بقلم Maksym Misichenko · Nasdaq ·
ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
على الرغم من المنافسة من الشرائح المخصصة لشركات الحوسبة الفائقة، فإن نظام CUDA البيئي لـ Nvidia، وخندق البرمجيات، والحجم المهيمن في TSMC تجعلها في وضع جيد للحفاظ على ريادة السوق في مجموعات شرائح الذكاء الاصطناعي. الخطر الرئيسي هو القيود المحتملة على السعة في TSMC، بينما تكمن الفرصة الرئيسية في قدرة Nvidia على تحقيق الدخل عبر البرمجيات والأدوات حتى مع نمو الشرائح الداخلية.
المخاطر: قيود السعة المحتملة في TSMC
فرصة: تحقيق الدخل عبر البرمجيات والأدوات
يتم إنشاء هذا التحليل بواسطة خط أنابيب StockScreener — يتلقى أربعة LLM رائدة (Claude و GPT و Gemini و Grok) طلبات متطابقة مع حماية مدمجة من الهلوسة. قراءة المنهجية →
شهدت الشركات العملاقة مثل أمازون وألفابت طلباً قوياً على معالجات الذكاء الاصطناعي المخصصة الخاصة بها.
تقوم هذه الشركات بتأجير الوصول إلى شرائحها الداخلية لأطراف ثالثة، وقد أبرمت بالفعل عقوداً مربحة.
تقدمها ليس خبراً ساراً لشركة Nvidia، التي كانت اللاعب المهيمن في شرائح الذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الثلاث والنصف الماضية.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) كانت واحدة من أكبر المستفيدين من طفرة شرائح الذكاء الاصطناعي (AI). وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الخاصة بها هي معالجات متوازية، مصممة لتقسيم أنواع معينة من الحسابات المعقدة بشكل كبير إلى مجموعة من الأجزاء الأصغر، ثم إجراء جميع هذه الحسابات الصغيرة في وقت واحد، بدلاً من أخذ كل مهمة بالتتابع. واتضح أن عملية تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تعتمد بشكل كبير على نوع المهام التي تتفوق فيها وحدات معالجة الرسومات.
ونتيجة لذلك، على مدى السنوات القليلة الماضية، ارتفع الطلب على وحدات معالجة الرسومات الرائدة في الصناعة من Nvidia بشكل كبير، مما أدى إلى نمو مذهل في إيرادات الشركة وأرباحها.
هل سيخلق الذكاء الاصطناعي أول تريليونير في العالم؟ أصدر فريقنا للتو تقريراً عن شركة واحدة قليلة المعرفة، تُعرف باسم "الاحتكار الذي لا غنى عنه" والتي توفر التكنولوجيا الحيوية التي تحتاجها كل من Nvidia و Intel. تابع »
اعتمدت الشركات العملاقة وشركات الذكاء الاصطناعي الكبرى، مثل Amazon (NASDAQ: AMZN) و Microsoft و Meta Platforms و Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) Google، منذ فترة طويلة على أجهزة Nvidia لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي القوية.
ما يجدر ملاحظته هو أن منافسي Nvidia لم يتمكنوا من إحداث أي تأثير كبير على هيمنتها في شرائح الذكاء الاصطناعي. فهي تسيطر على ما يقدر بنسبة 81٪ من سوق شرائح مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، وفقاً لـ IDC. الخبر السار لمستثمري أسهم Nvidia هو أن النمو الساخن للشركة قد يستمر - تتوقع الشركة مبيعات إجمالية بقيمة 1 تريليون دولار لمعماريها Blackwell و Vera Rubin عبر عامي 2026 و 2027.
ومع ذلك، هناك أدلة وفيرة على أن مكانة Nvidia في شرائح الذكاء الاصطناعي تضعف تدريجياً.
يتطلب تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الكثير من قوة الحوسبة، وهذا هو السبب في أن Amazon و Meta و Microsoft و Alphabet وغيرها قد اشترت ملايين وحدات معالجة الرسومات من Nvidia. ومع ذلك، فقد قامت هذه الشركات أيضاً بتصميم شرائحها الخاصة لتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بتكلفة فعالة في مراكز بياناتها. التكاليف المرتفعة وقيود الإمداد المرتبطة ببطاقات الرسومات الشهيرة من Nvidia تفسر سبب عمل هذه العملاء على شرائحهم الخاصة داخلياً لفترة طويلة.
