تصنيف مبيعات الشركات المصنعة لأشباه الموصلات في الربع الثاني من عام 2023
في 14 أغسطس 2023، أعلنت شركة الأبحاث الأمريكية Semiconductor Intelligence عن تصنيف أفضل 15 شركة من حيث المبيعات لمصنعي أشباه الموصلات في الربع الثاني (الربع الثاني) من عام 2023.
ومع ذلك، أنا (تاكاشي يونوي) أشعر بخيبة أمل إزاء هذا التصنيف. والسبب هو أن تصنيف TSMC في تايوان بالصين غير معروف، لذلك ألقيت نظرة على بيانات التقرير المالي لشركة TSMC وأضفتها إلى تصنيفات ذكاء أشباه الموصلات (الشكل 1).
الشكل 1: أكبر 15 شركة مصنعة لأشباه الموصلات من حيث المبيعات (الربع الأول والربع الثاني من عام 2023) المصدر: المؤلف استنادًا إلى بيانات التقارير المالية لشركة Semiconductor Intelligence وTSMC
انطلاقًا من النتائج، الأول هو TSMC، والثاني هو Intel، والثالث هو Samsung، والرابع هو Nvidia، والخامس هو Broadcom، والسادس هو Qualcomm (الرابع والخامس توقعات).
ومن بين الشركات المصنعة اليابانية، تحتل شركة رينيساس للإلكترونيات، التي تتمتع بصناعة قوية في مجال أشباه موصلات السيارات، المرتبة الخامسة عشرة، ولكن يبدو أن شركة كيوكسيا، التي تنتج ناند، قد تراجعت عن المراكز الخمسة عشر الأولى.
والجدير بالذكر أنه من الربع الأول من عام 2023 إلى الربع الثاني، حققت إنفيديا نموًا بنسبة 69.2%. تستخدم Nvidia السنة المالية (FY) بدلاً من السنة التقويمية (CY) في كتبها (الشكل 2). ولذلك، فإن توقيت إعلان الأرباح يقع على بعد شهر من إعلان شركتي Intel وSamsung عن أرباحهما بالريال القبرصي. ونتيجة لذلك، يتم كتابة مبيعات Nvidia على أنها "توقعات" في تصنيفات ذكاء أشباه الموصلات.
الشكل 2 الفرق بين السنة المالية (السنة المالية) لـ NVIDIA والسنة التقويمية (CY)
إذن، ما هو تصنيف Nvidia حقًا؟ هل هو حقا المركز الرابع؟
في هذه المقالة، نقوم أولاً بفحص أرقام مبيعات Nvidia الربع سنوية. بعد ذلك، سأحاول المقارنة مع مبيعات أكبر ثلاث شركات مصنعة لأشباه الموصلات: TSMC، وIntel، وSamsung، وNvidia. بالإضافة إلى ذلك، فإن الانتشار الهائل للذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل الذكاء الاصطناعي المفتوح "ChatGPT" الذي تم إصداره في 30 نوفمبر 2022، هو السبب وراء النمو السريع لمبيعات Nvidia. بالإضافة إلى ذلك، سأتحدث أيضًا عن احتمال أن تلعب Nvidia دورًا رائدًا في تصنيف مبيعات الشركات المصنعة لأشباه الموصلات في المستقبل.
مقارنة بين الشركات الثلاث الكبرى المصنعة لأشباه الموصلات وNvidia
يوضح الشكل 3 اتجاهات المبيعات والأرباح التشغيلية الفصلية لشركة Nvidia. كما ذكرنا في القسم السابق، تستخدم Nvidia سنتها المالية (FY) للإبلاغ عن أدائها. لذلك فإن الربع الأول من عام 2024 هو من فبراير إلى أبريل 2023، والربع الثاني من عام 2024 من مايو إلى يوليو 2023، وتوقعات إنفيديا للربع الثالث من عام 2024 هي من أغسطس إلى أكتوبر 2023.
