انخفض سعر سهم NVIDIA بشكل حاد بنسبة 7%! Meta تتحول ضد Google في مجال الشرائح، وبدأت المعركة بين عمالقة التكنولوجيا الثلاثة.

تخطط شركة ميتا لنشر وحدة معالجة التنسور (TPU) من جوجل في مركز بياناتها الخاص في عام 2027، ومن الممكن استئجار قوة الحوسبة ذات الصلة عبر خدمات جوجل السحابية اعتبارًا من عام 2026. يُعتبر هذا التعاون اختراقًا كبيرًا لجوجل في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي، وبعد انتشار الخبر، انخفض سعر سهم NVIDIA بنسبة 7% قبل أن يتقلص إلى 2.6%.

ميتاأكثر من عشرة مليارات دولار تتجه نحو Google TPU

وفقًا لمصادر The Information، تتفاوض شركة Meta على نشر وحدة معالجة Tensor (TPU) من Google في مركز البيانات الخاص بها في عام 2027، ومن المحتمل أن تستأجر قوة الحوسبة ذات الصلة من Google Cloud بدءًا من عام 2026. هذه الشراكة ضخمة، ومن المتوقع أن تشمل مبالغ شراء تصل إلى مليارات الدولارات، مما يجعلها إنجازًا كبيرًا لـ Google في سوق شرائح الذكاء الاصطناعي. بعد توفير مليون TPU لشركة Anthropic، تجذب مرة أخرى اهتمام عملاء بارزين، مما يُظهر أن قدرة Google التنافسية في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتصاعد بسرعة.

هذا القرار يحمل دلالات استراتيجية متعددة بالنسبة لـ Meta. أولاً، إنه يعكس أن Meta قد لا ترغب في الاعتماد بشكل مفرط على رائد سوق الشرائح NVIDIA، حيث أن ارتفاع الأسعار وطول فترات التسليم يجبر الشركات على البحث عن بدائل. إن وحدات معالجة الرسوميات H100 و H200 من NVIDIA تعاني من نقص في العرض، وغالبًا ما تصل فترات الانتظار للطلبات إلى عدة أشهر أو حتى سنة، والأسعار تستمر في الارتفاع. بالنسبة لـ Meta التي تحتاج إلى توسيع قوة الحوسبة في الذكاء الاصطناعي بسرعة، فإن هذا الاختناق في الإمدادات يؤثر بشكل مباشر على كفاءة تدريب واستنتاج نموذج Llama الخاص بها.

ثانياً، تعتبر Google TPU خياراً تنافسياً بفضل هيكلها المخصص للذكاء الاصطناعي، مما يسمح بإجراء تعديلات أعمق على استدلال وتدريب نماذج اللغة الكبيرة. TPU هي شريحة ASIC (دائرة متكاملة مخصصة للتطبيقات) مصممة خصيصاً للحوسبة الذكية، وتتكامل بشكل كبير مع نماذج DeepMind الخاصة بها (مثل Gemini). يُعتقد أن TPU تتمتع بميزة في الكفاءة وقدرة التخصيص والتكلفة، وهذه هي الأسباب الرئيسية التي تجعل الشركات تفكر في الانتقال من NVIDIA.

ثالثاً، أصبحت استراتيجية تعدد الموردين توافقاً بين عمالقة التكنولوجيا. بسبب الأسعار المرتفعة، وتضيق الإمدادات، وتوزيع المخاطر، لا ترغب الشركات في الاعتماد فقط على NVIDIA، لذلك بدأت معظم شركات السحابة والتي تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي بتبني “استراتيجية تعدد الموردين”، حيث تقوم بشراء GPU و TPU وخيارات بديلة أخرى في آن واحد. اختارت Meta استخدام NVIDIA GPU و Google TPU في الوقت ذاته، مما يضمن لها قوة الحوسبة الكافية، ويمنحها مزيداً من القوة في مفاوضات الأسعار.

سوق تتفاعل بسرعة، حيث تقترب القيمة السوقية لشركة Alphabet من 4 تريليون دولار، كما ارتفعت أسعار أسهم شركة MediaTek في تايوان بنسبة 8%، مما يشير إلى أن تأثير Google TPU الخارجي بدأ يتشكل. تلعب شركة MediaTek كشريك رئيسي في سلسلة إمداد Google TPU دورًا هامًا في عمليات التعبئة والاختبار، وستؤدي الطلبات الكبيرة من Meta مباشرة إلى زيادة إيراداتها.

