NVDA مقابل AVGO: أي سهم لرقائق الذكاء الاصطناعي يفوز؟

آخر تحديث: يونيو 2025 | تعكس البيانات أحدث الأرباع المالية المبلغ عنها لـ NVDA و AVGO وقت النشر

تُعد شركتا إنفيديا (NASDAQ: NVDA) وبرودكوم (NASDAQ: AVGO) من أكثر أسهم رقائق الذكاء الاصطناعي جاذبيةً والمتاحة للمستثمرين في الوقت الحالي، لكنهما ليستا من نفس نوع الاستثمار. يعتمد الاختيار بينهما على ما تهدف إليه من تخصيص محفظتك في قطاع الذكاء الاصطناعي: أقصى تعرّض للنمو أو تغطية متنوعة للبنية التحتية مع تحقيق دخل. وتتباعد فرضيات الاستثمار الخاصة بهما بشكل حاد من حيث نموذج العمل، وملف المخاطر، والتقييم.

يغطي هذا التحليل مقارنة Broadcom مقابل Nvidia عبر خمسة أبعاد: نموذج العمل واستراتيجية الذكاء الاصطناعي، الأداء المالي، التقييم، توقعات النمو، والمخاطر. تعكس الأرقام المالية أحدث الأرباع المالية المبلغ عنها لكل شركة.

ملخص سريع تقدم NVIDIA مخاطر/عائد أقوى للمستثمرين ذوي التوجهات النمو الذين يرغبون في أقصى تعرض لدورة شرائح تدريب الذكاء الاصطناعي ويقبلون مخاطر التقييم الممتازة. تقدم Broadcom مخاطر/عائد أقوى للمستثمرين الذين يرغبون في تغطية بنية تحتية متنوعة للذكاء الاصطناعي تشمل تصميم الشرائح المخصصة، ومعدات الشبكات، وبرامج المؤسسات، مع توزيعات أرباح متنامية توفر دخلاً إلى جانب زيادة رأس المال. بالنسبة للمستثمرين الذين يرغبون في تغطية كاملة لسلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي، فإن امتلاك كل من NVDA و AVGO هو استراتيجية متماسكة ومتكاملة. الانتقال إلى حكمنا الكامل حول Broadcom مقابل NVIDIA

المحتويات

• ما هي إنفيديا (NVIDIA)؟ قصة الهيمنة على رقائق الذكاء الاصطناعي
• ما هي برودكوم (Broadcom)؟ الاستثمار غير المُقدر في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية
• برودكوم مقابل إنفيديا: مقارنة نماذج الأعمال
• برودكوم مقابل إنفيديا: مقارنة الأداء المالي
• خندق CUDA الخاص بإنفيديا: ميزة تنافسية حقيقية أم مبالغ فيها؟
• برودكوم مقابل إنفيديا: مقارنة التقييم
• آفاق النمو: أي سهم من أسهم رقائق الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات صعود أكبر؟
• المخاطر: ما الذي قد يسير بشكل خاطئ لكل سهم؟
• تقييمات المحللين والأسعار المستهدفة: ما يقوله وول ستريت
• برودكوم مقابل إنفيديا: أيهما أفضل سهم لرقائق الذكاء الاصطناعي؟
• الأسئلة الشائعة: برودكوم مقابل إنفيديا

ما هي إنفيديا؟ قصة هيمنة رقائق الذكاء الاصطناعي

تقوم شركة NVIDIA بتصميم وتسويق وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي أصبحت الأجهزة الافتراضية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق في جميع أنحاء العالم. ووحدة معالجة الرسومات هي نوع من الشرائح التي صُممت في الأصل لعرض رسومات ألعاب الفيديو، ولكن تبين أن بنيتها المتوازية الضخمة مناسبة بشكل مثالي لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي لأنها تستطيع تنفيذ آلاف الحسابات المتزامنة، وهو بالضبط ما يتطلبه تدريب الشبكات العصبية. وفي سياق مراكز البيانات، فإن وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA ليست شرائح ألعاب؛ بل هي مسرعات ذكاء اصطناعي مخصصة تعمل على تشغيل النماذج الكامنة وراء ChatGPT وGoogle Gemini وجميع النماذج اللغوية الكبيرة الرئيسية تقريبًا قيد التشغيل.

تحت قيادة الرئيس التنفيذي جنسن هوانج، وضعت إنفيديا نفسها كعمود فقري للبنية التحتية لعصر الذكاء الاصطناعي. يولد قطاع مراكز البيانات الخاص بها الغالبية العظمى من إجمالي الإيرادات، مدفوعًا بالطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي بشكل شبه كامل من العملاء الكبار (hyperscalers) وعملاء المؤسسات. وفقًا للإعلانات المالية للسنة المالية 2025 لشركة إنفيديا، تجاوزت إيرادات مراكز البيانات 115 مليار دولار للسنة المالية الكاملة، ممثلة نموًا سنويًا تجاوز 140%. يمثل هذا القطاع وحده الآن حوالي 88% من إجمالي إيرادات الشركة، وهو تركيز يعكس حجم الطلب على الذكاء الاصطناعي ومخاطر التركيز التي يجب على المستثمرين تقييمها.

يحكي التطور المتسلسل لمنتجات شركة NVIDIA قصة البحث والتطوير بوضوح؛ فقد قامت وحدة معالجة الرسومات H100 (المبنية على بنية Hopper) بتشغيل معظم عمليات تدريب النماذج اللغوية الكبيرة من عام 2022 وحتى عام 2024. وقد ظل العرض متأخراً باستمرار عن الطلب، مما منح NVIDIA قوة تسعيرية دعمت هوامش الربح الإجمالية لتتجاوز 70%. ثم تبعتها H200 كترقية تدريجية في الأداء، وتمثل بنية Blackwell لوحدات معالجة الرسومات من NVIDIA، بمنتجاتها مثل B100 وB200، مرحلة التوسع في الجيل الحالي التي تساهم في إيرادات مراكز البيانات مع قيام مقدمي الخدمات السحابية واسعة النطاق (hyperscalers) بنشر مجموعات حوسبة تعتمد على Blackwell على نطاق واسع.

يرتكز مركز إنفيديا (NVIDIA) التنافسي على ما هو أكثر من مجرد الأجهزة؛ إذ تُعد منصَّتها البرمجية CUDA، التي طُرحت في عام 2006، هي الأساس الذي يعتمد عليه حالياً تقريباً كل تطوير جاد في مجال الذكاء الاصطناعي. وتُعد وحدة معالجة الرسومات MI300X من AMD المنافس الأكثر موثوقية لإنفيديا القائم على وحدات معالجة الرسومات، على الرغم من أن إنفيديا تحتفظ بحصة تقديرية تتراوح بين 70 إلى 80% من سوق مسرعات الذكاء الاصطناعي (تمثل مسرعات Gaudi من Intel خياراً ثالثاً ولكنها لم تحقق زخماً سوقياً كبيراً). ويتم تناول عمق الخندق البرمجي لشركة إنفيديا بالتفصيل في قسم تحليل CUDA أدناه.

ما هي شركة برودكوم؟ خيار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الذي لا يحظى بالتقدير الكافي

تُعد برودكوم (ناسداك: AVGO) سهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن مشاركتها في الذكاء الاصطناعي تبدو مختلفة عن إنفيديا وأقل وضوحًا للمستثمرين الذين يركزون فقط على سوق وحدات معالجة الرسومات (GPU). لقد بنى الرئيس التنفيذي هوك تان شركة برودكوم من خلال استراتيجية استحواذ منضبطة، كان آخرها شراء VMware بقيمة 69 مليار دولار. تعمل الشركة عبر قسمين: حلول أشباه الموصلات وبرمجيات البنية التحتية. وكلاهما يحقق إيرادات كبيرة متعلقة بالذكاء الاصطناعي.