على سبيل المثال، أطلقت Google الجيل الأول من وحدة معالجة Tensor (TPU) الخاصة بها في عام 2015، بينما تم إطلاق شريحة Trainium المخصصة الداخلية من Amazon في ديسمبر 2020. وقد حسنت كلتا الشركتين شرائحهما على مر السنين. في الواقع، هما الآن تبيعان هذه الشرائح لأطراف ثالثة.
على سبيل المثال، كشفت Amazon مؤخراً أن أعمال الشرائح الخاصة بها سجلت نمواً متتالياً بنسبة 40٪ في الربع الأول من عام 2026. يبلغ معدل الإيرادات السنوي لأعمال أشباه الموصلات في Amazon الآن أكثر من 20 مليار دولار. علاوة على ذلك، تشير الشركة "السبع الرائعة" إلى أن معدل الإيرادات للقطاع يتحسن بنسب مضاعفة الأرقام سنوياً.
نقطة رئيسية أخرى هي أن معدل الإيرادات السنوي للقطاع سيكون أقرب إلى 50 مليار دولار إذا شملت "مبيعاتها" من الشرائح لنفسها لاستخدامها في مراكز بيانات AWS. علاوة على ذلك، فإن الطلب على شرائح Trainium من Amazon قوي لدرجة أن الوصول إليها محجوز بالكامل. يتم نشر معالجات الذكاء الاصطناعي المخصصة الخاصة بها بواسطة Anthropic و OpenAI و Uber وحتى Meta Platforms، التي تستخدم وحدة المعالجة المركزية (CPU) Graviton الداخلية من Amazon لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلة.
كما اتضح، لدى Amazon التزامات شراء ضخمة بقيمة 225 مليار دولار لشرائح Trainium للذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مما يشير بوضوح إلى أن أعمال أشباه الموصلات الخاصة بها مهيأة لنمو هائل.
في غضون ذلك، حققت Google أيضاً نجاحاً في سوق شرائح الذكاء الاصطناعي. لدى عملاق التكنولوجيا صفقات كبيرة مع Meta Platforms و Anthropic لنشر وحدات TPU الخاصة بها. يرى الرئيس التنفيذي Sundar Pichai أن أعمال TPU هي أحد محركات النمو الرئيسية الخاصة بها، والشركة تبيع الآن شرائحها لمزيد من العملاء.
في أحدث مكالمة أرباح لشركة Alphabet، صرح Pichai:
مع نمو الطلب على TPU من مختبرات الذكاء الاصطناعي، وشركات الأسواق المالية، وتطبيقات الحوسبة عالية الأداء، سنبدأ في تسليم وحدات TPU لمجموعة مختارة من العملاء في مراكز بياناتهم الخاصة بتكوين الأجهزة لتوسيع فرصة السوق المتاحة لنا.
يمكن أن تكون هذه الفرصة المتاحة ضخمة على المدى الطويل. على الرغم من أن Google لم تكشف علناً عن حجم أعمال TPU الخاصة بها حتى الآن، إلا أن شركة الاستثمار D.A. Davidson تقدر أنها قد تصل قيمتها إلى 900 مليار دولار على المدى الطويل، بافتراض أن الشركة تقرر بيع شرائحها بجدية لأطراف ثالثة.
يبدو الآن أن Google جادة بالفعل بشأن أعمال TPU الخاصة بها، ومن المرجح أن يخلق ذلك المزيد من المشاكل لإمبراطورية شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Nvidia.
لن تجلس Nvidia مكتوفة الأيدي وتشاهد بينما يتحول عملاؤها إلى منافسين. السبب في أن المعالجات المخصصة من Amazon و Google تكتسب زخماً هائلاً هو أنها دوائر متكاملة مخصصة للتطبيقات - شرائح محسّنة للتعامل مع نطاق ضيق نسبياً من أعباء العمل، على عكس وحدات معالجة الرسومات الأكثر مرونة من Nvidia، والتي تناسب مجموعة واسعة من المهام. وبالتالي، يمكن للشرائح المخصصة أداء مهام استنتاج الذكاء الاصطناعي بكفاءة أكبر، مما يقلل من التكلفة التشغيلية الإجمالية لمراكز البيانات.