NVIDIA هبوط سعر الأسهم بنسبة 7% بعد الانتعاش القوي

! [سعر سهم NVIDIA](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-87a9b3933a-bec2e6b652-153d09-cd5cc0019283746574839201

（المصدر：جوجل فاينانس）

بعد انتشار الشائعات حول Meta، انخفض سعر سهم NVIDIA بنسبة 7% قبل أن يتقلص إلى 2.6%، حيث تبخر أكثر من 200 مليار دولار من قيمتها السوقية في يوم واحد. ومع ذلك، ردت الشركة على ذلك على X بقولها: “يسعدني رؤية نجاح Google، حيث حققوا تقدمًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، ونحن نستمر في تزويد Google بالمنتجات.” هذه العبارة التي تبدو مهذبة تذكر السوق في الواقع أن Google هي أيضًا عميل كبير لـ NVIDIA GPU، وأن الشركتين ليستا في حالة تناقض كامل.

أشارت NVIDIA بشكل معبر: “نحن لا زلنا متقدمين على整个 الصناعة بجيل واحد، ونحن المنصة الوحيدة القادرة على تشغيل جميع نماذج الذكاء الاصطناعي في جميع السيناريوهات، حيث نقدم أداءً أفضل من ASIC، بالإضافة إلى تعدد الاستخدامات وقابلية الاستبدال.” هذه العبارة توجه ضربة مباشرة إلى نقطة ضعف جوهرية في Google TPU. على الرغم من أن شرائح ASIC أكثر كفاءة في مهام محددة، إلا أنها تفتقر إلى المرونة. TPU مخصصة أساسًا لإطار عمل TensorFlow ونماذج Google الخاصة، وعند تشغيل أطر أخرى (مثل PyTorch) أو نماذج طرف ثالث، قد تتقلص مزايا الأداء بشكل كبير.

بالمقارنة، تعتمد وحدات معالجة الرسومات NVIDIA على بنية حوسبة عامة تدعم تقريبًا جميع الإطارات والنماذج الرئيسية للذكاء الاصطناعي. من سلسلة GPT الخاصة بـ OpenAI، إلى Claude من Anthropic، وLlama من Meta، إلى Stable Diffusion من المجتمع المفتوح المصدر، يتم تدريب الغالبية العظمى من نماذج الذكاء الاصطناعي على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA. هذه الميزة البيئية تجعل من الصعب على المطورين والشركات الابتعاد تمامًا عن NVIDIA، حتى لو زادوا من استخدامهم لـ Google TPU.

قبل بضعة أسابيع، أصدرت Google نموذج الذكاء الاصطناعي Gemini 3 الذي لقي استحسانًا عامًا، والذي تم تدريبه على TPU الخاص بالشركة، وليس على وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA، مما يبرز تنافس الشرائح الذي دخل مرحلة الاحتدام. تثبت هذه الحالة النجاح في تطبيق TPU داخل النظام البيئي لـ Google، لكنها تكشف أيضًا عن قيودها - يمكن لـ Gemini 3 العمل بكفاءة على TPU إلى حد كبير لأن مهندسي Google صمموا بنية النموذج مع مراعاة خصائص TPU منذ البداية. بالنسبة للشركات التي تستخدم أطر العمل القياسية والنماذج مفتوحة المصدر، قد تتجاوز تكلفة هذا التخصيص العميق المدخرات الناتجة عن الشرائح نفسها.

)# ثلاث نقاط رئيسية في هجوم NVIDIA

مزايا النظام البيئي: جميع الأطر والنماذج الرئيسية للذكاء الاصطناعي تم تحسينها لتناسب NVIDIA GPU، وتكاليف التحويل مرتفعة.

العمومية لا يمكن استبدالها: يمكن لوحدات معالجة الرسومات (GPU) تنفيذ مهام متعددة مثل التدريب، الاستدلال، وعرض الرسومات، بينما تقتصر الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASIC) على سيناريوهات محددة.

الريادة التقنية: لا تزال H200 الأحدث و B100 القادمة في الأداء تتفوق على المنافسين بجيل واحد.

