@E0قبل أن تتسارع ثورة الذكاء الاصطناعي، كان المستثمرون في قطاع أشباه الموصلات ينظرون إلى صناعة الذاكرة باعتبارها واحدة من أكثر القطاعات الدورية في التكنولوجيا. عادةً ما تمرّ شركات تصنيع DRAM وNAND بدورات ازدهار وانتكاس يمكن التنبؤ بها، تقودها فترات من فائض العرض يتبعها انهيار في الأسعار. وعلى مدار كل بضع سنوات، تتوسع الشركات في الإنتاج بشكل مفرط، فتتراكم المخزونات، وتنضغط الهوامش، وتُعاد ضبط التقييمات. تتحدى أحدث أبحاث بيرنشتاين هذا الافتراض القديم الذي ظلّ لعقود. ووفقًا لتحليلات المحللين غوتام تشوغاني وماهيكا سابرا، فإن دورة صعود الذاكرة الحالية تختلف جوهريًا عمّا شهدته الصناعة من قبل. فبدلًا من أن تنتهي داخل نافذةٍ تقليدية تمتد من سنتين إلى أربع سنوات، يعتقدان أن سوق ثيران الذاكرة المدفوع بالذكاء الاصطناعي قد يستمر حتى على الأقل 2027. وإذا ثبت صحة ذلك، فقد يحتاج المستثمرون إلى إعادة التفكير في كيفية تقييم شركات أشباه الموصلات، عبر الانتقال من اعتبار مُصنّعي الذاكرة أعمالًا شديدة الدورية إلى الاعتراف بدورهم كمقدّمي بنية تحتية استراتيجية تُشغّل اقتصاد الذكاء الاصطناعي العالمي.

#BernsteinSaysMemoryBullMarketToLastUntil2027 قبل تسارع ثورة الذكاء الاصطناعي، كان مستثمرو شركات أشباه الموصلات ينظرون إلى صناعة الذاكرة بوصفها واحدًا من أكثر القطاعات دوريةً داخل قطاع التكنولوجيا. عادةً ما يمرّ مُصنّعو DRAM وNAND بدورات ازدهار وتراجع يمكن التنبؤ بها، مدفوعة بفترات من زيادة العرض تليها انهيارات في الأسعار. كل بضعة أعوام، يتوسع المصنعون في الإنتاج على نحوٍ مفرط، فتتراكم المخزونات، وتضيق الهوامش، وتُعاد ضبط التقييمات. تتحدى أحدث أبحاث Bernstein هذا الافتراض القديم الذي ظل حاضرًا لعقود. ووفقًا للّمحللين Gautam Chhugani وMahika Sapra، فإن دورة ازدهار الذاكرة الحالية تختلف جذريًا عمّا شهدته الصناعة من قبل. وبدلًا من أن تنتهي ضمن الإطار التقليدي لمدة تتراوح بين سنتين إلى أربع سنوات، يعتقدان أن سوق الثيران للذاكرة بقيادة الذكاء الاصطناعي قد يستمر حتى على الأقل 2027. وإذا ثبت صحة ذلك، فقد يتعين على المستثمرين إعادة التفكير في كيفية تقييم شركات أشباه الموصلات، من خلال التحول من النظر إلى مُصنّعي الذاكرة بوصفهم أعمالًا شديدة الدورية، إلى الاعتراف بدورهم كموردي بنية تحتية استراتيجية تدعم الاقتصاد العالمي للذكاء الاصطناعي.
ترتكز أطروحة Bernstein على حقيقة بسيطة واحدة: يحوّل الذكاء الاصطناعي الذاكرة من سلعة إلى مورد ذي صلة حاسمة بمهام أساسية. أصبحت مُعجلات الذكاء الاصطناعي أكثر قوة بشكل ملحوظ خلال السنوات القليلة الماضية، لكن أداؤها يعتمد على نحو متزايد على القدرة على نقل كميات ضخمة من البيانات بسرعات فائقة. هنا تتغير قواعد اللعبة عبر الذاكرة عالية النطاق (High Bandwidth Memory - HBM). على عكس DRAM التقليدية المستخدمة في الحواسيب الشخصية وخوادم المؤسسات التقليدية، توفر HBM نطاقًا تردديًا أكبر بكثير مع استهلاك طاقة أقل، ما يمكّن وحدات GPUs من معالجة نماذج الذكاء الاصطناعي ذات تريليونات المعاملات بكفاءة. كل جيل جديد من عتاد الذكاء الاصطناعي يتطلب سعات ذاكرة أكبر بكثير ومعدلات نقل بيانات أسرع، ما يجعل HBM أحد أكثر المكونات قيمة داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.
