نشرت شركة مورغان ستانلي للأبحاث الخاصة بشركات أشباه الموصلات في الصين الكبرى تقريرًا جديدًا في 8 مايو 2026.

-> لا تزال الرفوف والخوادم أكبر محرك لنفقات رأس المال، حيث تمثل حوالي 58-63% من إجمالي تكلفة مركز البيانات بقدرة 1 جيجاوات، باستثناء HBM و CPU.
-> بالنسبة للرقاقات المخصصة، تكون الرفوف والخوادم أقل بكثير، حوالي 39% من التكلفة الإجمالية. هذا هو السبب الأوضح وراء استمرار الشركات ذات السعة العالية في دفع السيليكون الداخلي.
-> تقدر شركة مورغان ستانلي أن تكلفة مركز البيانات الذي يحتوي على GPU من NVIDIA بقدرة 1 جيجاوات:
فيرا روبين: ~$NVDA
GB300: ~$41B
B200: ~$33B
H100: ~$24B
مقارنة بالرقاقات المخصصة:
TPUv7: ~$23B
Trainium3: ~$27B
-> أنظمة NVIDIA الحالية يمكن أن تكلف حتى ضعف تكلفة الرقائق المخصصة لكل جيجاوات. فيرا روبين تكاد تكون ثلاثة أضعاف Trainium3 وفقًا لهذا التقدير.
-> هذا لا يعني أن الرقائق المخصصة دائمًا أفضل. لا تزال NVIDIA تمتلك أقوى نظام بيئي كامل، وبرمجيات، وشبكات، وتوافر، ودعم للنماذج. لكنه يوضح سبب وجود حافز اقتصادي هائل للشركات ذات السعة العالية لتوسيع نطاق الرقائق.
-> ثاني أكبر فئة من التكاليف هي الشبكات، حوالي 19-23% عبر معظم الأنظمة.
-> مزودات الطاقة، التبريد، DRAM، HBM، و CPU مهمة، لكنها ثانوية مقارنة بالرفوف والخوادم والشبكات.
-> هذا أيضًا إيجابي لموردي بنية تحتية على مستوى الرفوف، لأن نقاش نفقات رأس المال للذكاء الاصطناعي لا يقتصر على GPU مقابل ASIC. إنه يتعلق بالرفوف، والشبكات، وتوصيل الطاقة، والتبريد، وبناء مركز البيانات بالكامل.
-> ستنقسم عالم الشركات ذات السعة العالية بين عنقود NVIDIA المتميز لتحقيق أقصى أداء ومرونة، وعنقود ASIC المخصص للعمل بشكل أكثر تكلفة وتخصيصًا.
-> لا تزال NVIDIA تسيطر على أغنى جزء من نفقات رأس مال بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، لكن الرقائق المخصصة أصبحت آلية ضغط التكاليف التي ستستخدمها الشركات ذات السعة العالية لتقليل الاعتماد على المدى الطويل.