27 مايو 2026—أعلنت شركة Marvell Technology (MRVL) عن نتائجها المالية للربع الأول من السنة المالية 2027، حيث سجلت إيرادات فصلية بلغت 2.418 مليار دولار، بزيادة قدرها %28 على أساس سنوي و%9 على أساس ربعي، متجاوزة توقعات السوق البالغة 2.41 مليار دولار بفارق طفيف. لكن ما أثار جنون السوق لم يكن فقط تجاوز الأرباح—بل ما حدث بعد ذلك. ففي 2 يونيو، وخلال معرض COMPUTEX 2026 في تايبيه، ظهر الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، جنسن هوانغ، على المنصة إلى جانب الرئيس التنفيذي لشركة Marvell، مات ميرفي، وأعلن تصريحًا جريئًا: "سيداتي وسادتي، هذه هي الشركة التريليونية القادمة."
هذا التصريح دفع سهم Marvell للارتفاع بأكثر من %30 في يوم واحد. ومنذ بداية 2026، تضاعف سعر سهم Marvell تقريبًا، مرتفعًا بنسبة %95 منذ بداية العام حتى إعلان الأرباح.
وراء هذه التحركات الدراماتيكية يكمن سرد أعمق في الصناعة: رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة (ASICs) تظهر كمسار مستقل يسير بالتوازي مع وحدات معالجة الرسومات (GPUs). لماذا تتجه عمالقة التكنولوجيا مثل Google (TPU)، Amazon (Trainium)، وMeta (MTIA) لتطوير رقائقها الخاصة متجاوزة NVIDIA؟ وما هو دور Marvell—هل هي بديل لوحدات معالجة الرسومات أم شريك مكمل؟
جوهر رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة (ASIC): تحول نموذجي من العتاد العام إلى المتخصص
لفهم سبب استثمار عمالقة التكنولوجيا بكثافة في تطوير الرقائق المخصصة، يجب أولاً توضيح مفهوم أساسي: الفرق الجوهري بين ASICs وGPUs يكمن في الموازنة بين التصميم العام والمتخصص.
وحدات معالجة الرسومات (GPUs) هي رقائق حوسبة ذكاء اصطناعي عامة الاستخدام. تتفوق وحدات NVIDIA في مجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي—التدريب، الاستدلال، الرؤية، الصوت، أنظمة التوصية، وغيرها. ومع ذلك، تأتي هذه المرونة على حساب دوائر زائدة ومجموعة تعليمات واسعة، ما يترك مجالًا لتحسين الكفاءة في سيناريوهات محددة.
أما الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs)، فهي عتاد مصمم خصيصًا لمهام ذكاء اصطناعي محددة. خذ على سبيل المثال TPU من Google (وحدة معالجة التنسور): جوهرها مخصص بعمق لعمليات ضرب المصفوفات، ما يمنحها إنتاجية تفوق GPU بعدة أضعاف لنفس العمليات وباستهلاك طاقة مماثل. تحديدًا:
- الكفاءة الطاقية: في مهام استدلال الذكاء الاصطناعي المستهدفة، يمكن لـ ASICs تحقيق أداء لكل واط أعلى بـ3–5 مرات مقارنة بـ GPUs
- تحسين التكلفة: في عمليات النشر الضخمة (ملايين الرقائق في مراكز بيانات السحاب)، توفر ASICs تكلفة ملكية إجمالية أقل بكثير من وحدات معالجة الرسومات التجارية
- تكامل النظام: يمكن دمج ASICs المخصصة بإحكام مع برمجيات مزود السحابة، وهندسة الشبكة، وأنظمة التبريد لتحقيق تحسين شامل
المنطق وراء هذا التحول واضح: تتجه أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من مهام التدريب المتنوعة نحو الاستدلال على نطاق واسع. ومع تقارب بنى نماذج الذكاء الاصطناعي (مثل انتشار نماذج Transformer) ونمو أعباء الاستدلال بشكل هائل، يصبح التحسين العميق عبر العتاد المتخصص أمرًا حتميًا.