كانت الخوادم السحابية التقليدية تتعامل مع تطبيقات الويب وقواعد البيانات والتخزين وخدمات البريد الإلكتروني وأعباء عمل المحاكاة الافتراضية، وهي أعباء كانت تفرض متطلبات متواضعة نسبيًا على عرض حزمة الذاكرة. تمثل خوادم الذكاء الاصطناعي فئة مختلفة تمامًا من البنية التحتية. يتطلب تدريب نماذج اللغات الكبيرة آلاف وحدات GPUs تعمل في وقت واحد عبر عناقيد ضخمة، وتتبادل كميات هائلة من المعلومات كل ثانية. قد يحتوي مُعجل ذكاء اصطناعي واحد حديث على طبقات متعددة من HBM متقدمة متصلة عبر واجهات عريضة جدًا قادرة على توفير تيرابايت من النطاق الترددي في الثانية. ومع استمرار أحجام النماذج في التوسع، وتصبح أعباء الاستدلال أكثر تعقيدًا، تحتاج كل خادم ذكاء اصطناعي جديد إلى HBM أكبر بكثير من الأجيال السابقة. يُعد هذا الارتفاع البنيوي في كثافة استهلاك الذاكرة واحدًا من الأسباب الرئيسية وراء استمرار الطلب في التفوق على العرض المتاح.
تُسرّع كبرى شركات التكنولوجيا العالمية هذا الاتجاه عبر استثمارات غير مسبوقة في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. تواصل NVIDIA السيطرة على سوق GPUs الخاصة بالذكاء الاصطناعي، ويجري في كل جيل من مُعجلاتها إدماج تقنيات HBM أكثر تقدمًا. وتعمل AMD على توسيع مجموعة وحدات Instinct GPU بسرعة كي تنافس في نشرات الذكاء الاصطناعي على نطاق ضخم (hyperscale)، ما يزيد الطلب على حلول ذاكرة فائقة الجودة. وفي الوقت نفسه، تستثمر شركات تطوّر نماذج ذكاء اصطناعي رائدة، بما في ذلك Anthropic وOpenAI وxAI وMeta وMicrosoft وAmazon وGoogle، مئات مليارات الدولارات في مراكز بيانات جيل تالٍ مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. لم تعد هذه الشركات تشتري العتاد فقط لاستبدال بنية تحتية متقادمة؛ بل إنها تبني حرمًا جديدة بالكامل للذكاء الاصطناعي تحتاج إلى كميات هائلة من GPUs متقدمة ومعدات شبكات وأنظمة تخزين وبنية تحتية للطاقة، والأهم من ذلك: ذاكرة عالية الأداء.
يستهلك كل عنقود تدريب ذكاء اصطناعي تُنشره هذه المؤسسات من HBM بمعدل أكبر أضعافًا مما تستهلكه البنية التحتية السحابية التقليدية. ومع أن النماذج الأساسية تصبح أكبر وأكثر قدرة، تتوسع أعباء الاستدلال بسرعة أيضًا. يتطلب ملايين المستخدمين الذين يتفاعلون مع مساعدين يعملون بالذكاء الاصطناعي موارد حسابية باستمرار، ما يعني أن الطلب يتجاوز التدريب ليشمل نشرًا طويل الأمد. يخلق هذا مصدرًا بنيويًا لا مؤقتًا لاستهلاك الذاكرة، بما يدعم حجة Bernstein بأن ميزان العرض والطلب في الصناعة قد تغير بشكل جذري.
هناك عامل حاسم آخر يدعم استمرار سوق الثيران لفترة أطول يتمثل في محدودية عدد الشركات القادرة على تصنيع HBM المتقدم على نطاق تجاري. على عكس DRAM السلعية، تتطلب عملية إنتاج HBM المتقدمة تقنيات تصنيع على أحدث مستوى، وتقنيات تغليف معقدة، وخبرة هندسية تمتد لسنوات. وهذا يحد بشدة من توسيع العرض حتى عندما تصبح الأسعار مغرية للغاية.
