تطور الذكاء الاصطناعي نحو عصر طاقة الحوسبة غير المتجانسة! تسارع تسلق Microsoft Maia 300 لتقنياتها السيليكونية الخاصة، و دخول TSMC و Marvell في دورة نمو شرائح ASIC

أفادت تطبيق "جي توون فاينانس" أنه في الوقت الذي أشارت فيه بعض وسائل الإعلام نقلاً عن مصادر مطلعة إلى أن شركة مايكروسوفت (MSFT.US)، إحدى عمالقة التكنولوجيا الأمريكية، تخطط لإطلاق مسرع الذكاء الاصطناعي المتطور الخاص بها Maia 300 قريبًا، ترى مؤسسة الاستثمار الشهيرة في وول ستريت Wedbush Securities أن هذا التطور الجديد قد يكون إيجابيًا للغاية بالنسبة لشركة Marvell Technology (MRVL.US) التي تركز على شرائح AI ASIC وتوصيلات البيانات الضوئية في مراكز البيانات، بالإضافة إلى "ملك تصنيع الرقائق" TSMC (TSM.US). من المتوقع أن تعلن مايكروسوفت عن الجيل القادم من شرائح AI ASIC المطورة داخليًا Maia 300 في أقرب وقت في سبتمبر 2026، وهي تجري حالياً محادثات مع TSMC لحجز قدرة تصنيع تزيد عن 300,000 شريحة بحلول عام 2027، وتأمل على المدى البعيد في الحصول على قدرة تصنيع تفوق المليون شريحة.

وقد أوضحت مايكروسوفت في بيان أن انتشار شريحة Maia AI ASIC المطورة داخلياً لديها يستهدف في النهاية تلبية الطلبات الضخمة على أعباء عمل استدلال الذكاء الاصطناعي، التي تقاس بمقياس GW (غيغا واط). وهذا يعني إلى حد كبير أن مزودي الحوسبة السحابية الضخمة ينتقلون من "شراء GPU بشكل جماعي" إلى بنية تحتية حوسبية للذكاء الاصطناعي متغايرة تضم Nvidia AI GPU + AMD AI GPU + ASIC/XPU مطورة داخليًا: فلا تزال عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي وعناصر العمل الريادية والمعقدة في هيكلها والمتحركة بسرعة تعتمد بشكل كبير على مجمعات AI GPU، بينما أصبحت أعباء العمل الضخمة الخاصة باستدلال النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي القائمة على النظم الناضجة والمفتوحة المصدر، Copilot، وAI Agent (أي وكلاء الذكاء الاصطناعي) مناسبة أكثر فأكثر للشرائح الخاصة المطورة داخليًا.

من الواضح أن مايكروسوفت تحاول اتباع مسار تأجير وبيع القدرات الحوسبية بشكل تجاري على غرار طريق Google TPU الخاص بجوجل، وليس مجرد استخدامها في عمليات التدريب أو الاستدلال الداخلية الخاصة بمايكروسوفت. ولكن حتى الآن، يشبه الأمر أكثر استئجار القدرة الحوسبية عبر سحابة Azure، وليس بيع الشرائح خامًا بشكل مباشر. فقد أعلنت مايكروسوفت بوضوح أن Maia 200 تعمل على تعزيز سعة الحوسبة للاستدلال في منصة Azure السحابية لخدمة العملاء الفعليين، كما أطلقت أيضاً معاينة حزمة تطوير البرمجيات Maia SDK للمطورين، الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمؤسسات الأكاديمية.

بشكل عام، انتقلت شريحة الذكاء الاصطناعي المتطورة داخليًا Maia 200 من مرحلة البحث والتطوير الداخلية إلى بيئة الإنتاج السحابية لدى Azure، وبدأت بالتحول إلى قدرة حوسبية للاستدلال يمكن للعملاء استخدامها فعليًا؛ لكن في هذه المرحلة لا ينبغي تفسير ذلك مباشرة على أن العملاء بإمكانهم بالفعل استئجار حزم شرائح Maia 200 بشكل واسع ومستقل كما هو الحال مع Nvidia Blackwell، H100 أو Google TPU.

الأهم من ذلك، ذكرت رويترز مؤخرًا أن مايكروسوفت تحاول إقناع كبار العملاء السحابيين مثل Anthropic باستخدام Maia 300، مما يعني أن Maia لم تعد مجرد شريحة مغلقة مطورة داخليًا لخدمة Microsoft 365 Copilot أو أعباء عمل OpenAI الداخلية.

