هل إنتل فرصة استثمارية لا تتكرر إلا مرة واحدة في كل جيل؟
تاريخ النشر: 2nd, June 2024 GMT
في حين ارتفعت أسهم مصمم الرقائق Nvidia في الآونة الأخيرة، فإن عملاق الرقائق Intel لم يحقق نتائج جيدة. والكثير من هذه القصة يتعلق بالذكاء الاصطناعي (AI).
لقد ضخت Nvidia مواردها في الذكاء الاصطناعي، وتهيمن الشركة اليوم على سوق شرائح الذكاء الاصطناعي.
تأخرت إنتل في سباق الذكاء الاصطناعي، مما أثر على الأرباح وأداء الأسهم.
لكن هذا لا يعني أننا يجب أن ننسى قوة الرقاقة هذه. في الواقع، قد تقوم إنتل بعملية شراء جيدة جدًا اليوم لأنها تواجه لحظة انتقالية حاسمة - لحظة يمكن أن تؤدي إلى بدء النمو.
لدى الشركة مشروعان محددان قد يغيران قواعد اللعبة فيما يتعلق بالأرباح على المدى الطويل. ركزت إنتل بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي من خلال موجة جديدة كاملة من إصدارات المنتجات، وتفتح الشركة تصنيعها أمام الآخرين - لتصبح منتج الرقائق الوحيد في الولايات المتحدة.
فهل يجعل هذا من شركة إنتل، التي انخفضت أسهمها بنحو 40% هذا العام، فرصة استثمارية لا تتاح إلا مرة واحدة في كل جيل؟ هيا نكتشف.
أقرب فرصة لنمو الذكاء الاصطناعي
كما ذكرنا سابقًا، خسرت Intel أول فرصة لنمو إيرادات الذكاء الاصطناعي، وحصلت Nvidia على المركز الأول بوحدات معالجة الرسومات عالية الطاقة (GPUs). لكن الخبر السار هو أن فرصة نمو الذكاء الاصطناعي من المرجح أن تستمر لبعض الوقت، لأننا في المراحل الأولى من هذه القصة - وهذا يوفر لشركة إنتل فرصة الحصول على حصة في السوق في هذه المرحلة وفي المستقبل.
وفي أواخر العام الماضي، كشفت إنتل عن مجموعة من منتجات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عائلة معالجة الأجهزة المحمولة Intel Core Ultra. يطلق هذا الابتكار عصر الكمبيوتر الشخصي المدعم بالذكاء الاصطناعي، وهو جهاز كمبيوتر مصمم للتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي بسلاسة. وقالت إنتل إنه منذ هذا الإصدار، تم شحن أكثر من 5 ملايين جهاز كمبيوتر شخصي يعمل بالذكاء الاصطناعي، وتتوقع الشركة أن تتجاوز توقعاتها السابقة لشحن 40 مليون جهاز كمبيوتر شخصي يعمل بالذكاء الاصطناعي هذا العام.
ومؤخرًا أعلنت إنتل عن مسرعها Gaudi 3 AI، والذي تقول إنه قادر على التغلب على أفضل شريحة Nvidia، H100، في الاستدلال وكفاءة الطاقة.
بالطبع، تواصل Nvidia ومصممي الرقائق الآخرين الابتكار - ومن المرجح أن تتفوق بنية Blackwell الجديدة من Nvidia والرقاقة عالية الأداء، المقرر إطلاقها في وقت لاحق من هذا العام، على أداء المنافسين. لكن لا بأس بذلك، لأنه نظرًا للنطاق الواسع من مشاريع الذكاء الاصطناعي المتاحة والطلب المتزايد على الرقائق، يجب أن يكون هناك ما يكفي من الأعمال لنجاح العديد من صانعي الرقائق. تحدثت الشركات بدءًا من Nvidia وحتى Oracle المزودة للخدمات السحابية وشركة Super Micro Computer لصناعة المعدات عن طلب قياسي على الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة.
