طلب على شرائح AI ASIC و SSD يشتعل! شركة مايول تكنولوجي (MRVL.US) تستفيد من "عائدات استنتاج AI" مع زيادة صافي الأرباح بنسبة 72%

تقرير أُصدر مؤخرًا عن تطبيق ذكاء الأعمال “智通财经APP” يُظهر أن شركة “迈威尔科技” (MRVL.US)، أحد أكبر شركاء التعاون في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة لمراكز البيانات الكبيرة (أي AI ASIC)، والتي تعتبر من أكبر شركاء سلسلة AWS Trainium من أمازون، أعلنت بعد إغلاق سوق الأسهم الأمريكية في 6 مارس عن نتائج أداء وتوقعات مستقبلية تفوق بكثير توقعات وول ستريت. الأداء القوي والتوقعات الجديدة التي أعلنتها “迈威尔”، بالإضافة إلى البيانات المذهلة لنمو شركة “博通” (AVGO.US)، التي تعتبر رائدة في مجال شرائح AI ASIC، تبرز بشكل واضح أن مع اقتراب عصر استنتاجات الذكاء الاصطناعي، ومع استمرار الطلب على شرائح التخزين، وارتفاع الحاجة إلى قدرات الحوسبة في السحابة، وتوجه الشركات إلى دمج نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في عملياتها، فإن أنظمة شرائح AI ذات القيمة مقابل الأداء الأعلى تشكل تهديدًا قويًا لاحتكار شركة نيفيديا التي تسيطر على سوق شرائح AI بحوالي 90%.

تشير البيانات المالية إلى أن شركة “迈威尔” حققت حتى 31 يناير من السنة المالية 2026 إيرادات بلغت حوالي 22.2 مليار دولار، وهو رقم قياسي جديد، بزيادة أكثر من 20% على أساس سنوي، متجاوزًا توقعات محللي وول ستريت التي كانت حوالي 22.1 مليار دولار. أما الأرباح المعدلة للسهم الواحد (Non-GAAP EPS) فكانت 0.80 دولار، متفوقة على التوقعات التي كانت حوالي 0.79 دولار، وعلى نفس الفترة من العام السابق التي كانت 0.60 دولار. وحقق الربح التشغيلي وفقًا لمعايير GAAP حوالي 404.4 مليون دولار، بزيادة كبيرة بنسبة 72% على أساس سنوي، متجاوزًا توقعات وول ستريت؛ كما بلغت صافي أرباح المساهمين العاديين حوالي 396.1 مليون دولار، بزيادة تقارب 97.9% على أساس سنوي.

بالنسبة للأعمال المرتبطة بشكل وثيق بنظام التدريب والاستنتاج في الذكاء الاصطناعي، ساهمت شركة “迈威尔” بما يقارب 16.5 مليار دولار من الإيرادات، أي حوالي 74% من إجمالي الإيرادات، محققة نموًا سنويًا يقارب 21%، وزيادة بنسبة 9% مقارنة بالربع السابق على أساس قوي. وأكدت الشركة في بيانها المالي أن طلبات الأعمال في قطاع مراكز البيانات تتزايد بسرعة غير مسبوقة. بعد الإعلان عن النتائج، ارتفعت أسهم “迈威尔” بأكثر من 15% بعد إغلاق السوق.

وفيما يخص التوقعات المستقبلية، يتوقع الرئيس التنفيذي للشركة أن تتسارع إيرادات السنة المالية الحالية بشكل أكبر على أساس سنوي. وأعطت إدارة “迈威尔” توقعات لإيرادات الربع الأول من السنة المالية 2027 بقيمة حوالي 24 مليار دولار، وهو رقم أعلى بكثير من توقعات المحللين التي كانت حوالي 22.7 مليار دولار، وهو ما يعكس ارتفاع التوقعات بعد أن أعلنت شركات التكنولوجيا الكبرى مثل جوجل وأمازون ونيفيديا عن نتائج قوية منذ نهاية يناير. وحتى مع ذلك، فإن التوقعات الرسمية التي قدمتها “迈威尔” لا تزال تتفوق على التوقعات المعدلة للمحللين، مما يدل على أن الطلب على بنية تحتية لحوسبة الذكاء الاصطناعي في العالم يتزايد بشكل مذهل، وأن أداء “迈威尔” وشركات الرائدة في مجال شرائح ASIC، مثل “博通”، سيظل في مسار نمو مذهل يشبه نمط نيفيديا منذ بداية 2024.

