120 مليار → 220 مليار دولار! AMD تعيد تقييم وحدة المعالجة المركزية في عصر الذكاء الاصطناعي

منافسة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لا تزال تشهد تصعيدًا مستمرًا، لكن تركيز السوق لم يعد يقتصر على أداء الـGPU، بل أصبح يتعلق بإعادة تقييم نظام الحوسبة الكامل.

ترى باركليز في تقرير بحثي صدر في 23 يوليو أن أكبر رسالة أرسلتها AMD في مؤتمر Advancing AI لم تكن الـGPU أو خوادم الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، بل رفع الشركة تقديراتها طويلة الأمد لسوق معالجات الخوادم CPU بشكل كبير.

تتوقع الشركة أنه بحلول عام 2030، سيصل حجم سوق معالجات الخوادم CPU العالمي إلى 220 مليار دولار أمريكي، وهو ما يقارب ضعف التوقعات السابقة البالغة 120 مليار دولار أمريكي، ما يعكس أن الذكاء الاصطناعي القائم على الـAgentic (الذكاء الاصطناعي للكيانات الذكية) يدفع الـCPU ليصبح المورد الحسابي الأساسي بعد أن كان يلعب دورًا مساعدًا في خوادم الذكاء الاصطناعي.

وبناءً على ذلك، رفعت AMD أيضًا توقعاتها لسوق الحوسبة بالكامل. وتتوقع أن يبلغ حجم سوق مسرعات الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات بحلول عام 2030 حوالي 1.4 تريليون دولار أمريكي، بينما من المتوقع أن يرتفع حجم سوق الحوسبة القابل للخدمة (Compute TAM)، الذي يشمل معالجات الخوادم CPU والمسرعات AI وغيرها، من 365 مليار دولار في عام 2025 إلى حوالي 2 تريليون دولار.

وترى باركليز أن هذا يعني أن المنافسة في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية تنتقل تدريجياً من التركيز على أداء GPU فقط إلى منافسة شاملة تشمل CPU وGPU والشبكات والبرمجيات وبنية النظام بالكامل.

رفع كبير في تقديرات حجم سوق معالجات الخوادم CPU

ما استرعى انتباه السوق في هذا الحدث لم يكن رفوف Helios أو جيل GPU الجديد، بل إعادة تعريف AMD لحجم سوق معالجات الخوادم CPU في المستقبل.

تتوقع الشركة أن يصل حجم سوق معالجات الخوادم CPU إلى 220 مليار دولار بحلول عام 2030، مع زيادة معدل النمو السنوي المركب من أكثر من 35% سابقًا إلى أكثر من 50% حاليًا. وترى باركليز أن هذا الرفع الجريء يشير إلى تغير كبير في تقييم AMD لهندسة خوادم الذكاء الاصطناعي المستقبلية.

المنطق الأساسي وراء هذا التوقع هو النمو السريع للذكاء الاصطناعي القائم على الـAgentic. وتتوقع AMD أن "Agentic CPU" الموجهة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي ستشكل أكثر من نصف إجمالي سوق معالجات الخوادم في المستقبل.

ومع انتقال المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي من التدريب إلى النشر العملي، ستتولى معالجات CPU المزيد من المهام مثل جدولة النماذج، وتشغيل الكيانات الذكية، وتنسيق المهام، وإدارة البيانات، ولن تكون مجرد مكون مساعد في خوادم GPU، بل ستصبح سوقًا متنامية بشكل مستقل.

الاستدلال يصبح نقطة التركيز الجديدة في منافسة بنية الذكاء الاصطناعي التحتية

بالإضافة إلى إعادة تقييم مساحة السوق، فإن رؤية AMD لتركيب أعباء الذكاء الاصطناعي أصبحت موضع تركيز باركليز.

تتوقع الشركة أن الاستدلال سيصبح أكبر سيناريو حسابي للذكاء الاصطناعي لأول مرة في عام 2026، حيث سيمثل حوالي 60% من إجمالي أعباء الذكاء الاصطناعي، مقابل 50% و40% في عامي 2025 و2024 على التوالي. وهذا يعني أن المنافسة تتجه تدريجياً من "من يمكنه تدريب أكبر نموذج" إلى "من يستطيع تشغيل النماذج بكفاءة أعلى وتكلفة أقل".

