الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: من يسيطر على المسارات الثلاثة: وحدات معالجة الرسوميات، الذاكرة، والشبكات؟

في عام 2026، يتسارع بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عالميًا بمعدلات غير مسبوقة. تتوقع مورغان ستانلي أنه بحلول عام 2028، سيتدفق ما يقرب من 3 تريليونات دولار من الاستثمارات في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عبر الاقتصاد العالمي، مع بقاء أكثر من 80% من الإنفاق في المستقبل. في عام 2026 وحده، تجاوز إجمالي الإنفاق الرأسمالي لشركات التكنولوجيا الرائدة عالميًا على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي 600 مليار دولار. وتتوقع أومديا كذلك أن يصل إجمالي الاستثمارات التراكمية في مراكز البيانات عالميًا إلى ما يقرب من 1.6 تريليون دولار بحلول عام 2030.

نادرًا ما شهد تاريخ التكنولوجيا مثل هذا الحجم من الإنفاق الرأسمالي. من المتوقع أن يتراوح إجمالي الإنفاق الرأسمالي لشركات التكنولوجيا فائقة الضخامة في عام 2026 بين 660 مليارًا و700 مليار دولار تقريبًا. لقد تحولت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من استثمار تقني "إضافي" إلى إنفاق استراتيجي يحدد المشهد التنافسي للشركات. تجاوز سوق مصانع الذكاء الاصطناعي نقطة التحول التي لا رجعة فيها، ويتحول إلى شكل جديد من التنظيم الصناعي - يتميز بكثافة رأسمالية فائقة، وخصائص جيوسياسية بارزة، وحواجز هندسية وتقنية معقدة.

بالنسبة للمستثمرين، فإن فهم هيكل سلسلة التوريد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتدفقات رأس المال هو شرط أساسي لفهم دورة الاستثمار التكنولوجي هذه. بدءًا من ثلاثة مسارات أساسية للأجهزة: وحدات معالجة الرسومات (GPU)، والذاكرة (Memory)، والشبكات (Networking)، نقوم بتفكيك قيمة الاستثمار والأهداف الرئيسية لكل مسار بناءً على أحدث بيانات السوق والمنطق الصناعي.

وحدة معالجة الرسومات (GPU): "محرك" البنية التحتية للحوسبة

تعتبر وحدة معالجة الرسومات (GPU) الوحدة الحاسوبية الأساسية في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا أعلى عنصر من حيث الإنفاق الرأسمالي حاليًا. تظهر بيانات Research and Markets أن حجم سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي العالمي سينمو من 71.88 مليار دولار في عام 2025 إلى 90.91 مليار دولار في عام 2026، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 26.5%. ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 226.95 مليار دولار بحلول عام 2030. تحتل وحدات معالجة الرسومات وأنظمة التسريع موقعًا مهيمنًا في هذا النمو.

من منظور أداء السوق، تؤكد تحركات أسعار أسهم الشركات الرائدة في مسار GPU على سعي رأس المال وراء البنية التحتية للحوسبة. في الساعات الأولى من صباح 30 يونيو بتوقيت بكين، أغلقت مؤشرات الأسهم الأمريكية الثلاثة الرئيسية على ارتفاع، حيث ارتفع مؤشر ناسداك المركب بنسبة 2.07% ليصل إلى 25,820.14 نقطة. أغلقت NVDA عند 194.97 دولارًا، بارتفاع 1.27%، بقيمة سوقية إجمالية تبلغ حوالي 4.72 تريليون دولار. أغلقت AMD (شركة Advanced Micro Devices) عند 539.49 دولارًا، بارتفاع 3.43%، بقيمة سوقية إجمالية تبلغ حوالي 879.7 مليار دولار. ارتفع مؤشر فيلادلفيا لأشباه الموصلات بنحو 3.83% في ذلك اليوم، وبلغ إجمالي مكاسبه السنوية 93.55%.