الشكل 3 المبيعات الربع سنوية والدخل التشغيلي لشركة Nvidia (توقعات Nvidia للربع الثالث من عام 2024) المصدر: تقرير Nvidia المالي
بالنظر إلى الشكل 3 مرة أخرى، زادت المبيعات ربع السنوية من 7.2 مليار دولار أمريكي في الربع الأول من عام 2024 (من فبراير 2023 إلى أبريل 2023) إلى 13.5 مليار دولار أمريكي في الربع الثاني من عام 2024 (من مايو إلى يوليو 2023). ويمكنك أن ترى أن الحجم قد تضاعف.
كيف ينبغي لنا مقارنة FY Nvidia مع TSMC وIntel وSamsung المستقرة في CY؟ نظرًا لصعوبة إجراء مقارنات متسقة مع الوقت، بالنسبة لـ CY مثل TSMC، يتم تخطيط المبيعات في مارس ويونيو وسبتمبر وديسمبر، وهي الأشهر الأخيرة من النتائج المالية ربع السنوية. لقد أنشأت مخططًا يوضح المبيعات لشهر أبريل ويوليو وأكتوبر ويناير (الشكل 4).
الشكل 4 المبيعات الربع سنوية لشركة Intel وSamsung وTSMC وNvidia (المسحوبة في نهاية الفترة المحاسبية لكل شركة) المصدر: من إعداد المؤلف بناءً على البيانات المالية لكل شركة
واحتفظت شركة إنتل بالمركز الأول حتى مارس 2017، لكن سامسونج، التي نمت بسرعة بسبب فقاعة الذاكرة، قفزت إلى المركز الأول بين يونيو 2017 وسبتمبر 2018. ومع ذلك، جاء بعد ذلك ركود الذاكرة وعادت إنتل إلى المركز الأول بعد ديسمبر 2018.
لفترة من الوقت بعد ذلك، كانت شركة إنتل في المرتبة الأولى وسامسونج في المرتبة الثانية. ومع ذلك، عندما بدأ الطلب الخاص لفيروس كورونا الجديد في الانهيار في عام 2022، انخفضت مبيعات إنتل بسرعة بعد ديسمبر 2021، وسامسونج بعد يونيو 2022، وقفزت مبيعات شركة TSMC، التي نمت بشكل مطرد منذ عام 2019، إلى المركز الأول. كما انخفضت مبيعات TSMC بشكل حاد منذ ديسمبر 2022.
وفي هذه الحالة ارتفعت مبيعات إنفيديا بشكل ملحوظ من أبريل 2023 إلى يوليو من نفس العام. على الرغم من أن وقت التسوية يختلف بشهر واحد ولا يمكن مقارنته بشكل مباشر، كما هو موضح في الشكل 4، في حوالي يونيو إلى يوليو 2023، تحتل TSMC المرتبة الأولى، وتحتل Nvidia المرتبة الثانية، وتحتل Intel المرتبة الثالثة، وتحتل Samsung المرتبة الرابعة.
بالإضافة إلى ذلك، إذا استمرت مبيعات TSMC في الانخفاض بعد سبتمبر 2023، فليس من الخيال أن تقفز Nvidia، التي من المتوقع أن تبلغ مبيعاتها 16 مليار دولار أمريكي في أكتوبر من نفس العام، إلى قمة القائمة. إذا حدث هذا، فإن شركة إنفيديا، التي تأسست عام 1993، سوف تصبح شركة أشباه الموصلات رقم 1 من حيث الإيرادات لأول مرة في التاريخ.
ولكن ما هي القوة الدافعة للتقدم السريع لشركة نفيديا؟
الانتشار الهائل لـ ChatGPT
تم إصدار ChatGPT بواسطة Open AI في 30 نوفمبر 2022، وقد اكتسب شعبية سريعة في جميع أنحاء العالم. الوقت المستغرق للوصول إلى 100 مليون مستخدم نشط هو 54 شهرًا لـ Facebook، و 49 شهرًا لـ X (Twitter القديم)، و 30 شهرًا لـ Instagram، و 19 شهرًا لـ LINE، و 9 أشهر لـ TikTok، ويقول ChatGPT أن هناك قمرين فقط.
