في ظل التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي، تجاوز نمو القوة الحاسوبية حدود المنافسة على أداء معالجات الرسوميات، ليصبح "منافسة على البنية التحتية الشاملة للأنظمة". أصبحت كفاءة الاتصالات، وسعة النطاق الترددي، والتحكم في زمن الاستجابة داخل مراكز البيانات عوامل حاسمة تحدد السقف الأعلى لأداء مجموعات الذكاء الاصطناعي، مما يضع تقنيات التوصيل فائق السرعة والشبكات الضوئية في قلب المشهد.
في خضم هذا التحول، تحول تركيز أعمال Marvell تدريجياً من رقاقات التخزين والشبكات التقليدية إلى نظام بيئي للبنية التحتية لمراكز البيانات قائم على الذكاء الاصطناعي. يحلل التقرير التالي موقعها في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي عبر عدة محاور، تشمل الطلب على التوصيل فائق السرعة، ونمو رقاقات ASIC المخصصة، وتطور التوصيلات الضوئية، وهندسة CPO، والمشهد التنافسي، واتجاهات التطور المستقبلية.
لماذا يشهد قطاع رقاقات ASIC المخصصة لدى Marvell نمواً متسارعاً؟
في السنوات الأخيرة، يُعد قطاع رقاقات ASIC المخصصة (الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات) من أسرع قطاعات Marvell نمواً.
رقاقة ASIC هي شريحة مصممة خصيصاً لتطبيق معين. على عكس معالجات الرسوميات العامة، لا تحتاج ASIC إلى معالجة مجموعة واسعة من مهام الحوسبة، بل يتم تحسينها وفقاً لأعباء العمل المحددة للعميل، مما يحقق توازناً أفضل بين الأداء واستهلاك الطاقة والتكلفة.
بالنسبة لكبرى مزودي الخدمات السحابية، أصبح تطوير رقاقات ASIC داخلية اتجاهاً رئيسياً. فعلى سبيل المثال، أطلقت AWS سلسلة رقاقات الذكاء الاصطناعي Trainium وInferentia، وتواصل Google تطوير وحدات معالجة التوتر TPU الخاصة بها، كما أصدرت Microsoft مسرع الذكاء الاصطناعي Maia. على الرغم من أن هذه الرقاقات تُسوق تحت العلامة التجارية لكل شركة، إلا أن تطويرها يتطلب غالباً مشاركة عميقة من شركات تصميم الرقاقات المتخصصة.
تلعب Marvell دوراً محورياً في هذه العملية، حيث تقدم مجموعة كاملة من خدمات تصميم ASIC حسب الطلب، تشمل تصميم البنية المعمارية، والإدخال/الإخراج فائق السرعة، ودعم التغليف المتقدم، وتكامل الملكية الفكرية، والتحقق اللاحق.
بالمقارنة مع أعمال الرقاقات القياسية، توفر رقاقات ASIC المخصصة عدة مزايا واضحة:
- دورات تعاون أطول مع العملاء يستغرق الأمر عادةً من سنتين إلى ثلاث سنوات من التصميم الأولي حتى الإنتاج الضخم. وبمجرد بدء الإنتاج، تمتد دورة الحياة غالباً لعدة سنوات، مما يوفر إيرادات مستقرة نسبياً.
- ولاء أعلى للعملاء نظراً لاندماج ASIC بعمق مع النظام البرمجي للعميل وهندسة مركز البيانات وسلسلة التوريد، فإن تغيير الموردين مكلف، مما يجعل الشراكات أكثر استدامة.
- ربحية أقوى على الرغم من ارتفاع استثمارات البحث والتطوير، إلا أن الطبيعة شديدة التخصيص لهذه المنتجات تحد من المنافسة السعرية، مما يؤدي إلى هوامش إجمالية طويلة الأجل أفضل عادةً من المنتجات الموحدة.
مع استمرار مزودي الخدمات السحابية العالميين في زيادة إنفاقهم الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن يستمر سوق ASIC المخصصة في النمو، مما يجعله أحد أهم محركات النمو طويلة الأجل لشركة Marvell.
لماذا تعتبر التوصيلات الضوئية اتجاهاً حتمياً لتطوير مجموعات الذكاء الاصطناعي؟
إذا كانت معالجات الرسوميات هي دماغ مركز بيانات الذكاء الاصطناعي، فإن التوصيلات الضوئية هي جهازه العصبي.