وقد لخّص أحد المحللين ذلك بقوله: "Marvell لا ‘تستبدل NVIDIA’—بل تفتح مسارًا رئيسيًا ثانيًا في سوق الذكاء الاصطناعي. قد تكون ASICs المخصصة القطاع الأكثر تجاهلًا لكنه الأسرع نموًا في السنوات القادمة."
لماذا تبني عمالقة التكنولوجيا رقائقهم الخاصة؟ منطق الكفاءة وراء الابتعاد عن NVIDIA
تسرّع Microsoft وAmazon وGoogle وMeta—عمالقة السحابة الأربعة—مبادراتها في مجال الرقائق المخصصة بوتيرة غير مسبوقة، ما يدفع بأهم اتجاه طويل الأمد في قطاع رقائق الذكاء الاصطناعي.
Google TPU (وحدة معالجة التنسور): وصلت الآن إلى الجيل السابع، وتم تطويرها بالتعاون مع Broadcom، وهي أقدم وأكبر مشروع رقائق مخصصة في الصناعة. وتشير تقديرات Counterpoint إلى أن Broadcom ستهيمن على حوالي %60 من سوق تصميم ASICs لخوادم الذكاء الاصطناعي بحلول 2027.
Amazon Trainium / Inferentia: سلسلة Trainium، التي تم تطويرها بالتعاون مع Marvell، يتم نشرها بسرعة. وقد تم إطلاق Trainium 3 بالكامل في أوائل 2026.
Microsoft Maia: في يناير 2026، أطلقت Microsoft الجيل الثاني من رقاقة الذكاء الاصطناعي المخصصة Maia 200، المبنية بتقنية TSMC بدقة 3 نانومتر، والتي تم نشرها الآن في مراكز البيانات.
Meta MTIA (معالج تدريب واستدلال Meta): تم تطويره بالتعاون مع Broadcom.
هناك ثلاثة محركات رئيسية تدفع هذا الاتجاه:
| المستوى | المنطق الأساسي | الأدلة الرئيسية |
|---|---|---|
| 1: التكلفة | شراء وحدات معالجة الرسومات بكميات ضخمة يعني نفقات رأسمالية عالية | من المتوقع أن يبلغ إجمالي النفقات الرأسمالية لمزودي السحابة الكبار في 2026 حوالي 660–700 مليار دولار؛ يمكن أن تخفض ASICs المخصصة تكلفة الرقاقة للاستدلال إلى %30–%50 من تكلفة وحدات معالجة الرسومات التجارية |
| 2: الكفاءة الطاقية | استهلاك الطاقة في مراكز البيانات يمثل عنق الزجاجة | تحقق ASICs إنتاجية أعلى ضمن نفس حدود الطاقة للرفوف |
| 3: الاستراتيجية | تجنب الاعتماد على مورد واحد | تسعى عمالقة السحابة لتجنب خضوع أعمالهم الأساسية لخارطة منتجات وأسعار NVIDIA |
يتم تداول مفهوم "تحالف مناهض لـ NVIDIA" على نطاق واسع في هذا السياق. إنه ليس كيانًا رسميًا، بل وصف حي للتحول الجماعي من عمالقة التكنولوجيا نحو الرقائق المخصصة. ووفقًا لـ Morgan Stanley وCounterpoint، سينمو سوق ASICs للذكاء الاصطناعي من حوالي 12 مليار دولار في 2024 إلى 30 مليار دولار في 2027—بمعدل نمو سنوي مركب %34.
وتتوقع Goldman Sachs بنظرة أكثر تفاؤلًا أن تستحوذ ASICs على %40 من سوق رقائق الذكاء الاصطناعي في 2026 وتفوق %45 في 2027—أي ما يقارب حصة وحدات معالجة الرسومات. وفي الوقت نفسه، من المتوقع أن ترتفع شحنات خوادم ASIC بنسبة %44.6 على أساس سنوي في 2026، بينما ستنمو وحدات معالجة الرسومات التجارية بنسبة %16.1 فقط.