المسرعات المخصصة. تصمم شركة "برودكوم" دوائر متكاملة محددة التطبيقات، أو ما يُعرف بـ ASICs، وهي رقائق صُممت لمهمة واحدة محددة بدلاً من الحوسبة العامة، وهو التمييز الرئيسي عن نموذج وحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاص بشركة "إنفيديا". ويُطلق على رقائق مسرع الذكاء الاصطناعي المخصصة من برودكوم اسم XPU. وعلى عكس نموذج السيليكون التجاري لشركة "إنفيديا" (الذي يعتمد على بيع الرقاقة القياسية نفسها لأي مشترٍ بأسعار السوق)، تقوم برودكوم بتصميم رقائق مخصصة لتتناسب مع بنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بموفري السحابة واسعي النطاق (Hyperscalers). ويقوم موفرو السحابة واسعو النطاق، وهم الشركات التي تدير بنية تحتية للحوسبة السحابية هائلة الحجم، وتحديداً جوجل/ألفابت، ومايكروسوفت/أزور، وأمازون/إيه دبليو إس، وميتا، بتكليف هذه الرقائق المخصصة لتقليل اعتمادهم على موردي وحدات معالجة الرسومات الخارجيين وخفض تكاليف الحوسبة لكل وحدة لأعباء العمل المحددة جيداً. وتُعد وحدة معالجة الموتر (TPU) من جوجل، التي تم تطويرها بالاستعانة بخبرة برودكوم في تصميم الرقائق، المثال الأكثر شهرة، كما يتبع مسرع MTIA من ميتا النمط نفسه. وقد بلغت إيرادات أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي لشركة برودكوم حوالي 12.2 مليار دولار في السنة المالية 2024، وتوقعت الإدارة أن يصل حجم السوق المتاح للخدمة إلى ما بين 60 و90 مليار دولار ضمن قاعدة عملائها الحاليين من موفري السحابة واسعي النطاق بحلول السنة المالية 2027.

رقائق الشبكات: الجانب الذي تكاد لا تغطيه أي تحليلات للمنافسين. لا تحتاج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي فقط إلى رقائق للحوسبة؛ بل تحتاج إلى شبكات عالية السرعة لربط آلاف وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) حتى تتمكن هذه الوحدات من مشاركة البيانات أثناء عمليات التدريب. تهيمن برودكوم على هذا السوق بسلسلة Tomahawk الخاصة بها من رقائق تبديل إيثرنت عالية السرعة. عندما يبني مزود سحابي فائق (hyperscaler) مجموعة تضم 10,000 وحدة معالجة رسوميات NVIDIA H100، فإن رقائق Tomahawk من برودكوم تتولى مهمة النسيج الشبكي الذي يتيح لوحدات معالجة الرسوميات هذه التواصل مع بعضها البعض. هذا يخلق تعرضاً لـ AVGO (نموذج 'الفؤوس والمجارف'): تربح برودكوم من بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بغض النظر عما إذا كانت وحدات ASIC المخصصة تكتسب حصة سوقية من وحدات GPU الخاصة بـ NVIDIA. حتى لو حافظت NVIDIA على هيمنتها الكاملة على وحدات GPU، فإن برودكوم لا تزال تفوز من خلال علامتها التجارية المتخصصة في رقائق الشبكات. تمتد سلسلة Jericho لتغطي توجيه الشبكات على مستوى الشركات (carrier-grade routing).

البرمجيات: حيث تجعل VMware قصة الذكاء الاصطناعي أوسع نطاقاً. لقد حوّل استحواذ Broadcom على VMware مقابل 69 مليار دولار، والذي اكتمل في نوفمبر 2023، الملف المالي للشركة من مجرد أعمال أشباه موصلات بحتة إلى مزيج من أشباه الموصلات وبرمجيات البنية التحتية. تُعد منصَّة VMware للسحابة الخاصة والمحاكاة الافتراضية هي طبقة البرمجيات التي تُشغل عليها المؤسسات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي داخلياً. وعادةً ما تقوم المؤسسات التي تنشر نماذج الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات الخاصة بها بتشغيل تلك النماذج على بنية تحتية تديرها VMware. وهذا يعني أن Broadcom تستحوذ على الإنفاق الموجه للذكاء الاصطناعي في كل من طبقة الأجهزة عبر الرقائق وطبقة البرمجيات عبر VMware، وهو مركز استحواذ مزدوج لا يمتلكه أي منافس متخصص فقط في أشباه الموصلات. كانت Broadcom تقوم بتحويل عملاء VMware إلى نموذج اشتراك، مما يعزز من إمكانية التنبؤ بالإيرادات والهوامش. كما أضاف الاستحواذ ما يقرب من 37 مليار دولار كديون طويلة الأجل، وهي مخاطرة تمت معالجتها في قسم المخاطر.

برودكوم مقابل إنفيديا: مقارنة نموذج العمل

تسعى شركتا NVIDIA و Broadcom إلى اتباع استراتيجيات مختلفة جوهريًا في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي. تبيع NVIDIA وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للأغراض العامة من خلال نموذج السيليكون التجاري: يمكن لأي مشترٍ شراء نفس الشريحة بأسعار السوق، سواء كان هذا المشتري عميلاً ضخمًا (hyperscaler) أو مزودًا سحابيًا أو عميلاً مؤسسيًا. بينما تصمم Broadcom مسرعات مخصصة مبنية لتناسب هياكل الذكاء الاصطناعي المحددة لعملاء عمالقة (hyperscaler) فرديين، وتدير قسمًا متخصصًا في رقائق الشبكات يخدم سوق مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بأكمله. هذه ليست بدائل مباشرة؛ فهي تخدم احتياجات متداخلة ولكنها متميزة.

يمثل الفرق الهيكلي الرئيسي أهمية للمستثمرين. يوفر نموذج أعمال إنفيديا (NVIDIA) القوة في حجم الإنتاج والتسعير طالما أن الطلب على وحدات معالجة الرسومات (GPU) يفوق العرض، ولكنه يخلق مخاطر تركز لأن مجموعة ضيقة من مزودي الحوسبة السحابية واسعة النطاق تقود معظم إيرادات مراكز البيانات الخاصة بها. أما نموذج برودكوم (Broadcom) فيولد إيرادات أكثر قابلية للتنبؤ لكل عميل لأن تصميم الرقائق المخصصة يخلق دورات تعامل ذات أمد طويل، ولكنه يحصر سوق برودكوم المتاح في العملاء الذين يمتلكون الموارد الهندسية لتكليف إنتاج رقائق سيليكون مفصلة. ويعد قطاع رقائق الشبكات أكثر تنوعاً بشكل واسع، حيث يخدم أي منظمة تبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي.

تتقاسم الشركتان نفس العملاء الأساسيين. تشتري جوجل، ومايكروسوفت، وأمازون، وميتا جميعها وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي العامة، كما تتعاون مع برودكوم لتصميم المسرعات المخصصة ورقائق الشبكات. علاقة العملاء المزدوجة هذه هي الأساس الواقعي لجدل بناء المحفظة الاستثمارية: امتلاك أسهم كل من NVDA و AVGO يوفر تعرضًا لدورة الإنفاق الرأسمالي نفسها لمقدمي الخدمات السحابية الكبرى من خلال آليتي اكتساب إيرادات مختلفتين.

