توجيهات أرباح نيفيديا تتسم بالتفاؤل الشديد! هوانغ رنشو يزيل مخاوف الإنفاق الرأسمالي من الخارج: الحوسبة هي الإيرادات

نيوتنفيديا تقدم أداءً مذهلاً في تقريرها المالي للربع الأخير، حيث سجلت إيرادات الربع الرابع 68.1 مليار دولار أمريكي، محطمة الرقم القياسي التاريخي، وأرباح السهم غير المعتمدة (non-GAAP EPS) بلغت 1.62 دولار، متجاوزة توقعات السوق بشكل كبير. بعد صدور التقرير، ارتفع سعر سهم شركة نفيديا بنسبة طفيفة بعد الإغلاق بنسبة 0.19% ليصل إلى 195.94 دولار. فيما يتعلق بالربع القادم (الربع الأول من السنة المالية 27)، قدمت نفيديا توقعات مالية وتحديثات تقدمية واثقة جدًا. من المتوقع أن تكون الإيرادات حوالي 78 مليار دولار، وهو أعلى بكثير من التوقعات السوقية الأصلية التي كانت تتراوح بين 72.8 و72.6 مليار دولار. كما تم تقدير هامش الربح الإجمالي بنسبة 75%.

خلال مؤتمر الهاتف، طرح المحللون أسئلة حول ما إذا كانت نفقات رأس المال الضخمة التي تصل إلى 700 مليار دولار التي ينفقها عملاق السحابة ستستمر، وما إذا كانت إطار نفقات رأس المال طويلة الأمد لمراكز البيانات بقيمة 4 تريليون دولار لا تزال قائمة، وأهمية استحواذ شركة Groq، وقضايا مراكز البيانات الفضائية وهوامش الربح. فيما يلي ملخص لردود هوانغ رن-شون على بعض هذه المواضيع.

نيوتنفيديا تقدم أداءً مذهلاً في الربع الأخير، وتحقق إيرادات قياسية جديدة

قدمت نفيديا نتائج مذهلة في الربع الأخير، حيث تفوقت على توقعات وول ستريت من حيث الإيرادات والأرباح، محققة رقمًا قياسيًا جديدًا. بلغت إيرادات الربع الرابع 68.1 مليار دولار، متجاوزة التوقعات السوقية التي كانت تتراوح بين 65.9 و66.1 مليار دولار. نمت الإيرادات بنسبة 73% مقارنة بالعام السابق، وارتفعت بنسبة 20% على أساس ربع سنوي.

بلغ ربح السهم وفقًا لمبادئ المحاسبة العامة (GAAP) 1.76 دولار؛ وبلغ ربح السهم غير المعتمد (Non-GAAP) 1.62 دولار، متفوقًا على توقعات السوق التي كانت عند 1.53 دولار. بلغت إيرادات السنة الكاملة 215.9 مليار دولار، بزيادة سنوية قدرها 65%. وبلغ ربح السهم وفقًا لمبادئ GAAP للسنة 4.90 دولارات، و4.77 دولارات غير معتمد. لا تزال أعمال مراكز البيانات (Data Center) هي القوة الدافعة للنمو، حيث بلغت إيرادات الربع الأخير 62.3 مليار دولار، بزيادة 22% على أساس ربع سنوي و75% على أساس سنوي.

نفيديا تقدم توقعات مستقبلية واثقة جدًا

بالنسبة للربع القادم (الربع الأول من السنة المالية 27) وخطط المنتجات المستقبلية، قدمت نفيديا توقعات مالية وتحديثات تقدمية واثقة جدًا. من المتوقع أن تكون الإيرادات حوالي 78 مليار دولار، وهو أعلى بكثير من التوقعات السوقية الأصلية التي كانت عند 72.8 مليار دولار. كما تم تقدير هامش الربح الإجمالي وفقًا لمبادئ GAAP عند 74.9%، و75.0% غير معتمد.

لم يتم ذكر موعد بدء الإنتاج على منصة Rubin، ولكن وفقًا للمعلومات السابقة، دخلت TSMC مرحلة الإنتاج التجريبي، مع هدف بدء الإنتاج في النصف الثاني من عام 2026. كما دخلت مجموعة خوادم Vera Rubin الجديدة (مثل NVL72) مرحلة التصنيع التدريجي، ومن المتوقع أن تبدأ الشحنات إلى مزودي الخدمات السحابية الرئيسيين والشركاء في النصف الثاني من عام 2026.