تتصدى Nvidia للتهديد من شركات مثل Amazon و Google من خلال إجراء تحسينات على أجهزتها الخاصة التي تقلل بشكل كبير من تكلفة استنتاج الذكاء الاصطناعي باستخدام وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها. أيضاً، قررت Nvidia تقديم وحدة المعالجة المركزية الخادمة Vera الخاصة بها كمنتج مستقل لأول مرة، بدلاً من تقديمها فقط كجزء من منصة Vera Rubin. اتخذت الشركة هذه الخطوة حيث ترى اهتماماً قوياً بوحدات المعالجة المركزية الخادمة Vera الخاصة بها. في الواقع، تعتقد الشركة أن أعمال وحدات المعالجة المركزية الخادمة الخاصة بها يمكن أن تصبح مشروعاً بمليارات الدولارات.
ستساعد جهود Nvidia لدفع حدود تطوير المنتجات في درء المنافسة المتزايدة. أيضاً، لا ينبغي للمستثمرين أن ينسوا أن سوق شرائح الذكاء الاصطناعي يستمر في التوسع بسرعة. تقدر Bank of America أن سوق أشباه الموصلات العالمي يمكن أن يحقق إيرادات بقيمة 2 تريليون دولار في عام 2030. من ناحية أخرى، تقدر Gartner أن شرائح الذكاء الاصطناعي ستمثل نصف سوق أشباه الموصلات العالمي بحلول نهاية العقد.
لذلك، هناك مجال واسع لأكثر من لاعب رئيسي واحد للازدهار في هذا المجال. سجلت Nvidia 194 مليار دولار في إيرادات مراكز البيانات العام الماضي، وحجم السوق المتاح يشير إلى أنها لا تزال لديها مجال كبير للنمو في هذا القطاع. بالإضافة إلى ذلك، تتخذ الشركة خطوات للدفاع عن هيمنتها. على هذا النحو، من السهل فهم سبب بقاء المحللين متفائلين بشأن آفاق Nvidia؛ يمكنها الاستمرار في تسجيل نمو صحي في مبيعات مراكز البيانات حتى لو فقدت بعض الحصة السوقية في شرائح الذكاء الاصطناعي.
علاوة على ذلك، فإن مضاعف أرباحها الآجلة البالغ 24 أقل بكثير من متوسط مضاعف الأرباح البالغ 40.6 لمؤشر Nasdaq Composite الذي يركز على التكنولوجيا. يشير إمكانات نمو أرباح الشركة إلى أنها مقومة بأقل من قيمتها الحقيقية في الوقت الحالي. لهذا السبب من المنطقي الاحتفاظ بهذا السهم الذكي، على الرغم من المنافسة المتزايدة في سوق شرائح مراكز البيانات.
هل شعرت يوماً أنك فاتتك فرصة شراء الأسهم الأكثر نجاحاً؟ إذاً سترغب في سماع هذا.
في مناسبات نادرة، يصدر فريق خبرائنا من المحللين توصية أسهم "Double Down" للشركات التي يعتقدون أنها على وشك الارتفاع. إذا كنت قلقاً من أنك فاتتك بالفعل فرصة الاستثمار، فالآن هو أفضل وقت للشراء قبل فوات الأوان. والأرقام تتحدث عن نفسها:
Nvidia: إذا استثمرت 1000 دولار عندما قمنا بـ "Double Down" في عام 2009، لأصبح لديك 539,083 دولارًا! Apple: إذا استثمرت 1000 دولار عندما قمنا بـ "Double Down" في عام 2008، لأصبح لديك 54,747 دولارًا! Netflix: إذا استثمرت 1000 دولار عندما قمنا بـ "Double Down" في عام 2004، لأصبح لديك 476,034 دولارًا!*
في الوقت الحالي، نصدر تنبيهات "Double Down" لثلاث شركات مذهلة، متاحة عند الانضمام إلى Stock Advisor، وقد لا تكون هناك فرصة أخرى كهذه في أي وقت قريب.
عائدات Stock Advisor اعتبارًا من 8 مايو 2026.*
Bank of America هي شريك إعلاني لـ Motley Fool Money. Harsh Chauhan ليس لديه أي مركز في أي من الأسهم المذكورة. تمتلك The Motley Fool مراكز وتوصي بـ Alphabet و Amazon و Meta Platforms و Microsoft و Nvidia. توصي The Motley Fool بـ Gartner. تمتلك The Motley Fool سياسة إفصاح.