تعد CUDA، وهي منصَّة البرمجيات للحوسبة المتوازية من NVIDIA، السبب الهيكلي الذي يجعل نموذج السيليكون التجاري لشركة NVIDIA حصيناً. وبما أن مطوري الذكاء الاصطناعي يكتبون تعليمات برمجية مُحسّنة لـ CUDA، فإن الانتقال إلى منصَّة وحدات معالجة رسومات (GPU) بديلة يتطلب إعادة كتابة تلك التعليمات بتكلفة باهظة. تم تناول هذا الأمر بالتفصيل في قسم خندق CUDA.

Broadcom مقابل NVIDIA: مقارنة الأداء المالي

تعكس الملفات المالية لشركتي NVIDIA و Broadcom استراتيجياتهما المختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي: يدفع قطاع مراكز البيانات الخاص بشركة NVIDIA تركيز الإيرادات شبه الكامل في مجال الذكاء الاصطناعي، بينما تنقسم إيرادات Broadcom بين حلول أشباه الموصلات وبرامج البنية التحتية.

البيانات اعتبارًا من يونيو 2025. المصادر: بيانات أرباح الشركة، تقديرات بلومبرغ الإجماعية. الأرقام تقريبية وقابلة للتغيير. تحديث عقب كل تقرير أرباح ربع سنوي.

نمو الإيرادات. نمت إجمالي إيرادات إنفيديا بنسبة 114% تقريبًا على أساس سنوي في السنة المالية 2025، مدفوعًا بشكل شبه كامل بالطلب على وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) لمراكز البيانات. يتطلب رقم برودكوم المماثل توضيحًا: نمت إيراداتها الإجمالية المعلنة بنسبة 44% تقريبًا على أساس سنوي في السنة المالية 2024، لكن هذا الرقم تضخم بشكل كبير بسبب استحواذ VMware الذي اكتمل في منتصف السنة المالية 2023. نمت إيرادات أشباه الموصلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) العضوية، وهو المقياس الأكثر صلة لتقييم أطروحة برودكوم حول الذكاء الاصطناعي (AI)، بنسبة 220% تقريبًا على أساس سنوي في السنة المالية 2024. يجب على المستثمرين الذين يقارنون بين الشركتين استخدام نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي (AI) على مستوى القطاع بدلاً من نمو الشركة الإجمالي لإجراء مقارنة ذات مغزى.

ربحية السهم. كان نمو ربحية سهم شركة NVIDIA استثنائياً، حيث ارتفعت ربحية السهم المخففة من 0.16 دولار تقريباً في السنة المالية 2023 إلى 2.94 دولار تقريباً في السنة المالية 2025. يعكس مسار ربحية سهم شركة Broadcom نمواً قوياً ناتجاً عن تسارع أشباه الموصلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى مكاسب إيرادات تحويل اشتراكات VMware، وإن لم يكن بنفس وتيرة NVIDIA. تحظى أرباح كلتا الشركتين بدعم من نقد متدفق حر قوي، مما يؤكد أن النتائج تعتمد على النقد وليست مجرد نتاج إجراءات محاسبية.

النقد المتدفق الحر. حققت إنفيديا (NVIDIA) ما يقارب 60 مليار دولار من النقد المتدفق الحر خلال الاثني عشر شهراً الماضية، مما يعكس نموذج أعمالها الخفيف رأس المال وغير المصنّع (تصمم كل من إنفيديا وبرودكوم الرقائق ولكنهما تسندان التصنيع إلى مسابك خارجية، وفي المقام الأول شركة TSMC). حققت برودكوم (Broadcom) ما يقارب 19 مليار دولار خلال الفترة نفسها. يخدم النقد المتدفق الحر لبرودكوم في الوقت ذاته ديوناً طويلة الأجل تبلغ حوالي 37 مليار دولار ناتجة عن الاستحواذ على VMware، ويمول توزيعات الأرباح المتنامية، ويدعم تخصيص رأس المال. ويعد هذا التوليد كافياً لتغطية الجوانب الثلاثة، ولكن الهامش الخاص بالأمان أضيق من إنفيديا، التي تحمل حداً أدنى من الديون.

توزيعات الأرباح. تدفع شركة برودكوم (Broadcom) توزيعات أرباح، وتعد هذه الميزة فارقة وحاسمة للمستثمرين الباحثين عن الدخل. لقد زادت برودكوم توزيعات أرباحها سنوياً لأكثر من 13 عاماً متتالية، مما يمثل أحد أقوى سجلات نمو توزيعات الأرباح في قطاع التكنولوجيا. واعتباراً من السنة المالية 2024، تدفع برودكوم توزيعات أرباح سنوية قدرها 21.00 دولاراً للسهم الواحد، بعائد يقارب 1.3% بناءً على الأسعار الأخيرة. وقد تجاوز معدل النمو السنوي المركب لتوزيعات أرباحها لمدة 5 سنوات نسبة 25%. في المقابل، تدفع شركة إنفيديا (NVIDIA) توزيعات أرباح قدرها 0.04 دولار لكل ربع سنة (0.16 دولار سنوياً)، بعائد يقارب 0.03%، وهو رقم لا يمثل أهمية استثمارية للمستثمرين الذين يركزون على الدخل. وبالنسبة للمستثمرين الراغبين في الانكشاف على قطاع الذكاء الاصطناعي إلى جانب الحصول على دخل ملموس، فإن برودكوم هي الخيار الأفضل بلا منازع.

الأداء التاريخي للأسهم. على مدى الاثني عشر شهرًا الماضية حتى يونيو 2025، حقق سهم NVDA عوائد تقارب 35% إلى 40%، مقارنة بسهم AVGO الذي بلغ حوالي 45% إلى 50%، لتتفوق Broadcom على NVDA خلال تلك الفترة المحددة. على مدى السنوات الخمس الماضية، حقق سهم NVDA إجمالي عوائد تجاوزت 1,500% مقارنة بنحو 480% لسهم AVGO. على مدى السنوات الثلاث الماضية، حقق سهم AVGO عوائد تنافسية مع NVDA. تتأثر مقارنات الأداء بنقطة البداية المختارة. لا يضمن أي من العوائد السابقة النتائج المستقبلية.

خندق CUDA الخاص بإنفيديا: ميزة تنافسية حقيقية أم مجرد مبالغة؟

كودا (بنية الحوسبة الموحدة للأجهزة) هي المنصَّة البرمجية للحوسبة المتوازية المملوكة لشركة NVIDIA، والتي أُطلقت عام 2006، وتسمح للمطورين بكتابة تعليمات برمجية تعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من NVIDIA لمهام تتجاوز بكثير معالجة الرسومات، بما في ذلك جميع أعباء عمل تدريب الذكاء الاصطناعي الرئيسية. معظم تحليلات المنافسين تسمي كودا بأنها حصن NVIDIA وتتجاوز ذلك. هذه النظرة تغفل عن النقطة الأساسية. الحصن ليس كودا نفسها؛ بل هو النظام البيئي المبني فوق كودا على مدار عقدين تقريبًا من استثمار المطورين.

آلية الارتباط التقني. تعمل كافة إطارات عمل الذكاء الاصطناعي الرئيسية على CUDA. ويُعد PyTorch، إطار عمل التعلم العميق المهيمن، مبنياً على CUDA، كما تم تحسين TensorFlow وJAX للعمل عليه أيضاً. وهذا يعني أن الغالبية العظمى من الأكواد البرمجية للذكاء الاصطناعي التي كُتبت خلال العقد الماضي كانت مخصصة لأجهزة NVIDIA. إن الانتقال إلى منصَّة وحدة معالجة رسومات بديلة لا يقتصر فقط على شراء رقائق مختلفة؛ بل يتطلب تحديد كل استدعاء خاص بـ CUDA في قاعدة الأكواد البرمجية للإنتاج، وإعادة كتابتها أو استبدالها، وإعادة الاختبار لمواكبة سلوك الأجهزة الجديدة، وإعادة تدريب الفرق الهندسية. وبالنسبة لمزودي الخدمات السحابية العملاقة الذين يشغلون آلاف نماذج الذكاء الاصطناعي، يُعد هذا مشروعاً هندسياً يمتد لعدة سنوات وينطوي على تكلفة ومخاطر تشغيلية كبيرة. إن ريادة NVIDIA في أداء المنتجات، مما يعني أن رقائقها توفر باستمرار أفضل معدل معالجة للتدريب مقابل كل دولار، تلغي الحافز لتحمل تكاليف الانتقال تلك طالما أن البدائل لا توفر ميزة أداء مقنعة.

