#BernsteinSaysMemoryBullMarketToLastUntil2027 قبل تسارع ثورة الذكاء الاصطناعي، كان المستثمرون في قطاع أشباه الموصلات ينظرون إلى صناعة الذاكرة بوصفها من أكثر القطاعات دورانية داخل التكنولوجيا. غالبًا ما كانت شركات تصنيع DRAM وNAND تمر بدورات صعود وهبوط متوقعة تقودها فترات من فائض المعروض تتبعها انهيارات في الأسعار. وعلى مدار كل بضعة أعوام، تتوسع الشركات في الإنتاج بشكل مفرط، وتتراكم المخزونات، وتضيق الهوامش، وتُعاد ضبط التقييمات. وتطرح أحدث أبحاث شركة بيرنشتاين فرضية تتحدى ذلك الاعتقاد القديم الذي ساد لعقود. ووفقًا لِما يقوله المحللان Gautam Chhugani وMahika Sapra، فإن دورة الازدهار الحالية للذاكرة تختلف جوهريًا عمّا شهدته الصناعة من قبل. إذ لا يتوقعان أن تنتهي دورة صعود سوق ذاكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي ضمن الإطار التقليدي الممتد لعامين إلى أربعة أعوام؛ بل يعتقدان أنها قد تظل قائمة حتى على الأقل 2027. وإذا ثبت صحة ذلك، فقد يحتاج المستثمرون إلى إعادة التفكير في كيفية تقييم شركات أشباه الموصلات، عبر الانتقال من اعتبار مُنتجي الذاكرة أعمالًا شديدة التقلب إلى الاعتراف بهم كمزوّدي بنية تحتية استراتيجية يمكّنون اقتصاد الذكاء الاصطناعي العالمي.

ترتكز أطروحة بيرنشتاين على حقيقة واحدة بسيطة: يحوّل الذكاء الاصطناعي الذاكرة من سلعة إلى مورد بالغ الأهمية للمهمة. أصبحت معجلات الذكاء الاصطناعي أقوى بشكل ملحوظ خلال السنوات القليلة الماضية، لكن أداؤها بات يعتمد بدرجة متزايدة على القدرة على نقل كميات هائلة من البيانات بسرعة فائقة. وهنا تغيّر ذاكرة النطاق الترددي العالي High Bandwidth Memory (HBM) قواعد اللعبة. فبعكس DRAM التقليدية المستخدمة في أجهزة الكمبيوتر الشخصية والخوادم المؤسسية التقليدية، توفر HBM نطاقًا تردديًا أكبر بكثير مع استهلاك طاقة أقل، ما يمكّن وحدات معالجة الرسوميات GPUs من تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي ضخمة بقيمة تريليونات المعلمات بكفاءة. وكل جيل جديد من عتاد الذكاء الاصطناعي يتطلب سعة ذاكرة أكبر بكثير ومعدلات نقل بيانات أسرع، ما يجعل HBM من أكثر المكونات قيمة داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.

كانت الخوادم السحابية التقليدية تتعامل مع تطبيقات الويب وقواعد البيانات والتخزين وخدمات البريد الإلكتروني وأحمال المحاكاة الافتراضية التي كانت تفرض طلبًا متواضعًا نسبيًا على نطاق ذاكرة. أما خوادم الذكاء الاصطناعي فتمثل فئة مختلفة تمامًا من البنية التحتية. فلتدريب نماذج اللغات الكبيرة يلزم آلاف GPUs تعمل معًا عبر عناقيد ضخمة، وتتبادل كميات هائلة من المعلومات كل ثانية. قد تحتوي معجّل ذكاء اصطناعي واحد حديث على رزم من HBM متقدمة متصلة عبر واجهات عريضة للغاية قادرة على تقديم تيرابايت من النطاق الترددي في الثانية. ومع استمرار توسع أحجام النماذج وتزايد تعقيد مهام الاستدلال، يحتاج كل خادم ذكاء اصطناعي جديد إلى HBM أكبر بكثير من الأجيال السابقة. ويُعد هذا الارتفاع البنيوي في كثافة استخدام الذاكرة أحد الأسباب الرئيسية وراء استمرار الطلب في التفوق على المعروض المتاح.

تسرّع كبرى شركات التكنولوجيا في العالم هذا الاتجاه عبر استثمارات غير مسبوقة في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. تواصل NVIDIA السيطرة على سوق GPUs الخاص بالذكاء الاصطناعي، وتدمج كل جيل من معجلاتها تقنية HBM أكثر تقدمًا. وتعمل AMD على توسيع محفظة GPUs Instinct بسرعة لتنافس في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق فائق، ما يرفع الطلب على حلول ذاكرة راقية. وفي الوقت نفسه، فإن الشركات التي تطور نماذج ذكاء اصطناعي رائدة، بما في ذلك Anthropic وOpenAI وxAI وMeta وMicrosoft وAmazon وGoogle، تستثمر مئات مليارات الدولارات في مراكز بيانات من الجيل التالي مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. ولم تعد هذه الشركات تشتري العتاد فقط لاستبدال بنية تحتية قديمة؛ بل إنها تبني حرمًا جديدة بالكامل للذكاء الاصطناعي تتطلب كميات هائلة من GPUs متقدمة، ومعدات شبكات، وأنظمة تخزين، وبنية تحتية للطاقة، والأهم من ذلك ذاكرة عالية الأداء.

