موقع NVIDIA الراسخ: تحليل تقني لأسباب صمود الخندق الدفاعي حتى عام 2030
آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: تحافظ NVIDIA على حصة 80% من سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي وهوامش ربح إجمالية بنسبة 78% رغم المنافسين (DeepSeek وTPUs وMI300X وقيود التصدير). ينخفض السهم عند ظهور تهديدات، ثم يتعافى. الخندق الدفاعي ليس CUDA بحد ذاته—بل 19 عامًا من المنظومة المتراكمة: cuDNN وcuBLAS وNCCL وتحسينات PyTorch/TensorFlow وأدوات Nsight والتوثيق. تكاليف التحويل تتجاوز مزايا الأداء لدى كل عميل تقريبًا.
كل تهديد لـ NVIDIA يتبع السيناريو ذاته. يحدد المحللون منافسًا—كفاءة DeepSeek أو TPUs من Google أو MI300X من AMD أو النماذج مفتوحة المصدر أو قيود التصدير—ويتنبؤون بتآكل الحصة السوقية. ينخفض السهم. تتكاثر العناوين. ثم يمر التهديد. تبقى الحصة السوقية عند 80%.¹ تصمد هوامش الربح الإجمالية عند 78%.² تعلن شركات الحوسبة الفائقة عن جولة أخرى من الإنفاق الرأسمالي، معظمه يتدفق نحو أجهزة NVIDIA.³
يتكرر النمط لأن التحليل يركز على المتغير الخاطئ. يقارن المراقبون المواصفات ويستنتجون أن المنافسين قد لحقوا بالركب أو سيلحقون قريبًا. تغفل المقارنة ما يجعل موقع NVIDIA متينًا: تكاليف التحويل التي تتجاوز مزايا الأداء بهامش كبير لدرجة أن الفاعلين العقلانيين يبقون حتى عندما تقدم البدائل مواصفات أفضل.
ستحافظ NVIDIA على الحصة السوقية المهيمنة حتى عام 2030. ليس لأن المنافسين لن ينتجوا أجهزة أفضل على مقاييس محددة—فقد فعلوا ذلك بالفعل في بعض الحالات. وليس لأن مكاسب الكفاءة لن تقلل متطلبات الحوسبة لكل نموذج—فقد فعلت ذلك بالفعل. تفوز NVIDIA لأن التكلفة الإجمالية للتحويل بين المنصات تتجاوز الفائدة الإجمالية من التحويل لكل عميل تقريبًا في السوق. فهم السبب يتطلب فهم ما يشكله الخندق الدفاعي فعليًا.
الخندق الدفاعي ليس CUDA. الخندق هو كل ما بُني على CUDA.
أُطلقت CUDA في عام 2006. تبعها تسعة عشر عامًا من الاستثمار المتراكم. لم يُنشئ ذلك الاستثمار مجرد واجهة برمجية. بل أنشأ منظومة شاملة لدرجة أن CUDA تعمل كبنية تحتية أساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من كونها منصة برمجية.
تتألف الطبقة الأساسية من نموذج الحوسبة المتوازية والتجريدات البرمجية. توفر CUDA طريقة للمطورين للتعبير عن الحسابات المتوازية التي تُنفذ بكفاءة على معماريات GPU. تعمل هذه الطبقة الأساسية جيدًا، لكن يمكن نظريًا تكرارها. توفر ROCm من AMD تجريدات مماثلة. وتحاول oneAPI من Intel الشيء ذاته.
الطبقات المتراكمة فوق القاعدة تُنشئ الميزة الدفاعية.
