اريخ النشر: 2025-11-26
لا تزال شركة Nvidia تتمركز في قلب قصة أجهزة الذكاء الاصطناعي، ولكنها لم تعد تعمل بمفردها.
في مراكز البيانات، تُشغّل وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا معظم نماذج اللغات الكبيرة الحالية. ويقدر المحللون أن الشركة لا تزال تسيطر على ما يقرب من 80% إلى 90% من سوق مُسرّعات الذكاء الاصطناعي، حيث تُشكّل رقاقاتها H100 وH200 العمود الفقري للبنية التحتية العالمية لتدريب الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، يتحرك المنافسون بوتيرة أسرع، ويبحث كبار العملاء عن موردين ثانويين، وبدأت الرقائق المخصصة من منصات الحوسبة السحابية تُحقق نجاحًا ملحوظًا. يُشكل هذا المزيج الآن مسار نمو إنفيديا وهيكل التداول في قطاع رقائق الذكاء الاصطناعي بأكمله.
هذا التعليق هو للإعلام فقط وليس نصيحة استثمارية.
تجذب اقتصاديات الذكاء الاصطناعي رؤوس أموال ضخمة إلى الرقائق ومراكز البيانات. وتشير تقديرات بلومبرج إنتليجنس إلى أن الذكاء الاصطناعي المُولِّد قد يُولِّد إيراداتٍ تُقارب تريليوني دولار بحلول عام ٢٠٣٢.
من المتوقع أن يبلغ الإنفاق العالمي على البنية التحتية لمراكز البيانات المرتبط بالذكاء الاصطناعي ما يقرب من 290 إلى 300 مليار دولار في الفترة 2024-2025، حيث تتحمل Alphabet وMicrosoft وAmazon وMeta مسؤولية ما يقرب من 200 مليار دولار من هذا المبلغ.
وعلى جانب العرض، تتوقع AMD أن يصل حجم سوق شرائح الذكاء الاصطناعي الأوسع، بما في ذلك المسرعات ووحدات المعالجة المركزية والشبكات، إلى نحو تريليون دولار بحلول عام 2030.
تفترض هذه التوقعات أن احتكار Nvidia الحالي في مسرعات الذكاء الاصطناعي سوف يتضاءل تدريجيًا مع قيام المنافسين بشحن أجهزة أكثر قدرة على المنافسة.
بالنسبة للمتداولين، هذا مهم لسببين:
إنه يشكل مصدرًا كبيرًا جدًا للإيرادات المحتملة لشركة Nvidia ونظيراتها.
وهذا يزيد من مخاطر تعرض هوامش Nvidia الحالية وحصتها في السوق لضغوط من الرقائق الجديدة والأسعار.
فيما يلي الأسماء الرئيسية المدرجة التي تؤثر تقنياتها وأداء أسهمها بشكل مباشر على كيفية تفكير المستثمرين في Nvidia.
شركة Advanced Micro Devices (AMD) هي المنافس المباشر الأكثر وضوحًا لشركة Nvidia في مجال وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لمراكز البيانات.
وقد بدأت بالفعل شركة إنتل في شحن سلسلة Instinct MI300 إلى كبار مزودي الخدمات السحابية، وقد وجهت الإدارة إيرادات وحدة معالجة الرسوميات في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى ما يقرب من 4.5 مليار دولار هذا العام، مع رؤية طويلة الأجل لسوق شرائح الذكاء الاصطناعي بقيمة تريليون دولار.
بلغت إيرادات الربع الثالث من عام 2025 حوالي 9.2 مليار دولار، بزيادة 36 بالمائة على أساس سنوي، مع ربحية للسهم أعلى من التوقعات، وتتوقع الشركة المزيد من النمو في الربع الرابع مدفوعًا بمنتجات الذكاء الاصطناعي.
يحرص كبار العملاء، مثل مايكروسوفت وميتا وأوبن إيه آي، على تجنب الاعتماد على مورد واحد. حتى التبني الجزئي لوحدات معالجة الرسومات من AMD يمنحهم ميزة تنافسية في التسعير عند التفاوض مع إنفيديا.
