AMD ترفع سقف توقعاتها: سوق معالجات الخوادم قد يصل إلى 220 مليار دولار بحلول 2030

الفرضية وراء هذا الترقيع الدراماتيكي بسيطة: ثورة الذكاء الاصطناعي تنتقل من التدريب إلى الاستدلال، وأعباء العمل المستقبلية — أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل المستقلة متعددة الخطوات — تتطلب قدرات معالجة مركزية (CPU) أكبر بكثير مما توقعت الصناعة سابقاً .

تحولان هيكليان يقودان الطلب

من المتوقع أن تمثل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل حوالي ثلثي سوق معالجات الخوادم البالغ 220 مليار دولار بحلول عام 2030 . تقوم هذه الأنظمة بتنسيق المهام المعقدة بشكل مستقل، وتعتمد بشكل كبير على وحدات المعالجة المركزية لمعالجة البيانات والتنسيق جنباً إلى جنب مع تنفيذ النماذج القائم على وحدات معالجة الرسومات .

أصبح الاستدلال حالة استخدام الذكاء الاصطناعي الحاسوبية المهيمنة. في عام 2026، ولأول مرة، تستهلك أعباء عمل الاستدلال حوالي 60% من سعة الحوسبة العالمية للذكاء الاصطناعي، متجاوزة التدريب . يفضل هذا التحول البنى التي تركز على وحدة المعالجة المركزية لأن تقديم النماذج على نطاق واسع يتطلب أعداداً هائلة من وحدات المعالجة المركزية المضيفة وخوادم الاستدلال والبنية التحتية المحيطة .

ترى AMD أيضاً أن سوق الحوسبة عالية الأداء والتكيفية الأوسع سيصل إلى 2 تريليون دولار بحلول 2030، ارتفاعاً من 365 مليار دولار في 2025 . ومن المتوقع أن تتجاوز سوق رقائق مراكز البيانات وحدها تريليون دولار .

Helios وVenice: الترسانة المادية

نظام حامل Helios للذكاء الاصطناعي

أُعلن عنه في مؤتمر Advancing AI 2026 في 23 يوليو 2026، وهو أول نظام متكامل بالكامل من AMD، مبرد بالسوائل، على مستوى الحامل، يجمع 72 وحدة معالجة رسومات Instinct MI455X ومعالجات EPYC Venice وشبكات Pensando . وهو في مرحلة الإنتاج الكامل اعتباراً من يوليو 2026، مع بدء شحنات الشركاء بنهاية الربع الثالث من 2026 (سبتمبر 2026) والزيادة الحجمية في الربع الرابع .

يقدم الحامل ما يصل إلى 2.9 إكسافلوب من إنتاجية استدلال FP4 و1.4 إكسافلوب من إنتاجية تدريب FP8، مع نطاق ترددي للربط البيني للتوسع يبلغ 260 تيرابايت/ثانية . ويقدر سعر الحامل المحمل بالكامل بحوالي 5.25 مليون دولار .

الجيل السادس من معالجات EPYC "Venice" للخوادم

مبني على عملية N2 (2 نانومتر) من TSMC، يتميز معالج Venice بما يصل إلى 256 نواة لكل مقبس عن طريق حزم 32 نواة Zen 6c على كل من 8 رقاقات شرائحية . بدأ الإنتاج الضخم في منشأة TSMC في تايوان في مايو 2026، مع خطط لإنتاج مستقبلي في منشأة TSMC في أريزونا (على أن لا يتوقع حجم كبير قبل 2028) .

يتم حالياً توفير عينات من Venice للعملاء وسيتم شحنها في حوامل Helios وكذلك في عمليات نشر خوادم مستقلة في وقت لاحق من 2026 وأوائل 2027 . من المقرر شحن متغير EPYC 9006 SP7، المبني لتنفيذ الحاويات الوكيلة عالية الكثافة، في الربع الرابع من 2026 .

التزامات العملاء: OpenAI وميتا وأنثروبيك

حصلت AMD على التزامات كبيرة من ثلاث شركات ذكاء اصطناعي رائدة، يبلغ إجماليها حوالي 14 جيجاواط من سعة الحوسبة :

يشمل العملاء الإضافيون مايكروسوفت (تنشر حوامل Helios داخل مراكز بيانات Azure) وأوراكل (تبني مجموعة Helios فائقة بقوة 50,000 وحدة معالجة رسومات) .