يعتمد منطق الاستثمار في مسار GPU على عاملين هيكليين. الأول هو أن الطلب على الحوسبة لتدريب واستدلال النماذج الكبيرة لا يزال في ارتفاع مستمر - من التوسع في معلمات النموذج إلى نشر الاستدلال على نطاق واسع، لم يصل منحنى استهلاك الحوسبة بعد إلى نقطة التحول. والثاني هو أن حواجز الدخول في جانب العرض عالية جدًا، بما في ذلك خنادق متعددة في التصميم المعماري، وعمليات التصنيع، والنظام البيئي للبرمجيات (مثل CUDA)، مما يجعل اللاعبين الرائدين يحتفظون بقوة تسعيرية قوية في المستقبل المنظور.

من بين الأهداف الجديرة بالملاحظة، لا تزال NVIDIA، باعتبارها الشركة الرائدة المطلقة في الحوسبة للذكاء الاصطناعي، تشكل خارطة طريق منتجها واتساع تغطية عملائها معيارًا صناعيًا. تواصل AMD اللحاق بالركب في اتجاهي وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) لمراكز البيانات، وقد ارتفعت بنسبة 141.3% منذ بداية العام. قامت Cantor Fitzgerald مؤخرًا برفع السعر المستهدف لـ AMD إلى 700 دولار. بالإضافة إلى ذلك، أغلقت Applied Materials (AMAT)، باعتبارها المورد الأساسي لمعدات تصنيع أشباه الموصلات، على ارتفاع بنسبة 10.82% في 29 يونيو عند 694.64 دولارًا، مما يعكس التوقعات المستمرة للسوق لتوسيع طاقة إنتاج الرقائق.

الذاكرة (Memory): طاقة إنتاجية "مقفلة" وقوة تسعيرية

إذا كانت وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي "عقل" الحوسبة للذكاء الاصطناعي، فإن الذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM) هي "الألياف العصبية" التي تدعم العقل للعمل بسرعة عالية. في عمليات تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي، يحدد عرض النطاق الترددي للذاكرة بشكل مباشر ما إذا كان يمكن تغذية وحدات الحوسبة بالبيانات بشكل كافٍ - وهذا ما يُعرف باختناق "جدار الذاكرة".

يرتفع الطلب على الذاكرة عالية النطاق الترددي بسرعة بسبب التوسع المستمر في نماذج التدريب والاستدلال. يلاحظ السوق عمومًا أن الطاقة الإنتاجية الرئيسية قد تم حجزها مسبقًا من قبل العملاء الكبار حتى عام 2026 أو حتى 2027، مع مرونة عرض قصيرة الأجل محدودة للغاية. هذا الخلل في العرض والطلب يمنح موردي الذاكرة قوة تفاوضية أعلى في الأسعار، ورؤية الطلبات، والربحية.

من منظور بيانات السوق، تم تأكيد ازدهار مسار الذاكرة أيضًا. أغلقت Micron Technology (MU) في 29 يونيو عند 1,145.28 دولارًا، بارتفاع 1.14%. تشكل SK Hynix، كلاعب رئيسي آخر في سوق HBM، مع Micron وSamsung Electronics "المثلث الحديدي" لعرض الذاكرة عالية النطاق الترددي عالميًا. لا يمكن إغفال وزن Samsung Electronics في محافظ الاستثمار المتعلقة بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

يختلف منطق الاستثمار في مسار الذاكرة عن مسار GPU: إنها ليست مجرد سباق تقدم تقني، بل هي منافسة في سرعة توسع الطاقة الإنتاجية وعمق ارتباط العملاء. نظرًا لتعقيد عملية تصنيع HBM وطول فترة تسلق الإنتاجية، فإن الشركات التي تحقق أولاً إنتاجًا مستقرًا بكميات كبيرة ستحصل على ميزة كبيرة كأول من يدخل السوق. بالإضافة إلى ذلك، مع انفجار سيناريوهات استدلال الذكاء الاصطناعي - من المتوقع أن يتجاوز الطلب على الحوسبة للاستدلال الطلب على التدريب - ستستمر متطلبات سعة وعرض النطاق الترددي للذاكرة في الارتفاع.

