أين سيكون مخزون إنتل خلال 3 سنوات؟
تاريخ النشر: 21st, June 2024 GMT
هل يستطيع المستثمرون في شركة تصنيع الرقائق هذه التغلب على خيبة أملهم بشأن أداء الأسهم خلال السنوات الثلاث الماضية؟
كانت السنوات الثلاث الماضية رائعة بالنسبة للمستثمرين الذين استثمروا أموالهم في أسهم أشباه الموصلات، كما يتضح من مؤشر قطاع أشباه الموصلات PHLX، الذي حقق عوائد متميزة بنسبة 83٪ خلال هذه الأشهر الـ 36، متفوقًا بكثير على مؤشر قطاع التكنولوجيا Nasdaq-100 الذي يبلغ 32٪ تقريبًا.
ومع ذلك، لم تستفد جميع أسهم أشباه الموصلات من ارتفاع المؤشر الأوسع. على سبيل المثال، خسر سهم Intel (INTC 1.74%) 45% من قيمته في السنوات الثلاث الماضية. دعونا نرى لماذا كان هذا هو الحال ونتحقق مما إذا كان من الممكن أن تتحسن حظوظها خلال السنوات الثلاث المقبلة.
انخفضت إيرادات وأرباح شركة إنتل على مدى السنوات الثلاث الماضية حيث فقدت الشركة حصتها في أسواق أجهزة الكمبيوتر الشخصية والخوادم لمنافستها شركة Advanced Micro Devices (AMD -0.53%).
في نهاية عام 2020، سيطرت AMD على ما يقل قليلاً عن 22% من سوق معالجات x86 (بما في ذلك معالجات أجهزة الكمبيوتر الشخصية والخوادم). وبشكل أكثر تحديدًا، بلغت حصة AMD السوقية في وحدات المعالجة المركزية للخوادم (CPU) 7.1% في الربع الرابع من عام 2020، بينما بلغت حصتها في وحدات المعالجة المركزية لسطح المكتب والكمبيوتر المحمول 19%. سيطرت إنتل على بقية السوق.
في الربع الأول من عام 2024، زادت حصة وحدة AMD من وحدات المعالجة المركزية للخادم إلى 23.6%، بينما بلغت حصة إيراداتها 33%. بلغت حصتها من وحدات المعالجة المركزية المكتبية والمحمولة 24% و19.3% على التوالي.
لذا فقد كانت AMD تتغذى على غداء Intel، وقد تُرجم ذلك إلى مكاسب قوية في الإيرادات لشركة تصنيع الرقائق في السنوات الثلاث الماضية.
من السهل معرفة سبب ضعف أداء أسهم Intel خلال هذه الفترة. أدى تراجع الشركة في سوق أجهزة الكمبيوتر الشخصية خلال العامين الماضيين إلى إضعاف ثقة المستثمرين. ولكن هل ستتمكن إنتل من استعادة سحرها وتحقيق أداء أفضل خلال السنوات الثلاث المقبلة بفضل ظهور محفزات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي؟
هل يمكن للمستثمرين توقع حدوث تحول؟
تشير نتائج إنتل للربع الأول من عام 2024 إلى تحسن في ثروات الشركة. ارتفعت الإيرادات الفصلية بنسبة 9٪ على أساس سنوي إلى 12.7 مليار دولار بعد انخفاض بنسبة 14٪ في خطها الأعلى العام الماضي إلى 54.2 مليار دولار. كما سجلت الشركة ربحًا معدلاً قدره 0.18 دولارًا أمريكيًا للسهم الواحد مقارنة بخسارة معدلة قدرها 0.04 دولارًا أمريكيًا للسهم الواحد في الفترة نفسها من العام الماضي.
كان نمو إنتل في الربع الأول مدفوعًا بزيادة قدرها 31% على أساس سنوي في الإيرادات من مجموعة حوسبة العملاء (CCG) - والتي تشمل مبيعات وحدات المعالجة المركزية للكمبيوتر الشخصي - لتصل إلى 7.5 مليار دولار. كما سجلت زيادة بنسبة 5% في إيرادات مركز البيانات وقطاع الذكاء الاصطناعي. والجزء الجيد هو أن اعتماد الذكاء الاصطناعي قد فتح فرصة للنمو طويل الأمد مع زيادة الطلب على أجهزة الكمبيوتر ومعالجات الخوادم التي تدعم الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.