وتتوقع الشركة أن يكون نطاق أرباح السهم المعدلة وفقًا لمعايير Non-GAAP بين 0.74 و0.84 دولار، مع وسط النطاق أعلى بكثير من توقعات وول ستريت، كما تتوقع هامش ربح إجمالي بين 58.25% و59.25%، وهو أيضًا أعلى من توقعات المحللين.

وفي اليوم السابق لإعلان “迈威尔” عن نتائجها، أعلنت شركة “博通” عن نتائجها المالية التي أظهرت أن إيراداتها ارتفعت إلى 19.3 مليار دولار، بزيادة كبيرة بنسبة 29% على أساس سنوي، وأكدت أن إيراداتها المرتبطة بشكل مباشر بالذكاء الاصطناعي تضاعفت إلى 8.4 مليار دولار، وهو نمو أسرع بكثير من التوقعات السابقة، بما في ذلك إيرادات شرائح AI ASIC وشرائح الهواتف الذكية الراديوية، حيث بلغت إيرادات حلول الشرائح في الربع الأول 12.515 مليار دولار، بزيادة 52% على أساس سنوي.

وفي تقرير نتائج “博通”، أكد المدير التنفيذي أن إيرادات الشركة المرتبطة بشرائح الذكاء الاصطناعي ستتجاوز 100 مليار دولار في العام القادم. ويشمل هذا الهدف إيرادات “شرائح AI” التي تتنافس مع وحدات معالجة الرسوميات (GPU) التي تسيطر عليها نيفيديا، بالإضافة إلى شرائح الشبكات عالية الأداء، مثل شرائح التبديل الشبكي عالية الأداء. هذان العملاقان في مجال شرائح ASIC يعززان بشكل مشترك قصة سوق “صعود شرائح AI”، حيث تتجه الشركات الكبرى مثل جوجل وأمازون ومايكروسوفت إلى إطلاق “ثورة تكلفة الحوسبة للذكاء الاصطناعي” بهدف تسريع انتشار شرائح AI، مع التركيز على تقليل تكلفة كل رمز، وتقليل استهلاك الطاقة، وتحسين استغلال عرض النطاق الترددي للذاكرة، وكفاءة الربط، والتكامل بين البرمجيات والأجهزة، حيث أن الشرائح المخصصة لمهام محددة، والتي تعتمد على تدفقات البيانات، والمترجمات، والربط، تكون أكثر كفاءة من حيث التكلفة من وحدات المعالجة الرسومية العامة.

وتُظهر تقديرات “TIPRANKS” أن السوق في وول ستريت متفائلة جدًا بشأن مستقبل إيرادات شركة “迈威尔” من شرائح الذكاء الاصطناعي وشرائح التحكم في التخزين (SSD)، حيث يُوصي المحللون بشراء قوي، مع هدف سعر متوسط يبلغ 118 دولارًا للسهم خلال 12 شهرًا، مما يشير إلى إمكانية ارتفاع السعر بنسبة تصل إلى 56%.

وتُعد شرائح الذكاء الاصطناعي وشرائح التحكم في التخزين (SSD) من العوامل الرئيسية التي تدفع أداء “迈威尔” بشكل كبير، خاصة مع الاندفاع العالمي نحو بناء بنية تحتية ضخمة للذكاء الاصطناعي. ويعتمد النمو القوي للشركة بشكل كبير على الطلب المتزايد على شرائح AI المخصصة، وشرائح الشبكات عالية النطاق، وحلول الربط، ووحدات التحكم في التخزين من نوع eSSD، التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بمراحل تدريب واستنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. وتزداد حصة إيرادات مراكز البيانات من هذه المنتجات بشكل مستمر، مع معدلات نمو تفوق بشكل ملحوظ أداء الشركة العام.