أعمال مسبك إنتل
لذلك، من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز أرباح إنتل. ويجب على أعمال المسابك الخاصة بالشركة أن تفعل الشيء نفسه - على الرغم من أن هذا لن يحدث بين عشية وضحاها، فقد يكون الأمر يستحق الانتظار. وتستثمر إنتل بكثافة في الوقت الحالي لتعزيز عمليات المسبك الخاصة بها، بهدف أن تصبح ثاني أكبر مسبك في العالم بحلول عام 2030.
وكجزء من هذا، فإن إنتل تسير على الطريق نحو هدفها المتمثل في تطوير خمس عقد جديدة لتكنولوجيا العمليات في أربع سنوات - بهدف توفير المزيد والمزيد من الطاقة لكل شريحة. كلما كانت العقدة أصغر، زاد عدد الترانزستورات التي يمكن حشرها على شريحة واحدة - وهذا يحسن الأداء ويقلل من استخدام الطاقة والتكاليف.
تعمل Intel الآن على إعداد العقدة 18A الخاصة بها وقالت إنها سجلت إجمالي ستة عملاء حتى الآن. الأحدث هي شركة رائدة في صناعة الدفاع، وقد اختار هذا العميل شركة Intel ليس فقط بسبب تقنيتها ولكن أيضًا لموقعها. يمكن لهذا التواجد في الولايات المتحدة أن يجذب العديد من عملاء أمريكا الشمالية الذين يهدفون إلى الحصول على قاعدة إمداد آمنة قريبة من المنزل.
على الرغم من أن إنتل تتنافس مع شركة أشباه الموصلات التايوانية العملاقة، إلا أن السوق ضخمة ومتنامية - تقول إنتل إن سوق المسبك اليوم الذي تبلغ قيمته 110 مليار دولار يجب أن يصل إلى 240 مليار دولار بنهاية العقد. وهذا، والتقدم الذي حققته إنتل حتى الآن، ووجودها في أمريكا الشمالية، كلها بمثابة أضواء خضراء للشركة للمضي قدمًا.
وفي الوقت نفسه، يتم تداول السهم فقط بمقدار 27 ضعفًا لتقديرات الأرباح الآجلة، وهو ما يبدو معقولًا جدًا بالنظر إلى التوقعات المستقبلية.
كم مرة تتاح لنا فرصة شراء أسهم شركة رائدة في مجال تصنيع الرقائق في المستقبل - وبهذا السعر؟ ليس غالبا. هذا وجميع النقاط التي ذكرتها تجعل من إنتل فرصة استثمارية لا تتكرر إلا مرة واحدة في الجيل في الوقت الحالي.
هل يجب أن تستثمر 1000 دولار في شركة إنتل الآن؟
قبل أن تشتري أسهمًا في شركة Intel، ضع في اعتبارك ما يلي:
حدد فريق المحللين في Motley Fool Stock Advisor ما يعتقدون أنه أفضل 10 أسهم يمكن للمستثمرين شراؤها الآن... ولم تكن شركة Intel واحدة منهم. يمكن للأسهم العشرة التي تم تخفيضها أن تحقق عوائد هائلة في السنوات القادمة.
خذ بعين الاعتبار متى قامت Nvidia بإعداد هذه القائمة في 15 أبريل 2005... إذا استثمرت 1000 دولار في وقت توصيتنا، فسيكون لديك 671.728 دولارًا!