عندما تُسلّط عناوين الأخبار الضوء على نجاحات AMD أو توجيهات قوية في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما يتداول المستثمرون بين السهمين بدلًا من ضخّ أموال جديدة في القطاع. قد يُضعِف هذا من فرص نمو Nvidia على المدى القصير، خاصةً عندما تبدو تقييمات شركات التكنولوجيا مبالغًا فيها.
تحاول شركة Intel العودة إلى سباق الحوسبة عالية الأداء من خلال خط Gaudi من مسرعات الذكاء الاصطناعي ووحدات معالجة الرسومات Arc Pro الجديدة للذكاء الاصطناعي وأحمال عمل محطات العمل.
أعلنت الشركة في معرض Computex 2025 عن توفر Gaudi 3 على نطاق أوسع في تنسيقات PCIe وPCIe، مستهدفة موفري الخدمات السحابية والذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
في حين أن إيرادات إنتل من الذكاء الاصطناعي لا تزال صغيرة مقارنةً بإنفيديا، فإن كل تطبيق موثوق لتقنية Gaudi يمنح المعالجات فائقة السعة خيارًا ثانيًا أو ثالثًا للتدريب والاستدلال. ومع مرور الوقت، يُضعف هذا قدرة إنفيديا على فرض أسعار مرتفعة لكل وحدة معالجة رسومية.
أصبحت Alphabet الآن واحدة من أكثر المنافسين جدية لشركة Nvidia على المدى الطويل، على الرغم من أن معظم شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تُستخدم داخليًا أو تُباع من خلال Google Cloud.
وحدات معالجة الموتر (TPUs) الخاصة بشركة Google عبارة عن مسرعات ذكاء اصطناعي مخصصة تعمل على تشغيل نماذجها وأحمال عمل العملاء الخاصة بها.
تشير وثائق السحابة إلى أن إصدارات TPU v5e وv6e الأحدث يمكن أن توفر أداءً أفضل بعدة مرات لكل دولار لمهام استدلال معينة مقارنة بإعدادات GPU المماثلة، وتظهر بعض دراسات الحالة تكلفة استدلال أقل بنسبة 50 إلى 65 بالمائة عندما تنتقل أحمال العمل من مجموعات GPU من Nvidia إلى TPU.
وتقول التقارير إن شركة Meta تجري محادثات لإنفاق مليارات الدولارات على وحدات TPU من Google اعتبارًا من عام 2027، وقد تستأجر وحدات TPU عبر Google Cloud في وقت مبكر من العام المقبل.
كان رد فعل السوق حادًا. بعد هذه العناوين الرئيسية، انخفضت القيمة السوقية لشركة إنفيديا بأكثر من 100 مليار دولار في يوم واحد، بينما ارتفعت أسهم ألفابت إلى مستويات قياسية جديدة.
إذا قامت واحدة أو اثنتان من الشركات العملاقة بتحويل 10% من رأس مالها المستقبلي في مجال الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن Nvidia نحو وحدات المعالجة المركزية، فقد يؤدي ذلك إلى إبطاء نمو مركز البيانات التابع لشركة Nvidia وضغط مضاعفات تقييمها.
لا تعد شركة Broadcom بائعًا لوحدات معالجة الرسوميات، ولكنها تشارك في تصميم مسرعات الذكاء الاصطناعي ورقائق الشبكات مع أجهزة الكمبيوتر الضخمة، بما في ذلك المكونات المرتبطة بمنصات TPU من Google.
إن موقعها كمورد للسيليكون المخصص والشبكات عالية السرعة يمنح عملاء السحابة الكبار مسارًا بديلاً: بدلاً من شراء أنظمة Nvidia من البداية إلى النهاية، يمكنهم تصميم ASICs الخاصة بهم مع Broadcom والاعتماد على مفاتيحها والاتصال بمجموعات واسعة النطاق.
ويؤدي هذا إلى تقليص فرص Nvidia في الاستحواذ على كل دولار من إنفاق أجهزة الذكاء الاصطناعي، حتى لو ظلت وحدات معالجة الرسومات في جوهر العديد من الأنظمة.