وترى باركليز أن هذا السبب وراء إطلاق AMD لمنصة Helios المتكاملة، وGPU MI455X، واتصال الإيثرنت، ومنصة البرمجيات ROCm.AI في الوقت ذاته. إن مستقبل منافسة بنية الذكاء الاصطناعي التحتية لم يعد يقتصر على قوة GPU الحسابية، بل يدور حول التكلفة الكلية للنظام، وسعة الذاكرة، وعرض النطاق الترددي، واتصال الشبكة، ونظام البرمجيات البيئي بالكامل.

وأشار التقرير إلى أن الصناعة ككل لا تزال تعاني من ضيق في توفير قوة الحوسبة. ومع استمرار مزودي الخدمات السحابية الكبار في توسيع نطاق النشر، ودخول العملاء الحاليين مراحل الإنتاج الواسع، من المتوقع أن يكون نمو أعمال AMD في مراكز البيانات أسرع من نمو السوق ككل. ومع ذلك، لم يعلن المؤتمر عن أي عملاء كبار جدد، وتعاون Anthropic سبق الإعلان عنه.

من الرقائق إلى المنصات، AMD تحسّن خارطة الطريق للمنتجات حتى عام 2030

بناءً على الأحكام السابقة، قامت AMD بتحسين تخطيط منتجاتها للسنوات القادمة.

من ناحية العتاد، أطلقت الشركة رسميًا رفوف Helios AI التي تدمج MI455X GPU وVenice CPU وSalina DPU وVulcano AI NIC ضمن حل نظام متكامل. ويتميز MI455X بسعة HBM4 تصل إلى 432 جيجابايت وعرض نطاق ذاكرة قدره 23.3 تيرابايت/ثانية، ويدعم حتى قوة حسابية تصل إلى 40PFLOPS FP4. وتتوقع AMD أن معدل مرور التوكنات يمكن أن يرتفع حتى 34 ضعفًا، بينما يمكن أن تنخفض التكلفة حتى 18 ضعفًا مقارنة بالجيل السابق.

تركز AMD أيضًا على كفاءة النظام. وتتوقع الشركة أنه بالمقارنة مع منصة Nvidia Vera Rubin، فإن Helios لا توفر فقط سعة HBM أكبر وعرض نطاق ترددي أفقي أعلى، بل تحقق أيضاً إنتاج توكنات أعلى لكل دولار، ما يدل على أن المنافسة تتجه الآن من أداء GPU الفردي إلى التكلفة الإجمالية لامتلاك النظام (TCO).

وفي الوقت نفسه، وسعت الشركة خارطة طريق معالجات CPU وGPU حتى عام 2030. المعالج Venice دخل مرحلة الإنتاج، ومن المتوقع بدء نشره في منصات السحابة وخوادم OEM في الربع الرابع؛ فيما تخطط لإطلاق جيل Florence وRavenna من معالجات CPU في عامي 2028 و2030 على التوالي. أما فيما يخص GPU، فمن المخطط إصدار MI500 في 2027، وMI600 في 2028، مع اعتماد MI500 لتقنيتي الربط النحاسي والبصري لأول مرة في آن معًا.

وبالإضافة للأجهزة، أطلقت AMD منصة تطوير الذكاء الاصطناعي ROCm.AI وواصلت توسيع مجموعة منتجاتها حول الاستدلال والشبكة وروبوتات النظام البيئي، بما في ذلك إطلاق حل الاستدلال المنفصل بالتعاون مع Cerebras، وبطاقة الاستدلال المتخصصة MI350P، ومنصة الروبوتات KRIA AI System-on-Module، لتعزيز قدرة البنية التحتية الكاملة للذكاء الاصطناعي.

وترى باركليز أن ما غير توقعات السوق في مؤتمر Advancing AI لم يكن أداء المنتجات بحد ذاته، بل إعادة تعريف AMD لمقياس الطلب على الحوسبة في المستقبل، وأحدث تقديراتها لاتجاه تطور بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. إذا استمر الطلب على الاستدلال في التسارع كما تتوقع الشركة، فمن المرجح أن تتجاوز أهمية معالجات الخوادم CPU وحلول النظام التكاملي توقعات السوق السابقة.