كيف قامت إنفيديا بإغلاق سوق رقائق الذكاء الاصطناعي ( ولماذا لا تستطيع المنافسة اللحاق بها )

إليك الشيء المتعلق بسيطرة Nvidia بنسبة 85-90% على رقائق الذكاء الاصطناعي—ليس الأمر مجرد تقنيات أفضل. بل يتعلق الأمر بالتحكم في سلسلة التوريد التي لا يمكن للمنافسين تكرارها حرفيًا.

الخندق الحقيقي: قدرة TSMC

إن نفيديا شركة بلا مصانع (تصميمات ولكنها لا تصنع)، لذا فهي تعتمد بالكامل على TSMC للإنتاج. ولكن هنا يصبح الأمر مثيرًا للاهتمام: لقد تمكنت نفيديا بطريقة ما من السيطرة على 70% من قدرة تصنيع الشرائح المتقدمة لدى TSMC.

قارن الأرقام:

• إيرادات مركز بيانات نفيديا: $41B Q في الربع الأخير، +56% على أساس سنوي(
• إيرادات AI من برودكوم: 5.2 مليار دولار
• إيرادات مركز بيانات AMD: 3.2 مليار دولار

الجميع يستخدم نفس عملية TSMC 3nm، ومع ذلك فإن Nvidia تسحقهم. لماذا؟ القدرة على التصنيع. يمكنك تصميم أفضل شريحة على الإطلاق، ولكن إذا لم تتمكن من تصنيعها بسرعة كافية، فسوف تخسر.

A16 بلاي: تأمين العقد القادم

هنا حيث قامت إنفيديا بخطوة قوية - إنها الآن أول عميل لعملية 16A الخاصة بـ TSMC )a عقدة 1.6nm التي ستطلق في 2028(. تعد TSMC بتحسين الأداء بنسبة 8-10% واستهلاك الطاقة بنسبة 15-20% مقارنةً بـ 2nm.

المفاجأة؟ تُظهر التقارير أن نفيديا هي الوحيدة التي تختبر A16 في الوقت الحالي. لا AMD، ولا برودكوم، ولا حتى أبل ) التي مشغولة بتخزين القدرة الإنتاجية لشركة TSMC البالغة 2 نانومتر لأجهزة الآيفون (.

عندما تطلق Nvidia معمارية GPU Feynman في عام 2028 مع A16، لن تكون مجرد تحسين طفيف - سيكون لديها فترة نظيفة من 2-3 سنوات قبل أن تلحق المنافسة. المزيد من الكفاءة = انخفاض تكاليف تشغيل مركز البيانات = العملاء يشترون المزيد من شرائح Nvidia = غسّل وأعد.

لماذا هذا مهم

مع توقعات الإنفاق العالمي على بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تتراوح بين 3-4 تريليون دولار بحلول عام 2030، ونمو إنفاق مراكز البيانات بنسبة 40% سنويًا، فإن تأمين Nvidia لسلسلة التوريد ليس مجرد دفاعي - بل هو هجومي. بينما تتسابق AMD و Broadcom للحصول على فتات TSMC، قامت Nvidia بالفعل بحجز المقاعد المميزة للجيل القادم.

الفجوة لا تغلق. إنها تتسع.