تُركز شركة Marvell على تركيب مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي: الترابطات البصرية، وASICs المخصصة، وشبكات السيليكون التي تربط آلاف وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أو وحدات معالجة الرسومات XPUs.
تسلط مواد الشركة والتحليلات الأخيرة الضوء على سوق إجمالية متنامية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي تبلغ قيمتها حوالي 55 مليار دولار للسيليكون المخصص والوصلات المترابطة، وتلاحظ أن أعمال ASIC الخاصة بشركة Marvell تضاعفت تقريبًا مع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات الضخمة.
بالنسبة لشركة إنفيديا، لا تُعدّ مارفيل منافسًا مباشرًا، ولكنها تُسهّل على مُزوّدي الخدمات السحابية بناء أنظمة مُخصصة، حيث تكون إنفيديا عنصرًا واحدًا فقط من بين عناصر عديدة. هذا قد يُحدّ من قدرة إنفيديا على دمج تصميمات متكاملة عبر الشبكات والمفاتيح والمُسرّعات.
تدمج منصات Snapdragon من Qualcomm، بما في ذلك أحدث 8 شرائح من الجيل الخامس وسلسلة X لأجهزة الكمبيوتر، وحدات NPU القوية للذكاء الاصطناعي على الجهاز.
مع تزايد أحمال عمل الذكاء الاصطناعي التي تعمل مباشرةً على الهواتف وأجهزة الكمبيوتر، قد يقلّ عدد المهام الخفيفة والمتوسطة التي تحتاج إلى وحدات معالجة الرسومات السحابية. ومع مرور الوقت، يُقسّم هذا الطلب بين مُسرّعات مراكز البيانات والحوسبة الطرفية.
لا يؤدي هذا إلى إزالة الحاجة إلى وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia، ولكنه قد يؤدي إلى إبطاء وتيرة نمو متطلبات الاستدلال السحابي، وخاصة بالنسبة للنماذج الأصغر حجمًا أو الحساسة للزمن.
لا تبيع شركة آرم الرقائق الجاهزة على نطاق واسع، بل تُرخّص بنى وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات المعالجة العصبية (NPU) المستخدمة في العديد من المعالجات المتوافقة مع الذكاء الاصطناعي.
تُركز المنصات الجديدة مثل أنظمة الحوسبة Lumex من Arm وArmv9.7-A على زيادة إنتاجية الذكاء الاصطناعي وتحسين عمليات المصفوفة والأمان، وتغطي الأجهزة والمركبات ومراكز البيانات.
كلما انتشرت أنوية Arm المحسّنة للذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع، أصبح من الأسهل على الشركات المصنعة للمعدات الأصلية تصميم سيليكون الذكاء الاصطناعي الخاص بها بدلاً من الاعتماد كليًا على النظام البيئي الخاص بـ Nvidia.
لا تعد شركة Taiwan Semiconductor Manufacturing منافسًا مباشرًا، ولكنها تصنع معظم وحدات معالجة الرسوميات المتقدمة لشركة Nvidia، إلى جانب الرقائق الخاصة بشركة AMD وApple وغيرها.
تنتج الشركة أكثر من 90 بالمئة من الرقائق الأكثر تقدماً في العالم وتتوقع مبيعات قياسية مدفوعة بالطلب على الذكاء الاصطناعي.
تشير التعليقات الأخيرة الصادرة عن الرئيسين التنفيذيين لشركتي Nvidia وTSMC إلى أن Nvidia تسعى جاهدةً لإنتاج المزيد من الرقائق لمواكبة طلبيات الذكاء الاصطناعي. وتؤثر طريقة توزيع TSMC للقدرات المتطورة بين منافسيها بشكل مباشر على قدرة Nvidia على زيادة شحنات الوحدات.
تُعدّ ميكرون جوهر أجهزة الذكاء الاصطناعي من خلال ذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM)، المُركّبة مباشرةً بجوار مُسرّعات الذكاء الاصطناعي. تُوفّر منتجات HBM3E الخاصة بها أكثر من 1.2 تيرابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي لكل مكعب، وهي مُصمّمة بالفعل لتُستخدم في منصات AMD Instinct الرائدة.