وتركز “迈威尔” منذ فترة طويلة على تطوير تقنيات شرائح AI المخصصة، ومعالجات الشبكة (DPUs/NPUs)، ووحدات التحكم في التخزين، ومنتجات الربط عالية النطاق، حيث تتزايد الحاجة إليها بشكل كبير في تدريب واستنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة، وتخزين ومعالجة تدفقات البيانات الهائلة. لم تعد تصميمات الشرائح المخصصة للعملاء من مراكز البيانات مجرد أعمال ثانوية، بل أصبحت محرك النمو الرئيسي للشركات المصنعة للشرائح على مستوى العالم.

وقد أعلنت أمازون AWS رسميًا عن تعاونها مع “迈威尔” لإنشاء تجمعات قدرات شرائح الذكاء الاصطناعي - “Trainium” و"Inferentia"، والتي تعتبر موجهة خصيصًا لتسريع تدريب واستنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث تقدم “Trainium 2” أداءً أفضل بنسبة 30-40% من مثيلاتها من وحدات معالجة الرسوميات السحابية (GPU). كما أعلنت جوجل مؤخرًا أن تدريب واستنتاج “Gemini 2.0” يتم بالكامل على وحدات TPU، مما يدل على أن “تصنيع شرائح AI” للاستخدامات التجارية الكبرى لم يعد مجرد مفهوم، بل أصبح مرحلة صناعية قابلة للتكرار.

وتؤكد نتائج “博通” و"迈威尔" الأخيرة أن النمو غير المسبوق في سوق شرائح AI أصبح حقيقة مثبتة من خلال أدلة مالية قوية. فانتشار موجة الذكاء الاصطناعي التوليدي يسرع من وتيرة تطوير شرائح الحوسبة، حيث تتنافس الشركات الكبرى على تصميم تجمعات شرائح AI ذات الأداء الأسرع والأكثر كفاءة. وتركز “博通” و"迈威尔" على استغلال تفوقهما في الربط عالي السرعة وحقوق ملكية الشرائح (IP) للعمل مع عمالقة السحابة مثل أمازون، جوجل، ومايكروسوفت، لبناء تجمعات شرائح AI مخصصة وفقًا لاحتياجات مراكز البيانات الخاصة بهم، حيث أن هذا القطاع أصبح أحد أهم أنشطة الشركتين، مثل تجمعات TPU التي طورتها “博通” مع جوجل، والتي تعتبر نموذجًا مثاليًا لتقنية شرائح AI.

وتُظهر نتائج “迈威尔” القوية، بالإضافة إلى استفادتها من “دورة الذاكرة الفائقة” التي شهدتها الشركات الكبرى المصنعة للشرائح مثل سامسونج، SK هاليكس، وميموريكس، أن وحدات التحكم في التخزين عالية الأداء وشرائح SSD تظل محركات رئيسية للطاقة الحاسوبية غير الظاهرة. ففي أنظمة تدريب واستنتاج النماذج الكبيرة، تلعب سعة الإدخال/الإخراج، وكفاءة الوصول إلى التخزين الدائم، وفاعلية ربط الذاكرة، دورًا حاسمًا في تقليل التكاليف وتحسين الأداء، وتعد شرائح التحكم المخصصة، مثل شرائح NVMe/CXL، ضرورية لتحقيق ذلك. على الرغم من أن هذه الشرائح لا تظهر بنفس مستوى النمو المذهل لشرائح AI، إلا أنها ضرورية جدًا لمعالجة البيانات في نماذج الذكاء الاصطناعي ذات المعلمات الضخمة، وتساهم بشكل مباشر في تحسين كفاءة أنظمة مراكز البيانات وجودة الخدمة.