الدور المزدوج لـ Marvell MRVL: بديل أم شريك مكمل؟
غالبًا ما يتم تصوير دور Marvell في السوق ضمن سرد الابتعاد عن NVIDIA على أنه بديل مباشر لـ NVIDIA. في الواقع، المشهد الصناعي أكثر تعقيدًا بكثير.
أولًا، سوق الرقائق المخصصة له هرمية واضحة.
وفقًا لـ Counterpoint وغيرها، فإن سوق خدمات تصميم ASICs المخصصة للذكاء الاصطناعي حاليًا يهيمن عليه شركتان:
- Broadcom (AVGO): تمتلك حصة سوقية تتراوح بين %55–%60، وهي القائد العالمي الواضح في مجال ASICs المخصصة، وتتعاون بعمق مع Google وMeta وOpenAI وغيرهم.
- Marvell (MRVL): تمتلك حصة سوقية تتراوح بين %13–%15، وتحتل المركز الثاني، مع عملاء رئيسيين مثل Amazon وMicrosoft وGoogle.
معًا، يسيطران على حوالي %95 من سوق تصميم ASICs المخصصة للذكاء الاصطناعي. ومن المهم الإشارة إلى أن السوق ككل لا يزال في مرحلة توسع سريع، حيث يستفيد جميع اللاعبين من النمو—فالأمر يتعلق بالتوسع الجماعي وليس بمنافسة صفرية على الحصص الحالية.
ثانيًا، علاقة Marvell مع NVIDIA ليست علاقة استبدال، بل شراكة عميقة.
شهدت هذه العلاقة تحولًا جوهريًا في 2026. ففي مارس، أعلنت NVIDIA عن استثمار استراتيجي بقيمة 2 مليار دولار في Marvell. وبدأت الشركتان تعاونًا تقنيًا عميقًا حول NVLink Fusion، حيث تم دمج رقائق Marvell المخصصة وحلول الربط البصري في منظومتي NVIDIA AI Factory وAI-RAN.
وخلال COMPUTEX 2026 في يونيو، قدم جنسن هوانغ دعمًا واضحًا: مفاتيح مراكز البيانات من Marvell "حاسمة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي".
لماذا تستثمر NVIDIA في شركة تصنع أيضًا رقائق مخصصة؟ المنطق هنا كالتالي:
مع توسع مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي من آلاف إلى مئات الآلاف بل ملايين وحدات معالجة الرسومات، تصبح الاتصالات أكثر ندرة—وأهمية—من القدرة الحاسوبية نفسها. وكانت رسالة هوانغ الأساسية في COMPUTEX هي بالضبط هذا: مع توزيع الحوسبة عبر مراكز البيانات بأكملها، تصبح أجهزة الشبكات بنفس أهمية وحدة معالجة الرسومات. خبرة Marvell في الربط البصري عالي السرعة، ومفاتيح الإيثرنت، ومعالجات DSP بسرعة 1.6T لا يمكن الاستغناء عنها.
لذا، فإن دور Marvell يُوصف بدقة بأنه شريك مكمل—لا يسعى لاستبدال وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA، بل يوفر خيارات رقائق مخصصة خارج منظومة NVIDIA، ويعمل أيضًا كمورد بنية تحتية حيوية للربط داخلها. هذا التموضع المزدوج يمنح Marvell قيمة استراتيجية فريدة عبر كامل بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.
تفصيل أرباح Marvell للربع الأول من السنة المالية 2027: تحقق بالأرقام
هل ترجمت هذه الديناميكيات الصناعية إلى نتائج مالية ملموسة؟ توفر أحدث أرباح Marvell دليلًا رئيسيًا.