في الماضي، اعتمدت معظم الخوادم بشكل أساسي على الكابلات النحاسية لنقل الإشارات الكهربائية. ولكن مع ارتفاع سرعات الشبكة، تواجه الكابلات النحاسية قيوداً واضحة:
- مسافة نقل محدودة: بسرعات 400G و800G وحتى 1.6T المستقبلية، يصبح توهين الإشارة في الكابلات النحاسية أكثر حدة، مما يتطلب تعويضاً معقداً للإشارة.
- ارتفاع سريع في استهلاك الطاقة: تستهلك التوصيلات الكهربائية فائقة السرعة طاقة كبيرة لتضخيم الإشارة ومعادلتها. في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الكبيرة، أصبح استهلاك الطاقة هذا مكوناً رئيسياً من تكاليف التشغيل.
- التأثر بالتداخل الكهرومغناطيسي التوصيلات الكهربائية فائقة السرعة عرضة أيضاً للتداخل الكهرومغناطيسي، مما قد يضر بالاستقرار العام.
في المقابل، توفر التوصيلات الضوئية نطاقاً ترددياً أعلى، وزمن وصول أقل، واستهلاكاً أقل للطاقة، ومسافات نقل أطول، مما يجعلها بديلاً طبيعياً للتوصيلات الكهربائية التقليدية.
نشطت Marvell لفترة طويلة في مجال التوصيلات الضوئية، مع منتجات تشمل معالجات الإشارات الرقمية DSP فائقة السرعة، ومعالجة إشارات PAM4، ووحدات تحكم الوحدات الضوئية، والرقاقات ذات الصلة التي تغطي روابط الاتصالات الحيوية داخل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
حالياً، أصبحت معايير 400G هي الأساس لنشر مراكز البيانات الكبيرة، وتكتسب 800G اعتماداً سريعاً، بينما من المتوقع أن تدخل الوحدات الضوئية 1.6T مرحلة التسويق في السنوات القادمة. وهذا يعني أن سلسلة الصناعة بأكملها لا تزال تملك مجالاً واسعاً للترقيات.
مع استمرار نمو أحجام مجموعات الذكاء الاصطناعي، تتوسع التوصيلات الضوئية من الاتصالات بين مراكز البيانات إلى داخل الرفوف وحتى بين الرقاقات، مما يخلق فرص نمو مستدامة لـ Marvell.
لماذا تُعتبر CPO هندسة شبكات الجيل التالي للذكاء الاصطناعي؟
إلى جانب الوحدات الضوئية التقليدية، يُعد التغليف الضوئي المشترك CPO (Co-Packaged Optics) من أكثر الاتجاهات الجديدة متابعة في السنوات الأخيرة.
في هندسات الشبكات التقليدية، تُنشر رقاقات التبديل والوحدات الضوئية بشكل منفصل عادةً، مما يتطلب توصيلات كهربائية فائقة السرعة لنقل البيانات. مع زيادة عرض النطاق الترددي، تستهلك هذه التوصيلات الكهربائية طاقة أكبر وتسبب فقداناً للإشارة.
الفكرة الأساسية لـ CPO هي تغليف المكونات الضوئية مباشرةً مع رقاقة التبديل، مما يجعل الإشارات الضوئية أقرب إلى نواة الحوسبة. هذا يقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة ويزيد من كثافة عرض النطاق الترددي الإجمالية.
بالنسبة لمجموعات الذكاء الاصطناعي العملاقة المستقبلية التي تضم عشرات الآلاف من معالجات الرسوميات، تعد هذه الهندسة بتحسين كفاءة الشبكة بشكل أكبر.
استثمرت Marvell باستمرار في التقنيات المتعلقة بـ CPO، بما في ذلك رقاقات التبديل عالية الأداء ومعالجات الإشارات الرقمية والمحركات الضوئية وقدرات التغليف المتقدمة، بهدف تأمين موقع أقوى في هندسات شبكات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.
على الرغم من أن CPO لا تزال في مراحلها المبكرة من التسويق، إلا أن ارتفاع استهلاك الطاقة في مراكز البيانات دفع السوق إلى اعتبارها اتجاهاً تقنياً رئيسياً للشبكات فائقة السرعة في المستقبل.
كيف تؤدي ترقيات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى استمرار استفادة Marvell؟
نمو القوة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي لا يقتصر على زيادة شحنات معالجات الرسوميات فحسب، بل يدفع إلى التوسع المتزامن لسلسلة البنية التحتية بأكملها.
مع زيادة معلمات النماذج وعدد معالجات الرسوميات، تحتاج مراكز البيانات إلى شراء المزيد من رقاقات التبديل والوحدات الضوئية ووحدات التحكم في الشبكة فائقة السرعة وحلول التوصيل. كل دفعة جديدة من معالجات الرسوميات تتطلب عادةً نظام شبكة داعماً كاملاً. ونتيجة لذلك، تطور استثمار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من مجرد شراء معالجات الرسوميات إلى بناء على مستوى النظام يشمل الحوسبة والشبكات والتخزين والطاقة والتبريد.