مشكلة نفقات رأس مال عملاق السحابة: الطلب على الحوسبة الناتج عن الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) غير موثوق به

سأل محللو بنك أوف أمريكا عما إذا كانت نفقات رأس مال عملاق السحابة البالغة 700 مليار دولار يمكن أن تستمر، ومع تزايد المخاوف من أن التدفق النقدي لهذه الشركات قد يتعرض لضغط، وأن نفقات رأس المال قد تكون صعبة الحفاظ على نموها في العام المقبل، أعرب هوانغ رن-شون عن ثقة عالية في أرباح وتدفقات نقدية العملاء.

وأشار إلى أن الصناعة قد دخلت رسميًا مرحلة تحول في الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI). إن النجاح الكبير لـ Claude Code و Codex و OpenClaw وغيرها من الوكلاء أدى إلى طلبات حسابية لا تصدق. في هذا العالم الجديد للذكاء الاصطناعي، “الحوسبة تعني الإيرادات”. بدون قدرة حوسبة، لا يمكن توليد الرموز (Tokens)، وبدون رموز، لا يمكن تحقيق الإيرادات.

كانت نفقات رأس المال العالمية السنوية التي تتراوح بين 300 و400 مليار دولار تُخصص سابقًا للبرمجيات التقليدية، والآن تتجه بسرعة نحو مجال الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن الرموز التي تولدها أنظمة الوكيل يمكن أن توفر للعملاء إنتاجية وربحية حقيقية، فإن هذا الطلب الكبير على الحوسبة سيترجم مباشرة إلى نمو في إيرادات نفيديا والعملاء السحابة.

هل يسبب ثورة إنتاجية الذكاء الاصطناعي مشاكل اقتصادية؟ النقطة الأساسية هي إلى أين تذهب الأموال

رد هوانغ رن-شون لم يقتصر على تعريف الطلب الهائل على الحوسبة الناتج عن “الذكاء الاصطناعي الوكيل”، بل أوضح أيضًا كيف يمكن أن تكون نفقات رأس مال عملاق السحابة حلاً لهذه المشكلة. وأشار إلى أن النفقات التي كانت تُخصص سابقًا للبرمجيات التقليدية ستتوجه الآن نحو مجال الذكاء الاصطناعي.

هذا يذكرنا بما يعتقده Citrini حول أن ثورة الإنتاجية في الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى ارتفاع كبير في معدلات البطالة وتسبب مشاكل اقتصادية. وأوضح Vincent، أحد مؤسسي شركة مان بارتنرز، أن المشكلة ليست في أن شركات SaaS لا تحقق إيرادات أو أن الاقتصاد قد انتهى، بل في أين ذهبت الأموال التي كانت تُدفع لشركات SaaS. هل أعادت الشركات شراء الأسهم أم استثمرت في شيء آخر؟

افترض أن شركة ما تدفع 10 دولارات شهريًا مقابل خدمة SaaS، في عصر الذكاء الاصطناعي، قد تنقص إيرادات SaaS بمقدار 10 دولارات، لكن تلك الـ10 دولارات لم تختفِ من العدم. جزء منها يتحول إلى إيرادات جديدة من سلسلة إمداد الذكاء الاصطناعي، والباقي يتحول مباشرة إلى أرباح إضافية للشركات، مما يرفع هامش ربحها. إذن، الأموال لن تختفي، وإنما تتوزع بشكل مختلف.

(هل يسبب نجاح الذكاء الاصطناعي أزمة اقتصادية؟ توقعات المؤسسات لعام 2028: ارتفاع معدل البطالة إلى أكثر من 10%، وانخفاض مؤشر ستاندرد آند بورز بنسبة 38%)

من الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى الذكاء الاصطناعي المادي، نفقات رأس مال مراكز البيانات بقيمة 4 تريليون دولار لا تزال قائمة

بالنسبة للإطار طويل الأمد لنفقات رأس مال مراكز البيانات التي قد تصل إلى 3 تريليون إلى 4 تريليون دولار، أكد هوانغ رن-شون ذلك، وشرح هذا الاتجاه باستخدام “اقتصاديات الرموز”. قال إن البرمجيات في المستقبل لن تكون مسجلة مسبقًا أو مكتوبة مسبقًا، بل ستُولد في الوقت الحقيقي وفقًا لنوايا المستخدم. هذا النمط من التوليد الفوري يتطلب حوسبة تفوق بكثير الحوسبة التقليدية، بأكثر من ألف مرة. لذلك، ستعتمد كل شركة على الذكاء الاصطناعي وتملك مصنع ذكاء اصطناعي خاص بها لتوليد الرموز باستمرار.