يتكون خندق NVIDIA التنافسي من أربعة أبعاد تتجاوز منصة CUDA: الريادة في أداء المنتج (حيث تتفوق وحدات معالجة الرسومات H100 وH200، إلى جانب معمارية Blackwell الأحدث، باستمرار على البدائل في معايير قياس أداء الذكاء الاصطناعي الرئيسية)؛ وتكامل الشبكات (حيث تندمج روابط NVLink البينية وشبكات InfiniBand من NVIDIA بشكل عميق في تصميم مجموعات وحدات معالجة الرسومات)؛ والحصة الذهنية للمطورين (حيث تعتمد أكبر مجموعة من مهندسي الذكاء الاصطناعي المدربين على وحدات معالجة الرسومات أدوات NVIDIA بشكل افتراضي)؛ والبنى المرجعية لمراكز البيانات المبنية حول أجهزة NVIDIA.

هل CUDA خندق متين؟ نعم، للمدى القريب إلى المتوسط، مع تحفظات مهمة للمدى الطويل. الحالة الصعودية: تكاليف التبديل باهظة لمعظم المؤسسات بينما تحتفظ NVIDIA بالريادة في الأداء. الحالة الهبوطية: البدائل مفتوحة المصدر تتحسن. يمكن لمنصة ROCm البرمجية من AMD الآن تشغيل PyTorch باحتكاك أقل بشكل ملموس مما كان عليه من قبل. توفر OpenXLA من Google طبقة تجميع مستقلة عن العتاد. وبشكل أكثر أهمية، تتجاوز وحدات ASIC المخصصة CUDA تمامًا؛ فلا حاجة لاستخدام CUDA على الإطلاق لمزود خدمة سحابية رئيسي يقوم بتشغيل وحدات TPU أو XPU الخاصة به. يمثل CUDA خندقًا حقيقيًا ودائمًا على مدى 2 إلى 5 سنوات. المستثمرون الذين يفترضون أنه لا يمكن اختراقه بشكل دائم يقللون من شأن القوى الهيكلية التي تعمل ضده على مدى 5 إلى 10 سنوات.**

برودكوم مقابل إنفيديا: مقارنة التقييم

يتم تداول سهم إنفيديا بـ الممتازة تقييم كبيرة مقارنة بشركة برودكوم بناءً على معظم المقاييس المعيارية، ويعتمد ما إذا كانت تلك الممتازة مبررة على ما إذا كان معدل نمو ربحية السهم الاستثنائي على المدى القريب يمكنه الحفاظ على هذا المضاعف.

البيانات حتى تاريخ يونيو 2025. المصادر: تقديرات إجماع بلومبرج. تتطلب جميع الأرقام تحديثات ربع سنوية.

مقارنة نسبة السعر إلى الأرباح الآجلة الخام مضللة وتستحق الشرح. نسبة السعر إلى الأرباح الآجلة لشركة Broadcom البالغة حوالي 155 ضعفًا تعكس حقيقة أن صافي الدخل وفقًا لمبادئ المحاسبة المقبولة عمومًا (GAAP) قد تراجع بسبب الاستهلاك المتعلق بالاستحواذ على VMware وتكاليف الاندماج. نسبة السعر إلى الأرباح المستقبلية، والتي تستخدم تقديرات الأرباح المتفق عليها من قبل المحللين للأشهر الاثني عشر القادمة بدلاً من الأرباح المبلغ عنها في الفترة السابقة، تعطي صورة أكثر دقة: كلا السهمين يتم تداولهما بحوالي 34 إلى 35 ضعفًا من الأرباح المستقبلية على أساس معدل.

نسبة مضاعف السعر إلى الأرباح للنمو (PEG)، وهي مضاعف السعر إلى الأرباح الآجل مقسوماً على معدل نمو ربحية السهم (مقياس تقييم معدل حسب النمو)، تكشف عن القصة الأكثر إثارة للاهتمام. نسبة PEG لشركة NVIDIA البالغة تقريباً 0.7x تشير إلى أن المستثمرين يدفعون أقل لكل وحدة من نمو ربحية السهم المتوقع مقارنة بنسبة PEG لشركة AVGO البالغة تقريباً 1.2x. تقليدياً، تشير نسبة PEG أقل من 1.0 إلى أن السهم رخيص بالنسبة لنموه، على الرغم من أن هذا المقياس قد يتأثر خلال فترات النمو المرتفع بشكل غير عادي. معدل نمو ربحية السهم على المدى القريب لشركة NVIDIA مرتفع بما يكفي لتبدو نسبة السعر إلى الأرباح الخاصة بها أكثر منطقية عند تعديلها حسب النمو.

هل سهم برودكوم مبالغ في تقييمه؟ على أساس مضاعف الربحية المستقبلي، يتداول سهم AVGO بما يتماشى تقريبًا مع NVDA، وبعلاوة (ممتازة) معتدلة مقارنة بقطاع التكنولوجيا الأوسع، ولكن ليس بشكل مبالغ فيه نظرًا لمسار نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي وسجل نمو الأرباح الموزعة. يمكن الدفاع عن التقييم إذا توسعت خطوط إنتاج شرائح ASIC المخصصة من برودكوم لتشمل عملاء سحابيين كبار إضافيين واستمر تحويل اشتراكات VMware على المسار الصحيح.

هل NVIDIA مقيّم بأكثر من قيمته؟ يبلغ مضاعف الربحية الآجل لشركة NVIDIA (P/E المستقبلي) حوالي 35 مرة، وهو مرتفع مقارنة بمضاعفات قطاع التكنولوجيا التاريخية، ولكنه أقل مما كان عليه خلال ذروة حماس الذكاء الاصطناعي في عامي 2023 و 2024. تشير حجة مؤشر PEG إلى أن المضاعف ليس مبالغًا فيه بالنظر إلى تقديرات نمو ربحية السهم الحالية. يكمن الخطر في أن أي تباطؤ كبير في النفقات الرأسمالية لمراكز البيانات سيؤدي إلى انكماش المضاعف بشكل حاد، نظرًا لحجم التفاؤل الذي تم تسعيره بالفعل.

توقعات النمو: أي سهم رقاقة ذكاء اصطناعي لديه إمكانات صعودية أكبر؟

إن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، الممول من الإنفاق الرأسمالي الإجمالي لشركات الخدمات السحابية العملاقة والذي يتجاوز 320 مليار دولار في السنة التقويمية 2025 وفقاً لتوجيهات الأرباح من جوجل، ومايكروسوفت، وأمازون، وميتا، يخلق زخماً متصاعداً لكل من إنفيديا (NVIDIA) وبرودكوم (Broadcom). فكل منهما تستحوذ على هذا الطلب من خلال منتجات مختلفة. هذا ليس سوقاً صفرياً؛ بل هو سوق كبير بما يكفي لعدة شركات لتحقيق نمو استثنائي في الإيرادات في وقت واحد.

المصادر: تقديرات إجماع بلومبرغ اعتباراً من يونيو ٢٠٢٥. تنطوي التقديرات التطلعية على عدم اليقين وهي عرضة للمراجعة.

