Nvidia تتوقع تريليون دولار إيرادات من رقائق الذكاء الاصطناعي بحلول 2027

كتبت نور عبدالقادر

تراهن شركة Nvidia على النمو السريع لسوق تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، متوقعة أن تصل فرص الإيرادات من رقائقها إلى ما لا يقل عن تريليون دولار بحلول عام 2027، في إطار استراتيجية تهدف إلى تعزيز حضورها في هذا القطاع المتسارع.

وخلال مؤتمر المطورين السنوي Nvidia GTC الذي عُقد في San Jose بولاية California، كشف الرئيس التنفيذي للشركة Jensen Huang عن معالج مركزي جديد ونظام ذكاء اصطناعي يعتمد على تقنيات شركة Groq، وهي شركة ناشئة حصلت Nvidia على ترخيص تقنياتها مقابل 17 مليار دولار في ديسمبر الماضي.

التحول نحو الحوسبة الاستدلالية

تأتي هذه الخطوات ضمن مساعي الشركة لتعزيز موقعها في مجال ما يُعرف بـ الحوسبة الاستدلالية، وهي المرحلة التي يتم فيها توليد الإجابات وتنفيذ المهام باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بعد تدريبها.

وكانت Nvidia قد هيمنت في السنوات الأخيرة على سوق تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بفضل وحدات معالجة الرسوميات الخاصة بها، إلا أنها تواجه الآن منافسة متزايدة من المعالجات المركزية والمعالجات المخصصة التي تطورها شركات مثل Google.

وقال Jensen Huang خلال المؤتمر:
“لقد وصلنا إلى نقطة التحول في الاستدلال، والطلب يواصل الارتفاع بوتيرة مستمرة.”

مؤتمر ضخم لتقنيات الذكاء الاصطناعي

أقيمت فعاليات المؤتمر في ساحة هوكي تتسع لأكثر من 18 ألف شخص، واستمرت على مدار أربعة أيام، ويُعد الحدث من أكبر المنصات العالمية لعرض أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.

ورغم الطفرة التي جعلت Nvidia أول شركة تصل قيمتها السوقية إلى 5 تريليونات دولار في أكتوبر الماضي، ظهرت في الفترة الأخيرة بعض التساؤلات بين المستثمرين حول وتيرة نمو الشركة وجدوى إعادة استثمار أرباحها في منظومة الذكاء الاصطناعي. إلا أن تصريحات Huang ساهمت في تهدئة هذه المخاوف جزئيًا.

رفع توقعات الإيرادات إلى تريليون دولار

رفعت Nvidia توقعاتها لفرص الإيرادات من 500 مليار دولار كانت قد أعلنتها سابقًا حتى عام 2026 لرقائق Blackwell وRubin، إلى تريليون دولار بحلول عام 2027.

وقد ارتفعت أسهم الشركة لفترة وجيزة عقب الإعلان قبل أن تغلق على مكاسب بنسبة 1.2%.

وفي هذا السياق، قال المحلل Jacob Bourne إن تحديد فرصة سوقية بقيمة تريليون دولار يعكس قوة الطلب المستمر على بنية Nvidia التحتية للذكاء الاصطناعي، ويؤكد استمرار ريادة الشركة مع انتقال الصناعة من مرحلة التجارب إلى مرحلة النشر الواسع.

مراحل تشغيل الذكاء الاصطناعي

أوضح Huang أن عملية الاستدلال في أنظمة الذكاء الاصطناعي ستنقسم إلى مرحلتين رئيسيتين:

• مرحلة التمهيد (Prefill): حيث يتم تحويل طلب المستخدم إلى رموز رقمية، وستتولاها رقائق Vera Rubin.

• مرحلة فك التشفير (Decode): وهي مرحلة توليد الإجابة النهائية، وستعتمد على رقائق Groq الجديدة.

توسع في المعالجات المركزية

بعد إنفاق مئات المليارات على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بدأت شركات مثل OpenAI وAnthropic وMeta بالتحول نحو خدمة مئات الملايين من المستخدمين، ما يعزز الطلب على المعالجات المركزية التي تهيمن عليها شركة Intel.

وأشار Huang إلى أن Nvidia تحقق بالفعل مبيعات كبيرة من المعالجات المركزية بشكل مستقل، مؤكدًا أن هذا النشاط قد يتحول إلى قطاع بمليارات الدولارات للشركة في المستقبل القريب.

خريطة طريق مستقبلية

كما استعرض Huang خريطة الطريق المستقبلية التي تحمل اسم Feynman، والتي ستتضمن مجموعة جديدة من رقائق الذكاء الاصطناعي وتقنيات الشبكات، ومن المتوقع إطلاقها في عام 2028 بعد جيل رقائق Rubin Ultra.

وفي الوقت نفسه، تسعى Nvidia إلى دخول سوق الوكلاء الذكيين المستقلين عبر منصة NemoClaw التي تتكامل مع OpenClaw لتوفير أدوات قادرة على تنفيذ مهام متعددة بشكل شبه مستقل مع تعزيز عناصر الأمان والخصوصية.

من جانبه، قال المحلل Bob O’Donnell إن هذه الإعلانات تمثل تحولًا مهمًا في طريقة التفكير بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، موضحًا أن Jensen Huang لم يعد يكتفي بالكشف عن شريحة واحدة، بل يقدم أنظمة متكاملة تضم عدة مكونات تعمل معًا.