الشبكات (Networking): "الجهاز العصبي" للذكاء الاصطناعي والاختناق التالي

في مسار الشبكات، هناك إجماع متزايد: كلما زاد حجم مجموعة الذكاء الاصطناعي، زادت احتمالية أن يصبح عرض النطاق الترددي للشبكة عنق الزجاجة الجديد. في تقرير صدر في مايو، توقع بنك أوف أمريكا أن يصل حجم سوق شبكات الذكاء الاصطناعي إلى 316 مليار دولار بحلول عام 2030، ارتفاعًا من التوقعات السابقة البالغة 240 مليار دولار.

الأساس المنطقي لهذا الحكم هو أن مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي تتطور من مستوى آلاف البطاقات إلى عشرات الآلاف، بل وحتى مئات الآلاف من البطاقات. على هذا النطاق، تحدد كفاءة الاتصال بين وحدات معالجة الرسومات (GPU) بشكل مباشر الاستفادة الفعالة من إجمالي القدرة الحاسوبية. أصبح تأثير "GPU الزومبي" في الصناعة - حيث تظل وحدات GPU باهظة الثمن خاملة بسبب انتظار الإدخال/الإخراج (I/O) - أحد أكثر المشكلات إيلامًا للعملاء فائقي الضخامة. تتحول مقاييس التقييم من مجرد عدد عمليات النقطة العائمة في الثانية (FLOPS) إلى زمن الوصول لأول رمز (TTFT) وسرعة استرجاع المتجهات.

اقترح نائب الرئيس الأول العالمي لشركة Ericsson، لان شانغ لي، خلال منتدى دافوس الصيفي لعام 2026، أن الجولة الأولى من الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي تدفقت نحو الرقائق ومراكز البيانات، لكن الفائزين في المرحلة التالية قد يكونون مشغلي الاتصالات الذين يمدون كابلات الألياف الضوئية والمحطات الأساسية. شبه الشبكة بـ "الجهاز العصبي" للذكاء الاصطناعي المادي - نماذج اللغة الكبيرة هي الدماغ، والروبوتات والطائرات بدون طيار هي الجسد، والشبكة مسؤولة عن جعل الدماغ يقود الجسد.

على جانب أجهزة الشبكات، لا يمكن تجنب اسم Broadcom (AVGO). كمورد أساسي لرقائق الشبكات للذكاء الاصطناعي (مثل ASIC للمحولات)، تستفيد Broadcom بشكل كبير من الطلب على ترقية عرض النطاق الترددي للاتصالات الداخلية لمراكز البيانات. على الرغم من التراجع الأخير في سعر السهم، لا تزال مؤسسات مثل Jefferies تحافظ على تصنيف "شراء قوي"، بمتوسط سعر مستهدف يبلغ حوالي 513.58 دولارًا. في 29 يونيو، أغلقت Broadcom عند 372.45 دولارًا، بارتفاع 2.04%.

بالإضافة إلى ذلك، تعمل Cisco Systems، كعملاق أجهزة الشبكات التقليدية، على التحول بنشاط لتلبية الاحتياجات الجديدة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، وأغلقت في 29 يونيو على ارتفاع بنسبة 3.45% عند 117.70 دولارًا. أغلقت Dell، كمجمعة أنظمة خوادم الذكاء الاصطناعي، على ارتفاع بنسبة 3.78% عند 414.61 دولارًا.

مقارنة أفقية بين المسارات الثلاثة ومنظور استثماري

من منظور موقع سلسلة التوريد، هناك اختلافات كبيرة بين وحدات معالجة الرسومات (GPU)، والذاكرة (Memory)، والشبكات (Networking):

مسار GPU يقع في أعلى سلسلة القيمة، ويتمتع بأعلى هوامش الربح الإجمالية وعلاوة التكنولوجيا، ولكنه يواجه أيضًا أعلى مستويات التقييم وتوقعات السوق. يبلغ مضاعف الربحية الحالي (TTM) لشركة NVIDIA حوالي 29.86 مرة، وبالنظر إلى معدل نموها، فإن هذا التقييم ليس متطرفًا بين عمالقة التكنولوجيا، لكن أي تباطؤ في وتيرة الطلب قد يؤدي إلى إعادة تقييم السعر.

