رويا خلف، رئيسة تحرير الـFT، تختار قصصها المفضلة في هذه النشرة الأسبوعية. لم يتمكن أي شركة من الانتقال من قيمة أسهم بقيمة تريليون دولار إلى قيمة تريليوني دولار بسرعة مثل شركة Nvidia. ضاعفت مصمم الشرائح قيمتها السوقية في أقل من تسعة أشهر. ارتفاع في الطلب على شرائح Nvidia يفوق ما هو متاح حاليًا بسبب الانفجار في الذكاء الاصطناعي التوليد. ومع ذلك، يثبت بلوغ حاجز الثلاثة تريليونات دولار صراعًا أصعب.
إلى بعض المستثمرين، قد قامت القوة الترويجية للذكاء الاصطناعي بتضخيم التقييمات أكثر من اللازم. ارتاح مايكل بوري، الذي اشتهر برهانه ضد سوق الإسكان في فيلم The Big Short، ضد أسهم الشركات النصاعية العام الماضي. تخلت شركة آرك إنفيست للمستثمرات عن بطاقة Nvidia في بداية عام 2023، مدعية أن السوق كانت تراهن على الكثير من التفاؤل. ومع ذلك، فإن تواجد Nvidia يكون في مقارنة مع تاريخه السوقي الخاص به لا يبدو مبالغًا به في التقييم. تتداول الأسهم بـ 35 مرة من الأرباح المتوقعة، مقارنة بـ 55 مرة في بداية عام 2022. نظرًا لحجم السوق المتوقع لها والقوة السعرية التي تملكها، فإن Nvidia قد تكون لديها فرصة لتصبح أثمن أسهم في الولايات المتحدة.
يشير القلق بخصوص تقييم Nvidia إلى التقدم الذي أحرزته وحدات معالجة جوجل (TPU)، ووحدات MI300X من شركة AMD، والمنافسين الآخرين المحتملين. ولكن لدى Nvidia ميزتين؛ انطلاقة مبكرة ونظام مغلق. أنشأت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الخاصة بها كمعالجات للرسومات الكمبيوترية. تبين أنها مثالية للحسابات الهائلة اللازمة لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة للذكاء الاصطناعي التوليد. يتم عرض المنافسين بقواهم عن مصانع التصنيع النصاعية اللازمة لتجميع شرائح قوية جديدة. الأمر يستغرق سنوات وعشرات المليارات من الدولارات لبناء هذه. تقدم Nvidia أيضًا متجرًا للعملاء عبر منصتها CUDA، التي تمكنهم من استخدام البرامج التي تعمل على شرائح Nvidia. قد يكون التعليق على Apple، التي تنشئ برامج تعمل على الأجهزة الخاصة بها.
يساعد كل ذلك على سيطرة Nvidia على سوق شرائح الذكاء الاصطناعي وتحديد أسعارها الخاصة. قفزت الهوامش الإجمالية للشركة من 65 في المئة إلى 73 في المئة تقريبًا في غضون عامين. قارن هذا بإنتل، حيث تبلغ الهوامش 41 في المئة، أو AMD بنسبة 51 في المئة. قد تستمر المبيعات في الارتفاع. يتطلب تدريب النماذج اللغوية الكبيرة العدد الكبير من وحدات المعالجة الرسومية. كذلك يتطلب الاستخدام القادم للذكاء الاصطناعي التوليد: استنتاج. يمكن أن يكون سوق معالجة الطلبات اللغوية الكبيرة مثل الفيديوهات والصور والنصوص أكبر بكثير من سوق تدريب النماذج. تمكن رقاقة Nvidia الأخيرة، وحدة B200 GPU، من معالجة هذه بمعدل 30 مرة أسرع من رقاقتها السابقة. سيبقي الشركة في المقدمة على منافسيه مع تحول تركيز الذكاء الاصطناعي التوليد.
elaine.moore@ft.com.