تستهلك كل عنقود تدريب للذكاء الاصطناعي يتم نشره من قِبل هذه المؤسسات HBM بمعدل أعلى بشكل أسي من البنية التحتية السحابية التقليدية. ومع ازدياد حجم النماذج التأسيسية وقدراتها، تتوسع كذلك مهام الاستدلال بسرعة. فملايين المستخدمين الذين يتفاعلون مع مساعدين يعملون بالذكاء الاصطناعي يوميًا يحتاجون إلى موارد حسابية مستمرة، ما يعني أن الطلب يتجاوز التدريب ليشمل النشر طويل الأجل. وهذا يخلق مصدرًا بنيويًا لا مؤقتًا لاستهلاك الذاكرة، بما يدعم حجة بيرنشتاين بأن توازن العرض والطلب في الصناعة قد تغيّر بشكل جوهري.

يتمثل عامل آخر حاسم يدعم استمرار سوق الثيران لفترة أطول في محدودية عدد الشركات القادرة على تصنيع HBM المتقدمة على نطاق تجاري واسع. وعلى عكس DRAM السلعية، تتطلب صناعة HBM المتقدمة تقنيات تصنيع على مستوى متقدم، وتقنيات تغليف معقدة، وخبرة هندسية تمتد لسنوات. وهذا يحد بشكل كبير من توسيع المعروض حتى عندما تصبح الأسعار جذابة للغاية.

تتصدر SK Hynix حاليًا سوق HBM عالميًا، وقد رسخت نفسها كمورد أساسي لـ NVIDIA لعدد من معجلات الذكاء الاصطناعي البارزة. وقد أتاحتها سنوات من الاستثمار المبكر للشركة الاستحواذ على حصة مهيمنة في السوق، ومنحتها قوة تسعير معتبرة مع استمرار ارتفاع الطلب. وتشير تقارير إلى أن جزءًا كبيرًا من طاقة إنتاج HBM المستقبلية لديها تم الالتزام به مسبقًا عبر اتفاقيات عملاء طويلة الأجل، ما يقلل عدم اليقين ويوفر رؤية إيرادات استثنائية.

برزت Micron كمستفيد رئيسي آخر من طفرة الذكاء الاصطناعي. فقد لاقت منتجات HBM3E لديها طلبًا قويًا من العملاء، ويُذكر أن معظم إنتاجها خلال الأجل القريب مُباع مسبقًا حتى جداول تسليم تمتد إلى المستقبل. وتواصل الشركة توسيع قدرات التغليف المتقدمة مع تحسين نسب الإنتاجية في التصنيع، ما يضعها في موقع يسمح لها بالمنافسة بقوة في شريحة ذاكرة الذكاء الاصطناعي الممتازة. ومع زيادة نشرات الذكاء الاصطناعي عالميًا، تعزز قدرة Micron على تأمين اتفاقيات توريد طويلة الأجل من استقرار الإيرادات وهوامش التشغيل.

تظل Samsung واحدة من أكبر مصنعي الذاكرة عالميًا، وتمتلك طاقة إنتاج هائلة عبر DRAM وNAND. وعلى الرغم من أن الشركة دخلت سباق HBM لاحقًا مقارنةً بـ SK Hynix في بعض شرائح العملاء، فإنها تواصل الاستثمار بكثافة في HBM3E وHBM4 وتقنيات التغليف المتقدمة وعُقد التصنيع من الجيل التالي. تضمن قدرة Samsung التصنيعية على نطاق واسع، وقوتها المالية، وإمكاناتها البحثية، استمرارها كمنافس قوي قادر على اكتساب حصة إضافية من السوق مع توسع طلب الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

تتجه المنافسة الآن نحو HBM4، الذي يمثل التطور الرئيسي التالي في تكنولوجيا ذاكرة الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن توفر HBM4 نطاقًا تردديًا أعلى بكثير، وسعة أكبر، وكفاءة طاقة محسنة، وقابلية أفضل للتوسع مع ازدياد تعقيد مهام الذكاء الاصطناعي. ويتطلب تحقيق تحسينات الأداء هذه تطورات في التصنيع نفسه للذاكرة، وكذلك في تقنيات التغليف مثل التكديس ثلاثي الأبعاد 3D، والربط الهجين، ومعماريات الوصلات البينية المتقدمة. ومن المرجح أن الشركات القادرة على إتقان هذه التقنيات ستؤمن شراكات طويلة الأجل مع مصممي شرائح الذكاء الاصطناعي الرائدين لسنوات قادمة.