المكتبات والأساسيات: cuDNN لأساسيات التعلم العميق. cuBLAS للجبر الخطي. cuFFT لتحويلات فورييه. Thrust للخوارزميات المتوازية. NCCL للتواصل بين وحدات GPU المتعددة. تمثل كل مكتبة آلاف ساعات الهندسة في التحسين لمعماريات NVIDIA. يتضاعف كل تحسين مع الآخرين. النموذج الذي يستخدم cuDNN للالتفافات وcuBLAS لعمليات المصفوفات وNCCL لتجميع التدرجات يستفيد من التحسينات في كل طبقة من المكدس.⁴
تكامل الأطر: PyTorch وTensorFlow وJAX وكل إطار عمل رئيسي آخر يُحسّن أولًا وبعمق أكبر لوحدات NVIDIA GPU. يستخدم مطورو الأطر أجهزة NVIDIA. تعمل مجموعات اختبار الأطر على أجهزة NVIDIA. تأتي تقارير الأخطاء بشكل رئيسي من مستخدمي NVIDIA. تعمل الأطر على أجهزة أخرى؛ لكنها تعمل بشكل أفضل على أجهزة NVIDIA.⁵
سلاسل الأدوات وتصحيح الأخطاء: Nsight للتوصيف وتصحيح الأخطاء. CUDA-GDB لتصحيح أخطاء النواة. Compute Sanitizer لاكتشاف الأخطاء. أدوات تساعد المطورين على كتابة كود صحيح وفعال. أدوات غير موجودة أو موجودة بشكل غير ناضج للمنصات المنافسة.
التوثيق والمعرفة: تسعة عشر عامًا من منشورات المدونات والبرامج التعليمية والأوراق الأكاديمية وإجابات Stack Overflow والمعرفة المؤسسية. عندما يواجه مطور مشكلة في CUDA، يوجد الحل في مكان ما. عندما يواجه مطور مشكلة في ROCm، قد يكون أول شخص يراها.
الذاكرة العضلية للمطورين: يتعلم طلاب الدراسات العليا CUDA. تستخدم فرق البحث CUDA. يبني المهندسون مسيرات مهنية حول خبرة CUDA التي لا تنتقل إلى منصات أخرى.
تتضاعف الطبقات. المؤسسة التي تتحول من NVIDIA إلى AMD لا تغير الأجهزة فحسب. بل تعيد كتابة نوى CUDA إلى HIP أو ROCm. وتستبدل استدعاءات cuDNN باستدعاءات MIOpen. وتعيد تدريب المطورين. وتتخلى عن Nsight وتتعلم أدوات جديدة. وتترك وراءها معرفة المجتمع التي تحل المشاكل الغامضة في الساعة الثانية صباحًا. وتتحمل مخاطر تصحيح الأخطاء في منظومة ذات تغطية أقل.
كل طبقة تضيف تكلفة تحويل. تتراكم تكاليف التحويل بشكل مضاعف، لا تراكمي. ميزة 20% على الورق تصبح عيبًا بنسبة 20% عمليًا عندما يتطلب تحقيقها إعادة بناء المكدس بالكامل من الصفر.
لماذا أثبتت DeepSeek الخندق الدفاعي بدلًا من تهديده
ادعى إعلان DeepSeek في يناير 2025 أن نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة يمكن تدريبها بـ 6 ملايين دولار بدلًا من 600 مليون دولار.⁶ فسّر السوق هذا على أنه تهديد وجودي: إذا أمكن بناء النماذج بتكلفة منخفضة، سينهار الطلب على الأجهزة باهظة الثمن.
فشل التفسير على مستويات متعددة، كشف كل منها جوانب من القوة الهيكلية لـ NVIDIA.
مكاسب الكفاءة لا تقلل الطلب؛ بل توسعه. تنطبق مفارقة جيفونز—الملاحظة بأن تحسينات الكفاءة تزيد استهلاك الموارد الإجمالي بدلًا من تقليله—بشكل مباشر. عندما تنخفض تكاليف التدريب بنسبة 99%، يتوسع السوق القابل للاستهداف بأكثر من 99 ضعفًا. المؤسسات التي لم تستطع تحمل تكلفة الذكاء الاصطناعي المتقدم بـ 600 مليون دولار يمكنها تحمله بـ 6 ملايين دولار. يزداد الاستهلاك الكلي للحوسبة حتى مع انخفاض الاستهلاك لكل نموذج.
أظهرت استجابة Meta هذا فورًا. بعد أيام من إعلان DeepSeek، رفعت Meta توجيهات إنفاقها على الذكاء الاصطناعي لعام 2025 إلى 60-65 مليار دولار.⁷ رأت الشركة أن التدريب الأرخص سبب لتدريب المزيد من النماذج لمزيد من حالات الاستخدام، وليس سببًا لتقليل الاستثمار في البنية التحتية.