الآراء ووجهات النظر المعبر عنها هنا هي آراء المؤلف ولا تعكس بالضرورة آراء Nasdaq, Inc.
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"تقييم Nvidia عند 24x الأرباح الآجلة يقلل بشكل كبير من تطورها إلى مزود مراكز بيانات كامل المكدس، بغض النظر عن تآكل حصة السوق الطفيف إلى السيليكون المخصص."
السرد القائل بأن شركات الحوسبة الفائقة "تقتل" Nvidia من خلال بناء شرائح مخصصة يتجاهل التمييز بين التدريب والاستدلال. بينما تكتسب شرائح Trainium من Amazon ووحدات TPU من Google زخمًا للاستدلال المحسّن التكلفة، يظل نظام CUDA البيئي لـ Nvidia هو المعيار الذهبي لتدريب نماذج الحدود. تنتقل Nvidia من مورد مكونات إلى مهندس مراكز بيانات كامل المكدس مع Blackwell و Vera. حجة التقييم في المقال - التي تستشهد بمضاعف أرباح آجل يبلغ 24x - هي الإشارة الأكثر إقناعًا؛ إذا حافظت Nvidia على حصة سوقية تبلغ 60-70٪ فقط في سوق يبلغ حجمه تريليون دولار بحلول عام 2030، فإن المضاعف الحالي يشير إلى تسعير خاطئ هائل للنمو النهائي. الخطر الحقيقي ليس المنافسة، بل احتمال استقرار قوانين توسيع نماذج اللغة الكبيرة مما يجعل مجموعات وحدات معالجة الرسومات الضخمة أقل أهمية.
إذا نجحت شركات الحوسبة الفائقة في تحويل الصناعة نحو أطر عمل مفتوحة المصدر مثل Triton أو PyTorch 2.0، فإن "الخندق" الخاص ببرنامج CUDA الخاص بـ Nvidia يمكن أن يتبخر، مما يجعل أجهزتها سلعة بين عشية وضحاها.
"تستهدف شرائح شركات الحوسبة الفائقة المخصصة كفاءة الاستدلال ولكنها لن تزعزع هيمنة Nvidia في التدريب أو خندق CUDA في سوق متوسع بمليارات الدولارات."
عنوان المقال السلبي يبالغ في تقدير التهديد - معدل إيرادات الرقائق الخارجية لشركة Amazon البالغ 20 مليار دولار (الربع الأول 2026) ومبيعات TPU الناشئة لشركة Google تتضاءل أمام إيرادات مراكز بيانات Nvidia البالغة 194 مليار دولار العام الماضي وحصة شرائح الذكاء الاصطناعي البالغة 81٪ (IDC). تتفوق الدوائر المتكاملة المخصصة مثل Trainium/TPUs في توفير تكاليف الاستدلال ولكنها تفتقر إلى مرونة وحدات معالجة الرسومات من Nvidia لتدريب نماذج اللغة الكبيرة، حيث يربط نظام CUDA البيئي شركات الحوسبة الفائقة (التي لا تزال تشتري مليارات من H100s/B200s). توقعات Nvidia Blackwell/Vera Rubin البالغة 1 تريليون دولار (2026-27)، وتحسينات الاستدلال، ووحدات المعالجة المركزية Vera المستقلة تتصدى بفعالية في سوق أشباه الموصلات البالغ 2 تريليون دولار (BofA 2030). مضاعف الأرباح الآجل 24x مقابل 40x لمؤشر Nasdaq يصرخ بالتقييم المنخفض وسط نمو يزيد عن 100٪.
إذا التزامات Trainium لشركات الحوسبة الفائقة البالغة 225 مليار دولار وصفقات TPU تتوسع بسرعة لتحل محل 20-30٪ من إيرادات الاستدلال لـ Nvidia (تنمو أسرع من التدريب)، جنبًا إلى جنب مع تنويع سلسلة التوريد من قبل OpenAI/Anthropic، فإن قوة تسعير Nvidia وهوامشها قد تتآكل أسرع من المتوقع.
"الشرائح المخصصة هي لعبة هوامش لشركات الحوسبة الفائقة، وليست قاتلة لإيرادات Nvidia - السوق المتاح يتوسع أسرع من أن يتمكن أي منافس واحد من الاستيلاء على حصة."
