بيرنشتاين يفسّر: إعادة تسعير قدرات الحوسبة البالغة 50 جيجاواط لشركات معدات الحوسبة؛ هل بدأت دورة فائقة لمعدات الذكاء الاصطناعي؟

TL;DR

• حسب حسابات بيرنشتاين، في سيناريو 50GW يبلغ إجمالي إنفاق WFE ذي الصلة خلال الأعوام 2027-2029 نحو 7360 مليار دولار.
• مع كل إضافة 1GW/سنة من قدرات الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، يلزم ما يقارب 46 ألفاً إلى 50 ألف WSPM من طاقة إنتاج رقائق، وتتصدر DRAM وHBM المشهد.
• لدى تطبيقات المواد وLam Research وKLA مرونة أرباح أعلى، لكن سعة خط الأنابيب لا تعني طلبات حقيقية.

أحدث تقرير لبيرنشتاين يحوّل توسعات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى أوامر معدات تصنيع أشباه الموصلات: إذا كانت مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ستضيف سنوياً حتى عام 2030 ما يعادل 50GW من قدرات الحوسبة، فقد يصل إجمالي إنفاق WFE العالمي ذات الصلة في الأعوام 2027-2029 إلى نحو 7360 مليار دولار، على أن يبلغ إنفاق 2029 في سنة واحدة نحو 2910 مليار دولار.

يشير WFE إلى إنفاق معدات مصانع الشرائح، وهو مصدر رئيسي للطلب لدى شركات المعدات مثل Applied Materials (AMAT)، وLam Research (LRCX)، وKLA (KLAC)، وASML، وTokyo Electron وغيرها. وبالنسبة للمستثمرين، فإن السؤال الأكثر مباشرة في هذه الحسابات هو: مع استمرار توسع قدرات الحوسبة، كم عدد الطلبات الإضافية والمرونة في الأرباح التي يمكن أن يجلبها ذلك لشركات المعدات؟

عند صدور التقرير، كانت أسهم معدات أشباه الموصلات قد مرت بجولة من الارتفاع القوي، ثم شهدت مؤخراً تراجعاً ملحوظاً من المستويات المرتفعة. وفي الوقت نفسه، لا تزال حديقة/خطوط بناء مراكز البيانات في الولايات المتحدة تتوسع. تُظهر مقتطفات منشورة أن سعة خط الأنابيب للمشروعات بلغت 338GW حتى يونيو 2026، بزيادة قدرها 217GW خلال الأشهر الـ12 الماضية، وهو ما يتجاوز بكثير حجم النطاق الجاري تشغيله حالياً.

سعة المراكز البياناتية النشطة في الولايات المتحدة وتغير خطوط الأنابيب للمشروعات، حيث انتقلت سعة خط الأنابيب من 121GW إلى 338GW.

كلما زادت 1GW من قدرات الحوسبة، فإن ذلك يقابله نحو 50 ألف شريحة/شهر من طاقة إنتاج الرقائق

تتمثل النقطة المحورية في هذا التقرير في أن كل إضافة 1GW/سنة من قدرات الحوسبة في الذكاء الاصطناعي تتطلب تقريباً إضافة 46 ألف إلى 50 ألف من طاقة إنتاج الرقائق الجديدة من نوع WSPM. يشير WSPM إلى عدد الشرائح قيد التشغيل في كل شهر، وهو معيار شائع لقياس طاقة مصانع الرقائق.

لا تتحول سعة مراكز البيانات بذاتها مباشرةً إلى طلبات على المعدات. لا يحدث ذلك إلا عندما يحتاج خادم الذكاء الاصطناعي إلى مزيد من GPU وHBM وDRAM وNAND والشرائح المنطقية المتقدمة، عندها ستحتاج مصانع الشرائح إلى التوسع، وسترى شركات المعدات إنفاق WFE إضافياً.

ضمن الطلبات الإضافية عند مستوى 46 ألف WSPM/GW، تستحوذ DRAM على أعلى حصة بنحو 53%؛ وتبلغ حصة NAND نحو 20%؛ وHBM نحو 16%؛ والlogic المتقدمة نحو 11%. أي أن توسع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على دفع تصنيع وحدات GPU عبر عمليات متقدمة فقط، بل يرفع أيضاً متطلبات طاقة التخزين، خصوصاً DRAM وHBM.

