عملاء إنفيديا يقيّمون رقائق إي إم دي وغوغل وسط حالة من عدم اليقين بشأن جينسن هوانغ

يدخل سوق رقائق الذكاء الاصطناعي فترةً تتسم بتزايد عدم اليقين. هيمنت إنفيديا على توريد المسرّعات المستخدمة في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتشغيلها، لكن العملاء يقيّمون بصورة متزايدة البدائل التي تقدمها شركتا «أدفانسد مايكرو ديفايسز» وغوغل، في ظل تساؤلات حول قيادة الشركة واستراتيجيتها المستقبلية.

أشار المحلل جوكان إلى احتمال أن يعيد العملاء النظر في اعتمادهم على إنفيديا. ويوازن المشترون بين عوامل تشمل التوريد والتكلفة والتوافق البرمجي والتمويل واستقرار الشراكات طويلة الأمد.

لم تُبنَ مكانة Nvidia على عتاد قوي فحسب. فوحدات معالجة الرسومات لديها، أو GPUs، مستخدمة على نطاق واسع في تطوير الذكاء الاصطناعي، في حين أصبحت منصة CUDA البرمجية جزءًا راسخًا من سير عمل المطورين. ويجعل هذا المزيج الانتقال صعبًا: فقد تحتاج الشركات إلى تكييف الشيفرات وإعادة تصميم البنية التحتية قبل نقل أحمال العمل.

مع ذلك، لدى العملاء أسباب تدفعهم إلى استكشاف موردين آخرين. فالطلب على الذكاء الاصطناعي آخذ في التوسع، والاعتماد على مورد واحد قد يعرّض الشركات لقيود الإمداد وضغوط الأسعار والمخاطر. ويمكن لاستراتيجية متنوعة للرقائق أن تمنح كبار مزودي الخدمات السحابية ومطوري الذكاء الاصطناعي قدرة تفاوضية أكبر، مع تقليل الاعتماد على خارطة طريق تقنية واحدة.

تُعد AMD المنافس الأكثر مباشرة في سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي متعددة الأغراض. وقد صُممت عائلة معالجات Instinct لديها لأحمال العمل الشاقة في مراكز البيانات، فيما يهدف نظام ROCm البرمجي إلى دعم تطوير الذكاء الاصطناعي. وتعمل AMD على تحسين الأداء والتوافر والأنظمة التي تربط أعدادًا كبيرة من المسرّعات.

تقدم Google خيارًا مختلفًا من خلال وحدات معالجة الموتر Tensor Processing Units، المعروفة اختصارًا باسم TPUs. وقد صُممت هذه الرقائق خصيصًا لتناسب أحمال عمل تعلّم الآلة، وهي متاحة عبر Google Cloud. وبالنسبة إلى التطبيقات المناسبة، توفر وحدات TPUs طريقة أخرى لتوسيع نطاق الحوسبة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي. وتنبع قوة Google أيضًا من خبرتها في تشغيل مراكز بيانات ضخمة وتطوير نماذجها الخاصة للذكاء الاصطناعي.

لكن لا AMD ولا Google تستطيعان استبدال Nvidia بين عشية وضحاها. فلا يزال نظام Nvidia المتكامل ميزة كبيرة، وقد استثمرت شركات كثيرة بالفعل مبالغ ضخمة في البرمجيات والبنية التحتية والخبرات المبنية حول منتجاتها. ويتطلب نقل حمل عمل إنتاجي للذكاء الاصطناعي اختبار الأداء والموثوقية والتكلفة على نطاق واسع، لا مجرد مقارنة المواصفات المعلنة للرقائق.

ويضيف الغموض المحيط بجنسن هوانغ بُعدًا آخر. فقد ارتبط هوانغ باستراتيجية Nvidia وعلاقاتها مع العملاء ودفاعه العلني عن قطاع الذكاء الاصطناعي. وقد دفعت التقارير الأخيرة عن اضطرابات في القيادة المستثمرين والعملاء إلى التفكير فيما إذا كانت أولويات الشركة قد تتغير. وقد يثير أي انتقال تساؤلات بشأن التنفيذ والشراكات والاستثمار.

