Nvidia هي البنك المركزي لسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي – إلى أي مدى يعد الخندق الذي بناه Jensen Huang عميقًا؟

مؤخرًا، في إحدى حلقات البودكاست التي نشرتها a16z مؤخرًا، أجرى المستثمر الشهير Gavin Baker وشريك a16z David George حوارًا معمقًا، حيث اتفق الطرفان على أن Nvidia "تحتل موقعًا مواتياً للغاية للغاية".

يرى Baker أن Jensen Huang بنى خندقًا دفاعيًا عميقًا. فقد أصبحت Nvidia عبر تكاملها الرأسي لسلسلة التوريد، وتأمينها لطاقة إنتاج الرقائق لدى TSMC وحصولها على الإمدادات الأساسية العالمية، وبنائها لنظام بيئي لمراكز البيانات يمكن تمويله، بمثابة "البنك المركزي" لسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي، وهذه الخنادق يصعب تقليدها. كما قال مقدم البرنامج David George: "ما تعلمته خلال 26 عامًا مضت — ألا تراهن يومًا ضد Jensen Huang."

تسعة شرائح، منظومة بيئية واحدة

وصف Gavin مصفوفة منتجات Nvidia الحالية: تسعة أنواع من الشرائح — عدة معالجات تسريع، ومعالجات CPU، ومفاتيح شبكة Ethernet، ونوعين من GPU بالإضافة إلى InfiniBand.

هذا ليس مجرد توسيع لخط المنتجات. يقول Gavin إن استراتيجية Nvidia هي "تكامل رأسي مع انفتاح أفقي" — حتى لو ظهر معالج منافس ممتاز بالفعل، فإذا استطاع الانضمام إلى منظومة Nvidia البيئية، فسيتمكن تقريبًا من الأداء بشكل أفضل.

وهذا يعني أن المنافسين يواجهون معضلة: إما المواجهة المباشرة أو الاندماج. ونصيحة Gavin الوحيدة لكل مدير تنفيذي لشركات أشباه الموصلات: "الكلمة الوحيدة التي عليك قولها هي 'شكرًا Jensen Huang، شكرًا لخلقك هذه الفرصة، كيف يمكننا التعاون معك'.“

يضيف: قيمة كل 1% من الحصة السوقية اليوم تبلغ حوالي 100 مليار دولار، "ابحث عن جزء سوقي وخذ 1% منه فقط".

إحكام السيطرة على سلسلة التوريد: العقبة الأصعب تقليدًا

إن خندق دفاع Nvidia ليس فقط في قدراتها على تصميم الشرائح، بل في كونها تسيطر فعليًا على سلسلة التوريد.

بحسب ما ذكر Gavin في البودكاست، فإن Nvidia تحكمت في 70%-80% من الإمدادات العالمية الأساسية، بما في ذلك طاقة إنتاج رقائق TSMC، وسعة DRAM، وسعة NAND، وطاقة إنتاج الليزر، وطاقة إنتاج المكثفات، وجميع متطلبات بناء الرفوف.

"خلال الخمسة عشر عامًا الماضية، حوّل الرهانات التي كانت بمليارات الدولارات كل سنتين أو ثلاث، إلى رهانات بمئات المليارات، وجلب معه سلسلة التوريد ونظام التمويل بالكامل." كما قال Gavin.

هذا الحجم من التكامل في سلسلة التوريد يعني أنه حتى لو تمكن أحد المنافسين من تقديم شريحة أداءها مماثل، سيواجه معضلة حقيقية في الحصول على القدرة الإنتاجية. قال Gavin مباشرة: "الهاردوير صعب، العالم الحقيقي صعب. ومع الحجم والسرعة التي يمتلكهما Jensen Huang الآن، ومعه سلسلة التوريد ونظام التمويل، فمن الصعب جدًا تقليده."

ضمان القيمة المتبقية: جعل التمويل خندق دفاع

واحدة من حلقات دفاع Nvidia التي يسهل التغافل عنها هي بنيتها التمويلية.

قام Gavin بشرح هذه الآلية بالتفصيل في الحوار: افترض أن مركز بيانات من Nvidia يكلف 50 مليار دولار، ويحتاج المشتري إلى 15 مليار فقط من رأس المال، والباقي 35 مليار يمكن تغطيته بالتمويل. مؤسسات مثل Blackstone وKKR وApollo وGoldman Sachs وJPMorgan مستعدة للمشاركة في التمويل لسبب جوهري هو أن Nvidia تقدم ضمانًا للقيمة المتبقية.

العنصر المفتاحي هنا: طالما أن ضمان القيمة المتبقية أقل من هامش الربح الإجمالي الذي تحصده Nvidia من بيع الشرائح لمركز البيانات، تظل المخاطرة تقريبًا معدومة بالنسبة لها، ويمكنها أيضًا الاستفادة بتقاسم الإيرادات.

