهة الفاعلة الوحيدة الأخرى عند أقل من 5 نانومتر، لكنها واجهت تحديات عائد مستمرة. Intel Foundry Services مهمة استراتيجياً لكنها تظل في وضع اللحاق. انسحبت GlobalFoundries من سباق العُقد المتقدمة في 2018.

TSMC ليست مجرد مُصنّع. TSMC هي الركيزة المادية للذكاء الاصطناعي الطليعي. كل مختبر ذكاء اصطناعي رئيسي — OpenAI و Anthropic و Google DeepMind و Meta FAIR و xAI — يعتمد على رقائق من Fab 18 التابع لـ TSMC في تاينان والمرافق المرتبطة. بلغ إنفاق TSMC الرأسمالي في 2024 ما بين 28–32 مليار دولار، معظمه موجّه لتوسيع العُقد المتقدمة. خلق الطلب من عملاء الذكاء الاصطناعي ندرة في التخصيص. TSMC تقرر كم رقاقة يحصل عليها كل عميل في كل ربع سنة. قرار التخصيص هذا هو أحد أكثر آليات توزيع الموارد أهمية في الاقتصاد العالمي، يتخذه فريق تخطيط عمليات شركة خاصة دون أي إطار مساءلة عامة.

يُنشئ هذا ما ينبغي تسميته رسمياً The Taiwan Fabrication Concentration Problem: حالة تستضيف فيها جزيرة واحدة، عبر شركة واحدة، حصة غير متناسبة من أكثر القدرات التصنيعية قيمة استراتيجية في العالم.

الدلالة الحوكمية: تخصيص قدرات TSMC هو القيد المُلزم على إمداد حوسبة الذكاء الاصطناعي العالمية. لا تراجع أي حكومة هذه التخصيصات. لا تراقبها أي هيئة دولية. هذه هي Dependency Exposure Class III: احتكار تصنيعي في جغرافيا متنازع عليها حيث فجوة الحوكمة كاملة.

الطبقة 4: التغليف المتقدم — تضيّق CoWoS

هذه هي الطبقة التي تغفلها معظم النقاشات السياساتية تماماً.

مسرّعات الذكاء الاصطناعي الحديثة ليست مجرد رقائق مُصنّعة. يعتمد أداؤها على التغليف المتقدم — تحديداً CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) وتقنيات التكامل ثنائية ونصف/ثلاثية الأبعاد المرتبطة التي تقرن وحدات معالجة الرسومات بحزم HBM. كانت سعة CoWoS عنق زجاجة أشد من تصنيع الرقائق لإنتاج شرائح الذكاء الاصطناعي طوال 2023–2024. وسّعت TSMC بقوة — حيث يُفاد بأنها ضاعفت سعة CoWoS ثلاث مرات حتى 2025 — لكن الطلب يستمر في تجاوز العرض.

تسيطر على HBM ثلاثية احتكارية: SK Hynix (~53% من HBM3E)، و Samsung (~40–43%)، و Micron (~4–7%، في تصاعد). كانت SK Hynix المورد المفضل لـ NVIDIA، محققة تأهيل HBM3E أولاً. واجهت Samsung تحديات في العائد وتبديد الحرارة، ما أخّر تأهيلها لدى NVIDIA حتى أواخر 2024 وفقاً للتقارير.

هذه هي The Packaging Bottleneck Reality: في الذكاء الاصطناعي الطليعي، سعة التغليف المتقدم متغيّر استراتيجي من الدرجة الأولى. مسرّع ذكاء اصطناعي بدون تكامل CoWoS و HBM ليس شريحة تدريب قابلة للنشر.

الدلالة الحوكمية: إمداد التغليف المتقدم و HBM غير مرئي لكل إطار حوكمة للذكاء الاصطناعي لكنه يعمل كسقف صلب لإنتاج الرقائق. هذه هي Dependency Exposure Class IV: عنق زجاجة مخفي لا يستطيع محللو السياسات رؤيته لأنه يقع عميقاً جداً في المنظومة التقنية.

الطبقة 5: توزيع الرقائق — حق النقض للمُخصِّص

حتى بعد تصنيع الرقائق، لا تُوزَّع بحياد. بل تُقنَّن.

تمتلك NVIDIA حصة سوقية تُقدَّر بأكثر من 80% في مسرّعات تدريب الذكاء الاصطناعي. هيمنتها ليست مجرد قصة عتاد — إنها قصة نظام بيئي. CUDA، منصة الحوسبة المتوازية الخاصة بـ NVIDIA التي أُطلقت أولاً في 2006، هي نموذج البرمجة الفعلي لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. يستخدم CUDA أكثر من 4 ملايين مطور. كل إطار عمل رئيسي للذكاء الاصطناعي — PyTorch و TensorFlow و JAX — مُحسَّن لـ CUDA. يُعدّ ROCm من AMD و oneAPI من Intel بدائل قابلة للتطبيق لكنهما تواجهان فجوة نظام بيئي تُقاس بالسنوات.

