تظهر بيانات Oracle الداخلية التحديات المالية لاستئجار رقائق Nvidia

مع الانفجار في الطلب على الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة عالية الأداء (HPC)، تواصل القيمة السوقية لشرائح Nvidia (إنفيديا) الارتفاع. ومع ذلك، تُظهر بيانات Oracle الداخلية الأخيرة أن هناك تحديات كبيرة في نموذج التمويل لاستخدام شرائح Nvidia في خدمات الإيجار أو الحوسبة عند الطلب. أثار هذا الاكتشاف إعادة تقييم جدوى اقتصاد إيجار وحدات معالجة الرسوميات (GPU) في الصناعة. ستقوم هذه المقالة بتحليل شامل من أربعة جوانب: التحليل المالي، الطلب في السوق، عوامل المخاطر، وآفاق المستقبل.

!

1. نظرة عامة على نموذج المالية: ضغوط تكلفة استئجار شرائح Nvidia

تظهر بيانات Oracle الداخلية أن استئجار وحدات معالجة الرسوميات المتطورة من Nvidia (مثل سلسلة H100 أو A100) ينطوي على التكاليف الرئيسية التالية:

1. تكلفة شراء الرقائق: يصل سعر الرقائق AI المتميزة إلى 10,000–25,000 دولار؛
2. تكاليف البنية التحتية: تشمل تكاليف تبريد غرفة الخوادم، وتزويد الطاقة، وعرض النطاق الترددي للشبكة، تمثل 30-40% من إجمالي التكاليف؛
3. الصيانة والاستهلاك: فترة استهلاك وحدات معالجة الرسوميات قصيرة، عادةً ما تتراوح بين 2-3 سنوات، بينما تكون تكاليف التشغيل والدعم الفني مرتفعة؛
4. التأمين وإدارة المخاطر: يجب أن تتحمل نموذج الإيجار مخاطر الأضرار العرضية أو الأعطال الفنية.

وفقًا لنموذج بيانات Oracle، فإن إيرادات تأجير وحدة معالجة الرسوميات عالية الأداء في حالة الاستخدام الكامل، تبلغ العائدات السنوية حوالي 8-12%، وهو ما يقل كثيرًا عن معدل العائد المرتبط باستخدامها مباشرة في خدمات الحوسبة الذكية أو الاحتفاظ بها على المدى الطويل. وهذا يعني أنه في ظل الظروف التي تتسم بكثافة رأس المال وارتفاع تكاليف الكهرباء، فإن هامش الربح في أعمال تأجير وحدات معالجة الرسوميات محدود نسبيًا.

٢. الطلب في السوق: إن اندفاع الذكاء الاصطناعي لا يعني تحقيق أرباح عالية

على الرغم من أن الطلب العالمي على تدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله في تزايد مستمر، لا تزال إيجارات وحدات معالجة الرسوم (GPU) تواجه قيودًا في الهيكل السوقي:

• تشتت احتياجات الشركات: تختار الشركات التكنولوجية الكبرى عادة بناء مجموعات GPU خاصة بها لتقليل التكاليف على المدى الطويل، بينما تتأثر احتياجات الإيجار للشركات الصغيرة والمتوسطة بالميزانية المحدودة؛
• تقلب كفاءة الاستخدام: يعتمد دخل إيجار وحدات معالجة الرسومات بشكل كبير على تقلبات معدل الإيجار، حيث أن فترات الفراغ أو الحمل المنخفض تؤدي إلى انخفاض كبير في الربحية الكلية؛
• تتأثر أسعار الإيجار بالمنافسة: توفر مزودو خدمات السحابة (مثل AWS وGoogle Cloud وAzure) خدمات GPU حسب الطلب، مما يخلق ضغطًا على الأسعار.

لذلك، حتى مع الطلب الهائل في سوق الذكاء الاصطناعي، فإن العائد المالي لاستئجار وحدات معالجة الرسوم لا يزال مقيدًا بهيكلة التكاليف والمنافسة في السوق.

٣. عوامل المخاطر المحتملة

تشير البيانات الداخلية من Oracle أيضًا إلى عدد من المخاطر المحتملة:

1. مخاطر تكرار التكنولوجيا: بعد إطلاق الجيل الجديد من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia، تتناقص قيمة الشريحة السابقة بسرعة، مما يزيد من مخاطر استهلاك أصول الإيجار؛
2. تقلبات تكاليف الطاقة: استهلاك الطاقة لوحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء كبير، حيث تمثل تكاليف الكهرباء 25-30% من إجمالي النفقات، وزيادة أسعار الطاقة ستضغط على هوامش الربح؛
3. مخاطر الصيانة والتآكل: الإيجارات المتكررة تزيد من معدل أعطال المعدات وصيانتها، مما يؤدي إلى تقليص الأرباح؛
4. ضغط التسعير في السوق: تقدم عمالقة الحوسبة السحابية خدمات GPU عند الطلب، مما يجعل من الصعب على الأعمال المستقلة في الإيجار الحفاظ على هامش ربح مرتفع.

بشكل عام، يتمتع نموذج تأجير وحدات معالجة الرسوميات بإمكانية تجارية معينة، ولكن هناك درجة كبيرة من عدم اليقين بشأن استدامته المالية.

أربعة، آفاق المستقبل: استراتيجيات التحسين والمسارات المبتكرة

في مواجهة التحديات المالية، اقترح الخبراء في الصناعة عدة استراتيجيات تحسين:

• نمط مختلط بين الملكية والإيجار: تستخدم بعض وحدات معالجة الرسومات لخدمات الذكاء الاصطناعي المملوكة، بينما يتم تأجير المعدات المتبقية لزيادة العائد الكلي.
• عقد الإيجار طويل الأجل: من خلال توقيع عقد بفترة إيجار ثابتة و الحد الأدنى من كمية الاستخدام، تقليل مخاطر الفراغ؛
• الجدولة الذكية وتحسين الحمل: زيادة استخدام GPU وتقليل وقت التوقف من خلال نظام جدولة الذكاء الاصطناعي؛
• خدمات زيادة القيمة: تقديم خوارزميات تحسين مخصصة، وصيانة عن بُعد أو خدمات تحسين الأداء للعملاء المستأجرين، لزيادة القيمة المضافة للإيجار.

بالإضافة إلى ذلك، مع نضوج سوق السحابة المعتمدة على وحدات معالجة الرسومات (GPU) بشكل أكبر، قد تفضل الجهات الاستثمارية الاستثمار في مراكز البيانات المعتمدة على وحدات معالجة الرسومات أو خدمات الاستضافة، بدلاً من مجرد تأجير المعدات.

الخاتمة

تظهر البيانات الداخلية لأوراكل التحديات المالية لاستئجار شرائح نفيديا: التكاليف العالية، وضغوط الاستهلاك، والمنافسة في السوق، مما يحد من هوامش الربح. ومع ذلك، من خلال تحسين نماذج الإيجار، وزيادة كفاءة الاستخدام، وتقديم خدمات القيمة المضافة، لا يزال لاستئجار وحدات معالجة الرسوميات أهمية استراتيجية.