ومن المخاوف التي أُثيرت في التعليقات على السوق علاقة Nvidia بما يُعرف بمزودي الخدمات السحابية الناشئين (neocloud). فهذه الشركات السحابية المتخصصة تنشئ سعة في مراكز البيانات وتؤجر إمكانية الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات. وقد ساعدت استثمارات Nvidia والتزاماتها التجارية ودعمها بعض هذه الشركات على التوسع. ويتمثل القلق الذي أفادت به Jukan في احتمال أن يتبنى فريق قيادة مستقبلي نهجًا أكثر حذرًا في دعم هذه الشركات.

إذا حدث ذلك، فقد تضطر الشركات التي تواجه تمويلًا أكثر صعوبة أو طلبًا أضعف إلى إعادة تقييم جدوى نماذجها الاقتصادية. وقد يؤدي انخفاض معدل الاستخدام أو الضغط على أسعار التأجير إلى جعل البنية التحتية الباهظة القائمة على Nvidia أقل جاذبية. وقد يستجيب بعض المشغلين بتقييم أنظمة AMD أو وحدات Google TPUs، ولا سيما لأحمال العمل التي لا تتطلب برمجيات مخصصة لـNvidia.

هذا سيناريو محتمل، وليس دليلًا على هجرة العملاء. فما زال الطلب على تقنيات Nvidia كبيرًا، ولا يؤدي تغيير القيادة تلقائيًا إلى تعديل العقود القائمة أو إتاحة المنتجات المنافسة فورًا على نطاق واسع. كما أن فرقها الهندسية وعلاقاتها التصنيعية وخارطة طريقها لا تختفي برحيل مسؤول تنفيذي واحد.

وبالنسبة إلى القطاع الأوسع، يتمثل السؤال المحوري في ما إذا كان الطلب على الذكاء الاصطناعي سيواصل تبرير الإنفاق الضخم على البنية التحتية الحاسوبية. فإذا ظل الطلب قويًا، فقد يشتري العملاء من عدة موردين بدلًا من التخلي عن Nvidia. وقد يؤدي ذلك تدريجيًا إلى سوق أكثر تنافسية، وتعزيز القدرة التفاوضية، وتشجيع الابتكار في الرقائق والشبكات والبرمجيات.

يتمثل الاختبار العملي في معرفة ما إذا كانت البدائل تحقق نتائج موثوقة، وتناسب الميزانيات، وتتكامل بسلاسة مع عمليات مراكز البيانات القائمة على نطاق واسع.

سيراقب المستثمرون توجيهات الشركات وخطط الإنفاق السحابي وتوافر الرقائق والأدلة على نقل أحمال العمل. كما سيقيّمون ما إذا كانت Nvidia ستحافظ على التزاماتها الاستثمارية، وما إذا كانت AMD وGoogle ستتمكنان من إثبات أداء يمكن الاعتماد عليه وتكاليف إجمالية تنافسية وإمدادات كافية.

في نهاية المطاف، قد تتحدد المرحلة المقبلة من الحوسبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بخيارات العملاء أكثر من ارتباطها بفائز واحد. فما زالت Nvidia لاعبًا راسخًا وقويًا، لكن AMD وGoogle تقدمان خيارات موثوقة لأحمال عمل محددة. وقد يسرّع الغموض بشأن القيادة نقاشات بدأت بالفعل؛ أما التغييرات المستدامة في الحصص السوقية فستعتمد على التنفيذ والجدوى الاقتصادية وثقة العملاء، لا على العناوين وحدها.

#WhoWillSucceedJensenHuangatNvidia? #Nividia #BinanceSquare #AMD