المؤشرات المالية الرئيسية
| المؤشر | القيمة | سنوي/ربعي |
|---|---|---|
| إيرادات الربع الأول للسنة المالية 2027 | 2.418 مليار دولار | +%28 سنوي / +%9 ربعي |
| إيرادات مراكز البيانات | 1.833 مليار دولار | +%27 سنوي / %76 من إجمالي الإيرادات |
| التوجيهات لإيرادات الربع الثاني (منتصف النطاق) | 2.70 مليار دولار | تعني +%35 سنويًا |
| هدف الإيرادات للسنة المالية 2027 | ~11.5 مليار دولار | +~%40 سنويًا |
| هدف الإيرادات للسنة المالية 2028 | ~16.5 مليار دولار | +%44 مقارنة بـ 2027 |
| هدف رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة طويل الأمد | 10 مليارات دولار بحلول 2029 | — |
المصدر: النتائج الرسمية لشركة Marvell ومكالمة أرباح الربع الأول للسنة المالية 2027
أبرز النقاط
سجلت إيرادات Marvell من مراكز البيانات للربع الأول من السنة المالية 2027 رقمًا قياسيًا بلغ 1.833 مليار دولار، أي %76 من إجمالي الإيرادات، ما يؤكد تحولها الاستراتيجي نحو مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
والأهم من ذلك هو قيام الإدارة برفع التوجيهات للأعلى: تم رفع هدف الإيرادات للسنة المالية 2027 من ~11.0 مليار دولار إلى 11.5 مليار دولار، وهدف 2028 من ~15 مليار دولار إلى 16.5 مليار دولار. وسارعت Morgan Stanley إلى تحديث توقعاتها طويلة الأمد، متوقعة نمو إيرادات مراكز البيانات بحوالي %50 سنويًا في 2027 وتسارعها إلى %55 في 2028.
حدث بارز آخر: في 22 يونيو 2026، ستنضم Marvell رسميًا إلى مؤشر S&P 500، لتحل محل Pool Corp بقيمة سوقية تقارب 254 مليار دولار. ويمثل ذلك علامة فارقة أخرى لدخول شركات أشباه الموصلات إلى مؤشرات الأسهم الرئيسية مدفوعة بطلب الذكاء الاصطناعي.
استحواذ Marvell على Celestial AI: عمق استراتيجي من الحوسبة إلى الربط البصري
يدعم الاستحواذ الرئيسي سرد نمو Marvell. ففي ديسمبر 2025، أعلنت Marvell عن استحواذ بقيمة 6 مليارات دولار تقريبًا على شركة Celestial AI المتخصصة في الربط البصري، واكتمل الاستحواذ في فبراير 2026.
تركز Celestial AI على تقنيات السيليكون الضوئي والربط البصري، وتهدف إلى حل عنق الزجاجة المتزايد في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي—الفجوة بين نقل البيانات والحوسبة والتخزين.
النية الاستراتيجية: تقوم Marvell بدمج قدراتها في ASICs المخصصة، ومفاتيح الإيثرنت، ومعالجات DSP بسرعة 1.6T مع تقنيات الربط البصري من Celestial AI لبناء حل كامل لربط البيانات. ووفقًا لمحللي J.P. Morgan، تعد Marvell الآن المزود الوحيد الذي يغطي تصميم ASICs المخصصة، ومعالجات DSP البصرية بسرعة 1.6T، والسيليكون الضوئي (عبر Celestial AI)، ومفاتيح CXL—ما يشكل حاجزًا تقنيًا شاملاً لا يضاهيه أي منافس منفرد.
على صعيد الأعمال، تتوقع Marvell أن تبدأ مساهمة Celestial AI في الإيرادات في النصف الثاني من السنة المالية 2028، لتصل إلى معدل إيرادات سنوي قدره 500 مليون دولار في الربع الرابع.
