هل سهم Nvidia للشراء الأن؟

السؤال الذي يدور في أذهان العديد من المستثمرين هو ما إذا كانت شركة Nvidia (NVDA 0.33%)، وهي واحدة من أفضل الأسهم أداءً في السوق، لا تزال تستحق الشراء بعد ارتفاعها الضخم خلال السنوات الخمس الماضية.بالنسبة لأولئك الذين فاتتهم فرصة شراء السهم، دعونا نلقي نظرة على خمسة أسباب تجعلني أعتقد أن الإجابة لا تزال نعم.

هل سهم Nvidia للشراء الأن؟

هناك حاليًا سباق بين شركات التكنولوجيا الكبرى لبناء مراكز بيانات مصممة للتعامل مع الذكاء الاصطناعي. هذه حفنة من بعض أكبر الأسماء في مجال التكنولوجيا. في حين قد لا يكون المستثمرون دائمًا من المعجبين بخطط الإنفاق الخاصة بهم، فإن ميزانيات الإنفاق الرأسمالي (capex) لهؤلاء القادة التقنيين آخذة في الارتفاع.

تشمل الأسماء الكبيرة التي تنفق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي شركات الحوسبة السحابية الرائدة Microsoft وAmazon وAlphabet وشركات مثل Meta Platforms وOracle وOpenAI وTesla وxAI التابعة لإيلون ماسك.

لقد صرحت كل من Alphabet وMeta Platforms أن أكبر خطر مع بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هو الاستثمار غير الكافي، نظرًا للفرصة الضخمة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. في غضون ذلك، قام ماسك ببناء مركز بيانات خاص به لشركة xAI لأن شركة Oracle لم تتمكن من إنتاج مجموعة الذكاء الاصطناعي التي تحتاجها بسرعة كافية.

وبينما تتنافس شركات التكنولوجيا الكبيرة هذه، فإن الشركة الوحيدة التي تتمتع بأفضل وضع لمواصلة جني المكافآت هي شركة Nvidia، والتي من خلال بيع وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) الخاصة بها هي في الأساس تاجر الأسلحة في معركة التفوق في مجال الذكاء الاصطناعي.

ومع قيام هذه الشركات ببناء البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي، لا توجد علامة على أن هذا الإنفاق سيتوقف. والسبب الرئيسي هو أنه مع تقدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، فإنها تحتاج إلى المزيد من قوة الحوسبة للتدريب عليها.

ولن تحتاج إلى عدد قليل من وحدات معالجة الرسوميات للتدريب - بل ستحتاج إلى المزيد بشكل كبير. على سبيل المثال، استخدم نموذج Grok 2 من xAI 20000 وحدة معالجة رسوميات للتدريب، بينما سيستخدم نموذج Grok 3 100000 وحدة.

قالت Meta Platforms إن طراز Llama 4 من الجيل التالي من المرجح أن يحتاج إلى 10 أضعاف قوة الحوسبة مثل Llama 3. وهذا من شأنه أن يرفع عدد وحدات معالجة الرسوميات المطلوبة لتدريب النموذج إلى 160.000.

وفي مكالمة أرباحها الأخيرة، قالت Oracle إنها لا ترى نهاية في الأفق، قائلة إن المستثمرين لا ينبغي أن يقلقوا بشأن تباطؤ الإنفاق على تدريب الذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الخمس إلى العشر القادمة. وتوقعت الشركة عدم حدوث تباطؤ في التحول نحو الإنفاق على استدلال الذكاء الاصطناعي، وهو أقل كثافة في الحوسبة. وعلى هذه الخلفية، يبدو أن Nvidia لديها مسار طويل من النمو.

Nvidia ليست الشركة الوحيدة المصنعة لوحدات معالجة الرسوميات. Advanced Micro Devices هي أكبر منافس لها، بينما تساعد Broadcom في صنع رقائق مخصصة لشركات مثل Alphabet و Meta.

ومع ذلك، تسيطر Nvidia على حصة سوقية تزيد عن 80٪ في مساحة وحدة معالجة الرسوميات. في نتائج الربع الثاني، ارتفعت إيرادات وحدة معالجة الرسوميات لمركز البيانات بنسبة 154٪ على أساس سنوي إلى 26.2 مليار دولار. ارتفعت إيرادات مركز بيانات AMD بنسبة 115% إلى 2.8 مليار دولار في الربع الثاني.

تنبع هيمنة Nvidia إلى حد كبير من الخندق الواسع الذي أنشأته الشركة من خلال منصة برمجيات CUDA الخاصة بها، وهي المنصة التي تم تعليم معظم مبرمجي وحدة معالجة الرسوميات استخدامها. تم إنشاء هذه المنصة في عام 2006 لكي يتمكن المطورون من برمجة وحدات معالجة الرسوميات الخاصة بها مباشرة، وقد تبرعت الشركة بالبرنامج من أجل بيع المزيد من الرقائق. في السنوات التي تلت ذلك، قامت Nvidia ببناء عدد من الأدوات والتقنيات فوق CUDA تسمى CUDA-X لتوسيع ريادتها في مجال البرمجيات بشكل أكبر.

مع ترسخ برنامج Nvidia في مجتمع برمجة وحدة معالجة الرسوميات، سيكون من الصعب إزاحة الشركة كقائدة لوحدة معالجة الرسوميات في هذه المرحلة، حيث سيكون الوقت والتكلفة لإعادة تدريب المبرمجين على منصات أخرى كبيرًا جدًا.