Microsoft تراهن على رقائق Maia: لماذا نما ما تدفعه الشركات الكبرى لـ NVIDIA أسرع من إنفاقها؟

الملخص التنفيذي

أعلنت Microsoft في 12 أكتوبر الجيل الثالث من رقاقتها للذكاء الاصطناعي، ⁦Maia 300⁩، وقالت إنها ستوسّع عائلة Maia ابتداءً من 2027 إلى منشآت بقدرة عدة غيغاواط، لتصبح النظام الرئيسي الذي تعتمد عليه في الاستدلال (Inference)، أي تشغيل النماذج بعد تدريبها لتجيب عن طلبات المستخدمين. وقدّمت العناوين الإعلان بوصفه تهديداً مباشراً لـ NVIDIA، أكبر مورّد لهذه الرقائق. ويقارن هذا البحث الإعلان بمقياس موحّد، ثم يطرح سؤالاً يمكن اختبار إجابته بالأرقام: هل دفع الذين يصنعون رقائقهم بأنفسهم أقل لـ NVIDIA حتى الآن؟

الجواب في إفصاحات NVIDIA نفسها: لا. في الربع المنتهي في 26 يوليو بلغت إيراداتها من فئة الحوسبة فائقة النطاق (Hyperscale)، وهي السحب العامة وأكبر شركات الإنترنت الاستهلاكي، 48.7 مليار دولار، بنمو ⁦102%⁩ عن العام السابق. وفي الفترة نفسها تقريباً نما الإنفاق الرأسمالي (⁦Capital Expenditure, Capex⁩)، أي الإنفاق على أصول مثل المباني والمعدات، لـ Microsoft وAlphabet وAmazon وMeta مجتمعة بنسبة ⁦87%⁩، من 88.25 إلى 165.05 مليار دولار في الربع، مع أن الشركات الأربع كانت تشغّل برامج رقائقها الخاصة طوال العام. أي أن إيراد NVIDIA من هذه الفئة نما أسرع من إنفاق الشركات الأربع، ولم يظهر بعد أي أثر قابل للقياس لإحلال رقائقها محل رقائق NVIDIA.

ويتعلق التهديد الحقيقي بالفترة التي تلي 2027، ويقتصر على الاستدلال: Maia لا تُستعمل في تدريب النماذج، إذ تعتمد Microsoft في التدريب على NVIDIA وAMD، ولا تؤجّرها لعملاء من خارجها، ولم يختبرها أحد خارج الشركة بعد. ويقدّر محللو ⁦Evercore ISI⁩ أن تشكّل Maia نحو ⁦10%⁩ من إنفاق Microsoft على رقائق الذكاء الاصطناعي بحلول الربع الأول من 2027. ومع ذلك فالحجم ليس صغيراً: وفق النسبة التي ذكرتها NVIDIA نفسها لأحد مواقعها، يقابل كل غيغاواط نحو 35 إلى 47 مليار دولار من إيراداتها لكل جيل من الرقائق.