ارتفاع القيمة السوقية لـ Nvidia يشير إلى أن الطلب على الذكاء الاصطناعي لم يبرد بعد

ارتفعت القيمة السوقية لشركة Nvidia إلى ما يتجاوز 3 تريليونات دولار يوم الثلاثاء، مدفوعة بثقة المستثمرين المستمرة في الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يؤكد هذا الإنجاز أن الطلب المؤسسي على قوة معالجة GPU لا يُظهر أي علامات على التراجع، حتى مع تسابق المنافسين لبناء بدائل أرخص.

الأرقام الكامنة وراء هذا الارتفاع

ارتفعت أسهم شركة الرقائق بنسبة 5% في جلسة واحدة، مما دفع قيمتها السوقية إلى ما يتجاوز حاجز 3 تريليونات دولار للمرة الثانية في التاريخ. عبرت Nvidia هذا الحد لأول مرة في يونيو 2024، حيث تداولت لفترة وجيزة أعلى من Apple وMicrosoft. يأتي الارتفاع الحالي في وقت تستمر فيه شركات الحوسبة فائقة السحابية مثل Microsoft وAmazon وGoogle في تخصيص مليارات الدولارات لتوسعات مراكز البيانات. وفقًا لتقديرات الصناعة، لا يزال أكثر من 60% من سوق مسرعات الذكاء الاصطناعي العالمي في أيدي Nvidia، حيث تحقق معماريات Hopper و Blackwell هوامش ربح متميزة.

قام محللو وول ستريت بمراجعة توقعاتهم لإيرادات Nvidia لعام 2025 لقطاع مراكز البيانات بالزيادة، متوقعين الآن أرقامًا تتراوح بين 95 مليار دولار و105 مليار دولار. وهذا من شأنه أن يمثل زيادة سنوية بنسبة 70% تقريبًا، وهو معدل لم تستطع سوى شركات أجهزة قليلة الحفاظ عليه لأكثر من ربع سنة واحد.

المشهد التنافسي

لكن البيئة تتغير. فقد حصلت رقائق سلسلة AMD's MI300 على عقود تصميم لدى عدد قليل من كبار عملاء السحابة، وتدفع الشركات الناشئة مثل Groq وCerebras نحو أجهزة استدلال متخصصة تدعي خفض تكلفة Nvidia لكل رمز مميز بنسبة 40-80%. الشهر الماضي، أظهرت شركة ناشئة مكونة من سبعة أشخاص بنية خاصة حققت أداء استدلالًا مشابهًا لـ Nvidia's H100 باستهلاك طاقة يقل عن الخُمس.

دفعة AMD's MI300 لمراكز البيانات قد اكتسبت زخمًا، لكن القاعدة المثبتة لا تزال تفضل بشكل كبير نظام CUDA من Nvidia، والذي يظل بيئة التطوير الافتراضية لجميع مختبرات النماذج الأساسية تقريبًا. لا يقتصر حاجز الدخول أمام المنافسين على أداء الأجهزة فحسب، بل على الاحتكار البرمجي أيضًا: حيث تعمل PyTorch وTensorFlow وJAX بكفاءة أكبر مع نوى CUDA. حققت الأنظمة المنافسة مثل AMD's ROCm تقدمًا لكنها لا تزال متخلفة في التكافؤ القياسي عبر مجموعة كاملة من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي.

سوق متشعبة

يرى محللو الصناعة أن سوق رقائق الذكاء الاصطناعي تشهد تشعبًا طبيعيًا. في أحد الطرفين، تواصل شركات الحوسبة فائقة السحابية الطلب على أعلى إنتاجية خام لتدريب النماذج الضخمة، وهو ما لا يزال معقل Nvidia. وفي الطرف الآخر، أصبح عدد متزايد من المؤسسات التي تنشر نماذج مضبوطة أصغر للاستدلال أكثر حساسية للسعر. "لقد انتهى عصر الإنفاق غير المحدود على GPU بالنسبة لمعظم الشركات التي تبني ميزات ذكاء اصطناعي، وليس منتجات ذكاء اصطناعي أساسية،" قال استراتيجي أشباه موصلات في بنك استثماري كبير، متحدثًا بشرط عدم الكشف عن هويته. "ستشهد المزيد من السيليكون المخصص من AWS Trainium و Google TPU. لكن بالنسبة لمختبرات النماذج الحدودية الرائدة، لا يزال لا يوجد شيء أسرع من Blackwell."

بدأت Nvidia بالفعل بأخذ عينات من بنيتها الجديدة Rubin، والتي من المتوقع أن تبدأ شحناتها بحلول نهاية عام 2025. تشير التسريبات المبكرة إلى تحسن بمقدار 3 أضعاف في عرض النطاق الترددي للذاكرة وزيادة بمقدار 2.5 ضعف في كثافة الحوسبة، وهي أرقام من شأنها أن تطيل على الأرجح ريادة الشركة في أعباء عمل التدريب لجيل آخر على الأقل.

ما يعنيه هذا للصناعة

الارتفاع في تقييم Nvidia هو إشارة أوسع حول صحة قطاع الذكاء الاصطناعي. عندما يضخ المستثمرون رأس المال في شركة أجهزة، فإنهم يراهنون على النمو المستمر في تدريب النماذج ونشرها. إذا انكمشت القيمة السوقية لـ Nvidia بشكل حاد، فمن المرجح أن يشير ذلك إلى تباطؤ في اعتماد الذكاء الاصطناعي المؤسسي. حتى الآن، لم تتحقق هذه السيناريوهات. "الأشهر الستة المقبلة ستكون كاشفة،" أضاف الاستراتيجي. "كل شركة سحابية كبرى تعمل على بناء قدراتها، لكن إذا ظلت أسعار الفائدة مرتفعة وتشددت ميزانيات المؤسسات، فقد ترى بعض المشاريع تُؤجل إلى عام 2026. وحتى ذلك الحين، ستكون Nvidia أول المستفيدين من أي انتعاش."

الخلاصة: حروب GPU تستأنف، لكن في الوقت الحالي، لا يزال حصن اللاعب المهيمن قائمًا، ولا يُظهر عملاؤه أي علامات على المغادرة.