كما تحسن أداءها بسرعة، ففي يناير 2023، تم تصنيف الإجابة على الامتحان النهائي لماجستير إدارة الأعمال على أنها B (مستوى النجاح)، وفي فبراير من نفس العام، وصل معدل الإجابة الصحيحة في امتحان التأهيل الطبي الأمريكي إلى خط النجاح. في سبتمبر/أيلول، سجل بين أفضل 10% في امتحان تأهيل نقابة المحامين في الولايات المتحدة، ووصل إلى مستوى اجتياز الفحص الطبي الوطني الياباني في السنوات الخمس الماضية.
إن صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي بدءًا من ChatGPT لا حدود له، ومنذ ذلك الحين بدأت شركات التكنولوجيا الفائقة في تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي. يستخدم هذا الجيل من الذكاء الاصطناعي أشباه الموصلات التي تسمى وحدة معالجة الرسومات (GPU). تحتكر Nvidia مساحة GPU.
هنا، ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيف يعمل؟ ما هو الدور الذي تلعبه وحدة معالجة الرسومات؟
يتكون ChatGPT من خطوتين
الشكل 5: سنشرح آلية الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها بواسطة ChatGPT وغيرها. تنقسم خطوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مرحلتين: التعلم والاستدلال.
الشكل 5: مبدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي وأشباه موصلات الذكاء الاصطناعي المستخدمة (وحدة معالجة الرسومات NVIDIA)
أولاً، قم بتحميل البيانات الضخمة مثل البيانات النصية وبيانات الصور الموجودة على الإنترنت إلى خادم مجهز بأشباه موصلات الذكاء الاصطناعي مثل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA (يشار إليها فيما بعد بخوادم الذكاء الاصطناعي). في ذلك الوقت، سوف تتعلم أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي، مثل وحدات معالجة الرسومات، من البيانات.
بعد ذلك، عندما يكتب المستخدم سؤالاً في الدردشة، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يعمل على خادم الذكاء الاصطناعي بعمل استنتاجات ويخرج بالإجابة. في ذلك الوقت، كانت وحدة معالجة الرسومات (GPU) من Nvidia وأشباه موصلات الذكاء الاصطناعي الأخرى هي التي تقوم بالاستدلال على خادم الذكاء الاصطناعي.
من هذا يمكننا أن نرى أنه يمكن القول بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي "مثل البرنامج"، يعمل على أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي (مثل وحدات معالجة الرسوميات Nvidia) المثبتة على خوادم الذكاء الاصطناعي.
إن انتشار وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT لا حدود له. نتيجة لذلك، في سوق أشباه الموصلات، أصبحت مشكلة نقص GPU في Nvidia أكثر خطورة. في هذه الحالة، تتسابق شركات التكنولوجيا الفائقة التي تعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي لجمع أكبر عدد ممكن من وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia.
لدى Nvidia عدة أنواع من وحدات معالجة الرسومات، ولكن الأكثر طلبًا هي TSMC's 7nm A100 (10000 دولار لكل منها) وH100 (40000 دولار لكل منها). بغض النظر عن مدى تكلفتها، مع الأخذ في الاعتبار أن سعر DRAM واحد هو 10 دولارات، ومعالج iPhone من Apple هو 100 دولار، ومعالج الكمبيوتر الشخصي من Intel هو 200 دولار، ولم أر قط تكلفة وحدة معالجة الرسومات تتراوح بين 10,000 دولار و40,000 دولار، فهي ليست باهظة الثمن بشكل يبعث على السخرية للحصول على نصائح.
