بدأت شركة إنفيديا في بيع أدوات صناعة المعاول

المؤلف: آدا، تكنولوجيا ديب تشاو TechFlow

سان فرانسيسكو، مركز مؤتمرات سان خوسيه، GTC على الأرض.

يجلس كبير العلماء في نفيديا، بيل دالي، على المنصة، مقابل جافا سكريبت من جوجل، جيف دين. وبينما يتحدثان، ألقى دالي رقمًا: “في السابق، استغرق نقل مكتبة وحدات قياسية تحتوي على حوالي 2500 إلى 3000 وحدة حوالي 10 أشهر بفريق مكون من 8 مهندسين.”

توقف لحظة.

“الآن، يكفي بطاقة GPU واحدة، لتشغيلها طوال الليل.”

لم يصرخ الجمهور، لأن من فهموا معنى هذه الكلمات يدركون تمامًا ما تعنيه. عمل 8 مهندسين لمدة 10 أشهر، تم استهلاكه في ليلة واحدة بواسطة بطاقة GPU من إنتاج الشركة نفسها. وأضاف دالي أن النتائج التي تم الحصول عليها تتطابق أو تتفوق على تصميم الإنسان من حيث المساحة، واستهلاك الطاقة، والتأخير.

وفي اليوم التالي، كانت الأخبار تفسر على أنها “نفيديا تستخدم الذكاء الاصطناعي لتصميم وحدات معالجة الرسوميات.”

لكن الحقيقة وراء الأمر، أعمق بكثير من عناوين الأخبار التي تستحق التفكير.

ماذا يجري داخل نفيديا؟

ما يحدث داخل نفيديا ليس صندوقًا أسود، بل هو مجموعة من أدوات العمل التي تطورت على مدى سنوات.

نظام NB-Cell هو برنامج يعتمد على التعلم المعزز، متخصص في نقل المكتبات الوحداتية القياسية، وهو من أصعب المهام. هدف Prefix RL هو حل مشكلة وضعية التوقع المسبق في سلاسل التوقع المسبق، وهو بحث طويل الأمد. قال دالي إن النظام الذي يولد التخطيطات “هو شيء لا يمكن للبشر أن يتخيلوه أبدًا”، وأنه مقارنةً بتصميم الإنسان، فإن المؤشرات الرئيسية تحسنت بنسبة تتراوح بين 20% و30%.

بالإضافة إلى ذلك، هناك نموذجان داخليان كبيران للغة، هما Chip Nemo وBug Nemo. تغذي نفيديا هذين النموذجين الكبيرين برموز RTL لكل وحدة معالجة رسومية، ووثائق الهيكل، ومواصفات التصميم. وفقًا لوصف دالي، فإن هذا يعادل تقطير ذاكرة العضلات التي تمتلكها نفيديا من G80 إلى Blackwell على مدى عشرين عامًا إلى نموذج داخلي، بحيث يمكن للمهندس الجديد أن يتواصل مباشرة مع خبرة عشرين عامًا من المهارة.

هل أصبح “الذكاء الاصطناعي يمكنه تصميم وحدات معالجة الرسوميات” الآن؟

على العكس تمامًا. قال دالي: “أتمنى يومًا ما أن أتمكن من قول مباشرة: ‘صمّم لي وحدة معالجة رسومات جديدة’، لكننا لا نزال بعيدين عن ذلك.”

نفيديا لم تستخدم الذكاء الاصطناعي لتصميم وحدات معالجة الرسوميات. لكن شيئًا آخر قامت به، سيجعل الصناعة بأكملها لا تستطيع العمل بدونها في المستقبل.

شراء 2 مليار دولار لقطاع أدوات تصميم الدوائر الإلكترونية (EDA)

في 1 ديسمبر 2025، استثمرت نفيديا 2 مليار دولار في شركة Synopsys، أحد أكبر ثلاثة لاعبين في مجال أدوات تصميم الدوائر الإلكترونية. وقع الطرفان على اتفاقية تطوير مشتركة، لدمج منصة الحوسبة المعجلة من نفيديا في كامل سير عمل أدوات Synopsys، مع دمج عميق لوحدات معالجة الرسوميات Blackwell وRubin القادمة مع Synopsys.ai.

يجب توضيح مكانة Synopsys. كل رقاقة متقدمة في العالم، سواء كانت من شركة أبل أو AMD أو Google TPU، تقريبًا يتم تصميمها باستخدام أدوات من Synopsys أو Cadence. هاتان الشركتان، بالإضافة إلى شركة سيمنس EDA، تسيطران على الأدوات الأساسية لتصميم الرقائق. يمكنك عدم استخدام شرائح كوالكوم، أو خطوط إنتاج تايوان لصناعة الرقائق، لكنك لا تستطيع أن تتجاهل برامج هاتين الشركتين.

بعد ثلاثة أشهر من استثمار نفيديا في Synopsys، أضافت الشركة كنديس، سيمنس، وDassault إلى قائمة شركائها، وأعلنت أنها تعمل على تطوير أدوات تصميم شرائح تعتمد على وحدات معالجة الرسوميات من نفيديا.

البيانات التي أعلنت عنها نفيديا في الاختبارات المعيارية مخيفة: أداء Synopsys PrimeSim على Blackwell أسرع بنحو 30 ضعفًا، وProteus أسرع بـ20 ضعفًا، وSentaurus على B200 مقارنةً بالـ CPU أسرع 12 ضعفًا. شركة ميدياتك استخدمت H100 لتسريع Cadence Spectre بمقدار 6 أضعاف. شركة Astera Labs استخدمت أدوات Synopsys وNVIDIA لتسريع التحقق من الرقائق بمقدار 3.5 ضعف.