سوق رقائق الذكاء الاصطناعي يتحول من الاحتكار إلى المنافسة المتعددة الأقطاب

عرض ثلاثي الأبعاد من Google وMeta وNVIDIA يظهر أن ساحة معركة شرائح الذكاء الاصطناعي تدخل مرحلة جديدة. مع زيادة حجم سوق TPU التابع لشركة Google بسرعة، تشير الأخبار الأخيرة إلى أن Meta قد تصبح عميلها التالي بمليارات الدولارات، مما يصنع صدمة في سلسلة توريد شرائح الذكاء الاصطناعي. في ظل احتكار NVIDIA الطويل لسوق شرائح الذكاء الاصطناعي، لا تؤثر المنافسة الثلاثية على تخطيط قوة الحوسبة لشركات التكنولوجيا العملاقة فحسب، بل تؤثر أيضًا على الأسواق العالمية وسلسلة التوريد وبيئة نماذج الذكاء الاصطناعي.

ستحدد هذه المنافسة البنية الأساسية الأساسية للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي. إذا استمرت NVIDIA في الحفاظ على ميزة تقنية واستمرت في الحفاظ على حواجز النظام البيئي، فإن هيمنتها ستظل ثابتة. إذا نجحت Google TPU في دخول المزيد من العملاء من الشركات، مما يثبت ميزتها من حيث التكلفة في سيناريوهات معينة، سيدخل السوق في شكل تنافس متعدد الأقطاب. إذا احتضنت شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Meta بشكل كامل الرقائق المصممة داخليًا أو استراتيجية متعددة الموردين، فقد تتعرض قوة تسعير NVIDIA وحصتها في السوق لتحديات جوهرية.

من خلال رد فعل سعر سهم NVIDIA، يبدو أن السوق يأخذ تقييم هذه التهديدات التنافسية على محمل الجد. على الرغم من أن الهبوط بنسبة 7% قد تقلص إلى 2.6% عند الإغلاق، إلا أن التقلب في القيمة السوقية بمقدار 200 مليار دولار في يوم واحد يُظهر حساسية المستثمرين العالية تجاه التغيرات في مشهد سوق شرائح الذكاء الاصطناعي. تعكس هذه التقلبات أيضًا أن الزيادة المذهلة في سعر سهم NVIDIA على مدار السنوات الماضية قد أدخلت توقعات متفائلة كبيرة في سعر السهم، وأي تهديد تنافسي محتمل يمكن أن يؤدي إلى جني الأرباح.

بالنسبة لسلسلة التوريد، فإن هذه المنافسة لها آثار عميقة أيضًا. تُصنَّع وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA بشكل رئيسي بواسطة TSMC، بينما تعتمد وحدات معالجة Tensor من Google أيضًا على عمليات TSMC المتقدمة. بغض النظر عن الفائز، ستستفيد TSMC. ولكن، تواجه الشركات الموردة في مراحل التصنيع التالية مثل التعبئة والاختبار والذاكرة و PCB خطر إعادة التوزيع. تشير الزيادة في سعر سهم MediaTek بنسبة 8% إلى أن السوق يعتقد أن زيادة طلبات Google TPU ستؤدي إلى فرص جديدة في سلسلة توريد أشباه الموصلات في تايوان.

بالنسبة لمطوري نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن اختيار الرقائق سيؤثر بشكل مباشر على تصميم النموذج واستراتيجيات تحسينه. إذا استمر حصة سوق Google TPU في التوسع، فقد يحتاج المطورون إلى تحسين النموذج خصيصًا لـ TPU، مما سيزيد من تكاليف التطوير ولكنه قد يحسن أيضًا الأداء في سيناريوهات معينة. إذا استمر السوق في هيكله المتعدد الموردين، فسيتعين على المطورين التأكد من أن النموذج يمكنه العمل بكفاءة على رقائق مختلفة، مما يفرض متطلبات أعلى على المستوى الإطار من حيث التجريد والتوحيد.

قد تصبح خيارات الأطراف المختلفة وبياناتهم متغيرات رئيسية تدفع السوق بأكمله إلى إعادة تشكيله. إذا استطاعت NVIDIA أن تفتح فجوة تقنية في المنتجات من الجيل التالي (مثل B100) ، فستعزز موقعها الرائد. إذا استطاعت Google أن تثبت جدوى TPU من حيث التكلفة وتجذب المزيد من العملاء ، فسوف تشكل تهديدًا حقيقيًا لاحتكار NVIDIA. ستكون القرارات النهائية لـ Meta بمثابة مؤشر يؤثر على استراتيجيات شراء قوة الحوسبة من قبل عمالقة التكنولوجيا الآخرين.