على سبيل المثال، تقدر شركة Canalys أن أجهزة الكمبيوتر التي تدعم الذكاء الاصطناعي ستمثل 60% من إجمالي شحنات أجهزة الكمبيوتر بحلول عام 2027 مقارنة بـ 19% هذا العام. وتستفيد إنتل من هذا السوق من خلال معالجاتها Core Ultra، والتي تدعي أنها قادرة على تشغيل أكثر من 500 نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على أجهزة الكمبيوتر.
ومن الجدير بالذكر أن معالجات Core Ultra كانت موجودة داخل أكثر من 5 ملايين جهاز كمبيوتر شخصي مدعم بالذكاء الاصطناعي تم شحنها في الربع الأول من عام 2024. وتتوقع الشركة شحن أكثر من 40 مليون جهاز كمبيوتر من هذا القبيل بحلول نهاية العام. لذلك هناك فرصة جيدة أن تستمر أعمال CCG من Intel في التحسن في عام 2024 وما بعده مع اكتساب شحنات أجهزة الكمبيوتر الشخصية المزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي زخمًا.
وفي الوقت نفسه، تحاول الشركة دخول سوق مسرعات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي أيضًا. لقد كشفت مؤخرًا عن مسرع Gaudi 3، والذي تدعي أنه يمكنه التنافس مع بطاقة الرسومات H100 AI الشهيرة من Nvidia الرائدة في الصناعة عندما يتعلق الأمر بإجراء الاستدلال على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الرائدة. تقول شركة إنتل إنها جلبت عملاء وشركاء جدد سيقومون بنشر شريحة الذكاء الاصطناعي الجديدة الخاصة بها. والأهم من ذلك، أنها تتطلع إلى دفع الظرف من خلال تأمين جميع الوحدات الخمس من معدات تصنيع رقائق الطباعة الحجرية المتقدمة عالية NA للأشعة فوق البنفسجية (EUV) من ASML لعام 2024.
تستطيع ASML تصنيع خمس إلى ست وحدات فقط من هذه الأجهزة كل عام، مما يعني أنه سيتعين على منافسي Intel الانتظار حتى النصف الثاني من العام المقبل لوضع أيديهم عليها. ونتيجة لذلك، قد تتمكن إنتل من تقليص الفجوة التكنولوجية مع المسابك المنافسة، مثل تايوان تصنيع أشباه الموصلات، حيث ينبغي أن تكون قادرة بشكل مثالي على تصنيع الرقائق على عقد عملية أصغر باستخدام آلات ASML الجديدة.
ونظراً لمحفزات النمو المحتملة هذه، فليس من المستغرب أن يتوقع المحللون أن يتحسن نمو إيرادات إنتل بدءاً من العام المقبل.
يتم تداول إنتل حاليًا بمبيعات تبلغ 2.3 ضعفًا، وهو خصم كبير مقارنة بمتوسط مبيعات قطاع التكنولوجيا الأمريكي البالغ 8. وإذا تسارع نمو الشركة بفضل المحفزات المذكورة أعلاه واقترب خطها الأعلى بالفعل من 70 مليار دولار خلال السنوات الثلاث المقبلة، فإن السوق يمكن أن يكافئها بمضاعفات مبيعات أعلى.
يمكن أن يترجم ذلك إلى أداء أفضل للأسهم على مدى السنوات الثلاث المقبلة، ولهذا السبب من الأفضل للمستثمرين الذين يتطلعون إلى إضافة أسهم أشباه الموصلات إلى محافظهم الاستثمارية إبقاء شركة إنتل على رادارهم والتفكير في شرائها إذا كانت هناك علامات ثابتة على حدوث تحول في المستقبل.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: السنوات الثلاث الماضیة السنوات الثلاث المقبلة خلال السنوات الثلاث الذکاء الاصطناعی أشباه الموصلات ملیار دولار فی الربع من عام عام 2024
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
ضحايا "البوليساريو" يفضحون أمام مجلس حقوق الإنسان انتهاكات فظيعة في مخيمات تندوف