هل ستحدث Maia 300 من مايكروسوفت ثورة في تكلفة استدلال الذكاء الاصطناعي؟ وهل TSMC وMarvell هما المستفيدان الأكبر؟

كتب المحلل المخضرم لدى Wedbush، Matt Bryson، في تقرير للعملاء: "حتى الآن، لم يحقق مشروع شريحة Maia AI المطورة داخليًا من مايكروسوفت ما كان متوقعًا، وعمومًا، كان أداء مايكروسوفت في مجال الأجهزة ضعيفًا نوعًا ما".

"ومع ذلك، فإن تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي لدى مايكروسوفت يقترب من مرحلة مهمة عند تكرار عدة أجيال من المنتجات، ووفقًا للخبرات السابقة، فإن التأثير الإيجابي لتطوير الشرائح غالباً ما يبدأ في هذه المرحلة بتحقيق تقدم حقيقي – أي بعد أكثر من 4 إلى 5 سنوات من التطوير، ووصول المنتج للجيل الثالث أو أكثر. إذا تطورت إلى عقود ضخمة للبنية التحتية الحوسبية للذكاء الاصطناعي، ينبغي أن تصبح حقوق ملكية الشريحة والشريكة في التصميم Marvell، بالإضافة إلى المصنع TSMC، المستفيدين المباشرين من نجاح شريحة الذكاء الاصطناعي المطورة داخليًا من مايكروسوفت".

وأشار المحلل Bryson أيضًا إلى أن Maia 300 قد تؤثر أيضًا على سعر سهم Nvidia (NVDA.US) والآفاق الأساسية لها، ذلك أن هذا المشروع سيكون بعد Amazon وGoogle ثالث مشروع رئيسي لتطوير شرائح AI المخصصة لتقليل تكاليف استدلال الذكاء الاصطناعي المؤسسي. مع ذلك، أضاف Bryson أن التأثير على Nvidia قد لا يكون كبيراً، لأن الشركة كانت دائما "متفوقة في ضمان حجم التوريد الكافي" وكذلك في "قدرة الحوسبة العامة للذكاء الاصطناعي".

بحسب تقارير إعلامية، من المتوقع إطلاق Maia 300 في أقرب وقت في خريف هذا العام. وقد تواصلت مايكروسوفت بالفعل مع TSMC لحجز قدرة تصنيع تتجاوز 300,000 شريحة مع خطة للتسليم في عام 2027. بينما تم إصدار Maia 200 في يناير من هذا العام، وأطلق أول إصدارات مشروع شريحة Maia المطورة داخليًا للذكاء الاصطناعي في نوفمبر 2023.

لم ترد مايكروسوفت أو Marvell حتى الآن على طلبات وسائل الإعلام للتعليق.

مايكروسوفت تسعى لتكرار مسار Google TPU! Maia 300 تعيد تشكيل قاعدة حوسبة Azure، وTSMC وسلسلة شرائح التخصيص تدخلان دورة نمو جديدة

من وجهة نظر البنية التحتية، تكمن ميزة Maia الحقيقية مقارنة بـ Nvidia GPU ليس في "القوة المطلقة"، بل في الكفاءة الاقتصادية في ظل أعباء العمل الضخمة والمتكررة - أي تكلفة كل Token، معدل مرور token لكل واط (Tokens/Watt) والتكلفة الإجمالية لامتلاك خوادم الذكاء الاصطناعي (TCO).

يجب على GPU تلبية متطلبات التدريب، الاستدلال، الحوسبة العلمية وأعباء العمل الديناميكية الكبيرة، لذا، فإن ميزة Nvidia الأساسية تكمن في التعددية + بيئة برمجة CUDA/TensorRT + القدرة على التوسع عبر NVLink؛ بينما تنتمي Maia إلى معايير التصميم التعاوني البرمجي والعتادي المخصصة حول أعباء عمل Azure لمايكروسوفت، ما يتيح تركيز مزيد من الترانزستورات، ميزانية الطاقة ومساحة الشريحة على العمليات التكاملية ذات الدقة المنخفضة والاستدلالية الخاصة بـ Transformer، وسعة/عرض ذاكرة وتكلفة نقل البيانات.

