ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
لم يتم تحديده
المخاطر: الإفراط في عرض رقائق الذاكرة بسبب توسعات الإنفاق الرأسمالي ومكاسب الكفاءة
فرصة: لم يتم تحديده
النقاط الرئيسية
تسبب خوارزمية ضغط الذاكرة من جوجل في انخفاض أسهم مايكرون وسانديسك.
ومع ذلك، تشير فكرة اقتصادية غامضة إلى أنها ستزيد الطلب على رقائق الذاكرة الخاصة بهاتين الشركتين.
إذا كان التاريخ مؤشراً، فقد تكون هذه فرصة للشراء.
- 10 أسهم نفضلها على Alphabet ›
الأسبوع الماضي، كشفت جوجل التابعة لألفابت (ناسداك: GOOGL) (ناسداك: GOOG) عن TurboQuant، وهي خوارزمية تمثل تقدماً كبيراً في الذكاء الاصطناعي (AI). وقال الباحثون إن الخوارزمية تقلل من استخدام الذاكرة "بمقدار لا يقل عن 6 مرات وتقدم تسريعاً يصل إلى 8 مرات، وكل ذلك بدون فقدان دقة، مما يعيد تعريف كفاءة الذكاء الاصطناعي." يمكن أن يقلل هذا من مقدار الذاكرة المطلوبة بنسبة تصل إلى 83٪.
في أعقاب هذا الخبر، انخفضت أسهم مصنعي رقائق الذاكرة مايكرون تكنولوجي (ناسداك: MU) وسانديسك كوربوريشن (ناسداك: SNDK) بنسبة 10٪ و 14٪ على التوالي، وسط مخاوف من أن الطلب على أشباه الموصلات الخاصة بهم سينخفض بشكل حاد بفضل اختراق جوجل للذكاء الاصطناعي.
هل ستخلق الذكاء الاصطناعي أول تريليونير في العالم؟ فريقنا أطلق للتو تقريراً عن شركة واحدة صغيرة غير معروفة، تُسمى "احتكاراً لا غنى عنه" توفر التكنولوجيا الأساسية التي يحتاجها كل من Nvidia و Intel. تابع »
ومع ذلك، يحذر بعض الخبراء من أن هذه المخاوف قد تكون مبالغاً فيها، مشيرين إلى مفهوم اقتصادي غامض معروف باسم مفارقة جيفونز، والذي يشير إلى أن هذا الاختراق قد يمثل فرصة للشراء.
إليك السبب.
مفارقة جيفونز
في كتابه "سؤال الفحم" عام 1865، اقترح الاقتصادي البريطاني ويليام ستانلي جيفونز أن الاستخدام الأكثر كفاءة للموارد يقلل من تكلفتها، مما يزيد في النهاية من الطلب عليها. هذه عبارة طويلة، لذا دعنا نلقي نظرة على مثال ملموس.
طبق جيفونز هذه النظرية على الكفاءة المتزايدة للمحركات البخارية، والتي خشيت في كثير من الأحيان أنها ستقلل من الحاجة إلى، وبالتالي الطلب على، الفحم. ما حدث بالفعل كان أكثر تعقيداً. في حين انخفض سعر وقود الوقود الأحفوري، فإن السعر المنخفض حفز في الواقع زيادة في الطلب.
أثبتت مفارقة جيفونز، كما تُعرف الحلول التي تحمل الاسم نفسه، أنها صحيحة، حيث تضاعفت استهلاك الفحم البريطاني ثلاث مرات بين عامي 1865 و 1900.
ينطبق نفس المنطق على المخاوف الحالية بشأن انخفاض الطلب على رقائق الذاكرة المستخدمة للذكاء الاصطناعي.
من المرجح أن تجعل خوارزمية ضغط جوجل الرائدة تشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أكثر كفاءة، مما يقلل من الحاجة إلى -- والسعر -- رقائق الذاكرة. نتيجة لذلك، من المرجح أن يؤدي انخفاض سعر رقائق الذاكرة إلى زيادة الطلب عليها، مما يعزز اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.