يخلط المقال بين خسارة حصة السوق وانخفاض الإيرادات - وهو خطأ فادح. نعم، تقوم Amazon و Google ببناء شرائح مخصصة، لكن إيرادات مراكز بيانات Nvidia البالغة 194 مليار دولار العام الماضي نمت بنسبة 126٪ تقريبًا على أساس سنوي. حتى خسارة 20 نقطة من الحصة السوقية في سوق ينمو بنسبة 40٪ سنويًا تعني أن إيرادات Nvidia المطلقة لا تزال ترتفع. يستشهد المقال بمعدل إيرادات شرائح Amazon البالغ 20 مليار دولار وفرصة Google الافتراضية البالغة 900 مليار دولار، لكن لا شيء منهما يحل محل قاعدة Nvidia المثبتة أو نظامها البيئي البرمجي (CUDA). الخطر الحقيقي ليس المنافسة؛ بل ما إذا كانت كثافة الإنفاق الرأسمالي لشركات الحوسبة الفائقة ستعتدل، مما يسحق جميع طلبات أشباه الموصلات في وقت واحد.
إذا حققت شركات الحوسبة الفائقة استخدامًا بنسبة 60٪ من الشرائح الداخلية في غضون 24 شهرًا وقللت طلبات وحدات معالجة الرسومات من Nvidia بنسبة 40٪، فقد يتباطأ نمو مراكز بيانات Nvidia إلى خانة الآحاد على الرغم من توسع السوق - مما يحول هذا إلى قصة خسارة حصة حقيقية، وليس سيناريو ارتفاع المد.
"يمكن أن تتآكل الميزة التنافسية لـ Nvidia إذا قامت شركات الحوسبة الفائقة بتوسيع نطاق شرائح الذكاء الاصطناعي الداخلية بسرعة كافية لتقليل الاعتماد على وحدات معالجة الرسومات من Nvidia بشكل كبير، مما يخاطر بضغط الهامش وفقدان الحصة في دورة متعددة السنوات."
تركز القطعة على خطر محتمل لهيمنة Nvidia: قد تؤدي شركات الحوسبة الفائقة التي تبني شرائح داخلية إلى تآكل الحصة وتضخيم المنافسة. ومع ذلك، فإن خندق Nvidia يعتمد على أكثر من مجرد قوة وحدة معالجة الرسومات الخام - فبرنامج CUDA، والنظام البيئي الواسع، ودورات الطلب على مراكز البيانات التي تستمر لسنوات متعددة تحميه. تميل الشرائح الداخلية إلى تحسين أعباء العمل الضيقة وتتطلب إنفاقًا رأسماليًا ضخمًا ومستمرًا؛ حتى لو اكتسبت شرائح مثل Trainium/TPU زخمًا، لا يزال بإمكان Nvidia الفوز بالمرونة والأدوات والحجم. تبدو توقعات حجم السوق الإجمالي (مثل، سوق TPU بقيمة 900 مليار دولار؛ إيرادات أشباه الموصلات البالغة 2 تريليون دولار بحلول عام 2030) متفائلة وتعتمد على تبني عدواني. الاختبار الحقيقي هو ما إذا كانت شركات الحوسبة الفائقة ستحقق تكافؤ التكلفة على نطاق واسع دون التضحية بالأداء والموثوقية.
تفترض الحجة أن Nvidia يمكنها تحمل التحول السريع إلى الشرائح الداخلية؛ إذا تسارعت شركات الحوسبة الفائقة، فقد تتضاعف أوقات القيادة الطويلة وتكاليف التكامل وفجوات الأداء، مما قد يضغط على حصة Nvidia وهوامشها أسرع مما يتوقع النقاد.
"تمثل قيود سعة CoWoS في TSMC عنق زجاجة حرجًا في جانب العرض يمكن أن يؤدي إلى تآكل حصة Nvidia السوقية بغض النظر عن الطلب."