تحليل مقارن: Marvell مقابل NVIDIA وAMD—اختلافات هيكلية
في سلسلة القيمة لرقائق الذكاء الاصطناعي، تختلف نماذج أعمال Marvell وNVIDIA وAMD بشكل جوهري، ما يشكل مسارات نموها ومنطق التقييم الخاص بكل منها. وقبل الدخول في المقارنة، تجدر الإشارة إلى أن مؤشرات التقييم أدناه للمرجعية فقط وليست نصيحة استثمارية. على المستثمرين اتخاذ قراراتهم بناءً على تحملهم للمخاطر.
الفروق الأساسية في نموذج الأعمال
| البعد | NVIDIA (NVDA) | Marvell (MRVL) | AMD (AMD) |
|---|---|---|---|
| النموذج الأساسي | تبيع وحدات معالجة رسومات عامة وأنظمة حوسبة ذكاء اصطناعي كاملة | ASICs مخصصة + بنية تحتية للربط عالي السرعة | محفظة متنوعة: وحدات معالجة رسومات عامة، معالجات مركزية، FPGAs |
| شكل منتج الذكاء الاصطناعي | رقائق/أنظمة جاهزة (HGX/DGX) | رقائق شبه مخصصة وحلول ربط لمزودي السحابة | وحدات معالجة رسومات MI وسلسلة APUs |
| علاقات العملاء | قاعدة عملاء واسعة | متغلغلة بعمق مع كبار مزودي السحابة (Amazon/Microsoft/Google) | شركات تصنيع الخوادم، مراكز الحوسبة الفائقة، بعض مزودي السحابة |
| الحاجز الأساسي | منظومة برمجيات CUDA + تكامل الأنظمة | التخصيص + خبرة في تقنيات الربط البصري/الإيثرنت | تكامل متعدد البنى + تموضع القيمة |
مقارنة حجم الإيرادات ومعدل النمو
| المؤشر | NVIDIA (السنة المالية 2026، حتى يناير 2026) | Marvell (كامل 2026 + توقعات 2027) | AMD (كامل 2025) |
|---|---|---|---|
| الإيرادات السنوية | ~130 مليار دولار | 2026 ~8.2 مليار دولار / هدف 2027 ~11.5 مليار دولار | ~25–28 مليار دولار |
| أحدث إيرادات فصلية من الذكاء الاصطناعي | مراكز البيانات >35 مليار دولار/ربع | مراكز البيانات 1.833 مليار دولار/ربع | سلسلة MI ~1.5–2 مليار دولار/ربع |
| معدل النمو السنوي | ~%40–%50 | هدف 2027 ~%40 | ~%20–%30 |
المصدر: نتائج الشركات وبيانات السوق العامة.
منظور المستثمر
تشير J.P. Morgan إلى أنه رغم أن معدل نمو أرباح NVIDIA المتوقع طويل الأجل (%51.7) أعلى من Marvell (%39.4)، إلا أن تقييم Marvell أكثر مرونة—فسعر سهمها أكثر حساسية للفوز بالطلبات وإضافة عملاء جدد. ويعود هذا الاختلاف إلى مراحل دورة الحياة: NVIDIA في مرحلة توسع ناضجة، بينما Marvell عند نقطة تحول حيث تنتقل ASICs المخصصة من نمو تدريجي إلى نمو متسارع.
وبعد استحواذ Marvell على Celestial AI، واستثمار NVIDIA الاستراتيجي، وانضمامها إلى S&P 500، رفعت شركة Stifel هدف سعر سهم Marvell إلى 321 دولارًا (من 230 دولارًا)، مع التأكيد على توصية الشراء.
المخاطر المحتملة في مسار الرقائق المخصصة
رغم تفاؤل السوق، هناك عدة عوامل خطورة تستحق المتابعة الدقيقة:
احتدام المنافسة على الحصة السوقية
رغم أن Marvell تحتل المركز الثاني في مجال ASICs المخصصة، إلا أن المتصدر Broadcom (AVGO) حقق انتصارات كبرى مع Google TPU وMeta MTIA. وتظل قدرة Marvell على زيادة حصتها غير مؤكدة. بل ويتوقع Counterpoint انخفاض حصة Marvell في خدمات التصميم إلى حوالي %8 بحلول 2027.