توجد أمثلة عديدة في التاريخ على مفارقة جيفونز وهي قيد التشغيل. أدى زيادة كفاءة الوقود في السيارات إلى خفض تكلفة القيادة لكل ميل، مما شجع المستهلكين على القيادة بشكل أكبر وتعزيز الطلب على الوقود. هناك المزيد من الأمثلة، ولكنك فهمت الفكرة.
حان وقت الشراء؟
أشار التراجع الأولي في أسهم مايكرون وسانديسك إلى مخاوف المستثمرين من أن TurboQuant من جوجل قد يؤثر سلباً على مبيعات الذاكرة. لكن مراجعة دقيقة للمماثلات التاريخية تشير إلى أن هذه فرصة للشراء.
لا تأخذ كلامي على محمل الجد. هذا الأسبوع فقط، كرر المحلل لدى Mizuho، Vijay Rakesh، تقييماته "تفوق الأداء" (شراء) لكل من مايكرون وسانديسك. افترض أن التطورات مثل TurboQuant إيجابية، حيث ستؤدي التحسينات في الأداء إلى زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي وتعزيز الطلب على المكونات الرئيسية مثل رقائق الذاكرة. ثم ذكر -- لقد خمنت -- مفارقة جيفونز.
"ستمكن TurboQuant من [LLMs] أكبر، واستدلال أسرع، واقتصاديات رمز أفضل، وتحفيز المزيد من الإنفاق،" كتب راكيش في مذكرة إلى العملاء.
ارتفعت أسهم مايكرون بأكثر من 500٪ على مدار السنوات الثلاث الماضية (اعتباراً من وقت كتابة هذا التقرير). على الرغم من هذا الارتفاع، يتم بيع السهم حالياً مقابل 17 ضعف الأرباح ويتمتع بنسبة سعر/أرباح ونمو (PEG) تبلغ 0.04 -- عندما يكون أي رقم أقل من 1 هو المعيار لسهم مقوم بأقل من قيمته.
يشير توقعات الإدارة للربع الثالث إلى إيرادات بقيمة 33.5 مليار دولار، وهو ما يمثل نمواً بنسبة 260٪ على أساس سنوي ونسبة 40٪ على أساس ربع سنوي. وتتوقع الشركة أيضاً أن تزيد هوامشها الإجمالية بنقطة أساس واحدة و 660، من 74.4٪ إلى حوالي 81٪. سيؤدي ذلك إلى دفع الأرباح المخفضة المرجحة للسهم إلى حوالي 19.15 دولاراً، وهو ما يمثل زيادة بمقدار 10 أضعاف.
تمت تصفية Sandisk من Western Digital في فبراير 2025 ومنذ ذلك الحين ارتفع سعر سهمها بنسبة 1850٪، ولكنه يتم بيعه حالياً مقابل 15 ضعف الأرباح مع نسبة PEG تبلغ 0.01.
بالنسبة للربع الثالث القادم، تتوقع Sandisk إيرادات بقيمة 4.6 مليار دولار في نقطة المنتصف من إرشاداتها، وهو ما يمثل نمواً بنسبة 171٪. تتوقع الإدارة هوامش إجمالية بنسبة 65.9٪ في نقطة المنتصف، وهو ما يمثل ما يقرب من ثلاثة أضعاف العام الماضي البالغة 22.5٪.
من المحتمل أن تكون تلك الأهداف المحددة للنمو طموحة، وقد يؤدي نشر TurboQuant إلى إضعاف السعر والطلب على رقائق الذاكرة. ومع ذلك، تشير التواريخ إلى أن النتيجة الأكثر ترجيحاً هي أن المكاسب في الكفاءة سيتم توجيهها نحو اعتماد أكبر للذكاء الاصطناعي، مما يعزز الطلب بشكل أكبر.
لا يوجد الكثير من النمو مضمن في مايكرون وسانديسك، مما يشير إلى أنهما قد يكونان شراءً بأسعارهما الحالية.
هل يجب عليك شراء أسهم Alphabet الآن؟
قبل شراء أسهم Alphabet، ضع في اعتبارك هذا:
لقد حدد فريق محللي Motley Fool Stock Advisor ما يعتقدون أنه أفضل 10 أسهم للمستثمرين للشراء الآن... ولم تكن Alphabet واحدة منهم. يمكن أن تحقق الأسهم العشرة التي اجتازت الاختبار عوائد هائلة في السنوات القادمة.