تسيطر شركتا SK Hynix وMicron معًا على سوق HBM من الدرجة AI، وتشير التحليلات الأخيرة إلى نمو سنوي في ذاكرة الذكاء الاصطناعي بنسبة تقترب من 30% حتى عام 2030، مع وجود علامات على تشديد العرض وارتفاع الأسعار.
يمكن أن تؤدي تكاليف الذاكرة المرتفعة إلى الضغط على هوامش نظام Nvidia أو دفع العملاء إلى استكشاف هياكل معمارية بديلة تستخدم الذاكرة بكفاءة أكبر.
ومن منظور السوق، لا تزال Nvidia هي الاسم المرجعي الذي يحدد نغمة شرائح الذكاء الاصطناعي.
إحصائيات الأسعار والنطاق الأخيرة، حتى أواخر نوفمبر 2025:
| مخزون | أحدث إغلاق (بالدولار الأمريكي) | نطاق 52 أسبوعًا (بالدولار الأمريكي) | المسافة من أعلى مستوى في 52 أسبوعًا | الأداء لمدة عام تقريبًا |
|---|---|---|---|---|
| إنفيديا (NVDA) | 177.82 | 86.62 – 212.19 | ~16% أقل من الارتفاع | ~+31% |
| أيه إم دي (AMD) | 206.13 | 76.48 – 267.08 | ~23% أقل من الارتفاع | ~+51% |
| شركة تي إس إم سي (TSM) | 284.68 | 134.25 – 311.37 | ~9% أقل من الارتفاع | ~+57% |
| ميكرون (MU) | 224.53 | 61.54 – 260.58 | ~14% أقل من الارتفاع | ~+115% |
لا تزال أسهم شركة إنفيديا في اتجاه صاعد واسع النطاق على المدى الطويل، لكن السهم يتماسك دون أعلى مستوى له في 52 أسبوعًا. ويعكس ذلك مكاسب سابقة ضخمة وقلقًا متزايدًا بشأن المنافسة والتقييم.
تتمتع AMD وMicron بأداء سعري أقوى على مدى 12 شهرًا، مما يمنح المتداولين بدائل سائلة عندما تتدهور المشاعر تجاه Nvidia.
لا تزال التقييمات المستقبلية قوية في جميع أنحاء المجموعة. تُظهر أحدث البيانات أن شركتي Nvidia وAMD تتداولان بمضاعفات سعر/ربحية مستقبلية أعلى من شركتي TSMC وMicron، اللتين تقتربان من أدنى مستويات العشرينات ومنتصف العشرينات على التوالي.
عندما تصل أخبار عن وحدات معالجة الرسومات من Google أو خيارات الرقائق المحتملة من Meta، فإن السوق غالبًا ما يتفاعل أولاً مع Nvidia، ثم يعيد ضبط الأسعار عبر AMD وBroadcom وTSMC وMicron اعتمادًا على أي جانب من التجارة يبدو أكثر تعرضًا.
بالنسبة للمتداولين، فإن القصة لا تتعلق باختيار فائز واحد بقدر ما تتعلق بفهم الاتجاه الذي قد يتجه إليه رأس المال في المرة القادمة.
مع مجموعة EBC المالية، يمكن للعملاء:
قم بتداول Nvidia ومنافسيها الرئيسيين إلى جانب المؤشرات الرئيسية وأزواج العملات الأجنبية والسلع.
استخدم أدوات الرسم البياني المتقدمة لتتبع النطاقات والاختراقات والقوة النسبية عبر أسماء شرائح الذكاء الاصطناعي.
قم بإدارة المخاطر باستخدام أوامر وقف الخسارة وجني الأرباح عند تداول أسهم أشباه الموصلات المتقلبة.
دمج عقود الفروقات على الأسهم والمؤشرات للتحوط من تعرض محفظتك لقطاع التكنولوجيا الأوسع.
ينطوي تداول المنتجات ذات الرافعة المالية على مخاطر عالية، وقد لا يكون مناسبًا لجميع المستثمرين. قد تخسر أكثر من استثمارك الأولي. حدّد أهدافك جيدًا، واستشر مستشارًا مستقلًا إذا لزم الأمر.