من منظور تقاطع صناعة أشباه الموصلات والبنية التحتية لمراكز البيانات، فإن شرائح التخزين (مثل NAND وDRAM) تلعب دورًا رئيسيًا في استيعاب توسع التدريب والاستنتاج، فهي تمثل “محطة دفع عامة” عبر المنصات والهياكل المختلفة. ومع انتقال الذكاء الاصطناعي من مرحلة التدريب إلى مرحلة الاستنتاج، وظهور أنشطة الوكيل (Agent)، والسياقات الطويلة، وتقنيات الاسترجاع، ستزداد الحاجة إلى سعة، ونطاق ترددي، وكفاءة استهلاك الطاقة، وطبقات البيانات الدائمة. وتعد أنظمة التخزين في مراكز البيانات، خاصة NVMe eSSD، ضرورية جدًا، حيث تتوقع المؤسسات المالية مثل “مورجان ستانلي” أن تتضاعف أسعار شرائح الذاكرة (DRAM) وشرائح NAND بشكل كبير، مع توقعات بزيادة أسعارها بنسبة 90% و55% على التوالي في الربع الأول من 2026، مع استمرار الارتفاع في الربع الثاني.

وفي ظل موجة الذكاء الاصطناعي العالمية، يُعتبر عصر شرائح AI الذهبي قد بدأ بالفعل. وقال الرئيس التنفيذي لشركة “迈威尔”، مات مورفي، إن الطلب على شرائح مخصصة في السنة المالية 2026 سجل أرقامًا قياسية، ويتوقع أن يستمر هذا الاتجاه. وأوضح أن الطلبات على شرائح مراكز البيانات تتزايد بسرعة غير مسبوقة، وأن النمو في هذا القطاع سيظل قويًا مع استمرار توسع السوق.

أما من ناحية تدريب الذكاء الاصطناعي، فإن احتياجات السوق تتجه نحو أنظمة أكثر مرونة، مع قدرة على التكرار السريع، وهو ما يجعل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) مهيمنة حاليًا. لكن مع انتقال السوق إلى مرحلة الاستنتاج، والوكيل، والسياقات الطويلة، وانخفاض زمن الاستجابة، ستتغير المعايير الأساسية من “أقصى طاقة ذروة” إلى “تكلفة كل رمز”، و"كفاءة الطاقة"، و"التكلفة الإجمالية للملكية (TCO)". وهنا، تتجه أنظمة شرائح ASIC المخصصة، التي تعتمد على تدفقات البيانات، والمترجمات، والربط، إلى أن تكون أكثر كفاءة من حيث التكلفة من وحدات المعالجة الرسومية العامة. ومن المتوقع أن يستمر التداخل بين وحدات GPU وشرائح ASIC في مراكز البيانات، حيث ستظل وحدات GPU تهيمن على التدريب، بينما ستتجه أنشطة الاستنتاج والوكيل إلى شرائح ASIC، مما يخلق عصرًا جديدًا من التخصص والتنوع في قدرات الحوسبة.

وفي المرحلة الحالية، تتطلب مجالات التدريب المتقدمة في الذكاء الاصطناعي مرونة عالية، وبرمجيات ناضجة، وسرعة في التكيف مع نماذج جديدة، وهو ما يجعل GPU مفضلة. لكن مع تحول السوق إلى الاستنتاج، والوكيل، والسياقات الطويلة، وانخفاض زمن الاستجابة، ستصبح معايير الأداء الأساسية هي تكلفة كل رمز، واستهلاك الطاقة، وكفاءة النظام، وهو ما يفسر تسارع اعتماد شرائح ASIC المخصصة من قبل عمالقة السحابة، مثل جوجل ومايكروسوفت وأمازون، حيث يركزون على بناء تجمعات شرائح AI مخصصة وفقًا لاحتياجاتهم، مع توقع أن تتجاوز إيراداتها مئات المليارات من الدولارات في العام القادم، مما يعزز التوقعات بأن سوق شرائح AI ستظل في موجة صعود قوية، مع تراجع تدريجي لاحتكار نيفيديا.