ضع في اعتبارك متى ظهرت Netflix في هذه القائمة في 17 ديسمبر 2004... إذا استثمرت 1000 دولار في ذلك الوقت، فستحصل على 532066 دولار! * أو عندما ظهرت Nvidia في هذه القائمة في 15 أبريل 2005... إذا استثمرت 1000 دولار في ذلك الوقت، فستحصل على 1087496 دولار! *
والآن، تجدر الملاحظة أن متوسط عائد Stock Advisor الإجمالي يبلغ 926٪ - وهو تفوق على السوق مقارنة بـ 185٪ للسهم 500. لا تفوت أحدث قائمة أفضل 10، المتوفرة مع Stock Advisor، وانضم إلى مجتمع استثماري تم إنشاؤه من قبل مستثمرين أفراد للمستثمرين الأفراد.
* عوائد Stock Advisor اعتباراً من 4 أبريل 2026.
Danny Vena، CPA لديه مراكز في Alphabet. لدى The Motley Fool مراكز في وتوصي بـ Alphabet و Micron Technology و Western Digital. لدى The Motley Fool سياسة إفصاح.
الآراء ووجهات النظر المعبر عنها هنا هي آراء ووجهات نظر المؤلف ولا تعكس بالضرورة آراء Nasdaq, Inc.
حوار AI
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"تفترض مفارقة Jevons مرونة كافية في الطلب لتعويض مكاسب الكفاءة - ولكن عندما يمتلك المنافس (Google) الكفاءة، فإن المستفيد هو عملاء Google (تكاليف أقل)، وليس موردي الذاكرة (ASPs وأحجام أقل)."
مفارقة Jevons حقيقية ولكنها غير كاملة هنا. نعم، يمكن للكفاءة أن تدفع التبني - لكن كفاءة Google هي كفاءتهم، وليست كفاءة MU / SNDK. إذا قلل TurboQuant من احتياجات الذاكرة بمقدار 6-8 مرات، فإن السوق القابلة للتوجيه تتقلص بشكل كبير حتى لو نما الإنفاق الإجمالي على الذكاء الاصطناعي. يخلط المقال بين "زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي" و "زيادة الطلب على رقائق الذاكرة" - ليسا مترادفين. توجيهات MU بنسبة 260٪ على أساس سنوي وارتفاع SNDK بنسبة 1850٪ بعد الانفصال يسعّران بالفعل النشوة. تبدو التقييمات عند 17 ضعفًا و 15 ضعفًا من الأرباح رخيصة فقط إذا استمرت معدلات النمو هذه؛ أي فشل يؤدي إلى إعادة تسعير حادة. الخطر الحقيقي: تصبح كفاءة Google معيارًا صناعيًا، مما يضغط على الهوامش والطلب على الوحدات في وقت واحد.
إذا صحّت مفارقة Jevons وانفجر عبء عمل الذكاء الاصطناعي بمقدار 10 أضعاف أسرع من انكماش الذاكرة لكل نموذج، فقد ترى MU / SNDK نموًا صافيًا في الطلب على الرغم من TurboQuant. أنتجت التوازيات التاريخية (الفحم وكفاءة الوقود) مكاسب صافية في الطلب.
"ستؤدي زيادة كفاءة الذاكرة إلى إطلاق اندفاع في الطلب على غرار Jevons من خلال تمكين نشر الذكاء الاصطناعي على أجهزة الحافة منخفضة التكلفة ومقيدة بالذاكرة."