في مجال وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لمراكز البيانات، تُعدّ AMD أقرب منافس لها من حيث الكفاءة، وذلك من خلال سلسلة مُسرّعات Instinct، والتي تُشحن بالفعل على نطاق واسع إلى مُزوّدي الخدمات السحابية. كما تُعدّ مُسرّعات Gaudi من Intel ووحدات TPU من Google مهمة أيضًا، ولكنها تستهدف مجموعة أضيق من أحمال العمل حاليًا.
تقدم وحدات معالجة الرسومات TPU من Google أداءً أرخص لبعض مهام الذكاء الاصطناعي، وقد يعتمدها المشترون الكبار مثل Meta بدءًا من عام 2027. وهذا يزيد من خطر تحول الإنفاق المستقبلي على الذكاء الاصطناعي جزئيًا بعيدًا عن Nvidia.
تُظهر تحليلات حديثة أن حصة شركات التكنولوجيا من القيمة السوقية لمؤشر ستاندرد آند بورز 500 قد ارتفعت بوتيرة أسرع من حصتها من الأرباح، كما أن مؤشر ناسداك يتداول أعلى بكثير من متوسط مكرر الربحية الآجل طويل الأجل. وتُعدّ شركتا إنفيديا وAMD وغيرهما من الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي من بين أغلى الأسماء، مما يزيد من حساسية الشركات لأي خيبة أمل في الأرباح أو أي مؤشر على المنافسة.
على الرغم من كونهما شريكين، إلا أنهما لا يزالان يتنافسان على أموال أجهزة الذكاء الاصطناعي. تسيطر شركة TSMC على سعة الرقائق المتقدمة، بينما تهيمن Micron وSK Hynix على إمدادات HBM، لذا فإن أسعارهما وإنتاجهما يشكلان تكاليف Nvidia ونموها.
نعم. تُتيح مجموعة EBC المالية الوصول إلى منتجات Nvidia والعديد من منافسيها الرئيسيين من خلال الأسهم أو عقود الفروقات ، بالإضافة إلى المؤشرات الرئيسية والعملات الأجنبية. يُرجى دائمًا التحقق من مواصفات المنتج لمنطقتك، وتذكّر أن التداول بالهامش ينطوي على مخاطر كبيرة.
تظل شركة Nvidia هي سهم رقاقة الذكاء الاصطناعي القياسي، مع حصة مهيمنة في مسرعات الذكاء الاصطناعي ونمو قوي في الأرباح.
وفي الوقت نفسه، تتزايد قائمة المنافسين الموثوق بهم، بدءاً من وحدات معالجة الرسوميات من AMD ومسرعات Gaudi من Intel إلى وحدات معالجة الرسومات من Google وBroadcom وMarvell في السيليكون المخصص، والموردين مثل TSMC وMicron في التصنيع والذاكرة.
بالنسبة للمتداولين، هذا يعني أن قطاع شرائح الذكاء الاصطناعي لم يعد يقتصر على تداول سهم واحد، بل أصبح قطاعًا معرضًا للمنافسة ومخاطر التقييم وتدفقات رأسمالية ضخمة.
إن تتبع كيفية تداول هذه الأسماء مع بعضها البعض يمكن أن يساعد في تحديد الدوران والتحوط من المخاطر واكتشاف الفرص الجديدة مع تطور دورة أجهزة الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت تفكر في تداول أسهم Nvidia أو منافسيها، فاستخدم حدود مخاطرة واضحة، وراقب تدفق الأخبار عن كثب، واعمل مع وسيط منظم مثل EBC Financial Group.
إخلاء مسؤولية: هذه المادة لأغراض إعلامية عامة فقط، وليست (ولا ينبغي اعتبارها كذلك) نصيحة مالية أو استثمارية أو غيرها من النصائح التي يُعتمد عليها. لا يُمثل أي رأي مُقدم في المادة توصية من EBC أو المؤلف بأن أي استثمار أو ورقة مالية أو معاملة أو استراتيجية استثمارية مُعينة مُناسبة لأي شخص مُحدد.