يوفر Stock Advisor للمستثمرين مخططًا سهل المتابعة لتحقيق النجاح، بما في ذلك إرشادات حول إنشاء محفظة وتحديثات منتظمة من المحللين واختيارين جديدين للأسهم كل شهر. لقد ساهمت خدمة مستشار الأسهم في مضاعفة عائدات مؤشر S&P 500 بأكثر من أربعة أضعاف منذ عام 2002.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: بالذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی یجب أن
إقرأ أيضاً:
هل يمكن أن يطوّر الذكاءُ الاصطناعي خوارزمياته بمعزل عن البشر؟
في عقود زمنية خلت، تصدرت سرديات الخيال العلمي سيناريوهات أقرب تشبيها إلى ما صار العلم يعرفه في وقتنا الحالي بـ«الذكاء الاصطناعي العام أو الخارق»؛ حيث يمتلك النظام الحاسوبي قدرةً على فهم أوسع لمختلف المجالات والمهارات البشرية؛ فتكون لديه ملكة التعلّم والتحسين الذاتي بشكلٍ مطلقٍ أو شبه مطلق، ويصل الأمر في بعض التصوّرات إلى ظهور ما يُدعى بـ«الانفجار التقني» أو«التفرّد التقني» -Technological Singularity-؛ حيث يصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحسين قدراته بنفسه بوتيرة متسارعة تؤدي في النهاية إلى تجاوز مستوى الذكاء البشري بمراحل. مع التطور التقني المتسارع، تجاوز مفهوم «الذكاء الاصطناعي العام» أبجديات الخيال العلمي وسردياته اللاواقعية؛ ليكون في بعض أجزائه النظرية والعملية واقعا ملموسا؛ فنلمح تقدما علميا بارزا مثل قدرة نظم الذكاء الاصطناعي على ابتكار خوارزميات فريدة أسرع وأكفأ، ولكن -للأمانة العلمية- فإن الوصول إلى «التفرّد التقني» ما زال افتراضًا نظريًا لم يجد طريقه العملي، ولكن التطور آخذ في الصعود؛ فهناك مظاهر أولية لهذا الاتجاه مثل الأنظمة التي تنتج رموزًا برمجية وتتعلّم من أخطائها؛ ففي تطور علمي غير معهود يمكن اعتباره قفزةً علميةً في مجال الذكاء الاصطناعي، أعلنت شركة «DeepMind» في يونيو 2023 عن نجاح نظامها «AlphaDev» في ابتكار خوارزمية فرز «Sorting Algorithms» بيانات جديدة أسرع بنحو 70% من أفضل الخوارزميات التي طورها البشر سابقا -وفقَ الخبر الذي نشره موقع «Deepmind» في 7 يونيو 2023-؛ ليعكس هذا الإنجاز العلمي الفريد خطوةً كبيرةً في عالم التقنية وتحديدا الذكاء الاصطناعي، ويعكس قدرة الأنظمة الذكية الحديثة على تخطي حدود التفكير البشري التقليدي.
كيف نفهم هذا النوع من التطور الخوارزمي الذاتي؟
لفهم أهمية مثل هذا التطور العلمي غير التقليدي، سنحتاج إلى إلقاء نظرة معمّقة فيما يخص آلية هذا التطور وكيفية حدوثها؛ فنشرت مجلة «Nature» العلمية دراسة تفصيلية -في عددها المسجّل بـ 618, 257–263 (2023)، وجاءت بعنوان « Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning» « اكتشاف خوارزميات فرز أسرع باستعمال التعلّم التعزيزي العميق»- عن نظام AlphaDev» الذي طُوّر عن طريق تقنيات التعلّم التعزيزي Reinforcement Learning الذي يعتبر فرعا من فروع التعلم الآلي، ويعمل على تعزيز النظام الذكي عبر عملية التجربة والخطأ وتلقي المكافآت على القرارات الصائبة. تُعدّ خوارزميات الفرز من العناصر الرئيسة في علم الحاسوب من حيث قدرتها على التحكم في طريقة معالجة البيانات وتصنيفها؛ فيؤثر بشكلٍ مباشرٍ على سرعة تنفيذ المهام الحاسوبية في شتى المجالات، بدءًا من الترتيب البسيط للبيانات في قواعد المعلومات وانتهاءً بالخوارزميات المعقّدة المستعملة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وعلى مدار العقود الماضية، اكتُشفت العديد من خوارزميات الفرز وطُوّرت مثل: خوارزمية «الفرز السريع» (Quicksort) التي طورها «توني هور» في عام 1960، وخوارزمية «الفرز الدمجي» «Mergesort»، وبالإضافة إلى خوارزميات أُخرى تُعد كلاسيكيةً من حيث المبدأ العلمي لعلوم الحاسوب، وواصلت هذه الخوارزميات تطويراتها حتى وصلت إلى مستويات بالغة الدقة من حيث التعقيد الرياضي، وظلت لفترة طويلة بمثابة الأمثلة الأبرز للتميّز الرياضي والبرمجي. في هذا الإطار، لم يقم نظامُ «AlphaDev» بابتكار خوارزمية جديدة فحسب، ولكنه قام ببناء هذه الخوارزمية على مستوى لغة التجميع «Assembly Language»، وهي لغة منخفضة المستوى تتعامل مباشرة مع تعليمات المعالج المركزي؛ ليسمح باكتشاف طرق مختصرة غير تقليدية لتحسين كفاءة عمليات الفرز.