خلال الندرة الحادة في 2023–2024، لم تكن قرارات تخصيص NVIDIA مدفوعة بالسوق بحتاً. انخرط الرئيس التنفيذي Jensen Huang شخصياً مع كبار العملاء — شركات الحوسبة السحابية الكبرى، وبرامج السيادة في الذكاء الاصطناعي، وشركات ناشئة مختارة. وبحسب التقارير، أعطى إطار التخصيص الأولوية لالتزامات الحجم من شركات الحوسبة السحابية الكبرى ذات اتفاقيات الشراء طويلة الأجل، والعلاقات الاستراتيجية، واعتبارات الأمن القومي حيث كان توجيه الحكومة الأمريكية عاملاً.

صممت NVIDIA أيضاً A800 و H800 كمتغيرات خاصة بالصين متوافقة مع قواعد BIS الصادرة في أكتوبر 2022 عبر تخفيض عرض النطاق الترددي للربط البيني دون العتبات الخاضعة للرقابة. عندما شددت BIS الضوابط في أكتوبر 2023، أصبحت تلك المتغيرات غير قابلة للتصدير. امتثال NVIDIA لضوابط التصدير — أو تحايلها الإبداعي عبر منتجات مخفَّضة المواصفات — يحدد فعالية تلك الضوابط.

NVIDIA لم تعد مجرد شركة تكنولوجيا خاصة. إنها The Corporate State Proxy. عندما ترغب وزارة التجارة الأمريكية في تقييد تطوير الذكاء الاصطناعي الصيني، تكتب عتبة كثافة أداء مصممة خصيصاً لإجبار NVIDIA على تعديل هندسة منتجاتها. آليات امتثال NVIDIA ومخططات تخصيصها هي الذراع التنفيذية الفعلية لسياسة الذكاء الاصطناعي الأمريكية. هذه هي The Private-Sovereign Entanglement Problem: قرارات تجارية لشركة خاصة تحمل عواقب استراتيجية بمستوى سيادي، بينما تعمل الشركة دون إطار حوكمة يتناسب مع تلك العواقب.

الدلالة الحوكمية: NVIDIA هي أحد أكثر الجهات الفاعلة في حوكمة الذكاء الاصطناعي أهمية اليوم. لا يُنمذجها أي إطار حوكمة على هذا النحو. هذه هي Dependency Exposure Class V: نقطة اختناق توزيعية حيث يحدد هيكل السوق الوصول إلى القدرة الطليعية.

الطبقة 6: البنية التحتية السحابية — طبقة السحابة السيادية

الطبقة الأخيرة هي حيث تصبح الحوسبة خدمة قابلة للاستدعاء بدلاً من كائن يُشحن.

تُشغّل AWS و Microsoft Azure و Google Cloud و Oracle Cloud مراكز البيانات حيث يتم تدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله. تعمل هذه الشركات أيضاً كقنوات مفضلة للوصول المتوافق مع ضوابط التصدير — الآلية هي وصول حوسبي خاضع للإشراف القضائي بدلاً من الحيازة المادية غير المقيدة.

يُنشئ التكامل الرأسي لمقدمي الخدمات السحابية مع مختبرات الذكاء الاصطناعي الطليعية هيكلاً ليس سوقاً محايداً. علاقة Microsoft الحصرية مع OpenAI، وتكامل Google مع DeepMind، واستثمار Amazon البالغ 4 مليارات دولار في Anthropic (مع AWS كمقدم سحابي مفضل) يعني أن تخصيص الحوسبة السحابية مرتبط بشراكات استراتيجية وحصص ملكية واتفاقيات وصول تفضيلية.

بالنسبة للشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي والباحثين الأكاديميين غير المنتسبين لشركة سحابية كبرى، فإن الحوسبة هي عنق الزجاجة الرئيسي — أكثر من الكفاءات، وأكثر من البيانات، وأكثر من التمويل. البرنامج التجريبي لـ National AI Research Resource، الذي أُطلق في يناير 2024، أقل بمراتب مما يتطلبه التدريب الطليعي.

الدلالة الحوكمية: قرارات التسعير والتخصيص والشراكة لدى شركات الحوسبة السحابية الكبرى تعمل كسياسة تطوير ذكاء اصطناعي فعلية. تكاملها الرأسي مع المختبرات الطليعية يخلق تضارب مصالح هيكلياً لا يعالجه أي إطار حوكمة.

الطبقة 7: النشر على الأطراف والاستدلال

طبقة سابعة، ناشئة ومتزايدة الأهمية: يجب أن تتعامل حوكمة الذكاء الاصطناعي مع التحول من الاستدلال السحابي المركزي إلى النشر على الأجهزة. النماذج المُكمَّمة والمُقطَّرة — عائلة Llama 3 من Meta، ونماذج Mistral — يمكن تشغيلها على أجهزة المستهلكين. هذا يوزّع قدرة الذكاء الاصطناعي خارج مركز البيانات ويُعقّد أي نظام حوكمة يعتمد على مراقبة استخدام الحوسبة مركزياً. تظل الحوكمة القائمة على الحوسبة المركزية هي القيد المُلزم للتدريب؛ أما للاستدلال، فهي تصبح أقل قابلية للإنفاذ تدريجياً.

ثانياً: The Supply Chain Leverage Point Framework

يطرح إطار SCLP سؤالاً أصعب: أين، بالضبط، يمكن لجهة فاعلة واحدة أن تتخذ قراراً واحداً يغيّر مسار الذكاء الاصطناعي العالمي؟

يجب أن يستوفي SCLP ثلاثة معايير: سيطرة احتكارية أو شبه احتكارية ع