NVIDIA’s China Market Share Went from 95% to Zero. The $12 Billion Question Is Who Filled the Gap.

قبل عامين، كانت شركة Nvidia تمتلك 95% من سوق مسرعات الذكاء الاصطناعي في الصين. واعتباراً من مؤتمر GTC 2026، يقول جينسين هوانغ إن هذا الرقم قد أصبح صفراً.

ليس في تراجع. ولا يواجه ضغوطاً. بل هو صفر. سُجلت لدى Nvidia خسائر بقيمة 4.5 مليار دولار مرتبطة بقيود التصدير في الربع المالي الأول من عام 2026 وحده. وكانت الصين تمثل في السابق ما بين 20 إلى 25% من إيرادات مراكز بيانات Nvidia. وقد أصبح هذا البند الآن من الأصول المشطوبة.

القصة التي يتداولها الجميع تتعلق بالسياسة التجارية والجيوسياسية. أما القصة الأكثر أهمية لأي جهة تقوم بالتطوير باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي فهي حول ما حدث بعد ذلك: لم تنتظر الصين، بل قامت بالبناء.

رد هواوي البالغ قيمته 12 مليار دولار

عندما أُغلق باب الوصول أمام Nvidia، فُتح أمام هواوي. ومن المتوقع أن تصل إيرادات رقائق الذكاء الاصطناعي للشركة إلى 12 مليار دولار في عام 2026، بزيادة قدرها 60% مقارنة بـ 7.5 مليار دولار في عام 2025. وهذا ليس مجرد خطأ تقريب حسابي، بل هو تشكل لشركة رائدة جديدة في السوق في الوقت الفعلي.

الأجهزة التي تقود هذا التحوّل هي Ascend 950PR، والتي دخلت مرحلة الإنتاج الضخم في شهر مارس. وهي توفر ما يصل إلى 2 بيتافلوبس من أداء FP4 مع ذاكرة HBM منتجة محلياً بسعة 128 جيجابايت. ومن المتوقع إطلاق نسخة محدثة، وهي 950DT، في الربع الرابع من عام 2026 بسعة 144 جيجابايت من ذاكرة HBM. وبالنسبة لأعباء عمل الاستدلال، وهي البيئة التي تعمل فيها معظم برمجيات وكلاء الذكاء الاصطناعي قيد الإنتاج فعلياً، فإن رقاقة 950PR تتمتع بتنافسية كافية تجعل الشركات الصينية الكبرى المتخصصة في تكنولوجيا الحوسبة السحابية تبني أنظمتها حولها بدلاً من انتظار رفع العقوبات.

وتسير هواوي في طريقها للسيطرة على 60% من سوق رقائق الذكاء الاصطناعي في الصين بحلول نهاية العام. وخلفها، تعمل شركات Cambricon وMoore Threads وMetaX على ترسيخ مكانتها الخاصة. ومن المتوقع أن يصل إجمالي السوق المتاحة لمسرعات الذكاء الاصطناعي في الصين إلى ما بين 30 إلى 35 مليار دولار في عام 2026. ولن يذهب أي جزء من هذا الإنفاق إلى الشركات الأمريكية.

مشكلة CUDA التي لا يتحدث عنها أحد

الرقائق هي العناوين الرئيسية، ولكن البرمجيات هي القصة الحقيقية.

لأكثر من عقد من الزمان، كانت منصة CUDA من Nvidia هي طبقة البرمجة الافتراضية لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. وكان كل نموذج رئيسي تقريباً، وكل خط أنابيب تدريب، وكل مجموعة أدوات استدلال تُبنى على CUDA. تعلمها المطورون في المدارس، وبنت الشركات أدواتها الداخلية حولها. وكان من المفترض أن تكون تكلفة الانتقال إلى نظام آخر هي الحصن المنيع والدائم لشركة Nvidia.

إلا أن ضوابط التصدير قد حطمت هذا الحصن في الصين. فعندما لا يعود بإمكان المطورين الصينيين شراء أجهزة Nvidia، فإنهم يتوقفون عن كتابة كود CUDA، وبدلاً من ذلك يبنون على منظومة Ascend الخاصة بهواوي، وعلى CANN (بنية الحوسبة للشبكات العصبية)، وعلى MindSpore، وعلى مجموعة برمجيات لم تكن موجودة على نطاق واسع قبل ثلاث سنوات.