عملت DeepSeek على أجهزة NVIDIA. استخدمت الشركة رقائق NVIDIA المقيدة التصدير مُكمَّلة بـ Ascend 910B من Huawei، التي تحقق 91% من أداء NVIDIA المماثل.⁸ حتى الشركة التي يُفترض أنها تهدد هيمنة NVIDIA لم تستطع الإفلات من منظومة NVIDIA بالكامل. ابتكارات الكفاءة التي طورتها DeepSeek—مزيج الخبراء وتحسين الانتباه وتحسينات منهج التدريب—تنتقل إلى أجهزة NVIDIA. المؤسسات التي تريد كفاءة DeepSeek يمكنها تحقيقها مع البقاء على منصة NVIDIA.
معالجة السوق للإشارة بشكل صحيح خلال 48 ساعة. انعكست خسارة NVIDIA البالغة 593 مليار دولار في يوم واحد عندما أدرك المستثمرون المؤسسيون المبالغة في رد الفعل.⁹ تعافى السهم بنسبة 8.9% في اليوم التالي. باع مستثمرو التجزئة؛ واشترى المؤسسيون عند الانخفاض. فهم المشاركون المتطورون في السوق ما فاتته العناوين.
لم يتزعزع الالتزام الصناعي. أعلنت Chevron وGE Vernova عن خطط لبناء محطات طاقة مخصصة لمراكز البيانات بعد إعلان DeepSeek، وليس قبله.¹⁰ لا تلتزم الشركات الصناعية بمليارات لمشاريع البنية التحتية بناءً على فقاعات أو تقنيات ستصبح قريبًا قديمة. إنها تبني لعقود من الطلب المستدام.
اختبرت حادثة DeepSeek خندق NVIDIA الدفاعي في أفضل الظروف الممكنة للسيناريو السلبي: تحسينات كفاءة دراماتيكية، من منافس غير مقيد بأنظمة التصدير الأمريكية، أُعلن عنها في ذروة حماسة السوق. صمد الخندق. أي تحدٍ مستقبلي يعمل في ظروف أقل ملاءمة.
TPUs: منافسة حقيقية في قطاع محدد، وليست تهديدًا للمنصة
تمثل وحدات معالجة Tensor من Google منافسة حقيقية. يوفر TPUv7 (Ironwood) 4,614 TFLOPS في BF16، تحسن بمقدار 10 أضعاف مقارنة بـ TPUv5p.¹¹ فازت Google بعملاء مهمين: يتجاوز بناء Anthropic 1 جيجاوات من سعة TPU.¹² يُقال إن Meta تخطط لاستخدام TPUs في مراكز البيانات بحلول 2027.¹³ ناقشت OpenAI وSSI وxAI الوصول إلى TPU مع Google.¹⁴
الانتصارات حقيقية. لكنها لا تهدد موقع NVIDIA المهيمن لأنها تحدث في قطاع سوق محدد بخصائص لا تُعمم.
تُحسّن TPUs تكلفة الاستدلال على النطاق الفائق. تتجاوز تكاليف الاستدلال لأنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية تكاليف التدريب بـ 15-118 ضعفًا.¹⁵ على النطاق الفائق، يدفع تحسين تكلفة الاستدلال قيمة اقتصادية كبيرة. توفر TPUs من Google أداءً أفضل بـ 4.7 ضعف لكل دولار واستهلاكًا أقل للطاقة بنسبة 67% لهذه الأحمال.¹⁶ للمؤسسات التي تشغل الاستدلال على نطاق واسع مع التكلفة كقيد رئيسي، تقدم TPUs اقتصاديات مقنعة.
تبقى TPUs أسيرة لمنظومة Google. تصل المؤسسات إلى TPUs من خلال Google Cloud أو من خلال علاقات مباشرة مع Google. لا تُشحن الأجهزة إلى مراكز بيانات العملاء. لا توجد منظومة البرمجيات بشكل مستقل عن بنية Google التحتية. اختيار TPUs يعني اختيار Google كشريك استراتيجي على مستوى أساسي.