يتدفق الإنفاق الرأسمالي لموفري الخدمات السحابية العملاقة (Hyperscalers) إلى مشتريات وحدات معالجة الرسومات (مما يفيد شركة إنفيديا)، وبرامج الرقائق المخصصة (مما يفيد شركة برودكوم)، والبنية التحتية للشبكات (مما يفيد سلسلة منتجات توماهوك التابعة لبرودكوم)، والبرمجيات بالإضافة إلى المحاكاة الافتراضية (مما يفيد قطاع في إم وير التابع لبرودكوم). كما يستمر تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي ونمو أعباء عمل الاستدلال في دفع الطلب على المزيد من القدرة الحوسبية.

محركات نمو NVIDIA. يُعد تصعيد معمارية Blackwell لمعالجات الرسوميات (GPU) المحفز الرئيسي على المدى القريب. توفر الأنظمة المستندة إلى Blackwell كثافة حسابية وكفاءة طاقة أعلى بكثير من أنظمة جيل Hopper، وتقوم شركات الحوسبة السحابية العملاقة (hyperscalers) بترقية مجموعاتها (clusters) وفقًا لذلك. بالإضافة إلى التدريب، يمثل سوق الاستدلال (inference) الناشئ طبقة طلب إضافية: فمع انتقال نماذج الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة النشر الإنتاجي، تتطلب أعباء عمل الاستدلال قدرات حسابية معجّلة على نطاق واسع. تعمل NVIDIA أيضًا على توسيع إيرادات برامجها من خلال NVIDIA AI Enterprise، مما يسمح لها بالاستحواذ على المزيد من قيمة منظومة الذكاء الاصطناعي بخلاف الأجهزة. للحصول على رؤية أطول مدى لمسار أرباح NVIDIA، راجع توقعات أسعار أسهم NVIDIA لعام 2030.)

محركات نمو Broadcom. أهم عامل نمو حالي لشركة Broadcom هو توسع خط أنابيب عملائها من شرائح ASIC المخصصة. أشارت الإدارة إلى سوق قابل للخدمة بقيمة تتراوح بين 60 و 90 مليار دولار لدى عملائها الحاليين من مقدمي الخدمات السحابية الضخمة بحلول السنة المالية 2027. تستفيد عائلة شرائح Tomahawk للشبكات من كل مجموعة إضافية لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) يتم تثبيتها، بغض النظر عن علامة GPU التجارية. يضيف تحويل اشتراكات VMware إيرادات برمجية بهوامش محسنة مقارنة بالعقود الدائمة القديمة. يمثل الإعلان المحتمل عن عميل ASIC إضافي من مقدمي الخدمات السحابية الضخمة عامل نمو إيجابي غير مدرج حاليًا في تقديرات الإجماع.

أي سهم لديه إمكانات صعود أكبر مقارنة بأسعار المحللين المستهدفة؟ بناءً على إجماع بلومبرغ (Bloomberg) اعتباراً من يونيو 2025، تحمل إنفيديا (NVIDIA) سعراً مستهدفاً متوافقاً عليه لمدة 12 شهراً، ما يشير إلى ارتفاع بنسبة تتراوح بين 15 إلى 20% تقريباً عن المستويات الحالية. بينما تحمل برودكوم (Broadcom) سعراً مستهدفاً يشير إلى ارتفاع بنسبة 10 إلى 15% تقريباً. إطار عمل تفوق الأداء المشروط: يتفوق سهم AVGO إذا تسارع تبني شرائح ASIC المخصصة بما يتجاوز التوجيهات الحالية وتجاوزت عملية تحويل VMware التوقعات؛ بينما يتفوق سهم NVDA إذا أدت دورة بلاكويل (Blackwell) إلى دفع نمو إيرادات مراكز البيانات فوق التقديرات الحالية مع استقرار قوة الخندق التنافسي لتقنية CUDA.

المخاطر: ما الذي قد يسوء لكل سهم؟

تحمل كل من NVIDIA وBroadcom مخاطر استثمارية كبيرة، على الرغم من اختلاف طبيعة تلك المخاطر: يتمثل الخطر الأساسي لشركة NVIDIA في التقييم والتركيز، في حين تتركز مخاطر Broadcom على تنفيذ التكامل وخدمة الدين.

المخاطر الرئيسية لشركة NVIDIA

1. مخاطر تركيز التقييم. تتداول NVIDIA بسعر مكاسب آجل (P/E) يبلغ حوالي 35 مرة، ورأس مال سوقي يتجاوز 3 تريليون دولار. أي فشل كبير في تحقيق الأرباح، أو تخفيض في التوقعات، أو تباطؤ في الإنفاق الرأسمالي لمراكز البيانات يمكن أن يؤدي إلى انخفاض حاد في مضاعف التقييم. السهم لا يحمل أي هامش أمان فعلياً ضد أي بيانات سلبية غير متوقعة. حجة الثيران المضادة: معدلات نمو ربحية السهم الاستثنائية تضغط على مضاعف التقييم بمرور الوقت، ونسبة PEG (السعر إلى النمو) لا تزال أقل من 1.0x.

2. مخاطر تركيز العملاء. يشكل عدد قليل من مقدمي الخدمات السحابية العملاقة حصة غير متناسبة من إيرادات مراكز البيانات. تشير تقديرات الصناعة إلى أن أكبر أربعة مقدمي خدمات سحابية عملاقة يمثلون ما يزيد عن 40% من إيرادات مراكز البيانات، مما يعني أن أي تحول في أولويات الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي لديهم يؤثر بشكل مباشر على الإيرادات الرئيسية لشركة NVIDIA. وجهة النظر الإيجابية المضادة: تزداد التزامات الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي لدى مقدمي الخدمات السحابية العملاقة، ويخلق نشر الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات طبقة طلب ثانية تتجاوز هؤلاء العملاء الكبار.

3. تهديد المنافسة من شرائح ASIC المخصصة (تحليل الجدول الزمني). يستحق هذا الخطر جدولًا زمنيًا منظمًا بدلاً من حكم ثنائي.

• المدى القريب (من سنة إلى سنتين): تشهد الدوائر المتكاملة محددة التطبيقات (ASICs) المخصصة نموًا، لكنها لا تزيح وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA على نطاق واسع. لا يزال الارتباط بنظام CUDA البيئي قائمًا. وتستمر الشركات التقنية الكبرى (Hyperscalers) في شراء وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA بكميات كبيرة، حتى مع نشر شرائح مخصصة لأعباء عمل محددة ومعرفة جيدًا. الاثنان يكملان بعضهما البعض إلى حد كبير في هذه المرحلة.
• المدى المتوسط (من 3 إلى 5 سنوات): تتوسع برامج الـ ASICs المخصصة للشركات التقنية الكبرى بشكل ملموس، بما في ذلك سلسلة TPU من Google، ومسرعات MTIA من Meta، وشرائح Trainium من Amazon. تتعامل هذه الشرائح مع حصة متزايدة من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الداخلية لكل شركة، خاصة في عمليات الاستدلال (inference)، مما يقلل من المشتريات الإضافية لوحدات معالجة الرسومات لكل وحدة حوسبة ذكاء اصطناعي. يمثل هذا عائقًا حقيقيًا لمعدل نمو إيرادات مراكز البيانات في NVIDIA.
• المدى طويل (أكثر من 5 سنوات): من الممكن حدوث تحول هيكلي إذا تركزت أعباء عمل الذكاء الاصطناعي حول بنى محددة تخدمها شرائح السيليكون المصممة خصيصًا بكفاءة. وتتمتع الـ ASICs المخصصة بمزايا كفاءة متأصلة لأعباء العمل الثابتة. نقطة مقابلة متفائلة: تظل وحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة ضرورية لأبحاث النماذج ومجموعة متنوعة من أعباء عمل الاستدلال التي لا تتناسب مع الشرائح المصممة لأغراض محددة. إن سوق NVIDIA أوسع من أعباء العمل الداخلية للشركات التقنية الكبرى.

