#ChipStocksRebound

يشهد سوق أشباه الموصلات قوة متجددة، لكن التطورات الأخيرة تشير إلى أن هذا التعافي لا يقتصر على شراء المستثمرين للأسهم عند تراجع أسعارها.

القصة الحقيقية تدور داخل قطاع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. فالطلب على معالجات مراكز البيانات، والمسرّعات المتقدمة، ومعدات الشبكات يواصل التوسع، كما أن أحدث النتائج التي أعلنتها كبرى شركات تصنيع الرقائق تمنح المستثمرين مزيدًا من الأسباب لمتابعة هذا القطاع.

أصبحت AMD محورًا بارزًا للنقاش بعد إعلانها نتائج فصلية فاقت التوقعات وتقديمها توقعات متفائلة لعام 2027. وأعلنت الشركة عن إيرادات بلغت 13.38 مليار دولار في الربع الثالث، بنمو سنوي قدره 45%. وحقق قطاع مراكز البيانات لديها إيرادات قياسية بلغت 8.55 مليار دولار، بزيادة قدرها 97% مقارنة بالفترة نفسها من العام الماضي.

والأهم من ذلك هو توقعاتها المستقبلية. إذ تتوقع AMD نمو الإيرادات بأكثر من 80% في عام 2027، متجاوزةً النمو البالغ نحو 77% الذي توقعه المحللون سابقًا. كما توقعت الشركة أن تبلغ إيرادات الربع الرابع نحو 17 مليار دولار.

تكمن أهمية ذلك في أنه يُظهر أن الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يتيح فرصًا تتجاوز مورّدًا مهيمنًا واحدًا لوحدات معالجة الرسومات.

توسع AMD حضورها في مجال معالجات الخوادم ومسرّعات الذكاء الاصطناعي، فيما ينتقل نظام Helios المصمم على مستوى الرفوف إلى مرحلة الإنتاج. وتزداد منافسة الشركة على حصة أكبر من سوق البنية التحتية، مع سعي شركات التكنولوجيا الكبرى إلى بناء أنظمة حوسبة أكثر قوة.

لا تزال NVIDIA في صميم سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي، لكن المنافسة أصبحت أكثر إثارة للاهتمام. وينظر المستثمرون الآن إلى منظومة الحوسبة بأكملها بدلًا من التركيز حصريًا على معالجات الرسومات.

وتُعد Broadcom لاعبًا مهمًا آخر. فأصبحت رقائق الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا وتقنيات الشبكات التي تقدمها أكثر أهمية مع تطوير الشركات بنية تحتية متخصصة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.

ثم تأتي TSMC، التي تشغل موقعًا مختلفًا لكنه لا يقل أهمية. فهي تصنّع الرقائق المتقدمة التي تصممها شركات مثل NVIDIA وAMD. ويجعل الطلب القوي على قدرات التصنيع والتغليف المتقدمين من أعمالها مؤشرًا مهمًا على دورة أشباه الموصلات الأوسع.

لكن لهذه القصة جانبًا آخر ينبغي ألا يتجاهله المستثمرون.

كان القلق من التكلفة الهائلة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي أحد العوامل التي دفعت إلى موجة البيع الأخيرة في أسهم أشباه الموصلات. وتخصص شركات التكنولوجيا رؤوس أموال كبيرة لمراكز البيانات والمعالجات والشبكات وقدرات الكهرباء. ويريد المستثمرون أدلة على أن هذه الاستثمارات ستدر في نهاية المطاف عوائد مستدامة.

توفر أحدث توقعات AMD أدلة مشجعة على الطلب، لكنها لا تبدد المخاوف المتعلقة بالتمويل والمنافسة وقيود الإمداد والربحية المستقبلية.

كما أصبح توافر الذاكرة تحديًا مهمًا. فالذاكرة عالية النطاق الترددي ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وقد تؤثر قيود الإمداد في سرعة زيادة المصنّعين للإنتاج.

وعلى مستوى السوق الأوسع، تعافت أسهم أشباه الموصلات في 3 نوفمبر، وشاركت NVIDIA وAMD وBroadcom وشركات رقائق الذاكرة في هذا الارتداد. كما ارتفع مؤشر Nasdaq بدعم من المكاسب التي حققتها شركات التكنولوجيا الكبرى.

لكنني لا أعتبر ذلك حتى الآن انعكاسًا مؤكدًا للاتجاه على مستوى القطاع بأكمله.

الشركات التي أتابعها عن كثب هي NVIDIA وAMD وBroadcom وTSMC وMicron.

تمثل NVIDIA منظومة مسرّعات الذكاء الاصطناعي الرائدة. وتزداد قوة AMD بوصفها منافسًا في مجال الحوسبة لمراكز البيانات. وتستفيد Broadcom من الطلب على الرقائق المصممة خصيصًا وتقنيات الشبكات. وتوفر TSMC الأساس التصنيعي، فيما تتيح Micron الاستثمار في تلبية احتياجات الذاكرة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتزايدة التعقيد.

تركيزي في الجلسات المقبلة بسيط: متابعة قدرة مؤشر أشباه الموصلات على الحفاظ على تعافيه، وما إذا كانت عمليات الشراء المرتبطة بالذكاء الاصطناعي ستنتشر في أنحاء القطاع، وما إذا كانت توجيهات الشركات ستواصل دعم التقييمات الحالية.

ما زلت متفائلًا بآفاق أشباه الموصلات على المدى الطويل، لكن لا ينبغي الاستهانة بالتقلبات على المدى القصير. فالأرباح القوية لا تعني تلقائيًا أن السهم رخيص، والارتداد القوي لا يلغي خطر حدوث تصحيح آخر.

لا يزال قطاع الذكاء الاصطناعي يتوسع، لكن المرحلة التالية من المنافسة لن تقتصر على إنتاج رقائق أسرع. فالقدرة التصنيعية، وإمدادات الذاكرة، وتوافر الطاقة، وكفاءة الشبكات، والعوائد الفعلية على الاستثمار في البنية التحتية، هي ما سيحدد الشركات التي ستستحوذ على أكبر قيمة.

التعافي الأخير مبشر. والآن، يحتاج السوق إلى إثبات أن نمو الأرباح قادر على دعم الحركة الصعودية التالية.

$NVDA $AMD $AVGO $TSM $MU