مخاطر تركّز العملاء
تعتمد أعمال Marvell في ASICs المخصصة بشكل كبير على عدد قليل من العملاء الرئيسيين—Amazon وMicrosoft وGoogle. وأي تغيير في خارطة المنتجات أو المورد من قبل أحدهم قد يؤثر بشكل كبير. ورغم أن لدى Marvell شراكات تصميم ASICs مع أكثر من 20 عميلًا، إلا أن الإيرادات لا تزال مركزة بين العملاء الأساسيين.
استقرار هامش الربح
هامش التشغيل الحالي لـ Marvell يبلغ حوالي %15، ما يعكس نموذج خدمات التصميم العتادي التقليدي. ويبقى ما إذا كان بالإمكان تحسين الهوامش مع توسع رقائق ASICs المخصصة محل تركيز السوق.
عدم اليقين من تطورات وحدات معالجة الرسومات لدى NVIDIA
لا تزال خارطة طريق وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA تتقدم بسرعة. وقد تؤدي قفزات الأداء في الأجيال الجديدة إلى تأجيل بعض مشاريع الرقائق المخصصة. ولا يزال المشهد التنافسي في عتاد الذكاء الاصطناعي متغيرًا.
المخاطر الجيوسياسية وسلسلة التوريد
تواجه سلسلة توريد أشباه الموصلات العالمية مخاطر جيوسياسية، بما في ذلك القيود على التصدير ومخاطر تراجع العولمة.
مخاطر التقييم
بلغت إيرادات Marvell في 2026 حوالي 8.2 مليار دولار، لكن قيمتها السوقية تقارب 250 مليار دولار—ما يعكس توقعات عالية للنمو المستقبلي. وتشير تحليلات حديثة من AInvest إلى أن سعر Marvell الحالي قد يواجه ضغوط تقييم. وأي إخفاق في الأداء أو زخم الطلبات قد يؤدي إلى تصحيح.
الخلاصة
تجاوز Marvell لتوقعات الأرباح في الربع الأول للسنة المالية 2027، إلى جانب توقع جنسن هوانغ بأن تصبح الشركة تريليونية، يشير إلى أن مسار رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة ينتقل من هامش الصناعة إلى مركزها.
ومن منظور صناعي أوسع، تشهد بنية الذكاء الاصطناعي التحتية تحولًا هيكليًا—من نموذج مركزي يعتمد على وحدات معالجة الرسومات إلى نموذج متنوع يجمع بين تدريب GPU واستدلال ASIC وتكامل الربط.
ويعكس صعود رقائق مخصصة مثل Google TPU وAmazon Trainium وMicrosoft Maia وMeta MTIA اتجاهًا موحدًا بين قادة السحابة العالميين لتقليل الاعتماد على NVIDIA. لكن "الابتعاد عن NVIDIA" لا يعني استبدالها. في الواقع، تكشف شراكة Marvell الرأسمالية والتقنية العميقة مع NVIDIA عن اتجاه أعمق: مفتاح الفوز في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ينتقل من الحوسبة إلى الاتصال. فمع توسع مجموعات الحوسبة إلى مئات الآلاف من الرقائق، يصبح الربط الفعال بنفس أهمية الحوسبة.
وفي هذا المشهد المتعدد الأقطاب الجديد، تبني Marvell حاجزًا فريدًا يركز على تصميم ASICs المخصصة وبنية الربط عالي السرعة. هذا ليس طريقًا لاستبدال وحدات معالجة الرسومات، بل مسار موازٍ لا غنى عنه في منظومة الذكاء الاصطناعي الكاملة.
ما إذا كانت Marvell ستصبح الشركة التريليونية القادمة سيعتمد على تنفيذ الطلبات وتطور الحصة السوقية وخارطة الطريق التقنية في السنوات القادمة. لكن ما هو واضح: عصر الرقائق المخصصة قد بدأ بالفعل.