اعتمدت Maia 200 بالفعل على تكنولوجيا تصنيع TSMC 3nm، نواة FP4/FP8 Tensor أصيلة، 216GB HBM3e، معدل نقل 7TB/s و272MB من SRAM على الشريحة. لقد عملت مايكروسوفت على تعزيز DMA، NoC وشبكة Scale-up الثنائية، مستهدفة معالجة جدار الذاكرة المتفاقم (Memory Wall)، KV Cache وتكاليف نقل البيانات خلال مرحلة الاستدلال؛ ووفقًا لأحدث نتائج مايكروسوفت المالية، فقد حسنت Maia 200 الأداء لكل دولار بنسبة 30% مقارنة بأحدث جيل من الأجهزة في مجموعتها، كما حققت زيادة بنسبة 40% في الأداء لكل واط عند تشغيل نموذج MAI المطور داخليًا عليها. هذا هو التهديد الأكبر الذي تمثله ASIC/XPU في عصر الاستدلال: في ظل وجود مليارات من مهام إنشاء Token المتشابهة والتي يمكن توحيدها بدرجة عالية، قد لا تستحق مرونة "GPU الشامل" الذي تقوده Nvidia دفع علاوة سعرية في كل مرة يتم فيها إجراء طلب استدلال.

إذا تم طرح Maia 300 في الإطار الزمني والنطاق الذي تتحدث عنه التقارير الإعلامية، فإن ذلك يُعتبر "دفعة هيكلية كبيرة" لموضوع الاستثمار في أشباه الموصلات للذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، كما أنه يعني توسيع TAM (الحجم الإجمالي للسوق) للبنية التحتية لحوسبة الذكاء الاصطناعي وإعادة تقسيم مجمع الربحية — أي سيزداد الطلب على قدرة تصنيع TSMC المتقدمة، سلسلة صناعة الشرائح المتقدمة، تصميم ASIC المخصص، HBM/NAND/DRAM على مستوى مراكز البيانات، التغليف المتقدم، التوصيل البصري فائق السرعة وشبكة مراكز البيانات، إلا أن التقديرات الخاصة بتوسع سوق تقنية AI GPU التي تهيمن عليها Nvidia وAMD قد تكون أكثر سلبية نسبيًا.

أشار المحلل الاستراتيجي Chris Caso من شركة Wolfe Research، إحدى مؤسسات وول ستريت الكبرى، إلى أن مؤشر فيلادلفيا لأشباه الموصلات (SOXX) قد تضاعف تقريبًا خلال الأشهر الثلاثة السابقة قبل أن يتراجع بحوالي 25% من أعلى مستوياته، وأن الضعف الأخير يشبه إعادة ضبط التوقعات بعد ارتفاع كبير. ويتوقع Caso أن يظل الطلب على شرائح الذكاء الاصطناعي أعلى من العرض حتى عام 2028 على الأقل، ويرى أن المخاوف السابقة في السوق بشأن تباطؤ الإنفاق الرأسمالي لدى شركات الحوسبة السحابية العملاقة لم تتحقق فعليًا، بل عززت المنافسة حول وكلاء الذكاء الاصطناعي بدلاً من ذلك التزام هذه الشركات بالاستثمار.

في تقرير أصدره فريق التحليل الذي يقوده المحلل Brian Nowak من Morgan Stanley مؤخرًا، تم رفع توقعات الإنفاق الرأسمالي لعامي 2027/2028 لأكبر خمس شركات للحوسبة السحابية الضخمة في العالم (Meta، Amazon، Microsoft، Google، SpaceX) إلى حوالي 1.2 تريليون و1.4 تريليون دولار على التوالي. كما رفعت المؤسسة أيضًا توقعاتها للإنفاق الرأسمالي لعمالقة التكنولوجيا الأمريكية الكبار لعام 2026 من 433 مليار دولار قبل عام إلى 805 مليار دولار.

ومع ذلك، لا يعني ذلك أن Maia يمكن أن تحل محل Nvidia في المدى القصير. على العكس تماماً، فقد انتقلت المنافسة في الاستدلال من "ذروة قدرة الشريحة (FLOPS)" إلى "كفاءة المصنع الذكي بالكامل"، ولا تزال أقوى حواجز تكنة Nvidia هي CUDA، TensorRT-LLM، Dynamo، مكتبات Kernel الناضجة وبيئة النظام المتكاملة بين GPU — NVLink — الشبكة — والبرمجيات. لقد تم تحسين TensorRT-LLM باستمرار لتناسب FP8/FP4 الكمي، Paged KV Cache، Speculative Decoding وExpert Parallelism - وهي مسارات الاستدلال الحرجة لهذا السبب، إذا رغبت مايكروسوفت بتحويل Maia إلى منصة طرف ثالث واسعة النطاق فعلاً، فإن أكبر تحدي ليس تصميم الشريحة نفسها بل تأسيس نظام مترابط من المترجمات، نواة البرمجيات، المجدول، توافق النماذج وبيئة المطورين بشكل ناضج وكافٍ.