٤. المخاطر الجيوسياسية ومخاطر ضوابط التصدير. أدت القيود الأمريكية على تصدير الرقائق المتقدمة إلى الصين إلى تقليص حجم السوق المتاح لشركة إنفيديا (NVIDIA) في الصين بشكل جوهري. وتمثل أي قيود إضافية مخاطر هبوطية محتملة. حجة المتفائلين: صممت إنفيديا طرازات من الرقائق متوافقة مع المتطلبات الصينية، كما أن السوق المحلية الأمريكية وأسواق الحلفاء تعوض بشكل أكثر من كافٍ الإيرادات المفقودة من الصين.

5. الضغط التنافسي من شركة AMD. اكتسبت وحدة معالجة الرسومات MI300X من AMD حصة سوقية لدى العملاء المهتمين بالتكلفة. رأي المتفائلين المعاكس: ميزة المنظومة البرمجية لدى NVIDIA تعني أن AMD تفوز بشكل أساسي بناءً على السعر؛ كما يواجه العملاء الذين لديهم قواعد برمجية مُحسَّنة لمنصة CUDA صعوبات في الانتقال تحد من مكاسب AMD.

تعتمد كل من إنفيديا (NVIDIA) وبرودكوم (Broadcom) على شركة تي إس إم سي (TSMC) في تايوان لتصنيع رقائقهما الأكثر تقدماً، مما يخلق مخاطر جيوسياسية مشتركة في سلاسل التوريد. إن أي تصعيد للتوترات بين الصين وتايوان أو تعطل في القدرة الإنتاجية لشركة تي إس إم سي سيؤثر على كلتا الشركتين في آن واحد.

المخاطر الرئيسية لشركة برودكوم

1. مخاطر تنفيذ دمج VMware. تحويل قاعدة عملاء VMware الكبيرة من تراخيص العقود الدائمة إلى نموذج اشتراك Broadcom أمر معقد تشغيليًا. شهد بعض العملاء زيادات في الأسعار ويقومون بتقييم البدائل. قد يؤدي فقدان العملاء في قاعدة VMware إلى إبطاء نمو إيرادات قطاع البرمجيات الذي يدعم مضاعف أرباح Broadcom. وجهة نظر مضادة للمتفاءلين: تكاليف التبديل للمؤسسات في البنية التحتية للمحاكاة الافتراضية مرتفعة؛ يواجه معظم عملاء VMware اضطرابًا كبيرًا إذا انتقلوا إلى بدائل.

2. عبء الديون بعد VMware. أضاف استحواذ VMware حوالي 37 مليار دولار من الديون طويلة الأجل إلى الميزانية العمومية لشركة Broadcom. بنسبة دين إلى الأرباح قبل الفوائد والضرائب والإهلاك والاستهلاك (EBITDA) تتراوح تقريبًا بين 2.5 و 3.0 مرة، فإن مستوى الاقتراض يمكن إدارته ولكنه يقلل من المرونة المالية. أي نقص غير متوقع في الإيرادات سيضغط على النقد المتدفق الحر المتاح لخدمة الديون ومدفوعات الأرباح، مما يترك مساحة أقل لتخصيص رأس المال التقديري. نقطة مضادة للمشترين: كان توليد النقد المتدفق الحر لشركة Broadcom كافياً تاريخياً لخدمة ديون الاستحواذ بسرعة؛ قامت الشركة بتقليص الديون بعد استحواذ CA Technologies قبل الموعد المحدد.

3. تركيز عملاء شرائح ASIC المخصصة. تتركز إيرادات Broadcom من رقاقات الذكاء الاصطناعي لدى عدد قليل من العملاء ذوي النطاق الواسع، وتحديداً Google و Meta. خسارة برنامج تصميم شرائح الجيل التالي لأي من العميلين من شأنه أن يقلل بشكل مادي من نمو Broadcom في مجال أشباه الموصلات للذكاء الاصطناعي. نقطة مضادة للمستثمرين المتفائلين: دورات الارتباط بالتصميم لعدة سنوات والتعقيد التقني لتصميم الشرائح المخصصة يخلقان ارتباطاً قوياً في هذه العلاقات.

4. معدل نمو أبطأ لإيرادات الذكاء الاصطناعي مقارنةً بـ NVIDIA. إيرادات Broadcom من أشباه الموصلات للذكاء الاصطناعي، على الرغم من نموها السريع، تظل أصغر من حيث القيمة المطلقة وتنمو من قاعدة أصغر مقارنةً بقطاع مراكز بيانات NVIDIA. سيجد المستثمرون الذين يرغبون في أقصى تعرض لتسارع الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي أن الملف المالي لـ NVIDIA أكثر استجابة لهذا السيناريو. نقطة مضادة: قاعدة إيرادات Broadcom الأكثر تنوعًا تقلل من مخاطر الانخفاض في حال تباطؤ نمو الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي.

5. ضغط استدامة الأرباح الموزعة. أرباح Broadcom الموزعة، على الرغم من أنها مغطاة جيدًا بالنقد المتدفق الحر حاليًا، ستواجه ضغطًا إذا زادت متطلبات خدمة الديون بسبب ارتفاع أسعار الفائدة أو نقص في الإيرادات. حجة المستثمر المتفائل: عائد النقد المتدفق الحر لشركة Broadcom يتجاوز بشكل مريح نسبة توزيع أرباحها؛ الأرباح الموزعة ليست في خطر ما لم ينخفض النقد المتدفق الحر بشكل كبير.

تخطيط عملاء مزودي الخدمات السحابية واسعة النطاق. تستخدم Google كلاً من وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA لخدمات وحدة معالجة الرسومات السحابية الخارجية، ووحدات معالجة الموتر (TPU) المصممة من قبل Broadcom لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي الداخلية. وتستخدم Meta كلاً من وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA للتدريب العام، ومسرعات MTIA المصممة من قبل Broadcom للاستدلال الداخلي. هذه ليست علاقات حصرية، وكلتا الشركتين توردان لنفس عملاء خدمات الحوسبة السحابية واسعة النطاق، وهو الأساس الواقعي لحجة بناء المحفظة الاستثمارية القائمة على "امتلاك كليهما".

تقييمات وأهداف المحللين: ما تقوله وول ستريت

يسود إجماع إيجابي بشكل عام بين المحللين تجاه سهمي إنفيديا وبرودكوم، ومع ذلك، يختلف الارتفاع الضمني لمستهدفات الأسعار لمدة 12 شهرًا ودرجة التباين في آراء المتفائلين والمتشائمين بين السهمين.

المصادر: إجماع بلومبرغ كما في يونيو 2025. الأسعار المستهدفة للمحللين ليست ضمانات للأداء المستقبلي.

كلا السهمين يحملان تصنيفات شراء ساحقة. يكمن الاختلاف في تشتت أهداف الأسعار. أهداف الحالة الهبوطية لشركة إنفيديا، التي تتركز حول سيناريوهات تشمل تباطؤ الإنفاق الرأسمالي لمراكز البيانات أو تآكل حصة السوق من شرائح ASIC المخصصة، تمثل انخفاضاً بنسبة 40 إلى 45% تقريباً عن الأسعار الحالية. يعكس هذا التشتت حالة من عدم اليقين الحقيقي حول ما إذا كانت تقييمات إنفيديا الممتازة مستدامة. تظهر أهداف الحالة الهبوطية لشركة برودكوم تشتتاً أقل، مما يتفق مع قاعدة إيراداتها الأكثر تنوعاً.