الطلب المتزايد في مركز البيانات على وحدة معالجة الرسومات لخادم الذكاء الاصطناعي
يوضح الشكل 6 مبيعات NVIDIA ربع السنوية حسب مجال الأعمال. في الأصل، كانت وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia عبارة عن أشباه موصلات تم تطويرها لوحدات تحكم الألعاب. كما ترون من الشكل 6، تعد مبيعات GPU للألعاب هي الأكبر حتى العام المالي 2020 تقريبًا (في الواقع 2019).
الشكل 6: مبيعات NVIDIA ربع السنوية حسب مجال الأعمال
في مثل هذه الحالات، وجد أن وحدات معالجة الرسومات القادرة على معالجة أعداد كبيرة من الصور بالتوازي هي الأنسب لأشباه الموصلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. في ذاكرتي، من عام 2016 إلى عام 2018 تقريبًا، كانت وحدات معالجة الرسوميات Nvidia تستخدم غالبًا في أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية للسيارات.
ومع ذلك، انطلاقًا من الشكل 6، فإن مبيعات وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالسيارات ليست كبيرة جدًا. والسبب هو أن القيادة الآلية الكاملة للسيارات لم تنتشر بعد، وقد بدأ رواد القيادة الآلية بقيادة تسلا في الولايات المتحدة في تطوير أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لمركبات القيادة الآلية بالكامل.
اعتبارًا من العام المالي 2023 (في الواقع 2022)، ستنمو مبيعات وحدة معالجة الرسومات الداخلية من Nvidia لخوادم الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات بسرعة. سوف تنفجر مبيعات GPU لخوادم الذكاء الاصطناعي في السنة المالية 2024 (في الواقع 2023).
مدفوعة بارتفاع الطلب على وحدات معالجة الرسومات لخوادم الذكاء الاصطناعي، تجاوزت إيرادات Nvidia (تقريبًا) شركتي Intel وSamsung واقتربت من TSMC. إذا استمر هذا الزخم، فقد تتفوق عليه TSMC.
منذ عام 2010، أُطلق على شركات Intel وSamsung وTSMC، التي تبيع معظم أشباه الموصلات، اسم "الثلاثة الكبار". ومع ذلك، دخلت Nvidia فجأة المعركة على المراكز الأولى. في المستقبل، قد تصبح NVIDIA رقم واحد في مبيعات أشباه الموصلات. من الواضح أن وقت نفيديا قد حان.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
ChatGPT "محمولة جواً"، كيف وصل عصر NVIDIA؟
المصدر الأصلي: منظور صناعة أشباه الموصلات
المؤلف: تاكاشي يونوي
تصنيف مبيعات الشركات المصنعة لأشباه الموصلات في الربع الثاني من عام 2023
في 14 أغسطس 2023، أعلنت شركة الأبحاث الأمريكية Semiconductor Intelligence عن تصنيف أفضل 15 شركة من حيث المبيعات لمصنعي أشباه الموصلات في الربع الثاني (الربع الثاني) من عام 2023.
ومع ذلك، أنا (تاكاشي يونوي) أشعر بخيبة أمل إزاء هذا التصنيف. والسبب هو أن تصنيف TSMC في تايوان بالصين غير معروف، لذلك ألقيت نظرة على بيانات التقرير المالي لشركة TSMC وأضفتها إلى تصنيفات ذكاء أشباه الموصلات (الشكل 1).
انطلاقًا من النتائج، الأول هو TSMC، والثاني هو Intel، والثالث هو Samsung، والرابع هو Nvidia، والخامس هو Broadcom، والسادس هو Qualcomm (الرابع والخامس توقعات).
ومن بين الشركات المصنعة اليابانية، تحتل شركة رينيساس للإلكترونيات، التي تتمتع بصناعة قوية في مجال أشباه موصلات السيارات، المرتبة الخامسة عشرة، ولكن يبدو أن شركة كيوكسيا، التي تنتج ناند، قد تراجعت عن المراكز الخمسة عشر الأولى.