ثمة سبب آخر مهم يجعل بيرنشتاين يرى أن هذه الدورة تختلف عن الدورات السابقة يتمثل في الانتشار الواسع لاتفاقيات توريد طويلة الأجل. تاريخيًا، اعتمد مُنتجو الذاكرة بشكل كبير على أسواق “فورية” متقلبة كانت الأسعار فيها تتأرجح بشكل كبير بحسب ظروف المخزون. أما اليوم، فإن مزودي السحابة على نطاق فائق وشركات بنية تحتية للذكاء الاصطناعي باتوا يفضلون بشكل متزايد عقودًا تمتد لعدة سنوات تضمن التوريد في المستقبل. تقلل هذه الاتفاقيات من تقلبات الأسعار، وتحسن تخطيط الإنتاج، وتمنح مُنتجي الذاكرة ثقة أكبر عند الاستثمار بمئات المليارات في منشآت تصنيع جديدة.

يبقى توسيع المعروض نفسه محدودًا بسبب التعقيد الاستثنائي في تصنيع أشباه الموصلات. فبناء مصنع متقدم لتصنيع الذاكرة يتطلب استثمارًا رأسماليًا ضخمًا، ومعدات متطورة، وموافقات تنظيمية، ومواهب هندسية ماهرة، وعدة سنوات قبل بدء إنتاج ذي معنى. وحتى مع إعلان Micron وSK Hynix وSamsung خطط توسع طموحة، فمن غير المرجح أن تؤثر معظم هذه الطاقة الإضافية تأثيرًا ملموسًا على المعروض العالمي حتى الجزء الأخير من العقد. وفي الوقت نفسه، تواصل ميزانيات بنية تحتية للذكاء الاصطناعي التسارع، ما يحافظ على أن الطلب يظل متقدمًا بشكل مريح على نمو الإنتاج.

تمتد الآثار إلى ما هو أبعد من مُصنعي الذاكرة وحدهم. فالشركات التي تزوّد معدات تصنيع أشباه الموصلات، وأنظمة الليثوغرافيا المتقدمة، وتقنيات التغليف، وحلول إدارة الطاقة، وأنظمة التبريد الحراري، وبنية تحتية لشبكات الذكاء الاصطناعي، كلها مرشحة للاستفادة من استثمار مستمر. ومع أن رزم الذاكرة تصبح أكثر تعقيدًا، يرتفع الطلب على معدات الليثوغرافيا المتقدمة، وأنظمة فحص الرقائق، وتقنيات تغليف الشرائح، ومواد تصنيع متخصصة، ما يخلق فرصًا عبر سلسلة توريد أشباه الموصلات.

ومع ذلك، ينبغي على المستثمرين البقاء على وعي بالمخاطر المحتملة. قد يؤدي تباطؤ اقتصادي عالمي حاد إلى تقليص الإنفاق على ذكاء اصطناعي للشركات. وقد يعيد توسع الإنتاج بوتيرة أسرع من المتوقع في نهاية المطاف توازن العرض. كما يمكن أن تؤثر التوترات الجيوسياسية، أو لوائح التصدير، أو التقدم التكنولوجي السريع من منافسين ناشئين على ديناميكيات المنافسة. وقد تواجه استثمارات الذكاء الاصطناعي فترات نمو أبطأ إذا استغرق عائد الإنفاق على البنية التحتية وقتًا أطول من المتوقع. ورغم أن بيرنشتاين يتوقع استمرار الاتجاه البنيوي بشكل إيجابي، فإن أي دورة تكنولوجية لا تخلو تمامًا من عدم اليقين.

ومن وجهة نظري، يعكس تقرير بيرنشتاين تحولًا أوسع يحدث عبر قطاع أشباه الموصلات. فالذكاء الاصطناعي يغيّر الذاكرة من سلعة منخفضة هامش الربح إلى أحد أكثر مكونات الحوسبة الحديثة قيمةً استراتيجيًا. غالبًا ما تحصل GPUs على الجزء الأكبر من العناوين، لكن من دون كميات ضخمة من ذاكرة عالية الأداء، لا يمكن حتى لأكثر معجلات الذكاء الاصطناعي تقدمًا أن تحقق كامل إمكاناتها. ومع استمرار الحكومات والجهات فائقة الاتساع والمنشآت ومطوري الذكاء الاصطناعي في الاستثمار بقوة في البنية التحتية من الجيل التالي، فقد تستمتع شركات تصنيع الذاكرة بقوة تسعير أكبر، ورؤية أرباح أطول، وتقييمات أعلى مما أسندته عادةً للمجال.

إذا ثبتت تنبؤات بيرنشتاين في نهاية المطاف، فقد تمثل 2027 أكثر من مجرد ذروة دورة جديدة لأشباه الموصلات. فقد تحدد النقطة التي يعيد فيها السوق بشكل دائم تعريف شركات الذاكرة بوصفها قادة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي على المدى الطويل، لا بوصفها أعمالًا محاصَرة داخل دورات صعود وهبوط متكررة. وفي عالم تتصدره AI، لم يعد مجرد توفر القدرة على المعالجة كافيًا. قد تصبح الشركات القادرة على تزويد الذاكرة التي تغذي تلك المعالجات من بين أكثر شركات التكنولوجيا أهميةً استراتيجيًا خلال العقد.
@Gate_Square