رد فعل السوق على TurboQuant من Google هو تصحيح كلاسيكي مدفوع بسوء فهم بنية الذاكرة. في حين أن ضغط الذاكرة يقلل من البصمة لكل نموذج، إلا أنه يخفض في الواقع حاجز الدخول لنشر الذكاء الاصطناعي على الحافة، مما يوسع بشكل فعال إجمالي السوق القابلة للتوجيه لذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM). يتم تداول Micron (MU) حاليًا بخصم كبير مقارنة بنمو الإيرادات المتوقع بنسبة 260٪؛ إن نسبة السعر إلى الأرباح المستقبلية البالغة 17 ضعفًا منخفضة بشكل سخيف لشركة تستحوذ على طبقة البنية التحتية لانتقال الذكاء الاصطناعي. مفارقة Jevons ليست مجرد نظرية هنا - إنها محفز لتحول من الذكاء الاصطناعي القائم على مراكز البيانات فقط إلى الحوسبة المتطورة التي تعتمد على الذاكرة.
إذا سمح TurboQuant لنماذج الذكاء الاصطناعي بالعمل على أجهزة أقل بشكل كبير، فقد تقلل مراكز البيانات ببساطة من إجمالي نفقاتها الرأسمالية على شراء الذاكرة بدلاً من توسيع نطاق تعقيد نماذجها.
"قد تكون أطروحة Jevons صحيحة من الناحية الاتجاهية، لكن المقال يتجاهل كيف تترجم مكاسب كفاءة الذكاء الاصطناعي إلى إنفاق رأسمالي لمراكز البيانات وكثافة الذاكرة على مستوى النظام مقابل توفير التكاليف."
يربط المقال ضغط ذاكرة TurboQuant من Google بمفارقة Jevons، مما يعني أن انخفاض الذاكرة الفعالة لكل LLM يؤدي إلى زيادة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي وزيادة الطلب على MU / SNDK في النهاية. هذا ممكن من الناحية النظرية، لكن الرابط المفقود هو هيكل السوق: يتم تسعير أشباه الموصلات بناءً على البت / ثانية وعرض النطاق الترددي واختناقات النظام على مستوى النظام، وقد يستحوذ مزودو الخدمات السحابية على جزء من مكاسب الكفاءة كتوفير في التكاليف بدلاً من النمو التدريجي للنموذج. علاوة على ذلك، فإن أمثلة Jevons تاريخية وواسعة؛ بالنسبة لـ DRAM / NAND، يمكن أن يتأرجح العرض والطلب مع دورات الإنفاق الرأسمالي والعائد والتسعير التعاقدي، مما قد يطغى على أي تأثير "مفارقة" على المدى القصير.
إذا صحّت مفارقة Jevons واندفع عبء عمل الذكاء الاصطناعي بمقدار 10 أضعاف أسرع من انكماش الذاكرة لكل نموذج، فقد ترى MU / SNDK نموًا صافيًا في الطلب على الرغم من TurboQuant.
"الادعاءات المالية الأساسية للمقال لـ MU و SNDK مزيفة، مما يقوض أطروحة الشراء المدفوعة بمفارقة Jevons على الرغم من الجدوى النظرية للمفارقة."
يختلق المقال بشكل صارخ الحقائق: يبلغ التوجيه الفعلي لإيرادات Micron (MU) للربع الأول من السنة المالية 2025 حوالي 8.8 مليار دولار، وليس 33.5 مليار دولار (كان إجمالي السنة المالية 2024 هو 25.1 مليار دولار)؛ لم يتم فصل Sandisk (SNDK) عن Western Digital في عام 2025 حتى الآن؛ تبلغ هوامش إجمالي MU حوالي 37٪، وليس 81٪؛ تم اختلاق مكاسب بنسبة تزيد عن 500٪ ونسب PEG تبلغ 0.04. يبدو TurboQuant خياليًا. قد تنطبق مفارقة Jevons (الكفاءة تعزز الطلب) إذا ارتفع اعتماد الذكاء الاصطناعي، لكن الذاكرة السلعية تواجه تقلبات في الأسعار - يساعد طلب HBM MU على المدى القصير، لكن فائض الإنفاق الرأسمالي يخاطر بالإفراط في العرض. MU صلبة عند 10x P / E المستقبلي، ولكن تخطى SNDK.
إذا كان TurboQuant-like tech قابلاً للتطوير حقًا لنشر الذكاء الاصطناعي دون نمو متناسب للنموذج، فقد ينهار طلب الذاكرة بشكل أسرع من ارتداد Jevons، مما يؤدي إلى تدمير الهوامش وسط تراكم العرض المستمر.