وهذا سبب كون Applied Materials هي الأكثر ترقّباً في هذا النوع من الحسابات. تأتي احتياجات الشرائح الإضافية بشكل أساسي من DRAM وHBM وNAND، ولدى Applied Materials انكشاف أكبر على معدات التخزين مثل خطوات مثل الترسيب والحفر/النقش وغيرها، ما يجعل مرونة الأرباح أكثر مباشرة.

مع كل إضافة 1GW من قدرات الحوسبة، يلزم نحو 46 ألف WSPM: DRAM بنسبة 53%، وNAND 20%، وHBM 16%، وLogic 11%.

من المتوقع أن يقترب إنفاق WFE في سنة 2029 من 2910 مليار دولار

في ظل السيناريو الأساسي، ستضيف مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بحلول 2030، مقارنة بخط أساس 2026، ما يعادل 50GW من قدرات الحوسبة الجديدة سنوياً. وبدعم هذا الهدف، تحتاج معدات WFE ذات الصلة إلى أن تتوفر تدريجياً خلال الأعوام 2027-2029.

تُظهر حسابات السيناريو أن إنفاق WFE الناجم عن الذكاء الاصطناعي وحده خلال 2027-2029 سيبلغ نحو 3760 مليار دولار. وإذا تمت إضافة إنفاق خط أساس غير متعلق بالذكاء الاصطناعي يقدر بنحو 1200 مليار دولار سنوياً، فإن إجمالي إنفاق WFE خلال ثلاث سنوات سيصل إلى نحو 7360 مليار دولار. ويمر المسار السنوي على نحو 2000 مليار دولار في 2027، و2450 مليار دولار في 2028، و2910 مليار دولار في 2029.

تأتي هذه الأرقام أعلى من افتراضات إنفاق المعدات الأكثر تحفظاً في النموذج الحالي. فإذا تحقق سيناريو 50GW، فسيقترب حجم WFE في 2029 من 3000 مليار دولار؛ وفي سيناريوهات أعلى من حيث الـGW، توجد مساحة أكبر لارتفاع إنفاق المعدات.

يقدّم التقرير أيضاً سيناريو أكثر جرأة. في سيناريو 75GW، قد تتجاوز وتيرة رفع أرباح شركات المعدات 100%. وفي سيناريو 100GW، يتضخم احتمال إنفاق WFE في 2029 بشكل أكبر، وقد يتم ضغط مضاعفات تقييم بعض الشركات إلى أقل من 10 مرات.

لكن هذه الأرقام ما تزال حسابات نموذجية وليست طلبات تم تنفيذها بالفعل. فهي تعتمد على ما إذا كان خط الأنابيب لبناء مراكز البيانات سيتحول إلى تشغيل فعلي، وما إذا كانت شحنات خوادم الذكاء الاصطناعي ستواكب ذلك، وما إذا كانت مصانع الشرائح ستوافق على التوسع المبكر، وما إذا كانت سلسلة توريد المعدات تمتلك قدرة تسليم كافية.

في سيناريو 50GW، يبلغ إجمالي WFE خلال 2027-2029 نحو 7360 مليار دولار، وبواقع 2910 مليار دولار في 2029؛ وفي سيناريو 100GW، يبلغ نحو 5420 مليار دولار في 2029.

أكبر مرونة لدى Applied Materials، وLam Research وKLA أيضاً يستفيدان

يركز تأثير هذا الأمر على الأسهم أساساً في Applied Materials وLam Research وKLA.

في سيناريو 50GW، قد ترتفع قيمة EPS للثلاث شركات حتى 2029 بنحو 37% إلى 60% مقارنة بإجماع وول ستريت الحالي. وبناءً على ذلك، قد ينخفض مضاعف السعر إلى الأرباح على المدى البعيد إلى نطاق 15-20 مرة، بينما تتداول أسهم المعدات حالياً عموماً ضمن نطاق أعلى.

ومن بينها، تكون Applied Materials هي الأكبر من حيث المرونة. ففي سيناريو 50GW، ترتفع EPS في 2029 لديها مقارنة بالإجماع بنحو 60% تقريباً؛ ما يقابل مضاعف السعر إلى الأرباح على المدى البعيد بنحو 14.9 مرة. أما Lam Research فترتفع EPS لديها بنحو 54% تقريباً؛ ما يقابل نحو 18.4 مرة. وتزيد EPS لدى KLA بنحو 37%؛ ما يقابل نحو 21.2 مرة.