والجدير بالذكر أنه من الربع الأول من عام 2023 إلى الربع الثاني، حققت إنفيديا نموًا بنسبة 69.2%. تستخدم Nvidia السنة المالية (FY) بدلاً من السنة التقويمية (CY) في كتبها (الشكل 2). ولذلك، فإن توقيت إعلان الأرباح يقع على بعد شهر من إعلان شركتي Intel وSamsung عن أرباحهما بالريال القبرصي. ونتيجة لذلك، يتم كتابة مبيعات Nvidia على أنها "توقعات" في تصنيفات ذكاء أشباه الموصلات.
إذن، ما هو تصنيف Nvidia حقًا؟ هل هو حقا المركز الرابع؟
في هذه المقالة، نقوم أولاً بفحص أرقام مبيعات Nvidia الربع سنوية. بعد ذلك، سأحاول المقارنة مع مبيعات أكبر ثلاث شركات مصنعة لأشباه الموصلات: TSMC، وIntel، وSamsung، وNvidia. بالإضافة إلى ذلك، فإن الانتشار الهائل للذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل الذكاء الاصطناعي المفتوح "ChatGPT" الذي تم إصداره في 30 نوفمبر 2022، هو السبب وراء النمو السريع لمبيعات Nvidia. بالإضافة إلى ذلك، سأتحدث أيضًا عن احتمال أن تلعب Nvidia دورًا رائدًا في تصنيف مبيعات الشركات المصنعة لأشباه الموصلات في المستقبل.
مقارنة بين الشركات الثلاث الكبرى المصنعة لأشباه الموصلات وNvidia
يوضح الشكل 3 اتجاهات المبيعات والأرباح التشغيلية الفصلية لشركة Nvidia. كما ذكرنا في القسم السابق، تستخدم Nvidia سنتها المالية (FY) للإبلاغ عن أدائها. لذلك فإن الربع الأول من عام 2024 هو من فبراير إلى أبريل 2023، والربع الثاني من عام 2024 من مايو إلى يوليو 2023، وتوقعات إنفيديا للربع الثالث من عام 2024 هي من أغسطس إلى أكتوبر 2023.
بالنظر إلى الشكل 3 مرة أخرى، زادت المبيعات ربع السنوية من 7.2 مليار دولار أمريكي في الربع الأول من عام 2024 (من فبراير 2023 إلى أبريل 2023) إلى 13.5 مليار دولار أمريكي في الربع الثاني من عام 2024 (من مايو إلى يوليو 2023). ويمكنك أن ترى أن الحجم قد تضاعف.
كيف ينبغي لنا مقارنة FY Nvidia مع TSMC وIntel وSamsung المستقرة في CY؟ نظرًا لصعوبة إجراء مقارنات متسقة مع الوقت، بالنسبة لـ CY مثل TSMC، يتم تخطيط المبيعات في مارس ويونيو وسبتمبر وديسمبر، وهي الأشهر الأخيرة من النتائج المالية ربع السنوية. لقد أنشأت مخططًا يوضح المبيعات لشهر أبريل ويوليو وأكتوبر ويناير (الشكل 4).
واحتفظت شركة إنتل بالمركز الأول حتى مارس 2017، لكن سامسونج، التي نمت بسرعة بسبب فقاعة الذاكرة، قفزت إلى المركز الأول بين يونيو 2017 وسبتمبر 2018. ومع ذلك، جاء بعد ذلك ركود الذاكرة وعادت إنتل إلى المركز الأول بعد ديسمبر 2018.
لفترة من الوقت بعد ذلك، كانت شركة إنتل في المرتبة الأولى وسامسونج في المرتبة الثانية. ومع ذلك، عندما بدأ الطلب الخاص لفيروس كورونا الجديد في الانهيار في عام 2022، انخفضت مبيعات إنتل بسرعة بعد ديسمبر 2021، وسامسونج بعد يونيو 2022، وقفزت مبيعات شركة TSMC، التي نمت بشكل مطرد منذ عام 2019، إلى المركز الأول. كما انخفضت مبيعات TSMC بشكل حاد منذ ديسمبر 2022.
