الرقائق والعتاد
Nvidia تتوقع طلبيات بقيمة لا تقل عن 1 تريليون دولار على رقائقها حتى عام 2027
يتوقع Jensen Huang، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، طلبيات لا تقل عن 1 تريليون دولار على رقائق الذكاء الاصطناعي من طرازي Blackwell وRubin حتى عام 2027، مما يشير إلى استمرار الطلب الهائل على أجهزة الشركة.
خلال خطاب رئيسي ألقاه يوم الاثنين لافتتاح مؤتمر GTC السنوي لشركة Nvidia، أعلن الرئيس التنفيذي Jensen Huang عن توقعات بطلبيات لا تقل عن 1 تريليون دولار على بنيتي رقائق Blackwell وVera Rubin التابعتين للشركة حتى عام 2027. وتسلط هذه التوقعات الضوء على حجم الطلب على أجهزة الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة. ويضع هذا الإعلان، الذي تم تقديمه خلال الخطاب يوم الاثنين، معياراً لتوقعات المبيعات طويلة الأجل للشركة بينما تستعد للانتقال إلى بنيات رقائقها القادمة.
يأتي هذا الرقم الجديد في أعقاب توقعات سابقة للطلب بنحو 500 مليار دولار على بنيات الرقائق نفسها حتى عام 2026. وقد أكد Huang على حجم هذه الأرقام خلال خطابه، مشيراً إلى أن مبلغ 500 مليار دولار تقريباً يمثل قدراً هائلاً من الإيرادات. وقارن بين تلك التوقعات السابقة وتوقعات الشركة المحدثة. وقال Huang: “حسناً، أنا هنا لأخبركم أنه في هذه اللحظة التي أقف فيها — بعد بضعة أشهر قصيرة من مؤتمر GTC DC، وبعد عام واحد من مؤتمر GTC الأخير — هنا حيث أقف، أرى طلبيات حتى عام 2027 لا تقل عن 1 تريليون دولار”. وقد قدم Huang هذه التوقعات بعد بضعة أشهر قصيرة من مؤتمر GTC DC وبعد عام واحد من حدث GTC السابق، مؤكداً أن توقعات الطلب قد تغيرت خلال تلك الفترة الزمنية.
صُممت بنية رقائق الحوسبة Rubin القادمة، التي أُعلن عنها لأول مرة في عام 2024، لتتفوق في الأداء على سابقتها Blackwell. وعقب ذلك الإعلان، بدأت Nvidia رسمياً في إنتاج بنية Rubin في شهر يناير، وتتوقع الشركة زيادة الإنتاج في النصف الثاني من العام.
ووفقاً لشركة Nvidia، تتفوق بنية Rubin على Blackwell، لا سيما في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الرئيسية. وتشير مقاييس الأداء الخاصة بالشركة إلى أن البنية تعمل بشكل أسرع عبر مراحل مختلفة من تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وتنفيذه:
- مهام تدريب النماذج: تعمل Rubin أسرع بـ 3.5 مرة من Blackwell خلال هذه المرحلة، حيث يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من البيانات.
- مهام الاستدلال: تعمل Rubin أسرع بـ 5 مرات من Blackwell خلال هذه المرحلة، حيث ينفذ نموذج الذكاء الاصطناعي المهام ويولد المخرجات.
- أداء الحوسبة: تصل قدرة أداء البنية إلى ما يصل إلى 50 بيتافلوب.
لماذا يهم
تؤكد توقعات الإيرادات الضخمة هذه على الطلب المستمر وعالي السرعة على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مما يضع بنية Rubin القادمة من Nvidia كمحرك حاسم لنمو الشركة حتى عام 2027.