تجارة الذكاء الاصطناعي (AI) تنقسم إلى اثنين. إليك كيفية اختيار الجانب الصحيح في 2026.

النمو السريع لسوق الذكاء الاصطناعي (AI) حقق دفعة قوية للعديد من شركات التكنولوجيا على مدى السنوات القليلة الماضية. شركة تصنيع الرقائق مثل Nvidia (NVDA +0.07%) ازدهرت من خلال بيع وحدات معالجة الرسومات لمراكز البيانات لمعالجة مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة. في الوقت نفسه، قامت شركات البرمجيات مثل مايكروسوفت بترقية برمجياتها السحابية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

على مدى العقد القادم، من المحتمل أن يتوسع سوق الذكاء الاصطناعي ويتطور مع استخدام المزيد من الشركات لبرمجيات الذكاء الاصطناعي لتحسين وتسريع وأتمتة عملياتها. وفقًا لـ Grand View Research، قد يتوسع السوق العالمي للذكاء الاصطناعي بمعدل نمو سنوي مركب قدره 30.6% من 2026 إلى 2033.

ومع ذلك، فإن سوق الذكاء الاصطناعي يتقسم أيضًا إلى قسمين مع توسعه. دعونا نلقي نظرة على هذين السوقين — التدريب والاستنتاج — ونرى أيهما سينمو بشكل أسرع في عام 2026 وما بعده.

مصدر الصورة: Getty Images.

التدريب مقابل الاستنتاج

يركز سوق تدريب الذكاء الاصطناعي على “تعليم” خوارزميات الذكاء الاصطناعي من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات. هذه الجلسات التدريبية، التي تُجرى على مجموعات كبيرة من وحدات معالجة الرسومات في مراكز البيانات، مكلفة ويمكن أن تستمر أسابيع إلى شهور لكل نموذج.

تقوم عدد قليل من شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى بتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للتحكم في هذا السوق. تشمل الرواد في هذه السباق GPT من OpenAI، وLlama من Meta، وGoogle Gemini من Alphabet. جميع هذه الشركات استثمرت مليارات الدولارات في مراكز بياناتها لتدريب تلك النماذج، لكن هذا الإنفاق دوري ويمكن أن يتوقف بعد بعض الاستثمارات الكبيرة المسبقة.

يركز سوق الاستنتاج على استخدام البرمجيات للوصول إلى تلك البيانات فعليًا. هو ما يحدث عندما يطرح الناس سؤالًا على ChatGPT من OpenAI أو Google Gemini، أو يستخدمون برمجيات الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى. العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الآن تنفق أكثر على الاستنتاج من التدريب، ويُعتبر الاستنتاج عادة مصدر دخل أكثر استقرارًا ومتكررًا.

كيف سيؤثر هذا الانقسام على شركات الذكاء الاصطناعي؟

استفادت Nvidia من الازدهار الأولي في سوق تدريب الذكاء الاصطناعي، حيث أن وحدات معالجة الرسومات المنفصلة الخاصة بها محسنة لتدريب الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات. الآن، تسيطر على أكثر من 90% من هذا السوق، بينما تأتي شركة AMD في المرتبة الثانية ببطاقاتها الرسومية الأرخص. كما تطور Google وحدات معالجة مخصصة (TPUs) لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتقليل اعتمادها على Nvidia.

أيضًا، تربط Nvidia عملاءها ببرمجياتها وخدماتها الخاصة، التي مُحسنة لأجهزتها الخاصة من وحدات معالجة الرسومات. ستظل هذه الميزة في التقدم المبكر، والهيمنة السوقية، والنظام البيئي الملتصق، تجعلها اللاعب الرائد في سوق شرائح التدريب على الذكاء الاصطناعي في المستقبل المنظور.

توسيع

ناسداك: NVDA

Nvidia

التغير اليومي

(0.07%) $0.13

السعر الحالي

$175.77

نقاط البيانات الرئيسية

القيمة السوقية

$4.3 تريليون

نطاق اليوم

$173.99 - $176.16

نطاق الـ 52 أسبوعًا

$86.62 - $212.19

حجم التداول

2.1 مليون

متوسط الحجم

175 مليون

الهامش الإجمالي

71.07%

عائد الأرباح الموزعة

0.02%

ومع ذلك، لا تزال وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvidia عبارة عن شرائح ذكاء اصطناعي عامة الغرض، وهي أفضل في تدريب الخوارزميات من التعامل مع برمجيات الاستنتاج. هذا جعلها عرضة لـ Broadcom (AVGO 1.11%)، التي تطور الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs) لتسريع استنتاج الذكاء الاصطناعي لمقدمي الخدمات الضخمة، بالإضافة إلى مطوري شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة الآخرين.

العديد من كبار عملاء Nvidia من وحدات معالجة الرسومات، بما في ذلك Google وMeta، يشترون معجلات الذكاء الاصطناعي من Broadcom ويقومون ببناء شرائح مخصصة لمعالجة استفساراتهم الخاصة. على نطاق واسع، يمكن لهذه الشرائح معالجة مهام الذكاء الاصطناعي بتكلفة أقل من وحدات معالجة الرسومات الموجهة للتدريب من Nvidia.

للمواكبة مع هذا التحول، دخلت Nvidia في صفقة ترخيص غير حصرية بقيمة 20 مليار دولار مع شركة Groq الناشئة في مجال استنتاج الذكاء الاصطناعي في ديسمبر الماضي. بموجب هذه الصفقة، تطور Nvidia وحدة معالجة لغة جديدة (LPU) لمواجهة Broadcom وغيرهم في سوق الاستنتاج.

هل هناك جانب صحيح لاختياره في هذا الانقسام في الذكاء الاصطناعي؟

العديد من قادة الذكاء الاصطناعي هؤلاء — بما في ذلك Nvidia وGoogle وMeta — يشاركون في سوقي التدريب والاستنتاج. ومع ذلك، قد يتحول الانقسام أيضًا ليجعل Broadcom وغيرها من شركات الشرائح الموجهة للاستنتاج إلى شركات أكثر سخونة في الذكاء الاصطناعي من Nvidia خلال السنوات القادمة.

استثمار Nvidia الكبير في شركة Groq يدل بوضوح على أن سوق الاستنتاج قد يحقق نموًا أكثر استقرارًا من سوق التدريب المتقلب. لذلك، بينما لا تزال Nvidia تمثل فرصة رائعة للاستفادة من نمو سوق الذكاء الاصطناعي الأوسع، ينبغي للمستثمرين مراقبة اللاعبين الصاعدين في مجال الاستنتاج مثل Broadcom — التي قد تحقق أرباحًا أكبر من شركات الذكاء الاصطناعي الموجهة للتدريب.