أنت يا Claude، تفوتك المخاطر الجيوسياسية ومخاطر سلسلة التوريد: TSMC. لا تقوم شركات الحوسبة الفائقة ببناء الشرائح فحسب؛ بل تتنافس على نفس سعة التعبئة المحدودة لـ CoWoS. إذا فقدت Nvidia وضعها ذي الأولوية في TSMC، فإن "خندقها" لا يهم. حتى لو ظل الطلب، فإن عدم القدرة على شحن وحدات Blackwell بسبب قيود السعة - بينما تؤمن Google و Amazon خطوطهما المخصصة - يمكن أن يؤدي إلى ضغط هوامش جانب العرض لا يدرجه أي منكم بشكل كافٍ في مضاعف الأرباح الآجل البالغ 24x.
"يضمن حجم Nvidia أولوية TSMC على أحجام شركات الحوسبة الفائقة الأصغر، مما يحول مخاطر العرض إلى خندق."
يا Gemini، نقطة CoWoS الخاصة بك تتجاهل حجم Nvidia المهيمن: بصفتها أكبر عميل لـ TSMC (حوالي 20٪ من الإيرادات)، تؤمن Nvidia عقودًا ذات أولوية متعددة السنوات لتعبئة HBM، بينما أحجام Trainium/TPU لشركات الحوسبة الفائقة أصغر بـ 5-10 مرات. معارك السعة تفضل Nvidia، ولا تؤدي إلى تآكلها - كما يتضح من تخصيص الإمدادات في الربع الرابع من السنة المالية 24. مخاطر تايوان المتناظرة تؤثر على الجميع، لكن وحدات معالجة الرسومات Rubin من Nvidia (ضعف أداء Blackwell) توسع الفجوة.
"نفوذ Nvidia في TSMC حقيقي ولكنه يفترض أنماط طلب ثابتة؛ يمكن أن تؤدي التحولات الهيكلية في تخصيص الإنفاق الرأسمالي لشركات الحوسبة الفائقة إلى تآكل هذه الميزة بشكل أسرع مما تشير إليه السوابق التاريخية."
حجة حجم TSMC الخاصة بـ Grok سليمة، لكنها تفوت مخاطر التوقيت: أولوية Nvidia لـ CoWoS صالحة *اليوم*. إذا نضجت خرائط طريق الشرائح المخصصة لشركات الحوسبة الفائقة بشكل أسرع من زيادة Blackwell (محتمل بالنظر إلى جداول 2026 الزمنية)، يمكن لـ TSMC إعادة تخصيص السعة في منتصف الدورة. حصة Nvidia البالغة 20٪ كعميل لا تضمن الأولوية إذا تحول الطلب هيكليًا. السؤال الحقيقي: هل يبرر أداء Rubin المضاعف 2x علاوة الإنفاق الرأسمالي إذا وصلت شرائح الاستدلال إلى تكافؤ التكلفة بنسبة 90٪ بحلول عام 2027؟
"مخاطر سعة CoWoS موجودة ولكن خندق برمجيات Nvidia وخيار Vera Rubin المرن يخلقان خيارات لا تفوتها رهانات الأجهزة الصرفة."
يا Gemini، مخاطر سعة CoWoS حقيقية ولكنها ليست حدثًا أسود لـ Nvidia. القطعة المفقودة الأكبر هي مقدار الإنفاق الرأسمالي لشركات الحوسبة الفائقة الموجه نحو التسريع الممكن بالبرمجيات مقابل السيليكون الخالص. إذا نمت الشرائح الداخلية، يمكن لـ Nvidia تحقيق الدخل عبر CUDA والأدوات ودورات الطلب على مراكز البيانات متعددة السنوات، وليس مجرد شحنات وحدات معالجة الرسومات. سيؤدي ضغط السعة إلى ضغط جميع اللاعبين؛ يوفر خندق برمجيات Nvidia ومرونة Vera Rubin خيارات تتجاهلها المراهنات الصرفة على الأجهزة.
على الرغم من المنافسة من الشرائح المخصصة لشركات الحوسبة الفائقة، فإن نظام CUDA البيئي لـ Nvidia، وخندق البرمجيات، والحجم المهيمن في TSMC تجعلها في وضع جيد للحفاظ على ريادة السوق في مجموعات شرائح الذكاء الاصطناعي. الخطر الرئيسي هو القيود المحتملة على السعة في TSMC، بينما تكمن الفرصة الرئيسية في قدرة Nvidia على تحقيق الدخل عبر البرمجيات والأدوات حتى مع نمو الشرائح الداخلية.
تحقيق الدخل عبر البرمجيات والأدوات
قيود السعة المحتملة في TSMC