والسبب لا يزال مرتبطاً بتكوين الطلب على الرقائق. إن القدرات الإنتاجية الجديدة الناتجة عن توسع الذكاء الاصطناعي تتمركز بشكل رئيسي في DRAM وHBM وNAND، وليس في منطق متقدم واحد بعينه. لدى Applied Materials تغطية أوسع لمعدات التخزين، ما يجعلها أكثر قدرة على الاستفادة من الزيادة مقارنة بالشركات التي تستفيد من أجزاء محددة فقط.

وبحسب منهجية التقرير، تحافظ بيرنشتاين على تصنيف “يتفوق على السوق/أداء أعلى من السوق” لعدة أسهم معدات تشمل Applied Materials وLam Research وKLA وASML وTokyo Electron وغيرها، حيث تظل Applied Materials الخيار الأول. ويُصنَّف Screen كتصنيف محايد.

في سيناريو 50GW، تبلغ الزيادة في EPS لعام 2029 مقارنة بالإجماع 59.5%/54.4%/37.1% لدى AMAT وLRCX وKLAC على التوالي، بينما ينخفض P/FE إلى 14.9x/18.4x/21.2x.

سعة خط الأنابيب ما زالت بحاجة لتجاوز عوائق الكهرباء والتمويل والتسليم

أكثر نقطة يسهل إساءة فهمها في هذه الحسابات هي اعتبار سعة خطوط أنابيب مراكز البيانات مباشرة كطلبات مستقبلية على المعدات.

لقد شهدت سعة خطوط أنابيب مراكز البيانات في الولايات المتحدة توسعاً كبيراً خلال العام الماضي، ما يشير إلى استمرار قوة الرغبة في الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. لكن من بين “الأنبوب” و“التشغيل الفعلي” توجد عوائق متعددة: توصيل الطاقة، وموافقات الأراضي، وتكاليف التمويل، وتوافر GPU، واحتياجات العملاء، والبنية التحتية للشبكات والتبريد، وكل ذلك يؤثر على سرعة التنفيذ النهائي.

توجد أيضاً قيود على جانب المعدات. فإذا كان حجم WFE مطلوباً للتوجه خلال سنوات قليلة نحو مستوى 3000 مليار دولار، فسيتعين على شركات المعدات وموردي المكونات ومصانع الشرائح التوسع بشكل متزامن. ولا تُعد صناعة معدات أشباه الموصلات من المجالات التي يمكنها زيادة الإنتاج بسرعة غير محدودة؛ إذ إن المعدات المتقدمة والمكونات الرئيسية والتركيب والاختبار واعتماد العملاء كلها تطيل دورات التسليم.

كما أن للـنموذج نفسه حدوداً. تستند الحسابات إلى افتراضات محددة حول بنية GPU واستهلاك الطاقة ومساحة الشرائح وكثافة رأس المال، كما تفترض أن تكون معدات WFE جاهزة بحلول نهاية 2029 لدعم إضافة قدرات حوسبة جديدة في 2030. قد تؤثر تغيرات المعمارية، وانخفاض استهلاك الطاقة لكل وحدة حوسبة، وتحسن معدلات جودة/عائد الشرائح، وضبط كثافة رأس المال، في الطلب النهائي على المعدات.

يوجد أيضاً انحراف في الاتجاه الآخر. فإذا لم يتم إدراج متطلبات استبدال القدرات القديمة قبل 2030 بشكل كافٍ، فقد توجد مساحة إضافية لارتفاع طلب المعدات. لكن إذا كانت وتيرة تحقيق تطبيقات الذكاء الاصطناعي لعائدات أقل من المتوقع، أو إذا خفف كبار مزودي الخدمات السحابية الإنفاق الرأسمالي، فقد تكون سيناريوهات 50GW و75GW وحتى 100GW متفائلة أكثر من اللازم.

لا يقدم هذا التقرير “جدول طلبات” مؤكداً، بل يوفر ترجمة/تحويلات أكثر وضوحاً: كلما زاد عدد مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بمقدار 1GW، فقد يقابله ذلك نحو 50 ألف شريحة/شهر من طاقة إنتاج الرقائق وحوالي 80 مليار دولار من احتياجات WFE الإضافية. تكون أسهم المعدات قد عكست جزءاً من توقعات الذكاء الاصطناعي مسبقاً، ويتركز الخلاف في ما إذا كان بناء مراكز البيانات سيتحقق بما يكفي لدعم مستوى WFE السنوي عند حدود 3000 مليار دولار.