كما أشرنا آنفا؛ فإن مجلة «Nature» العلمية المرموقة نشرت تفاصيل هذه الدراسة في يونيو 2023؛ حيث وضّح البحث المنشور في المجلة بالتفصيل آلية عمل «AlphaDev» وكيفية توصله إلى هذه النتائج غير المسبوقة، وأشارت الدراسة إلى أن «AlphaDev» استعمل أسلوب التعلم التعزيزي الاستراتيجي؛ فأقدم النظام الذكي على ملايين المحاولات لإعادة ترتيب العناصر بطريقةٍ تحسّن من سرعة عملية الفرز مع الحفاظ على صحة النتائج ودقتها، وفي كل محاولة كان النظام يتعلم من أخطائه ويُعدّل من إستراتيجيته؛ ليقترب تدريجيًا من أفضل نتيجة ممكنة.
ما يميز ابتكار «AlphaDev» أنه وجد طرقًا مختصرة وغير تقليدية لفرز البيانات، وبمعنى آخر، اكتشف طرقًا لم تكن واضحةً أو متوقعةً لدى خبراء الذكاء الاصطناعي البشر. لم يقف الأمر عند حدود النشر العلمي النظري، ولكن باتت هذه الخوارزمية الجديدة جزءا فاعلا في مكتبة «C++» القياسية؛ فجعلها متاحةً للمطورين في جميع العالم بشكل مباشر، وبدأت العديد من التطبيقات بالفعل باستعمال هذه الخوارزمية المتطورة، وهذا ما يمكن أن يساهم في تحسين كفاءة البرمجيات وتسريع الأداء في مختلف المجالات التقنية، بدءًا من التطبيقات البسيطة ووصولًا إلى الأنظمة الحاسوبية العملاقة بما فيها الكوانتمية التي سبق أن استعرضنا حديثا عنها في مقال علمي سابق نشرناه في الملحق العلمي لجريدة «عُمان »عدد أكتوبر 2023.