وشدد هوانغ على أن الموجة الأولى الحالية من الذكاء الاصطناعي الوكيل (مثل الذكاء الاصطناعي المساعد للمبرمجين) قد وصلت إلى نقطة تحول في الطلب خلال الأشهر القليلة الماضية، وأن الفرصة الكبرى التالية بعد تجاوز هذه الموجة ستكون الذكاء الاصطناعي المادي (Physical AI)، أي دمج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الوكيلة في التصنيع والصناعات الروبوتية.

ما معنى استحواذ نفيديا على Groq؟

بالنسبة لمستقبل الهيكلية وهل ستتجه نحو رقائق صغيرة (Chiplet) واستراتيجية استحواذها على Groq، قال هوانغ رن-شون إن نفيديا تفضل تأجيل استخدام الرقائق الصغيرة قدر الإمكان، لأن عبور واجهات الرقائق يزيد من التأخير غير الضروري ويستهلك طاقة أكثر. إن بنية CUDA الخاصة بنفيديا قوية جدًا لأنها عالية الكفاءة من حيث الهاردوير.

بالنسبة لاستحواذها على Groq وتقنيات فك التشفير ذات التأخير المنخفض، أشار هوانغ إلى أنه سيشارك مزيدًا من التفاصيل خلال مؤتمر GTC، لكنه أكد أن Groq ستُستخدم كمسرع (Accelerator) لتوسيع بنية الحوسبة الخاصة بنفيديا، تمامًا كما استُخدمت Mellanox سابقًا لتوسيع بنية الشبكات. تظل جميع وحدات معالجة الرسومات (GPU) من نفيديا متوافقة بشكل كبير، مما يضمن أن استثمارات البرمجيات في التحسين عبر الأجيال ستستمر في إظهار قيمتها، وتعزيز أداء العملاء مقابل كل دولار ينفقونه.

هل يمكن لنفيديا الحفاظ على هوامش الربح العالية جدًا؟ رد هوانغ رن-شون

عند سؤال المستثمرين عما إذا كانت نفيديا ستتمكن من الحفاظ على هامش ربح يتراوح بين 70% في المدى الطويل، شرح هوانغ أن العامل الأكثر أهمية هو الاستمرار في تقديم ميزة قيادية عبر الأجيال للعملاء. طالما أن نفيديا تستطيع تحقيق أداء يفوق بكثير قانون مور لكل واط، وأن تتيح للعملاء زيادة الأداء مقابل كل دولار بشكل يفوق زيادة تكاليف النظام، فإنها ستتمكن من الحفاظ على هوامش ربح عالية.

تقوم نفيديا بإطلاق بنية تحتية كاملة للذكاء الاصطناعي سنويًا (مثل إصدار 6 شرائح جديدة هذا العام، وإصدار مجموعة جديدة من منتجات Rubin في المستقبل)، مع تصميم متكامل للبرمجيات والأجهزة، لتوفير أقوى قدرات الحوسبة التي تلبي الطلب المتزايد على الرموز بشكل متسارع.

هوانغ رن-شون يتحدث عن مراكز البيانات الفضائية

بالنسبة لإمكانية جدوى وفوائد اقتصادية لنقل مراكز البيانات إلى الفضاء، اعترف هوانغ أن الفوائد الاقتصادية الحالية ضعيفة، لكن من المتوقع أن تتحسن تدريجيًا. البيئة الفضائية تختلف تمامًا عن الأرض، فهي غنية بالطاقة الشمسية وباردة جدًا، ولكنها تفتقر إلى تيارات هوائية ولا يمكن استخدام أنظمة تبريد بالماء، لذلك يتطلب التبريد تبديد حراري كبير الحجم من خلال موصلات حرارية ضخمة. على الرغم من التحديات، فإن وحدة معالجة الرسومات Hopper من نفيديا نجحت في الوصول إلى الفضاء.

أفضل تطبيقات GPU في الفضاء حاليًا هي “معالجة الصور عالية الدقة”، حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الفضاء لإزالة الضوضاء، وإعادة الإسقاط، والتصوير عالي الجودة، مع تصفية المعلومات ذات القيمة وإرسالها إلى الأرض، وهو أكثر كفاءة بكثير من إرسال البيانات الأولية التي تصل إلى بيتابايتات (Petabytes) إلى الأرض للمعالجة.