من وجهة نظر مؤسسات مثل Morgan Stanley وWedbush Securities، التي لا تزال متفائلة بآفاق الاستثمار في قطاع حوسبة الذكاء الاصطناعي، فإن الطلب المتزايد بلا حدود تقريبًا على الحوسبة المتقدمة وأعباء العمل المرتبطة بوكلاء الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن لـAI ASIC أن تصبح جزءاً أساسياً من منظومة الحوسبة المتقدمة البالغة التريليونات إلى جانب GPU دون تقويض الطلب على الأخيرة؛ بل ويعزز من منطق الاستثمار في سلسلة حوسبة الذكاء الاصطناعي باعتبارها "دورة أشباه الموصلات الفائقة للذكاء الاصطناعي ليست دورة GPU واحدة، بل دورة ارتفاع محتوى السيليكون في مراكز البيانات بالكامل".

فيما يخص آفاق سعر سهم "ملك تصنيع الرقائق" TSMC، رفع المحلل لدى Barclays، Simon Coles، السعر المستهدف لـTSMC مؤخرًا من 625 دولارًا إلى 650 دولارًا مع الإبقاء على توصية "زيادة الوزن في المحفظة". وإذا تحقق هذا السعر، فقد ترتفع قيمة TSMC السوقية من حوالي 2.17 تريليون دولار حاليًا إلى حوالي 3.37 تريليون دولار.

يمكن تلخيص منطق Coles الأكثر تفاؤلاً كالآتي: الذكاء الاصطناعي العالمي يصنع "معركة تنافسية على توفير رقائق المنطق المتقدمة" - وقد أظهرت أبحاث سلسلة التوريد الآسيوية لدى Barclays أن هناك منافسة شرسة بين العملاء للحصول على طاقة إنتاج رقائق المنطق المتقدمة، وتمتلك TSMC في الوقت ذاته كلاً من عمليات N2/N3 المتقدمة بالإضافة إلى تقنية التغليف المتقدم CoWoS، وهما عنق الزجاجة في حوسبة الذكاء الاصطناعي اليوم، وهذه الندرة تتحول إلى قوة تسعيرية وكمية هائلة. بعبارة أخرى، الرهان على سعر 650 دولارًا لا يعتمد فقط على "استمرار Nvidia في بيع GPU"، بل على الحاجة الماسة لجميع مجموعات الحوسبة المتغايرة مثل Nvidia/AMD GPU، Google TPU، AWS Trainium، Microsoft Maia وغيرها، وكلها في النهاية تتطلب تصنيعًا متقدمًا وتغليفًا متطورًا، مما يجعل TSMC أقرب أصول أشباه الموصلات لتصبح "محطة رسوم عبور البنية التحتية للحوسبة" في عصر استدلال الذكاء الاصطناعي.

أما بالنسبة لآفاق سهم Marvell، فإن الهدف الأكثر طموحاً يأتي من المحلل John Vinh لدى KeyBanc عند سعر 400 دولار، حيث قام في 14 يوليو برفع الهدف مرة أخرى من 385 دولارًا مع الاحتفاظ بتوصية "زيادة الوزن". إذا أخذنا في الاعتبار سعر التداول الحالي البالغ حوالي 208.56 دولارًا، فهذا يعني مساحة ارتفاع تقارب 91.8٪. ووفقًا لما يقرب من 875.8 مليون سهم عائم، فإن سعر 400 دولار يضع قيمة Marvell السوقية عند حوالي 350.3 مليار دولار. ويرتكز منطق التفاؤل الرئيسي لدى Vinh على "عصر الحوسبة المتغايرة لشركات الحوسبة السحابية العملاقة + الحقبة الجديدة للاستدلال في AI" — أي أن Marvell تستفيد الآن في نفس الوقت من منحنيي نمو رئيسيين: الشرائح المخصصة للذكاء الاصطناعي AI ASIC/XPU والحلول البصرية للشبكات عالية السرعة (Optical/Networking) لشركات السحاب العملاقة.

الرهان على 400 دولار لمح Analyst Vinh لا يقتصر فقط على شريحة Maia 300 وحدها، وإنما يستثمر في أن شركات السحاب الكبرى مثل Microsoft، Google، Amazon عندما تنتقل من شراء GPU من Nvidia إلى عصر حوسبة متغايرة تجمع بين GPU وASIC المطورة داخليًا، ستصعد Marvell من مجرد مزود اتصال شبكي في AI لتصبح "تاجر الأسلحة" الرئيسي للحلول السيليكونية الداخلية لتلك الشركات السحابية.