مسار الذاكرة له خصائص دورية أكثر وضوحًا. قد يؤدي النقص في المعروض من HBM إلى إخفاء التقلبات الدورية للذاكرة التقليدية DRAM و NAND على المدى القصير، لكن المستثمرين ما زالوا بحاجة إلى الانتباه إلى التغيرات في العرض والطلب بعد الإفراج عن الطاقة الإنتاجية على نطاق واسع. يوفر الوضع الحالي حيث تكون الطاقة الإنتاجية مقفلة حتى 2026-2027 رؤية ربحية واضحة نسبيًا على المدى المتوسط لهذا المسار.

مسار الشبكات حاليًا يحظى باهتمام سوقي أقل نسبيًا مقارنة بـ GPU والذاكرة، ولكن هذا قد يعني فجوة توقعات أكبر. توقعات بنك أوف أمريكا لحجم سوق يبلغ 316 مليار دولار بحلول عام 2030 تعني أن معدل النمو المركب لمسار الشبكات في السنوات القادمة قد يتجاوز الإجماع الحالي للسوق.

من منظور المخاطر، تشمل المخاطر المشتركة التي تواجه المسارات الثلاثة: التباطؤ الهامشي في الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي، واضطرابات سلسلة التوريد بسبب الجغرافيا السياسية، وتأثير تغييرات المسار التكنولوجي (مثل الحوسبة في الذاكرة، والاتصالات الضوئية، وغيرها من النماذج الجديدة) على الهيكل الصناعي الحالي. في دراسة استقصائية لأكثر من 200 شركة، حددت Omdia أربعة تحديات رئيسية: عائد الاستثمار ووقت التسويق، والسيادة الرقمية، وفجوة المواهب في الذكاء الاصطناعي، والتعقيد الهندسي النظامي. ستؤثر هذه التحديات بدرجات متفاوتة على دورات عائد الاستثمار لكل مسار.

كيف تستثمر في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عبر Gate؟

للمستثمرين الراغبين في المشاركة في فرص الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، توفر منصة Gate مسارات دخول متنوعة.

أدرجت Gate أكثر من 12,500 سهم، بما في ذلك الأسهم الأمريكية والهونغ كونغية والكورية. تدعم المنصة الآن التداول على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع للأسهم الأمريكية والهونغ كونغية والكورية - وتشمل فترات ما قبل السوق، وأثناء السوق، وبعد السوق، وفترة الليل، وأوقات عطلات نهاية الأسبوع. هذا يعني أن المستثمرين غير مقيدين بأوقات فتح البورصات التقليدية، ويمكنهم تعديل مراكزهم بمرونة أكبر بناءً على ديناميكيات السوق.

فيما يتعلق بأسهم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، تغطي Gate العديد من الشركات الأساسية المذكورة في هذه المقالة: NVIDIA (NVDA)، AMD (AMD)، Micron Technology (MU)، Broadcom (AVGO)، Applied Materials (AMAT)، Cisco (CSCO)، Dell (DELL)، وغيرها. يمكن للمستثمرين إكمال توزيع وإعادة توازن هذه الأهداف عبر وحدة تداول الأسهم في Gate في محطة واحدة.

الخاتمة

في عام 2026، تطورت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من سردية مفاهيمية إلى سباق إنفاق رأسمالي حقيقي. الاستثمارات السنوية التي تبلغ مئات المليارات من الدولارات من شركات التكنولوجيا فائقة الضخامة تقوم بنسج شبكة من البنية التحتية للحوسبة تغطي العالم من خلال وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، والذاكرة عالية النطاق الترددي، والشبكات عالية السرعة.

يستفيد مسار GPU من أعلى الحواجز التقنية وأكثر تعيينات الطلب على الحوسبة مباشرة، وهو الاتجاه الأكثر تحديدًا حاليًا؛ يستفيد مسار الذاكرة من هيكل العرض والطلب المقفل للطاقة الإنتاجية، مما يوفر أوضح رؤية ربحية على المدى المتوسط؛ بينما قد يحتوي مسار الشبكات على أكبر فرصة لفجوة التوقعات بسبب عدم كفاية الوعي السوقي.