المنافع المتوقعة
إنّ الفوائد المتوقعة من هذا الإنجاز لا تقف عند حدود فرز البيانات بشكلٍ أسرع؛ ولكنها تمتد إلى تحسين النظم الحاسوبية في مجالاتٍ عدة مثل قواعد البيانات العملاقة، وتحليل البيانات الكبيرة «Big Data»،
ونماذج التعلم الآلي التي تعتمد كثيرًا على عملياتٍ متكررةٍ من الفرز والبحث والمقارنة، ومع دخول التقنيات الحاسوبية في كل جوانب الحياة العملية التي تشمل تطبيقات التجارة الإلكترونية وتطبيقات الطاقة والمناخ؛ فإنّ تخفيض الوقت المستهلك في مثل هذه العمليات الأساسية يمكن أن يسهم في توفير كبير في الطاقة والموارد؛ ليعود بالنفع على الشركات والمؤسسات والمجتمعات على حد سواء. كذلك يمكن أن يفتح هذا التطور الرقمي أبوابًا جديدةً أمام الأبحاث المستقبلية في الذكاء الاصطناعي؛ إذ يمكن أن تتطور الخوارزميات التي تأتي بها نظم الذكاء الاصطناعي لتشمل جوانب برمجية أخرى مثل: الضغط «Compression»، والتخزين، والمحاكاة البصرية، والأمن السيبراني. رغم أن بعضنا يرقب هذه التطورات بحذرٍ خوفًا من تفوق الآلة على الإنسان في نواحٍ تهدد وظائف بشرية؛ فإنّ النظرةَ العلمية متفائلةٌ إلى حد ما؛ فترى في ذلك فرصةً لتعزيز القدرات البشرية واستغلال وقت المبرمجين والعلماء في حل مشكلات أكبر وأكثر تعقيدًا، تاركين للأنظمة الرقمية ابتكارَ الحلول في الجوانب الروتينية والحسابية المحضة.
الإبداع الرقمي والتساؤلات الفلسفية
عبر هذا المنحى الرقمي ذو البعد الذاتي للتقنيات الحديثة، يفتح نظام «AlphaDev» آفاقًا جديدة في عالم الخوارزميات والحوسبة؛ ليعكس قدرةَ الذكاءِ الاصطناعي على اكتشاف حلول إبداعية لمشكلات لم تكن معروفة ومحسومة من قبل العقل البشري ومنظوره العلمي؛ ليطرح تساؤلات عميقة تتعلق بمستقبل الذكاء الاصطناعي واستقلاله التطوري الذي يوحي بالنقيضين: الآمال العلمية والمخاوف المرتبطة، ومن الناحية الفلسفية، يطرح هذا الإنجاز أسئلةً مهمة تتعلق بطبيعة الإبداع وحدود الإدراك الإنساني في مقابل قدرات الآلة الرقمية واستقلالها التطوري؛ إذ ظن الإنسان لفترات طويلة أنه المصدر الوحيد للإبداع والتفكير غير التقليدي، ولكن تجربة «AlphaDev» وغيرها من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة بدأت تزلزل هذه الفرضيات؛ فلم تعد الآلة الآن محصورةً في دور الأداة لتنفيذ الأوامر البشرية، ولكنها أضحت كيانًا رقميا قادرًا على إنتاج المعرفة والإبداع بطرق يمكن أن تفوق ما يمكن للبشر أن يتصوره؛ ففي حدث علمي آخر أشبه بالخيال العلمي -بطله الذكاء الاصطناعي-، نجح باحثون في اليابان في تدريب ذكاء اصطناعي على توليد صور مرئية مستخرجة من دماغ الإنسان عن طريق مسح دماغه، وعرض الباحثون على مشاركين مجموعة متنوعة من الصور -مثل دب دمية وطائرة وبرج ساعة-، واعتمدت الآلية على قياس نشاط الدماغ عبر «fMRI»؛ ليتمكن بعدها نموذج الذكاء الاصطناعي من إعادة رسم صور لهذه القراءات التي تعكس أنماطَ نشاطِ الدماغِ المسجلة والمستخرجة، وجاءت الصور المولدة مشابهة بشكل مذهل لما رآه المشاركون في التجربة، وتشير الدراسات إلى أن دقة هذه الطريقة كانت مدهشة رغم أن التقنية لا تزال في مهدها، وحال استمرار تطورها؛ فإنها ستخطو خطوة علمية كبيرة في المقاربة لمساعدة الأشخاص غير القادرين على التواصل عبر ترجمة أفكارهم إلى صور أو نصوص، وكذلك يمكن للقدرات الخوارزمية أن تمتد إلى فهم محتوى الأحلام وتصويرها وقراءة ما يدور في الأذهان.