يتوقع المحللون نمو ربحية سهم إنفيديا (EPS) بنسبة 50% تقريباً في السنة المالية 2026 (التي تنتهي في يناير 2026)، مع تباطؤ هذا النمو نحو 25% على مدى ثلاث سنوات مع عودة تأثير سنة الأساس الناتج عن طفرة رقائق الذكاء الاصطناعي إلى مستوياته الطبيعية. أما توقعات نمو ربحية سهم برودكوم بنحو 28% في السنة المالية 2025، والتي تعتدل لتصل إلى حوالي 20% على مدار ثلاث سنوات، فهي تعكس نمط نمو تراكمي أكثر استقراراً وقابلية للتنبؤ. وقد شهدت تقديرات الإجماع لكلتا الشركتين مراجعات تاريخية نحو الارتفاع مع تجاوز الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي للتوقعات الأولية.

مع ثبات تمركز وول ستريت، إليكم كيفية تقييمنا للمقارنة بين برودكوم وإنفيديا لكل نوع من المستثمرين.

--- ## برودكوم مقابل إنفيديا: أيهما أفضل في أسهم رقاقات الذكاء الاصطناعي؟

حكمنا: برودكوم مقابل إنفيديا

تُعد إنفيديا (NVDA) الخيار الأقوى للمستثمرين الذين يسعون للحصول على أقصى قدر من التعرض لدورة رقائق تدريب الذكاء الاصطناعي والذين يمكنهم تحمل التقييمات الممتازة ومخاطر التركيز الأعلى؛ بينما تُعد برودكوم (AVGO) الخيار الأقوى للمستثمرين الذين يرغبون في تعرض متنوع للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي عبر الرقائق المخصصة، وأجهزة الشبكات، وبرمجيات المؤسسات، إلى جانب توزيعات أرباح متنامية. لا يوجد سهم "أفضل" بشكل مطلق لأن كليهما يخدم أهدافاً استثمارية مختلفة داخل قطاع الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمستثمرين الذين لديهم رأس مال كافٍ وتحمل للمخاطر للاحتفاظ بكليهما، توفر NVDA وAVGO تغطية تكميلية لسلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي دون تداخل جوهري.

تخدم أطروحة الاستثمار لكل سهم هدفاً مختلفاً في المحفظة الاستثمارية، وهذا هو السبب في أن المقارنة لا تسفر عن فائز مطلق. إليكم الإطار المنظم:

الحكم الكامل بشأن إنفيديا. بالنسبة للمستثمرين الذين لديهم أفق نمو يتراوح بين 3 إلى 5 سنوات والقدرة على تحمل المخاطر للاحتفاظ بسهم يتداول بقيمة سوقية تتجاوز 3 تريليون دولار وبمكرر ربحية مستقبلي يبلغ 35 مرة، فإن إنفيديا تمثل الرهان المباشر الأبرز على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المتاحة في الأسواق العامة. إن نمو إيرادات مراكز البيانات لديها، وعمق الخندق التنافسي لمنصة CUDA، ودورة منتجات Blackwell تمنحها أعلى معدل نمو للأرباح بين أسهم التكنولوجيا ذات القيمة السوقية الضخمة. وتتمثل المخاطر الرئيسية في حساسية التقييم تجاه أي إخفاق في تحقيق الأرباح المتوقعة، والعقبات الهيكلية متوسطة المدى الناتجة عن برامج شرائح ASIC المخصصة لمقدمي الخدمات السحابية الضخمة (Hyperscalers). وسيجد المستثمرون الذين يعتقدون أن الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي سيستمر في النمو بالمعدلات الحالية لمدة 3 إلى 5 سنوات أن معادلة المخاطرة مقابل العائد في إنفيديا مقنعة وجذابة.

الحكم الكامل بشأن برودكوم. بالنسبة للمستثمرين الذين يرغبون في الانكشاف على قطاع الذكاء الاصطناعي مع مخاطر تركيز أقل، ومكون دخل، ومراكز متعددة في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي في وقت واحد، تقدم برودكوم ملفاً تعريفياً أكثر توازناً. تعني نواقل الذكاء الاصطناعي الثلاثة الخاصة بها (المسرعات المخصصة، ورقائق الشبكات، وبرمجيات VMware) أن برودكوم تستفيد من بناء بنية الذكاء الاصطناعي بغض النظر عن بنية وحدة معالجة الرسومات (GPU) التي ستسود في النهاية. إن سجل نمو توزيعات الأرباح، مقترناً بتسارع إيرادات الذكاء الاصطناعي، يجعل AVGO مزيجاً نادراً من النمو والدخل في قطاع التكنولوجيا. وتتمثل المخاطر الرئيسية في تنفيذ تكامل VMware وعبء الديون الناتج عن عملية الاستحواذ تلك.

لماذا لا الاثنان معًا؟ حالة امتلاك NVDA و AVGO معًا

إطار "اختر واحدًا" يغفل رؤية حقيقية لبناء المحفظة الاستثمارية. توفر NVDA و AVGO تعرضًا مختلفًا لسلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي مع الحد الأدنى من التداخل. NVIDIA تلتقط الطلب على الحوسبة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال مبيعات وحدات معالجة الرسومات (GPU)؛ Broadcom تلتقط البنية التحتية لشبكات الذكاء الاصطناعي من خلال شرائح Tomahawk والبنية التحتية لبرمجيات الذكاء الاصطناعي عبر VMware، إلى جانب أعمالها الخاصة لمسرعات الشرائح المخصصة. امتلاك كليهما يمنح المستثمر تغطية كاملة لقطاع الذكاء الاصطناعي: أجهزة الحوسبة (NVDA)، وأجهزة الشبكات (AVGO)، وبرمجيات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (AVGO). تنمو القيمة الناتجة عن هذين المركزين بشكل مختلف عبر سيناريوهات تبني الذكاء الاصطناعي. يكتسب المستثمرون الذين يحتفظون بكليهما بما يتناسب مع قدرتهم على تحمل المخاطر تعرضًا لتطوير الذكاء الاصطناعي عبر آليات متعددة، مما يقلل من تركيز الأسهم الفردية مع الحفاظ على المشاركة الكاملة في القطاع.**

إذا كنت جديدًا في الاستثمار في مجال الذكاء الاصطناعي

إذا كان هذا أحد استثماراتك الأولى في قطاع الذكاء الاصطناعي، فإن الاختيار يتبسط إلى هذا: تُعد NVIDIA الرهان الأكثر مباشرة على رقائق الذكاء الاصطناعي، بنسبة مخاطرة/عائد أعلى وسعر الممتازة يعكس تفاؤلاً كبيراً مدمجاً بالفعل. تُعد Broadcom نقطة دخول أكثر تنوعًا، وتدفع توزيعات أرباح متزايدة، وتميل إلى أن تكون أقل تقلباً على أساس ربح تلو الآخر. ليس سؤال "الوقت متأخر" هو السؤال الصحيح؛ السؤال الصحيح هو ما إذا كانت أطروحة بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لا تزال سليمة. إذا واصلت شركات التكنولوجيا الكبرى إنفاق مئات المليارات سنوياً على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، فإن كلتا الشركتين لديهما مسار لتحقيق أرباح أعلى. لتحليل تقييم NVIDIA عند المستويات الحالية، راجع توقعات سعر سهم NVIDIA والذكاء الاصطناعي: دليل المبتدئين لما هو حقيقي.