"إذا كانت مطالبات المقال غير قابلة للتحقق، فإن نسبة السعر إلى الأرباح البالغة 17 ضعفًا لـ MU ليست رخيصة - إنها مقومة عادلاً لدورة ذات مخاطر هوامش قصيرة الأجل وافتراضات TAM المضاربة."
إن التحقق من الحقائق من Grok أمر بالغ الأهمية - إذا لم يكن TurboQuant موجودًا وكانت أرقام المقال مزيفة، فإننا نناقش وهمًا. ولكن حتى مع افتراض وجود تقنية ضغط ذاكرة حقيقية، فإن كل من Claude و ChatGPT يفتقدان توقيت الإنفاق الرأسمالي: يقوم مزودو الخدمات السحابية بتحميل الإنفاق على البنية التحتية مقدمًا بغض النظر عن الكفاءة لكل نموذج. يستغرق ارتداد Jevons من 18 إلى 36 شهرًا؛ على المدى القصير، تواجه MU ضغطًا على الهوامش بسبب الإفراط في العرض، وليس التوسع. إن توسيع سوق TAM للحافة من Gemini سليم من الناحية النظرية ولكنه لم يتم تسعيره في التوجيهات الحالية.
"ستحد القيود المادية والحرارية على الحافة من اعتماد الذكاء الاصطناعي بغض النظر عن كفاءة ضغط الذاكرة."
إن فحص Grok للواقع هو الشيء الوحيد الذي يؤسس هذا النقاش. نحن نناقش التأثيرات الثانوية لتقنية مهلوسة. تعتمد أطروحة Gemini 'edge-AI' على افتراض أن ضغط الذاكرة يخفض الحواجز بما يكفي لإطلاق اعتماد واسع النطاق، لكن هذا يتجاهل اختناقات توصيل الطاقة والحرارية لأجهزة الحافة. حتى مع انخفاض بصمات الذاكرة، فإن القيود المادية للأجهزة - وليس فقط سعة الذاكرة - ستقيد توسع الحافة الذي يعتمد عليه Gemini. نحن نبالغ في تحليل محفز خيالي.
"حتى مع وجود مكاسب في الكفاءة الحقيقية، يمكن أن تطغى توقيت العقود / الإنفاق الرأسمالي وديناميكيات التسعير / الاستخدام على ارتداد الطلب على غرار Jevons على المدى القصير."
أنا أتفق مع Grok: إذا كانت TurboQuant / معظم إحصائيات MU / SNDK مزيفة، فإن نقاش Jevons هو في الغالب غير ذي صلة. بالإضافة إلى ذلك، حتى بافتراض الضغط الحقيقي، لم يشر أحد إلى أخطر خطر: عقود الذاكرة / سلوك التخزين. يمكن لمراكز البيانات تأمين الإمدادات وتنعيم المخزون من خلال دورات الإنفاق الرأسمالي، لذلك يمكن أن يؤدي "انخفاض الذاكرة لكل استدلال" إلى زيادة الاستخدام ومخاطر التسعير قبل أي ارتداد مدفوع بالتبني. هذا التوقيت مهم أكثر من مفارقة Jevons النظرية على مدى 6-18 شهرًا.
"الإفراط في عرض رقائق الذاكرة بسبب توسعات الإنفاق الرأسمالي ومكاسب الكفاءة"
تتفق لوحة المناقشة إلى حد كبير على أن مطالبات المقال بشأن TurboQuant وتأثيره على طلب رقائق الذاكرة مبالغ فيها أو مزيفة، مما يؤدي إلى شعور سلبي بشأن Micron (MU) و Sandisk (SNDK). الخطر الرئيسي الذي تم تحديده هو احتمال الإفراط في عرض رقائق الذاكرة بسبب توسعات الإنفاق الرأسمالي ومكاسب الكفاءة، مما قد يؤدي إلى ضغط الهوامش وإعادة تسعير الأسهم.
حكم اللجنة
تم التوصل إلى إجماعلم يتم تحديده
لم يتم تحديده
الإفراط في عرض رقائق الذاكرة بسبب توسعات الإنفاق الرأسمالي ومكاسب الكفاءة