وفي هذه الحالة ارتفعت مبيعات إنفيديا بشكل ملحوظ من أبريل 2023 إلى يوليو من نفس العام. على الرغم من أن وقت التسوية يختلف بشهر واحد ولا يمكن مقارنته بشكل مباشر، كما هو موضح في الشكل 4، في حوالي يونيو إلى يوليو 2023، تحتل TSMC المرتبة الأولى، وتحتل Nvidia المرتبة الثانية، وتحتل Intel المرتبة الثالثة، وتحتل Samsung المرتبة الرابعة.
بالإضافة إلى ذلك، إذا استمرت مبيعات TSMC في الانخفاض بعد سبتمبر 2023، فليس من الخيال أن تقفز Nvidia، التي من المتوقع أن تبلغ مبيعاتها 16 مليار دولار أمريكي في أكتوبر من نفس العام، إلى قمة القائمة. إذا حدث هذا، فإن شركة إنفيديا، التي تأسست عام 1993، سوف تصبح شركة أشباه الموصلات رقم 1 من حيث الإيرادات لأول مرة في التاريخ.
ولكن ما هي القوة الدافعة للتقدم السريع لشركة نفيديا؟
الانتشار الهائل لـ ChatGPT
تم إصدار ChatGPT بواسطة Open AI في 30 نوفمبر 2022، وقد اكتسب شعبية سريعة في جميع أنحاء العالم. الوقت المستغرق للوصول إلى 100 مليون مستخدم نشط هو 54 شهرًا لـ Facebook، و 49 شهرًا لـ X (Twitter القديم)، و 30 شهرًا لـ Instagram، و 19 شهرًا لـ LINE، و 9 أشهر لـ TikTok، ويقول ChatGPT أن هناك قمرين فقط.
كما تحسن أداءها بسرعة، ففي يناير 2023، تم تصنيف الإجابة على الامتحان النهائي لماجستير إدارة الأعمال على أنها B (مستوى النجاح)، وفي فبراير من نفس العام، وصل معدل الإجابة الصحيحة في امتحان التأهيل الطبي الأمريكي إلى خط النجاح. في سبتمبر/أيلول، سجل بين أفضل 10% في امتحان تأهيل نقابة المحامين في الولايات المتحدة، ووصل إلى مستوى اجتياز الفحص الطبي الوطني الياباني في السنوات الخمس الماضية.
إن صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي بدءًا من ChatGPT لا حدود له، ومنذ ذلك الحين بدأت شركات التكنولوجيا الفائقة في تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي. يستخدم هذا الجيل من الذكاء الاصطناعي أشباه الموصلات التي تسمى وحدة معالجة الرسومات (GPU). تحتكر Nvidia مساحة GPU.
هنا، ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيف يعمل؟ ما هو الدور الذي تلعبه وحدة معالجة الرسومات؟
يتكون ChatGPT من خطوتين
الشكل 5: سنشرح آلية الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها بواسطة ChatGPT وغيرها. تنقسم خطوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مرحلتين: التعلم والاستدلال.
أولاً، قم بتحميل البيانات الضخمة مثل البيانات النصية وبيانات الصور الموجودة على الإنترنت إلى خادم مجهز بأشباه موصلات الذكاء الاصطناعي مثل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA (يشار إليها فيما بعد بخوادم الذكاء الاصطناعي). في ذلك الوقت، سوف تتعلم أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي، مثل وحدات معالجة الرسومات، من البيانات.