الأسئلة الشائعة: برودكوم مقابل إنفيديا

هل برودكوم سهم ذكاء اصطناعي؟

نعم. تُصنف شركة Broadcom كسهم في مجال الذكاء الاصطناعي لثلاثة أسباب متميزة: فهي تصمم شرائح تسريع الذكاء الاصطناعي المخصصة (XPUs) للشركات العملاقة مثل Google وMeta؛ وتسيطر على سوق شرائح تحويل الإيثرنت عالية السرعة من خلال سلسلة Tomahawk، مما يوفر نسيج الشبكات لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي؛ كما أن المنصَّة البرمجية VMware التابعة لها تقوم بتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات على البنية التحتية للسحابة الخاصة. وتنمو إيرادات Broadcom من الذكاء الاصطناعي بوتيرة أسرع من إجمالي إيرادات الشركة.

هل تنافس Broadcom شركة NVIDIA؟

بشكل غير مباشر، وفي بعض الجوانب، فهي متكاملة بدلاً من التنافس المباشر. تبيع NVIDIA وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) للأغراض العامة لأي مشترٍ؛ وتقوم Broadcom بتصميم مسرعات مخصصة لعملاء معينين من عمالقة الحوسبة السحابية (hyperscalers) وتوفر رقائق الشبكات التي تربط مجموعات وحدات معالجة الرسوميات (GPU). على الـ شورت، يشتري عمالقة الحوسبة السحابية كلاً من وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA والرقائق المخصصة من Broadcom، مما يجعل العلاقة تكاملية. على مدى الأفق الزمني من 3 إلى 5 سنوات، مع توسع برامج ASIC المخصصة لعمالقة الحوسبة السحابية والتعامل مع المزيد من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الداخلية، يمكن لنمو السيليكون المخصص لشركة Broadcom أن يقلل من مشتريات وحدات معالجة الرسوميات الإضافية من NVIDIA لدى هؤلاء العملاء، مما يخلق ديناميكية تنافسية غير مباشرة.

هل CUDA حقًا حصن منيع لـ NVIDIA؟

نعم، تُعد CUDA خندقًا اقتصاديًا حقيقيًا للمدى القريب إلى المتوسط، على الرغم من أنها تواجه تآكلًا تدريجيًا على مدى أفق طويل. تتمثل آلية الخندق في تقييد النظام البيئي للمطورين: حيث تم بناء أكثر من 15 عامًا من أطر عمل الذكاء الاصطناعي، والمكتبات المحسّنة، والمهندسين المدربين حول CUDA. ويتطلب التحول عنها إعادة كتابة البنية التحتية للبرمجيات بتكلفة كبيرة. ويواجه الخندق ضغوطًا طويلة الأمد من منصَّة ROCm التابعة لشركة AMD، وOpenXLA من Google، ورقائق ASIC المخصصة التي تتجاوز CUDA تمامًا. قوية لمدة تتراوح من 2 إلى 5 سنوات؛ وتتراجع حدتها على مدى 5 إلى 10 سنوات.

هل تدفع Broadcom توزيعات أرباح؟

نعم. تُعد برودكوم (Broadcom) واحدة من أقوى أسهم نمو التوزيعات في قطاع التكنولوجيا، مع أكثر من 13 عاماً متتالياً من الزيادات السنوية في توزيعات الأرباح، ومعدل نمو سنوي مركب لتوزيعات الأرباح لمدة 5 سنوات يتجاوز 25%. تبلغ توزيعات الأرباح السنوية الحالية حوالي 21.00 دولاراً للسهم الواحد، بعائد يقارب 1.3% بالأسعار الأخيرة. أما إنفيديا (NVIDIA) فتدفع حوالي 0.16 دولاراً سنوياً، بعائد يقارب 0.03%. بالنسبة للمستثمرين الذين يركزون على الدخل، فإن برودكوم هي الخيار الواضح بين الاثنين.

هل يجب أن أشتري كل من NVDA وAVGO؟

نعم، إن امتلاك كليهما يمثل استراتيجية مشروعة ومتسقة داخلياً في قطاع الذكاء الاصطناعي. توفر شركة إنفيدياً (NVIDIA) أقصى قدر من التعرض للطلب على شرائح تدريب الذكاء الاصطناعي مع إمكانات نمو أعلى وتقلبات أكبر. بينما توفر شركة برودكوم (Broadcom) تغطية متنوعة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي عبر شرائح الشبكات، والمسرعات المخصصة، وبرمجيات المؤسسات، بالإضافة إلى توزيعات أرباح متنامية. وهما معاً يغطيان أجزاءً مختلفة من سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي دون تداخل كبير. إن نهج "امتلاك كليهما" يقلل من مخاطر تركز الاستثمار في شركة واحدة مع الحفاظ على التعرض الكامل للإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

أي سهم من أسهم أشباه الموصلات هو الأفضل لعام 2025؟

يعتمد الجواب على أفقك الاستثماري والمحفزات قصيرة الأجل التي توليها أكبر وزن. بالنسبة لعام 2025 تحديدًا، فإن عملية طرح بنية معالج الرسوميات Blackwell من NVIDIA هي المحفز الأرباح الأكثر وضوحًا، مع نشر أنظمة Blackwell بالفعل لدى مقدمي الخدمات السحابية الكبرى. بالنسبة لشركة Broadcom، فإن النقاط الرئيسية للمتابعة في عام 2025 هي تقدم تحويل الاشتراكات في VMware وأي إعلانات عن انتصارات تصميم لوحدات XPU جديدة لدى مقدمي الخدمات السحابية الكبرى. تواجه كلتا الشركتين نفس المخاطر الكلية: أي تراجع ملموس في توجيهات إنفاق مقدمي الخدمات السحابية الكبرى على الذكاء الاصطناعي سيضغط على كليهما في نفس الوقت.

قراءات ذات صلة

["توقعات سعر سهم NVIDIA للمبتدئين (https://www.bybit.com/en/wiki/article/nvidia-nvda-nvidia-stock-tomorrow-price-prediction-for-beginners/)","توقعات سعر سهم NVIDIA لعام 2030 (https://www.bybit.com/en/wiki/article/nvidia-nvda-nvidia-stock-price-prediction-2030-for-beginners/)","توقعات سعر سهم NVDA والذكاء الاصطناعي: دليل المبتدئين لما هو حقيقي (https://www.bybit.com/en/wiki/article/nvda-nvidia-stock-price-prediction-ai-a-beginners-guide-to-whats-real-and-whats-not/)","ما الذي يمكن أن يحرك سهم NVIDIA: دليل المبتدئين (https://www.bybit.com/en/wiki/article/nvda-tomorrow-a-beginners-guide-to-what-can-move-nvidia-stock/)"]

إخلاء مسؤولية الاستثمار

هذا المحتوى هو لأغراض إعلامية فقط ولا يشكل نصيحة مالية، أو نصيحة استثمارية، أو نصيحة تداول، أو أي نوع آخر من النصائح. الأداء السابق ليس مؤشراً على النتائج المستقبلية. المعلومات المقدمة هنا لا تأخذ في الاعتبار وضعك المالي الفردي، أو أهدافك الاستثمارية، أو قدرتك على تحمل المخاطر. جميع الأرقام المالية في هذه المقالة هي تقديرات تقريبية تستند إلى تقارير الأرباح المتاحة للجمهور، والإيداعات لدى هيئة الأوراق المالية والبورصات (SEC)، وتقديرات بلومبرج الإجماعية كما في يونيو 2025؛ وهي قابلة للتغيير وقد لا تعكس ظروف السوق الحالية وقت القراءة. قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية، قم ببحثك الخاص واستشر مستشاراً مالياً مؤهلاً ومرخصاً. لا يمتلك المؤلف مراكز في أسهم NVDA أو AVGO وقت النشر.