عودة إلى المنظور الفلسفي، فإن مثل هذا التفوق الرقمي يثير أسئلة عميقة تتعلق بالعلاقة بين الإنسان والآلة، والطبيعة الحقيقية للذكاء والإبداع؛ فتنهمر العديد من الأسئلة مثل: أيكرر الذكاء الاصطناعي تجربة الإنسان الإبداعية أم أنه يُنشئ مسارات جديدة بالكامل؟ وهل ينبغي لنا التعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره شريكا في الإبداع وليس أداةً جامدةً؟ بدأت مثل هذه التساؤلات تأخذ مساحة واسعة في النقاشات العلمية والفلسفية الحديثة خصوصًا بعد أن أثبتت الأنظمة الذكية مثل «AlphaDev» قدرات لا تقتصر فقط على حسابات رياضية، ولكن على إيجاد حلول ابتكارية غير متوقعة لمشكلات علمية معقدة.
نظرة مستقبلية مشرقة
تؤكد نتائج «AlphaDev» على أن قدرة الذكاء الاصطناعي على الإبداع والابتكار فاقت حدودَ التصورات البشرية السابقة؛ فتقليديًا، كان تطوير الخوارزميات الجديدة يعتمد بشكل كبير على الخبرة الإنسانية والمعرفة النظرية والتجريبية المسبقة، كما رأينا في الفقرات السابقة أمثلة لخوارزميات مشابهة من تطوير الإنسان، ولكنها بقدرات رياضية وبرمجية أضعف، وليظهر نظام «AlphaDev» بمنهجيةٍ جديدةٍ تعتمد على المحاكاة العميقة والتجربة واسعة النطاق، والخالية من القيود البشرية التقليدية؛ لتُحدثَ تغييرات جذرية في كيفية تصميم الأنظمة الحاسوبية مستقبلًا وتطوريها. على المستوى العملي والتطبيقي، فإن هذه الخوارزمية الجديدة توفر الكثير من الوقت في عملية معالجة البيانات، الأمر الذي يعني توفيرًا في الموارد والطاقة وتخفيضًا كبيرًا في التكاليف خاصةً في الصناعات التي تعتمد على المعالجة المكثّفة للبيانات مثل التحليل المالي، والذكاء التجاري، والتطبيقات الصناعية، وغيرها. كما أن هذا الإنجاز يمهّد الطريق نحو اكتشافات مستقبلية مشابهة في مجالات أخرى عديدة؛ حيث من المحتمل أن تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من ابتكار خوارزميات أخرى أكثر تعقيدًا في مجالات مختلفة.
كذلك من المتوقع أن يؤدي تطوّر الذكاء الاصطناعي في مجال ابتكار الخوارزميات إلى تغييرات في طرق تعليم الحوسبة وهندسة البرمجيات؛ لينتقل المبرمجون والمهندسون إلى التركيز على تطوير استراتيجيات لتهيئة أنظمة الذكاء الاصطناعي بدلًا من كتابة الخوارزميات بشكل مباشر؛ ليسهم في صناعة تحولٍ في طبيعة عملهم من التنفيذ إلى إدارة العمليات الإبداعية وتوجيهها. تؤكد لنا مثل هذه القفزات العلمية أننا على أبواب مرحلة جديدة من العلاقة بين الإنسان والآلة، ولا ينبغي أن نعتقد أن هذه المرحلة حالة منافسة بين الاثنين (الإنسان والآلة)، ولكنها مرحلةُ تكاملٍ واندماجٍ؛ حيث تتضافر قدرات الإنسان والذكاء الاصطناعي معًا لبناء مستقبلٍ أكثرَ تطورًا وإبداعًا وفعالية.
د. معمر بن علي التوبي أكاديمي وباحث عُماني
تصادم 3 سيارات ودراجة نارية على الطريق الدائري بالرماية