وقد أوضح جينسين هوانغ هذه النقطة صراحةً بالقول: "إن التنازل عن سوق بأكمله بحجم الصين لا يبدو منطقياً من الناحية الاستراتيجية. وأعتقد أن هذا الأمر قد أتى بنتائج عكسية إلى حد كبير". إن قلقه لا يتعلق بإيرادات الأجهزة التي خسرتها Nvidia، بل يتعلق بمنظومة البرمجيات التي تكتسبها الصين. فعندما يبني المطورون الصينيون على Ascend بدلاً من CUDA، فإنهم يخلقون مجموعة برمجيات بديلة يمكن تصديرها عالمياً بعد ذلك.

مجموعتان من برمجيات الذكاء الاصطناعي، وليس واحدة

النتيجة العملية هي حدوث انقسام؛ حيث تعمل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الأمريكية على Nvidia، بينما تعمل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الصينية على هواوي. وتتطور كلا المنظومتين الآن بشكل مستقل، مع أجهزتهما الخاصة، وطبقات البرمجيات الخاصة بهما، وأنماط التحسين الخاصة بهما.

وبالنسبة للمؤسسات التي تنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، فإن هذا الأمر يكتسب أهمية تتجاوز الحدود الجيوسياسية. وبدأت الجهات المزودة للنماذج في التباعد بالفعل؛ فمجموعة نماذج DeepSeek وQwen وغيرها من النماذج ذات الأصل الصيني يتم تدريبها وتحسينها على أجهزة Ascend، في حين تعمل النماذج الغربية على Nvidia. وإذا كانت طبقة تنسيق الوكلاء لديك مقيدة بمنظومة أجهزة واحدة، فستفقد إمكانية الوصول إلى نصف النماذج التي يتم بناؤها.

هنا تصبح منصات الوكلاء المستقلة عن نوع الأجهزة ميزة بنيوية، وليست مجرد وسيلة راحة. فالوكيل الذي يعمل على أي نموذج، بغض النظر عن نوع الرقاقة التي دربته، لا يهتم بما إذا كانت الطفرة التكنولوجية القادمة ستأتي من سانتا كلارا أو من شنتشن.

ما الذي اشتراه شطب الأصول البالغ 4.5 مليار دولار فعلياً

حققت ضوابط التصدير الأمريكية هدفها المعلن: فالصين لا تملك إمكانية الوصول إلى أحدث رقائق Nvidia. ولكن من الصعب الاحتفاء بالآثار الجانبية من الدرجة الثانية.

فقد انتقل سوق رقائق الذكاء الاصطناعي المحلي في الصين من الصفر تقريباً إلى ما يقدر بنحو 30 إلى 35 مليار دولار في أقل من ثلاث سنوات. وبنت هواوي رقاقة استدلال تنافسية ومجموعة برمجيات مرافقة لها. كما قامت الشركات الصينية الكبرى المتخصصة في تكنولوجيا الحوسبة السحابية، مثل ByteDance وAlibaba وTencent، ببناء خطوط أنابيب التدريب الخاصة بها على أجهزة محلية لأنه لم يكن لديها خيار آخر. ثم طلبت إدارة الفضاء السيبراني الصينية من الشركات المحلية التوقف تماماً عن طلب رقائق Nvidia، حتى بعد أن خففت الولايات المتحدة بعض القيود. وبذلك أُغلق الباب من كلا الجانبين.

لقد أدى شطب أصول Nvidia البالغ 4.5 مليار دولار إلى تمويل إنشاء منظومة موازية للذكاء الاصطناعي؛ منظومة لا تحتاج إلى أجهزة أمريكية، وتطور معايير البرمجيات الخاصة بها، وستنافس CUDA عالمياً في العقد القادم.

ماذا يعني هذا للذكاء الاصطناعي في المؤسسات

إن قصة التحول من 95% إلى الصفر هي قصة دراماتيكية، لكن السؤال الاستراتيجي أبسط من ذلك: أين تريد أن تضع بنيتك التحتية للذكاء الاصطناعي؟

إن الشركات التي تراهن على مزود نموذج واحد، أو بائع أجهزة واحد، أو منظومة واحدة، إنما تراهن على جانب واحد من انقسام يحدث بالفعل. والمؤسسات التي ستتفوق هي تلك التي يمكن لـ البنية التحتية للوكلاء لديها تشغيل أي نموذج على أي جهاز، والتبديل بينها عندما تتغير سلاسل التوريد.

حرب الرقائق هي قصة أجهزة. لكن السؤال الحقيقي هو ما إذا كانت مجموعة برمجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مرنة بما يكفي لتجاوز هذه الحرب والاستمرار.