تختلف وتيرة الاستثمار وخصائص المخاطرة والعائد لكل مسار، ويمكن للمستثمرين إجراء تخصيصات مختلفة بناءً على تحمل المخاطر ودورة الاستثمار الخاصة بهم. يوفر تداول الأسهم على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع في Gate وتغطيته الواسعة للأهداف أداة تنفيذ مرنة وفعالة لهذا التخصيص.

دورة بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لم تنته بعد. كما قال جنسن هوانغ في اجتماع المساهمين السنوي لشركة NVIDIA لعام 2026، فإن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي أكبر مشروع بنية تحتية في تاريخ البشرية. في موجة الإنفاق الرأسمالي المستمرة لسنوات، قد يؤدي فهم هيكل وإيقاع سلسلة التوريد إلى تحقيق عوائد قيمة طويلة الأجل أكثر من مطاردة الاتجاهات قصيرة الأجل.

الأسئلة الشائعة

س1: ما هي القطاعات الفرعية الرئيسية التي يشملها الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟

تشمل بشكل أساسي ثلاثة مسارات أجهزة أساسية: وحدات معالجة الرسومات (GPU، المسؤولة عن تسريع الحوسبة للذكاء الاصطناعي)، والذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM، لحل اختناق "جدار الذاكرة")، وشبكات مراكز البيانات (لحل مشاكل الاتصال بين المجموعات الكبيرة). بالإضافة إلى ذلك، تشمل المجالات المساعدة مثل تبريد مراكز البيانات، وأنظمة الطاقة، وطبقة جدولة البرمجيات.

س2: لماذا تعتبر الشبكات (Networking) الرياح التالية للاستثمار في الذكاء الاصطناعي؟

مع توسع مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي من آلاف البطاقات إلى عشرات الآلاف ومئات الآلاف، تصبح كفاءة الاتصال بين وحدات معالجة الرسومات (GPU) عنق الزجاجة الرئيسي للاستفادة الفعالة من القدرة الحاسوبية. يتوقع بنك أوف أمريكا أن يصل حجم سوق شبكات الذكاء الاصطناعي إلى 316 مليار دولار بحلول عام 2030. تشبّه الشبكات بـ "الجهاز العصبي" للذكاء الاصطناعي المادي، وهي البنية التحتية التي تنقل الذكاء من مراكز البيانات إلى العالم الحقيقي.

س3: هل يمكن تداول أسهم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الأمريكية على Gate؟

نعم. أدرجت Gate أكثر من 12,500 سهم، تغطي الأسواق الأمريكية والهونغ كونغية والكورية، بما في ذلك الشركات الأساسية مثل NVIDIA (NVDA)، AMD (AMD)، Micron Technology (MU)، Broadcom (AVGO)، وغيرها. تدعم المنصة التداول على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع، وتشمل فترات ما قبل السوق، وأثناء السوق، وبعد السوق، وفترة الليل، وعطلات نهاية الأسبوع.

س4: ما هي المخاطر الرئيسية التي تواجه الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي حاليًا؟

تشمل المخاطر الرئيسية: انخفاض الطلب بسبب تباطؤ وتيرة الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي، واضطرابات سلسلة توريد الرقائق بسبب الجغرافيا السياسية، وتأثير تغييرات المسار التكنولوجي (مثل الحوسبة في الذاكرة والاتصالات الضوئية) على الهيكل الحالي، وضغوط التصحيح بسبب التقييم المرتفع لبعض المسارات. يجب على المستثمرين التخصيص بناءً على تحمل المخاطر الخاص بهم.

س5: ما هو الحجم المتوقع لسوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في عام 2026؟

تظهر بيانات Research and Markets أن حجم سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي العالمي من المتوقع أن ينمو من 71.88 مليار دولار في عام 2025 إلى 90.91 مليار دولار في عام 2026، بمعدل نمو سنوي 26.5%. وتتوقع مؤسسات أخرى أن يصل إلى 465 مليار دولار بحلول عام 2033. في عام 2026 وحده، تجاوز إجمالي الإنفاق الرأسمالي لشركات التكنولوجيا الرائدة عالميًا على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي 600 مليار دولار.