تتولى SK Hynix حاليًا الصدارة في سوق HBM العالمي، وقد ترسخت كمورّد رئيسي لـ NVIDIA لعدة مُعجلات ذكاء اصطناعي بارزة. مكّنت سنوات من الاستثمار المبكر الشركة من الاستحواذ على حصة مهيمنة في السوق، ما منحها قوة تسعير معتبرة مع استمرار ارتفاع الطلب. وتشير تقارير إلى أن جزءًا كبيرًا من طاقة إنتاج HBM المستقبلية لديها تم الالتزام به بالفعل عبر اتفاقيات عملاء طويلة الأجل، ما يقلل عدم اليقين ويوفر رؤية إيرادات استثنائية.
برزت Micron أيضًا كمستفيد رئيسي آخر من طفرة الذكاء الاصطناعي. فقد حققت منتجات HBM3E لديها طلبًا قويًا من العملاء، ويُقال إن جزءًا كبيرًا من إنتاجها القريب الأجل قد تم بيعه بالفعل لجدول تسليمات قادمة. تواصل الشركة توسيع قدرات التغليف المتقدمة مع تحسين معدلات الإنتاج، وهو ما يضعها في موقع المنافسة بقوة ضمن شريحة ذاكرة الذكاء الاصطناعي المميزة. ومع زيادة عمليات نشر الذكاء الاصطناعي حول العالم، فإن قدرة Micron على تأمين اتفاقيات توريد طويلة الأجل تعزز استقرار الإيرادات وهوامش التشغيل معًا.
تظل Samsung واحدة من أكبر مُصنّعي الذاكرة عالميًا، وتمتلك طاقات إنتاج ضخمة في DRAM وNAND. ورغم أن الشركة دخلت سباق HBM في وقت متأخر عن SK Hynix في بعض شرائح العملاء، فإنها تواصل الاستثمار بكثافة في HBM3E وHBM4 وتقنيات التغليف المتقدمة وعقد تصنيع لأجيال جديدة. يضمن حجم تصنيع Samsung وقوتها المالية وقدراتها البحثية أنها تظل منافسًا قويًا قادرًا على كسب حصة سوقية إضافية مع توسع طلب الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
تتجه المنافسة الآن نحو HBM4، التي تمثل التطور الرئيسي التالي في تكنولوجيا ذاكرة الذكاء الاصطناعي. يُتوقع أن توفر HBM4 نطاقًا تردديًا أعلى بكثير، وسعة أكبر، وكفاءة طاقية محسّنة، وقابلية توسع أفضل لأعباء عمل ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا على نحو متزايد. ويتطلب تحقيق تحسنات الأداء هذه تطورات في تصنيع الذاكرة فحسب، بل أيضًا في تقنيات التغليف مثل التكديس ثلاثي الأبعاد (3D stacking) والربط الهجين (hybrid bonding) وبنى الربط البيني المتقدمة. من المرجح أن الشركات القادرة على إتقان هذه التقنيات ستؤمّن شراكات طويلة الأجل مع كبار مصممي رقائق الذكاء الاصطناعي لسنوات مقبلة.
سبب آخر مهم يجعل Bernstein تعتقد أن هذه الدورة تختلف عن الدورات السابقة هو الانتشار الواسع لاتفاقيات توريد طويلة الأجل. تاريخيًا، اعتمد مُصنّعو الذاكرة بشكل كبير على أسواق فورية شديدة التقلب حيث تتقلب الأسعار بشكل كبير تبعًا لظروف المخزون. اليوم، تفضّل مزودات السحابة على نطاق ضخم وشركات بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد عقودًا تمتد لعدة سنوات تضمن توفر الإمدادات في المستقبل. تقلل هذه الاتفاقيات من تقلبات التسعير، وتحسن تخطيط الإنتاج، وتمنح مصنّعي الذاكرة قدرًا أكبر من الثقة عند الاستثمار بمئات عشرات مليارات الدولارات في مرافق تصنيع جديدة.