يُلغي هذا القيد معظم السوق. لا يمكن للمؤسسات التي تنشر الذكاء الاصطناعي في مراكز بياناتها الخاصة استخدام TPUs. لا يمكن للمؤسسات غير الراغبة في تركيز البنية التحتية مع مزود سحابي واحد استخدام TPUs. لا يمكن للشركات في الصناعات المنظمة التي تحظر تبعيات سحابية محددة استخدام TPUs. لا ينطبق القيد على Anthropic أو Meta، اللتين تعملان على نطاق كافٍ للتفاوض على علاقات مباشرة. ينطبق على الذيل الطويل للسوق.
لا يزال التدريب يحدث بشكل رئيسي على NVIDIA. تدرب Google نموذج Gemini على TPUs. الجميع الآخر يدرب على NVIDIA. يختلف سوق التدريب عن سوق الاستدلال بعدة طرق: أحمال التدريب أكثر تنوعًا وأقل توحيدًا من الاستدلال؛ يتطلب التدريب مزيدًا من المرونة للتجريب مع المعماريات؛ يستفيد التدريب أكثر من عمق المنظومة. يبقى موقع NVIDIA في التدريب أقوى من موقعها في الاستدلال.
تقسيم السوق لا يعني خسارة السوق. إذا استحوذت TPUs على 20% من الاستدلال على النطاق الفائق بينما تحتفظ NVIDIA بـ 95% من التدريب و90% من استدلال المؤسسات و80% من الحوسبة الأخرى على النطاق الفائق، يستمر حجم وإيرادات NVIDIA المطلقة في النمو. يتوسع سوق حوسبة الذكاء الاصطناعي أسرع من أي قطاع قد تستحوذ عليه TPUs. يمكن أن تنخفض حصة NVIDIA قليلًا بينما تتضاعف إيراداتها.
التوقع: تصبح TPUs جزءًا ذا مغزى من مشهد حوسبة الذكاء الاصطناعي، تحديدًا للاستدلال الحساس للتكلفة على النطاق الفائق. تحتفظ NVIDIA بهيمنة التدريب وهيمنة المؤسسات وأغلبية حوسبة النطاق الفائق. تنمو كلتا الشركتين. تأطير TPUs كـ "تهديد" لـ NVIDIA يخلط بين منافسة القطاع وإزاحة المنصة.
AMD MI300X: المواصفات تفوز بالمقاييس، والمنظومات تفوز بالأسواق
تقدم MI300X من AMD مواصفات مقنعة: 192 جيجابايت من ذاكرة HBM3 مقابل 80 جيجابايت لـ H100.¹⁷ لأحمال الاستدلال المقيدة بالذاكرة، المزيد من الذاكرة مهم. غالبًا ما تواجه نماذج اللغة الكبيرة أثناء الاستدلال عنق زجاجة في عرض نطاق الذاكرة بدلًا من الحوسبة. تقدم ورقة مواصفات MI300X أجهزة تنافسية حقيقية.
الحصة السوقية تروي قصة مختلفة. تقدر Omdia أن NVIDIA تمتلك حوالي 80% من سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي.¹⁸ تستحوذ AMD على نسب مئوية من رقم واحد. لم تُغلق الفجوة بشكل ملموس رغم عدة أجيال من إصدارات الأجهزة التنافسية.
يمتد النمط عبر تاريخ AMD التنافسي بالكامل مع NVIDIA. كل جيل، تعلن AMD عن أجهزة تطابق أو تتجاوز NVIDIA في المواصفات. كل جيل، تحافظ NVIDIA على الحصة السوقية. كل جيل، يتنبأ المراقبون بإغلاق الفجوة. كل جيل، لا تُغلق.
يوفر اتساق هذا النمط عبر خمسة عشر عامًا من المنافسة دليلًا قويًا على أن شيئًا آخر غير المواصفات يحدد نتائج السوق. هذا الشيء هو المنظومة.
ROCm، إجابة AMD على CUDA، موجودة وتعمل. دعم الأطر موجود. المكتبات موجودة. التوثيق موجود. لكن كل عنصر موجود بكثافة أقل من نظيره في NVIDIA. يعمل PyTorch على ROCm؛ لكن المزيد من مستخدمي PyTorch يعملون على CUDA. يوفر MIOpen
[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]
