الإجاباتمنشور23 المصادر
إنفاق بنية الذكاء الاصطناعي يقترب من تريليون دولار سنوياً في 2026.. والذاكرة هي المتغير الحاسم
تتوقع JPMorgan وUBS إنفاقاً سنوياً على البنية السحابية أو المرتبطة بالذكاء الاصطناعي يقترب من تريليون دولار في 2026، ويتجاوز 1.4 تريليون دولار في 2027. تضع JPMorgan إنفاق السحابة عند 954 مليار دولار في 2026 و1.41 تريليون دولار في 2027 و1.54 تريليون دولار في 2028، بينما تشير تقديرات UBS للإنفاق المرتبط بالذكاء الاصطن...
نشر بواسطةتم التحرير باستخدام GPT-5.6 Terraتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 2
إجابة البحث
الوجبات السريعة الرئيسية
- تتوقع JPMorgan وUBS إنفاقاً سنوياً على البنية السحابية أو المرتبطة بالذكاء الاصطناعي يقترب من تريليون دولار في 2026، ويتجاوز 1.4 تريليون دولار في 2027.
- تضع JPMorgan إنفاق السحابة عند 954 مليار دولار في 2026 و1.41 تريليون دولار في 2027 و1.54 تريليون دولار في 2028، بينما تشير تقديرات UBS للإنفاق المرتبط بالذكاء الاصطناعي إلى 998 ملياراً و1.447 تريليوناً و1.619 تريليون...
- لا تقتصر الإشارة على الذاكرة وحدها: فالتوقعات تشمل طلباً قوياً على الشرائح المخصصة للذكاء الاصطناعي ومعدات تصنيع أشباه الموصلات، إلى جانب الذاكرة.
موجّه الذكاء الاصطناعي
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How do JPMorgan’s and UBS’s latest forecasts indicate that global cloud and AI infrastructure capital expenditures are set to approach or ex. Article summary: JPMorgan and UBS independently point to an AI-infrastructure investment cycle at roughly $1 trillion per year beginning in 2026 and well above it in 2027. Their estimates differ in scope—JPMorgan’s is cloud capex, UBS’s . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
لا تتمثل الرسالة الأبرز في أحدث توقعات JPMorgan وUBS في أن الإنفاق على الذكاء الاصطناعي يرتفع فحسب، بل في أن الإنفاق على البنية السحابية وبنية الذكاء الاصطناعي قد يلامس تريليون دولار سنوياً في 2026، ثم يتجاوز هذا المستوى بوضوح في 2027. لكن ثمة تنبيه مهم: المؤسستان تقيسان نطاقين مختلفين، وترى UBS أن تضخم أسعار الذاكرة يفسر قسطاً كبيراً من الزيادة المتوقعة. 4
18
التوقعات: قرابة تريليون دولار ثم 1.4 تريليون دولار أو أكثر
تتوقع JPMorgan أن يبلغ الإنفاق الرأسمالي العالمي على السحابة:
- 954 مليار دولار في 2026
- 1.41 تريليون دولار في 2027
- 1.54 تريليون دولار في 2028
18
أما تقديرات UBS المحدّثة للإنفاق الرأسمالي المرتبط بالذكاء الاصطناعي فتبلغ:
- 998 مليار دولار في 2026، مقابل 506 مليارات دولار في 2025
- 1.447 تريليون دولار في 2027
- 1.619 تريليون دولار في 2028، ما يعادل نحو 4.1 تريليونات دولار خلال 2026–2028 في توقع منفصل منسوب إلى UBS
4
12
ولا يمكن مطابقة التقديرين بصورة مباشرة: فتوقع JPMorgan يتناول الإنفاق الرأسمالي السحابي، بينما يتناول تقدير UBS الإنفاق المرتبط بالذكاء الاصطناعي. إلا أن الاتجاه واحد: إنفاق سنوي يقترب من تريليون دولار في 2026، ثم يرتفع إلى نطاق يتراوح تقريباً بين 1.4 و1.6 تريليون دولار في السنوات التالية. 4
18
12
لماذا ترى UBS أن الذاكرة تقود معظم الزيادة؟
تقدّر UBS أن نحو 90% من الزيادة في الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي بين 2025 و2027 يعود إلى ارتفاع الإنفاق على الذاكرة. ووفق الأرقام المنشورة، يرتفع الإنفاق على الذاكرة من 71 مليار دولار في 2025 إلى 367 مليار دولار في 2026 ثم إلى 923 مليار دولار في 2027. 3
4
وهنا يكمن الفارق المهم: فارتفاع إجمالي الإنفاق الرأسمالي لا يعني بالضرورة زيادة متناسبة في عدد أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يتم تركيبها. إذا أصبحت الذاكرة اللازمة لخوادم الذكاء الاصطناعي أعلى كلفة كثيراً، فإن بناء كمية محددة من القدرة الحاسوبية سيصبح أغلى، حتى لو لم تتغير خطط النشر بدرجة كبيرة.
لذلك يجمع توقع UBS بين عاملين:
- استمرار الطلب على بنية الذكاء الاصطناعي.
- ارتفاع فاتورة الذاكرة المضمّنة في كل خادم وعنقود حوسبة.