تتناول Marvell تحديداً مجالات البنية التحتية "غير الحاسوبية ولكن لا غنى عنها". مع توسع أحجام مجموعات معالجات الرسوميات، تمثل معدات الشبكات حصة متزايدة من إجمالي تكاليف مركز البيانات، مما يعني أن سوق التوصيل فائق السرعة لا يزال لديه مساحة كبيرة للنمو.
في الوقت نفسه، في استثمارات الذكاء الاصطناعي وتخصيص الأصول العالمي، يعتمد المشاركون في السوق بشكل متزايد على قدرات التداول عبر الأسواق لإعادة التوازن الديناميكي. على سبيل المثال، تدعم منصة تداول الأسهم التي توفرها Gate التداول على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لأسهم الولايات المتحدة وهونغ كونغ وكوريا، مما يسمح للمستثمرين بتتبع تحركات الأسعار وتدفقات رأس المال للأصول المرتبطة بالذكاء الاصطناعي باستمرار عبر فترات السوق المختلفة. هذا يمكنهم من المشاركة بشكل أكثر مرونة في فرص التناوب لدورة البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي.
هذه الآلية تعزز الترابط العالمي لسلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي وتجعل تسعير السوق لشركات البنية التحتية مثل Marvell أكثر استمرارية. يمكن للمستثمرين تعديل مراكزهم بسرعة أكبر استجابة للتغيرات العالمية في صناعة الذكاء الاصطناعي، دون التقيد بساعات تداول سوق واحدة.
على الرغم من أن الشركات الثلاث تُعتبر لاعبين رئيسيين في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، إلا أن مواقعها الأساسية تختلف بشكل ملحوظ.
| الشركة |
التموضع الأساسي |
المنتجات الرئيسية |
الدور في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي |
محرك النمو |
| NVIDIA |
طبقة حوسبة الذكاء الاصطناعي |
معالج رسوميات GPU، منصة برمجيات CUDA، NVLink، أنظمة DGX |
توفير نواة حوسبة الذكاء الاصطناعي |
نمو الطلب على تدريب واستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي، زيادة شحنات GPU |
| Broadcom |
الشبكات ورقاقات ASIC المخصصة |
رقاقات التبديل، رقاقات الشبكات، ASIC مخصصة، مبدل PCIe |
بناء شبكات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ورقاقات مخصصة لمزودي الخدمات السحابية |
الإنفاق الرأسمالي لمزودي الخدمات السحابية فائقة التوسع، ترقية الشبكات فائقة السرعة، نمو الطلب على ASIC |
| Marvell Technology |
التوصيل فائق السرعة وطبقة الاتصال |
التوصيلات الضوئية، DSP، رقاقات التبديل، توصيلات التخزين، ASIC مخصصة |
ربط الحوسبة والتخزين والشبكات داخل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي |
توسع نطاق مجموعات الذكاء الاصطناعي، ترقية الشبكات الضوئية، تسويق CPO، زيادة تعقيد الشبكات |
NVIDIA مسؤولة بشكل أساسي عن طبقة حوسبة الذكاء الاصطناعي، حيث توفر معالجات الرسوميات والنظام البيئي لبرمجيات CUDA ومنصات الحوسبة الكاملة للذكاء الاصطناعي - وهي المزود الأساسي لقوة حوسبة الذكاء الاصطناعي حالياً.
تركز Broadcom أكثر على رقاقات التبديل والبنية التحتية للشبكات ورقاقات ASIC المخصصة، مع خبرة عميقة في شبكات المؤسسات ومراكز البيانات السحابية فائقة التوسع، وتعتبر منافساً رئيسياً في سوق ASIC للذكاء الاصطناعي.
أما Marvell فتركز أكثر على طبقة الاتصال، بما في ذلك التوصيلات فائقة السرعة والشبكات الضوئية ومعالجات الإشارات الرقمية وتبديل مراكز البيانات وتوصيلات التخزين ورقاقات ASIC المخصصة.
ببساطة، تتعامل NVIDIA مع "الحوسبة"، بينما تتعامل Broadcom وMarvell مع "الاتصال".
هذا التموضع يعني أن منطق نمو Marvell لا يعتمد كلياً على دورات منتجات معالجات الرسوميات. بل يستفيد أكثر من التوسع الإجمالي لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وزيادة تعقيد شبكاتها. مع استمرار توسع مجموعات الذكاء الاصطناعي نحو النطاق فائق التوسع، من المتوقع أن تستمر أهمية طبقة الاتصال في الارتفاع.
