Nvidia تفقد مواقعها: نقص الذاكرة يغيّر سوق الحوسبة للذكاء الاصطناعي

وجدت Nvidia نفسها في 9 يوليو 2026 في موقف غير معتاد: فرغم ارتفاع توقعات إيراداتها، تراجعت أسهمها 15% عن ذروة مايو، بينما تضاعفت القيمة السوقية لمصنّع الذاكرة Micron نحو ثلاث مرات. والسبب هو تراجع حدة نقص وحدات معالجة الرسومات، وظهور نقص جديد في الذاكرة المخصصة لمراكز البيانات، وهو ما يغيّر توزيع الأموال في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

لماذا ينخفض سعر Nvidia؟

أصبحت السوق تدفع مقابلًا أقل للحوسبة على وحدات معالجة الرسومات من Nvidia، رغم استمرار الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. ووفق بيانات أوردها موقع TechCrunch، خسرت أسهم الشركة 15% بعد ذروة مايو، وفي الوقت نفسه تُقدَّر أرباحها المتوقعة في السوق بسعر أقل من متوسط الشركات الأمريكية الكبرى في مؤشر S&P. ولا يعني ذلك تراجع الإيرادات، إذ لا تزال التوقعات بشأنها في ارتفاع. لكن المستثمرين يرون أن المورد الرئيسي في طفرة الذكاء الاصطناعي، أي الوصول إلى وحدات GPU، لم يعد شحيحًا بالقدر نفسه الذي كان عليه قبل عام.

• في 9 يوليو 2026 أفاد TechCrunch بأن أسهم Nvidia انخفضت 15% عن ذروة مايو 2026.
• بلغ سعر الساعة الفوري لوحدة Nvidia H100 نحو 3,20 دولار في مايو 2026، ثم انخفض بصورة مطردة.
• تضاعفت القيمة السوقية لـ Micron نحو ثلاث مرات خلال الفترة نفسها.
• تمكن مصنّعو الذاكرة خلال العام الماضي من رفع أسعار DRAM بنحو 10 أضعاف.

أرست Nvidia الأساس التقني للسوق الحالية: فقد جعلت منصتها البرمجية CUDA وحدات GPU الخاصة بها الأداة القياسية لأبحاث نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها. كما حدّثت الشركة بسرعة فئات منتجاتها من وحدات GPU، التي تُعد من أعقد الأجهزة الإلكترونية المنتجة بكميات تجارية. غير أن نجاح هذه الاستراتيجية بالذات جذب المنافسين: إذ بدأت المنصات السحابية والمختبرات البحثية تبحث عن سبل لتقليل اعتمادها على مورّد واحد.

ما الذي أصبح عنق الزجاجة الجديد؟

أصبحت الذاكرة، لا المسرّعات نفسها، القيد الجديد أمام مراكز البيانات. تنتج Micron ذاكرة DRAM وذاكرة HBM عالية عرض النطاق، وهما مكوّنان ينقلان البيانات بسرعة بين المعالج والذاكرة. وهاتان التقنيتان قيد التطوير منذ زمن طويل، لكن القطاع قلّل من تقدير كمية الذاكرة التي سيتطلبها البناء الواسع لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. وقد تجاوز الطلب وتيرة توسع الإنتاج، ولذلك ارتفعت الأسعار في السوق الفورية بحدة.

وهذا تحوّل مهم: فتكلفة استئجار الحوسبة على Nvidia H100 تنخفض، بينما يرتفع سعر DRAM. ويمكن لأصحاب مراكز البيانات الحصول على مسرّعات أكثر أو استئجارها بسعر أقل، لكنهم يظلون مقيَّدين بتوافر الذاكرة. أما بالنسبة إلى Micron والمصنّعين المماثلين، فتكفي تقنية مألوفة وعرض محدود لجني الفائدة من الموجة الجديدة من الإنفاق الرأسمالي على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

يعكس السعر الفوري صفقات التسليم الفوري، لا العقود طويلة الأجل. وفي رسم Datatrack البياني الوارد في المادة، يبدأ قفزة أسعار DRAM في أغسطس 2025. ويشدد كاتب المادة على أنها لا ترتبط باختراق مفاجئ في تقنية الذاكرة. فقد تأخرت السوق ببساطة في تقدير حجم احتياجات مراكز البيانات.

لماذا تنخفض تكلفة الحوسبة؟

يتسع عرض المسرّعات في اتجاهين في آن واحد: يزداد عدد مصنّعي وحدات GPU والمسرّعات في السوق، وفي المقابل يطوّر كبار المشترين معالجاتهم الخاصة. فقد أطلقت Google وAmazon وMicrosoft وOpenAI رقائق مخصصة بالفعل لتقليل اعتمادها على Nvidia. وقد تقل هذه الحلول أداءً عن أحدث منتجات Nvidia، لكن إمكاناتها كافية لجزء من المهام وللضغط على سعر الحوسبة.

ويصف واين نيلمز، المؤسس المشارك والمدير التقني لمنصة Ornn، الوضع بأنه علاقة اعتيادية بين العرض والطلب. ووفق قوله، تريد الشركات تطوير سيليكونها الخاص، لكن لا أحد تقريبًا ينتج ذاكرة DRAM خاصة به. وما لم يظهر اختراق تقني ملحوظ في HBM، أو يتغير توازن العرض والطلب، أو يدخل لاعب كبير جديد إلى سوق الذاكرة، فقد يستمر هذا الاختلال.

«الجميع يريد إنتاج سيليكونه الخاص، لكن لا أحد ينتج ذاكرة DRAM خاصة به»، — واين نيلمز، المؤسس المشارك والمدير التقني لـ

Ornn.

ولا يلغي ذلك ريادة Nvidia التقنية. بل تحوّل السوق وحدات GPU من مورد نادر إلى سلعة أكثر تنافسية. وحين تزداد البدائل، تنتقل الأرباح الاستثنائية إلى العنصر التالي الشحيح في المنظومة، وهو الذاكرة. ويُظهر ذلك أيضًا أن تقييم شركات الذكاء الاصطناعي ومورّدي البنية التحتية يعتمد بدرجة متزايدة لا على جودة الرقائق وحدها، بل أيضًا على القيد المحدد في سلسلة الإمداد.

ماذا يعني ذلك؟

لم تنتهِ طفرة الذكاء الاصطناعي، لكن مركزها المالي يتحرك: تبقى Nvidia مورّدًا رئيسيًا للمسرّعات، بينما يجني مصنّعو الذاكرة المكاسب قصيرة الأجل بصورة متزايدة. وبالنسبة إلى المطورين ومشغّلي مراكز البيانات، يعني ذلك أن تكلفة HBM وDRAM وتوافرهما لا تقلان أهمية عن اختيار وحدة GPU.