ولا يعني ذلك أن كل دولار إضافي يمثل قدرة حوسبة إضافية. بل إن ندرة الذاكرة وتسعيرها أصبحا من المحددات الأساسية لتكلفة بنية الذكاء الاصطناعي. 3
4
JPMorgan: الطلب يتجاوز قصة الذاكرة وحدها
تدعم توقعات JPMorgan لقطاع أشباه الموصلات فكرة وجود طلب واسع على البنية التحتية، حتى مع بقاء الذاكرة جزءاً محورياً منها. فالمصرف يتوقع نمو إيرادات أشباه الموصلات العالمية بنسبة 118% في 2026 و35% في 2027. وحتى بعد استبعاد الذاكرة، تظل افتراضات النمو عند 32% و18% على التوالي، ما يشير إلى أن التوسع المتوقع ليس مجرد انعكاس لأسعار الذاكرة. 19
الشرائح المخصصة تكتسب وزناً أكبر
تقدّر JPMorgan سوق الدوائر المتكاملة المخصصة للذكاء الاصطناعي، أو ASIC، بنحو 60 إلى 70 مليار دولار في 2026، مع معدل نمو سنوي مركب متوقع بين 40% و50% في السنوات اللاحقة. كما تتوقع أن تمثل شحنات ASIC/XPU نسبة 54% من شحنات وحدات تسريع الذكاء الاصطناعي في 2027، متجاوزة وحدات معالجة الرسوميات GPU. 35
36
وتبدو سوق شرائح ASIC المتقدمة شديدة التركّز؛ إذ تُقدَّر حصة Broadcom بنحو 80% إلى 85%، مقابل 10% إلى 12% لشركة Marvell. 23
لا يعني ذلك اختفاء وحدات GPU، بل يرجح أن مزودي الخدمات السحابية الكبار سيعززونها تدريجياً بشرائح مخصصة لمهام ذكاء اصطناعي بعينها.
توسع في القدرة التصنيعية للشرائح أيضاً
رفعت JPMorgan كذلك توقعاتها لسوق معدات تصنيع الرقائق على مستوى الشرائح، أو WFE، إلى:
- 163 مليار دولار في 2026
- 225 مليار دولار في 2027
- 263 مليار دولار في 2028
24
وتعني هذه التوقعات أن دورة الذكاء الاصطناعي لا تقتصر على شراء الشرائح المتاحة في السوق، بل تتطلب أيضاً استثماراً في المعدات التي تصنع شرائح الذاكرة والشرائح المنطقية المتقدمة. واستندت JPMorgan في رفع نظرتها إلى الطلب المرتبط بذاكرة DRAM وشركة TSMC. 24
افتراضات حادة لأسعار الذاكرة
توضح افتراضات JPMorgan للأسعار لماذا أصبحت الذاكرة عاملاً شديد التأثير في توقعات الإنفاق الرأسمالي. إذ تتوقع ارتفاع متوسط أسعار DRAM بنحو 250% في 2026 و30% في 2027، بينما يُتوقع أن ترتفع أسعار NAND بنحو 250% ثم 25% على التوالي. 23
45
كما قدّرت أبحاث JPMorgan أن أسعار DRAM ستكون قد ارتفعت بأكثر من 400% بين بداية 2024 ونهاية 2026. 48
أما القيد الأساسي فهو المعروض. وتتوقع JPMorgan أن يفوق نمو الطلب على DRAM نمو العرض حتى 2027، مع بلوغ الاختلال ذروته في ذلك العام. ويشير نموذجها إلى احتمال تجاوز نمو عرض DRAM للطلب بحلول 2028، في حين يبقى NAND في حالة نقص طفيف. 42
43
ماذا تعني هذه التوقعات؟
تتفق UBS وJPMorgan على فكرة مركزية: توسع الذكاء الاصطناعي يتحول إلى دورة بنية تحتية متكاملة تشمل مراكز البيانات السحابية، ومسرّعات الحوسبة، والشرائح المخصصة، والذاكرة، ومعدات تصنيع أشباه الموصلات.
لكن من المهم الفصل بين نمو الإنفاق ونمو القدرة المادية المركبة. فتحليل UBS يشير إلى أن قفزة أسعار الذاكرة تمثل جزءاً كبيراً من ارتفاع الأرقام المقومة بالدولار. وفي المقابل، تضيف JPMorgan دلائل على طلب أوسع: نمو متوقع لإيرادات أشباه الموصلات حتى بعد استبعاد الذاكرة، وتوسع الشرائح المخصصة، وارتفاع الإنفاق على معدات المصانع. 3
19
24
وتدعم التوقعات مجتمعة استمرار دورة الاستثمار في البنية التحتية حتى 2028، لكنها لا تضمن أن يتحول كل دولار إضافي من الإنفاق الرأسمالي إلى زيادة مماثلة في القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي.
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
يسأل الناس أيضا
ما هي الإجابة المختصرة على "إنفاق بنية الذكاء الاصطناعي يقترب من تريليون دولار سنوياً في 2026.. والذاكرة هي المتغير الحاسم"؟
تتوقع JPMorgan وUBS إنفاقاً سنوياً على البنية السحابية أو المرتبطة بالذكاء الاصطناعي يقترب من تريليون دولار في 2026، ويتجاوز 1.4 تريليون دولار في 2027.
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
تتوقع JPMorgan وUBS إنفاقاً سنوياً على البنية السحابية أو المرتبطة بالذكاء الاصطناعي يقترب من تريليون دولار في 2026، ويتجاوز 1.4 تريليون دولار في 2027. تضع JPMorgan إنفاق السحابة عند 954 مليار دولار في 2026 و1.41 تريليون دولار في 2027 و1.54 تريليون دولار في 2028، بينما تشير تقديرات UBS للإنفاق المرتبط بالذكاء الاصطناعي إلى 998 ملياراً و1.447 تريليوناً و1.619 تريليون...
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
لا تقتصر الإشارة على الذاكرة وحدها: فالتوقعات تشمل طلباً قوياً على الشرائح المخصصة للذكاء الاصطناعي ومعدات تصنيع أشباه الموصلات، إلى جانب الذاكرة.
المصادر
news.futunn.comUBS Group: Global capital spending in the AI sector will rise to $1.4 trillion next year, with 90% of the increase driven by memory price hikes.