بالمقارنة، أشار Gavin إلى أن TPU ربما يكون ثاني أفضل خيار للتمويل، "ولكنه يتطلب عادةً على الأقل ضعف رأس المال وبأسعار فائدة أعلى".

"تكلفة رأس المال ميزة كبيرة، ولهذا تحديدًا ترغب أن تكون جزءًا من منظومته البيئية." قال Gavin.

أضاف David بأن Nvidia من خلال ضمان القيمة المتبقية تساعد اللاعبين المتوسطين والصغار في منافسة Anthropic وOpenAI، "كما فعل حين دعم NeoClouds سابقًا — هذا في جوهره يجعل الحوسبة متاحة للجميع، وهو مفيد للعالم".

البرمجيات مفتوحة المصدر مفيدة وليست تهديدًا

هناك قلق في السوق من أن صعود النماذج مفتوحة المصدر سيقلص هامش أرباح Nvidia. لكن رأي Gavin على العكس تمامًا.

"هناك من يعتقد بأن هذا خطر كبير على أعماله — المنطق هنا معكوس تمامًا." قال Gavin، "فمع انفتاح المصدر، قد ينخفض هامش ربح Token المنتج على GPU من Nvidia من 90% إلى 40%، لكن هذا يعني أن هناك Tokens أكثر ستُستهلك، وما يستتبع ذلك من طلب أكبر على الحوسبة. وفي عالم بإمدادات محدودة، فهي ميزة هائلة له."

وأشار Gavin أيضًا إلى أن آليات التحفيز لدى Nvidia بطبيعتها تميل إلى جعل AI مجزّء النماذج وقادرًا على توزيع الحوسبة، "وهذا يتماشى تمامًا مع المصالح الوطنية الأمريكية". فهو أكبر مؤيد للبرمجيات مفتوحة المصدر، وهذا يعزز عمله بدلًا من إضعافه.

معضلة المنافسين: لا تحاول استفزاز مايكل جوردان

بالنسبة للمنافسين الذين يحاولون تحدي Nvidia، استخدم Gavin استعارة متكررة.

"في بعض الأحيان ترى أشخاصًا يطلقون تصريحات نارية في حضوره، كما لو أنك ترى أحدهم يقول لمايكل جوردان كلمات مستفزة عندما كان في قمة مستواه — المباراة رقم خمسين في الموسم، يشعر ببعض الملل، يأتي لاعب شاب متحمس ويقرر استفزازه... تلك اللحظات هي المفضلة عندي."

وضرب مثالًا بفريق TPU، معتبرًا أنهم "حاولوا ارتداء رداء سوبرمان" لكن النتيجة لم تكن جيدة. وبالنسبة لمعالج AI الداخلي الذي تطوره Apple واسمه Jalapeno، أبدى Gavin تقديرًا معينًا — "إنها أول قطعة ASIC داخلية تنافسية رأيتها، وأُنتجت خلال فترة قصيرة، ويجب أن تنال تقديرها" — لكنه أضاف أيضًا، "Jalapeno تحاول ارتداء رداء سوبرمان، وسننتظر لنرى النتائج".

كما أشار Gavin إلى سبب هيكلي يوضح لماذا يصعب أن تحل الشرائح المخصصة محل GPU العام: ثلاثة من نماذج المصدر المفتوح الرائدة في الصين — DeepSeek وKimmy وQwen — تتطور بطرق مختلفة تمامًا، "ويمكنهم جميعًا العمل على GPU عامة، لكن إذا أردت التخصص، ستحتاج إلى شريحة عامة لمواكبة هذا التطور غير المتوقع".

هيكل الصفقات في قطاع الشرائح يكشف التفضيلات الحقيقية

قدم Gavin أيضًا منظورًا فريدًا لتحديد التفضيلات الحقيقية للسوق: وهو النظر في هيكل الصفقات التي تبرمها شركات الشرائح مع العملاء.

قسم هيكل الصفقات إلى أربع مستويات، من الأفضل إلى الأقل: استثمار مباشر من شركات الشرائح في العملاء (مثل صفقات Google وAmazon مع TPU وTranium الخاصة بـ Anthropic)، وضمانات القيمة المتبقية (تمويل من Blackstone وKKR)، وضمانات مربوطة بسعر Token ثابت، وضمانات دون مقابل ("قد تكون ذات صافي قيمة حاضرة سلبي").

"من خلال هذه المستويات الأربعة يمكنك استنتاج تفضيلات العملاء الحقيقية. غالباً ما تكون صفقات Nvidia من النوع الجيد، وجميع الأذكياء يشاركون في صفقاتها — وهذا بحد ذاته يشرح الكثير." قال Gavin.