ROCm مقابل CUDA: أين تقف فجوة البرمجيات في 2026

أحرزت حزمة برمجيات ROCm من AMD تقدماً كبيراً لكنها لا تزال متخلفة عن CUDA من Nvidia في المجالات الرئيسية:

ما يعمل:

• تدعم ROCm 7.x الآن PyTorch 2.9 وvLLM وllama.cpp بشكل أصلي على وحدات معالجة الرسومات Instinct ومختارة من المستهلكين .
• أطلقت AMD ROCm.ai لتطوير وحدات معالجة الرسومات بمساعدة الذكاء الاصطناعي في مؤتمر Advancing AI 2026 .
• يمكن لـ HIP (واجهة قابلية النقل للحوسبة غير المتجانسة) ترجمة معظم كود CUDA ليعمل على أجهزة AMD مع تغييرات طفيفة .
• تقدم PyTorch وJAX الآن دعماً أصلياً لـ ROCm .

الفجوات المتبقية:

• فجوة الأداء: ROCm أبطأ بنسبة 10–25% من CUDA لأعباء عمل الاستدلال على الأجهزة المماثلة، وتتسع الفجوة للتدريب والضبط الدقيق .
• نضج النظام البيئي: لا تزال CUDA الواجهة الخلفية الافتراضية لمعظم الأطر والدروس التعليمية واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. لا تزال ROCm تظهر حوافاً خشنة مع المشغلين غير القياسيين وأجيال وحدات معالجة الرسومات القديمة وبعض محركات الاستدلال .
• الأبحاث المتطورة: يتم إصدار كود خاص بـ CUDA أسبوعياً؛ ويأتي دعم ROCm بعده بأسابيع أو أشهر .
• لينكس فقط: تظل ROCm قائمة على لينكس بشكل أساسي مع دعم محدود لنظام ويندوز .

الخلاصة: ROCm أصبحت الآن قابلة للاستخدام في الإنتاج للاستدلال وتنافسية على أساس السعر لكل رمز (حيث يُقال إنها أرخص بنسبة 25–40% من Nvidia لأعباء عمل الاستدلال على الأجهزة المكافئة)، لكن CUDA تحافظ على تقدم كبير في الأدوات وسير عمل التدريب واتساع دعم الأطر .

نتائج الربع الثاني القياسية لعام 2026 تثبت صحة الاستراتيجية

تدعم نتائج AMD للربع الثاني من 2026 بقوة الاتجاه الاستراتيجي للشركة:

لاحظت الإدارة في مكالمة الأرباح أن "الاستدلال والذكاء الاصطناعي الوكيل يزيدان الحاجة إلى حوسبة معالجات الخوادم" كمحرك هيكلي وراء رفع إجمالي السوق . تتوقع AMD أن تصل إيرادات الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات إلى "عشرات المليارات من الدولارات" بحلول 2027، مع توقع نمو إيرادات معالجات الخوادم وحدها بأكثر من 70% في 2027 .

المخاطر الرئيسية: الهوامش والتركيز على TSMC

مسار هامش الربح الإجمالي: مع تحول AMD من بيع الرقائق المنفصلة إلى الأنظمة المتكاملة على مستوى الحامل مثل Helios — والتي تجمع وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية والشبكات في حزمة واحدة — قد تواجه الهوامش المختلطة رياحاً معاكسة مقارنة بمبيعات الرقائق البحتة. يراقب السوق ما إذا كانت AMD قادرة على الحفاظ على توسع الهامش بينما تصبح مزود أنظمة، على غرار Nvidia.

تركيز سلسلة توريد TSMC: تعتمد AMD على TSMC لكل من إنتاج وحدات المعالجة المركزية المتطورة (N2) ووحدات معالجة الرسومات (N3/N4) . يتم زيادة إنتاج Venice في TSMC تايوان، وبينما خططت AMD لإنتاج مستقبلي في منشأة TSCM في أريزونا، فإن هذه السعة غير متصلة بالإنترنت بعد للعقد المتطورة . تظل التوترات الجيوسياسية حول تايوان والمنافسة على تخصيص رقاقات TSMC من Apple وNvidia وغيرها مخاطر مادية في المدى القريب، خاصة وأن AMD تخطط لشحن Helios على نطاق جيجاواط بدءاً من أواخر 2026.

خلاصة القول

تنفذ AMD استراتيجية واضحة وطموحة تتوقف على نقطة تحول في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي — من التدريب إلى الاستدلال، ومن النماذج المعزولة إلى العوامل المستقلة. خريطة الطريق المادية للشركة (Helios وVenice) في مرحلة الإنتاج، وأكبر عملائها ملتزمون على نطاق غير مسبوق، ونتائجها المالية تعكس هذا التحول. الأسئلة المفتوحة الرئيسية هي ما إذا كانت ROCm قادرة على سد الفجوة المتبقية مع CUDA بالسرعة الكافية وما إذا كانت قيود سلسلة التوريد ستسمح لـ AMD بالوفاء بجدولها الزمني الطموح للزيادة الإنتاجية.