ما هي التحديات التي لا تزال تواجه سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
على الرغم من الآفاق طويلة الأجل المشرقة للصناعة، لا يزال السوق الذي تعمل فيه Marvell يواجه شكوكاً.
حاجز البحث والتطوير لمنتجات الشبكات فائقة السرعة مرتفع للغاية. من العقد التصنيعية المتقدمة وتقنية SerDes إلى التغليف فائق السرعة، يتطلب كل جيل استثماراً مستمراً وكبيراً في البحث والتطوير، وتتسارع وتيرة الابتكار التكنولوجي.
تركيز العملاء مرتفع نسبياً. عملاء Marvell الرئيسيون هم في الغالب مزودو خدمات سحابية عالميون كبار، تؤثر دورات إنفاقهم الرأسمالي بشكل مباشر على نمو طلبات الشركة. إذا تباطأت دورة استثمار الذكاء الاصطناعي، فقد تتأثر الإيرادات ذات الصلة.
كما أن خرائط الطريق التكنولوجية لا تزال غير مستقرة. سواء كانت الترقية من 800G إلى 1.6T أو تسويق CPO، يجب أن تنضج سلسلة الصناعة بأكملها بشكل منسق. إذا تم اعتماد التقنيات الجديدة بشكل أبطأ من المتوقع، فقد يكون أداء السوق على المدى القصير متقلباً.
تزداد المنافسة في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أيضاً. شركات مثل Broadcom وNVIDIA وAstera Labs تتوسع بنشاط في التوصيلات فائقة السرعة ورقاقات الشبكات، مما يضمن بقاء المنافسة شديدة في المستقبل.
اتجاهات التطوير المستقبلية لأعمال الذكاء الاصطناعي لـ Marvell
بالنظر إلى المستقبل، من المرجح أن يتركز نمو Marvell على ثلاثة مجالات رئيسية:
- توسيع أعمال رقاقات ASIC المخصصة: من خلال إقامة شراكات طويلة الأجل مع المزيد من مزودي الخدمات السحابية فائقة التوسع، والاستفادة من الطلب المتزايد على رقاقات استدلال الذكاء الاصطناعي.
- تسريع تسويق التوصيلات الضوئية وCPO: مع استمرار ترقية شبكات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تصبح الشبكات الضوئية فائقة السرعة من الجيل التالي محرك نمو جديد.
- دفع توجه منصات البنية التحتية للشبكات: من رقاقات التبديل والتوصيلات فائقة السرعة إلى تحسين الشبكة على مستوى النظام، تهدف Marvell إلى تقديم حلول اتصال أكثر شمولاً لمراكز البيانات، بدلاً من مجرد منتجات رقاقات فردية.
مع تحول تطبيقات الذكاء الاصطناعي من التدريب على نطاق واسع إلى نشر الاستدلال، ستركز مراكز البيانات المستقبلية بشكل أكبر على كفاءة الطاقة الإجمالية والتحكم في التكاليف واستخدام النظام. بدلاً من مجرد تعزيز أداء معالجات الرسوميات، سيكون التحدي الرئيسي هو توصيل عشرات الآلاف من عقد الحوسبة باستهلاك أقل للطاقة وكفاءة أعلى - وهذا هو بالضبط المجال الذي ركزت عليه Marvell لفترة طويلة.
خلاصة
تكمن قيمة Marvell في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي ليس في توفير قوة الحوسبة مباشرة، بل في بناء الاتصال الذي يتيح تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بكفاءة. من رقاقات التبديل فائقة السرعة والتوصيلات الضوئية إلى معالجات الإشارات الرقمية ورقاقات ASIC المخصصة، تغطي الشركة روابط بنية تحتية حيوية متعددة داخل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
مع استمرار استثمارات الذكاء الاصطناعي العالمية، يتحول بناء مراكز البيانات من التركيز على القوة الحاسوبية الخام إلى التحسين على مستوى النظام. الأهمية المتزايدة لعرض النطاق الترددي للشبكة وكفاءة الاتصالات والتحكم في استهلاك الطاقة والتوصيلات فائقة السرعة حولت Marvell من مجرد شركة مصنعة لرقاقات الشبكات التقليدية إلى لاعب رئيسي في طبقة اتصال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
بالنظر إلى المستقبل، ومع استمرار نضج تقنيات مثل الشبكات الضوئية وCPO ورقاقات ASIC المخصصة، فإن Marvell في وضع جيد للاستفادة من دورة ترقية البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، والحفاظ على زخم نمو طويل الأجل في مجال التوصيل فائق السرعة والشبكات الذكية.