يظل توسيع العرض نفسه محدودًا بسبب التعقيد الاستثنائي لتصنيع أشباه الموصلات. يتطلب بناء مصنع تصنيع ذاكرة متقدم استثمارات رأسمالية ضخمة، ومعدات متقدمة، وموافقات تنظيمية، ومواهب هندسية ماهرة، وعدة سنوات قبل بدء إنتاج ذي مغزى. وحتى مع إعلان Micron وSK Hynix وSamsung خطط توسع طموحة، فمن غير المرجح أن تؤثر غالبية هذه الطاقة الإضافية تأثيرًا ملموسًا في العرض العالمي حتى الجزء الأخير من العقد. وفي الوقت نفسه، تستمر نفقات بنية الذكاء الاصطناعي التحتية في التسارع، ما يحافظ على الطلب متقدمًا بشكل مريح على نمو الإنتاج.
تمتد الآثار إلى ما هو أبعد من مُصنّعي الذاكرة وحدهم. إذ تقف الشركات التي تزوّد معدات تصنيع أشباه الموصلات وأنظمة الطباعة الحجرية المتقدمة وتقنيات التغليف وحلول إدارة الطاقة وأنظمة التبريد الحراري وبنية شبكات الذكاء الاصطناعي لتستفيد من استمرار الاستثمار. ومع أن تكديس الذاكرة يصبح أكثر تعقيدًا، يرتفع الطلب على معدات الطباعة الحجرية المتقدمة وأنظمة فحص الرقاقات وتقنيات تغليف الرقائق ومواد تصنيع متخصصة، ما يخلق فرصًا عبر سلسلة توريد أشباه الموصلات بأكملها.
ومع ذلك، ينبغي أن يبقى المستثمرون على دراية بالمخاطر المحتملة. قد يؤدي تباطؤ اقتصادي عالمي حاد إلى خفض إنفاق شركات المؤسسات على الذكاء الاصطناعي. وقد يعيد توسع الإنتاج بوتيرة أسرع من المتوقع في نهاية المطاف موازنة العرض. يمكن أن تؤثر التوترات الجيوسياسية أو لوائح التصدير أو التقدم التكنولوجي السريع من منافسين ناشئين على ديناميكيات المنافسة. كما قد تشهد استثمارات الذكاء الاصطناعي فترات من نمو أبطأ إذا استغرق العائد على الإنفاق في البنية التحتية وقتًا أطول من المتوقع. وعلى الرغم من أن Bernstein تتوقع بقاء الاتجاه البنيوي إيجابيًا، فإن أي دورة تكنولوجية لا تخلو تمامًا من عدم اليقين.
من وجهة نظري، تعكس تقارير Bernstein تحولًا أوسع يحدث عبر صناعة أشباه الموصلات. يغيّر الذكاء الاصطناعي الذاكرة من سلعة منخفضة الهامش إلى أحد أكثر مكونات الحوسبة الحديثة قيمةً استراتيجيًا. غالبًا ما تحصل GPUs على الجزء الأكبر من العناوين الرئيسية، لكن من دون كميات ضخمة من ذاكرة عالية الأداء، لا تستطيع حتى أكثر مُعجلات الذكاء الاصطناعي تقدّمًا تحقيق كامل إمكاناتها. ومع استمرار الحكومات والجهات فائقة النطاق وشركات المؤسسات ومطوري الذكاء الاصطناعي في الاستثمار بشكل مكثف في بنية تحتية من الجيل التالي، قد تتمتع شركات تصنيع الذاكرة بقوة تسعير أكبر، ورؤية أرباح أطول أمدًا، وتقييمات أعلى مما خصصه المستثمرون تقليديًا لهذا القطاع.
إذا ثبتت في النهاية صحة توقعات Bernstein، فقد تمثل 2027 أكثر من مجرد قمة دورة أخرى لأشباه الموصلات. وقد تشير إلى النقطة التي يعيد فيها السوق بشكل دائم تعريف شركات الذاكرة بوصفها قادة لبنية تحتية طويلة الأجل للذكاء الاصطناعي، بدلًا من كونها أعمالًا محاصرة في دورات ازدهار وتراجع متكررة. في عالم تتصدره تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لم تعد قوة المعالجة وحدها كافية. قد تصبح الشركات القادرة على توفير الذاكرة التي تغذي هذه المعالجات من بين أكثر شركات التكنولوجيا أهمية استراتيجيًا خلال العقد.
@Gate_Square