بعد ذلك، عندما يكتب المستخدم سؤالاً في الدردشة، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يعمل على خادم الذكاء الاصطناعي بعمل استنتاجات ويخرج بالإجابة. في ذلك الوقت، كانت وحدة معالجة الرسومات (GPU) من Nvidia وأشباه موصلات الذكاء الاصطناعي الأخرى هي التي تقوم بالاستدلال على خادم الذكاء الاصطناعي.
من هذا يمكننا أن نرى أنه يمكن القول بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي "مثل البرنامج"، يعمل على أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي (مثل وحدات معالجة الرسوميات Nvidia) المثبتة على خوادم الذكاء الاصطناعي.
إن انتشار وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT لا حدود له. نتيجة لذلك، في سوق أشباه الموصلات، أصبحت مشكلة نقص GPU في Nvidia أكثر خطورة. في هذه الحالة، تتسابق شركات التكنولوجيا الفائقة التي تعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي لجمع أكبر عدد ممكن من وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia.
لدى Nvidia عدة أنواع من وحدات معالجة الرسومات، ولكن الأكثر طلبًا هي TSMC's 7nm A100 (10000 دولار لكل منها) وH100 (40000 دولار لكل منها). بغض النظر عن مدى تكلفتها، مع الأخذ في الاعتبار أن سعر DRAM واحد هو 10 دولارات، ومعالج iPhone من Apple هو 100 دولار، ومعالج الكمبيوتر الشخصي من Intel هو 200 دولار، ولم أر قط تكلفة وحدة معالجة الرسومات تتراوح بين 10,000 دولار و40,000 دولار، فهي ليست باهظة الثمن بشكل يبعث على السخرية للحصول على نصائح.
الطلب المتزايد في مركز البيانات على وحدة معالجة الرسومات لخادم الذكاء الاصطناعي
يوضح الشكل 6 مبيعات NVIDIA ربع السنوية حسب مجال الأعمال. في الأصل، كانت وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia عبارة عن أشباه موصلات تم تطويرها لوحدات تحكم الألعاب. كما ترون من الشكل 6، تعد مبيعات GPU للألعاب هي الأكبر حتى العام المالي 2020 تقريبًا (في الواقع 2019).
في مثل هذه الحالات، وجد أن وحدات معالجة الرسومات القادرة على معالجة أعداد كبيرة من الصور بالتوازي هي الأنسب لأشباه الموصلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. في ذاكرتي، من عام 2016 إلى عام 2018 تقريبًا، كانت وحدات معالجة الرسوميات Nvidia تستخدم غالبًا في أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية للسيارات.
ومع ذلك، انطلاقًا من الشكل 6، فإن مبيعات وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالسيارات ليست كبيرة جدًا. والسبب هو أن القيادة الآلية الكاملة للسيارات لم تنتشر بعد، وقد بدأ رواد القيادة الآلية بقيادة تسلا في الولايات المتحدة في تطوير أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لمركبات القيادة الآلية بالكامل.
اعتبارًا من العام المالي 2023 (في الواقع 2022)، ستنمو مبيعات وحدة معالجة الرسومات الداخلية من Nvidia لخوادم الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات بسرعة. سوف تنفجر مبيعات GPU لخوادم الذكاء الاصطناعي في السنة المالية 2024 (في الواقع 2023).
مدفوعة بارتفاع الطلب على وحدات معالجة الرسومات لخوادم الذكاء الاصطناعي، تجاوزت إيرادات Nvidia (تقريبًا) شركتي Intel وSamsung واقتربت من TSMC. إذا استمر هذا الزخم، فقد تتفوق عليه TSMC.
منذ عام 2010، أُطلق على شركات Intel وSamsung وTSMC، التي تبيع معظم أشباه الموصلات، اسم "الثلاثة الكبار". ومع ذلك، دخلت Nvidia فجأة المعركة على المراكز الأولى. في المستقبل، قد تصبح NVIDIA رقم واحد في مبيعات أشباه الموصلات. من الواضح أن وقت نفيديا قد حان.