هناك تفصيل يستحق أن يُذكر بشكل خاص: منصة Cadence Millennium M2000، التي تُعلن بأنها “مخصصة لسوق أدوات تصميم الدوائر الإلكترونية، ومبنية حصريًا على NVIDIA Blackwell.”

كلمة “حصريًا” لها معنى عميق. بمعنى أن أدوات EDA كانت سابقًا تعمل على معالجات CPU، ويمكن لشركات مثل إنتل وAMD استخدامها. لكن، في المستقبل، إذا أردت استخدام أسرع أدوات EDA، فسيكون عليك شراء بطاقات نفيديا فقط.

الشكل الحقيقي للدواسة

الشكل الذي يفهمه معظم الناس عن دواسة نفيديا هو كالتالي: تبيع وحدات معالجة الرسوميات لشركات الذكاء الاصطناعي، تقوم هذه الشركات بتدريب نماذج ضخمة، وتثبت النماذج أن وحدات معالجة الرسوميات لا يمكن الاستغناء عنها، فيشتري المزيد من الناس وحدات معالجة الرسوميات.

هذه الدواسة مخيفة بما فيه الكفاية. لكن هناك طبقة أدنى منها.

نفيديا تستخدم أدواتها لتصميم الجيل القادم من وحدات المعالجة الرسومية، وتزيد من فجوة الكفاءة بين الأجيال، وتربط أدوات EDA الخاصة بالصناعة بأجهزتها الخاصة. المنافسون يرغبون في اللحاق، لكن الأدوات التي يستخدمونها يجب أن تستأجر من بيئة نفيديا.

الخوف وراء ذلك هو أن شركة AMD، التي أطلقت نتائج مالية أدت إلى هبوط أسهمها، تخفي وراءها هذا القلق. حتى لو قالت نفيديا وSynopsys علنًا إن “الاستثمار لا يتطلب شراء أجهزة نفيديا”، فإن السوق يدرك أن أول إصدار من أدوات EDA المتقدمة يعمل على أجهزة نفيديا، وأن AMD وIntel لا تملكان إلا مسارًا واحدًا: تحسين أدواتها على منصة نفيديا.

تخيل أن مهندس AMD يريد تصميم رقاقة مقابلة لـ Blackwell، ويفتح أدوات Synopsys، التي تعمل بشكل أسرع على وحدات نفيديا. إما أن يتحمل ضعف مدة التصميم، أو يشتري العديد من بطاقات نفيديا لتصميم رقاقة تتفوق على نفيديا.

الأدوات لا تزال تُباع، لكن طريقة البيع تغيرت.

الوضع الحقيقي لبطاقات الرسوميات المحلية

عند الحديث عن ذلك، يجب أن نذكر أرقامًا واضحة.

في نفس العام الذي حققت فيه نفيديا أرباحًا صافية تتجاوز 70 مليار دولار، كانت شركات GPU المحلية الأربعة الكبرى: مور ثريد، موشي، بيير رين، وسويو، تتزاحم على قوائم الاكتتاب العام.

تظهر نشرة إصدار مور ثريد أن الخسائر الصافية خلال 2022-2024 بلغت مجتمعة 5 مليارات يوان، وفي النصف الأول من 2025 خسرت 271 مليون يوان، حتى 30 يونيو، لم تتعافَ الخسائر وتصل إلى 1.478 مليار يوان. يتوقع فريق الإدارة أن تحقق الشركة أرباحًا موحدة في أقرب وقت ممكن في 2027. موشي كانت أفضل قليلاً، حيث خسرت أكثر من 3 مليارات يوان خلال ثلاث سنوات. والأسوأ كانت بيير رين، التي خسرت أكثر من 6.3 مليار يوان خلال ثلاث سنوات ونصف، وإيراداتها في النصف الأول من 2025 كانت فقط 5.89 مليون يوان، أقل من 7.02 مليار يوان التي حققتها مور ثريد في نفس الفترة.

أما عن استثمارات البحث والتطوير، فمور ثريد أنفقت في 2022 نسبة 2422.51% من إيراداتها على البحث والتطوير، وما زالت في 2024 تنفق بنسبة 309.88%. أي أن الأموال التي تنفقها على البحث والتطوير تتجاوز ثلاثة أضعاف إيراداتها، وهذه ليست إدارة شركة، بل عملية إنعاش مستمر تعتمد على السوق الأولي ونافذة سوق التكنولوجيا الحديثة التي فتحت مؤخرًا.

أما على مستوى الأدوات، فهي أكثر عرقلة. تظهر نشرة شركة Huada Jiutian في الاكتتاب أن أدواتها تدعم جزئيًا عملية التصنيع باستخدام تقنية 5 نانومتر. شركة Giga-伦电子 يمكنها تغطية عمليات 7 نانومتر و5 نانومتر و3 نانومتر، لكنها تقتصر على أدوات جزئية، ولا تقدم عملية متكاملة كاملة.

قال مؤسس شركة Huada Jiutian، لي وي بين، بصراحة: “الدعم الذي تقدمه أدوات EDA المحلية للتقنيات المتقدمة لا يزال غير كافٍ، خاصة مع عمليات 7 نانومتر و5 نانومتر و3 نانومتر. حاليًا، أدوات EDA المحلية تصل إلى مستوى 14 نانومتر، وعلى الرغم من امتلاكها تقنية 7 نانومتر، إلا أن دمجها مع التطبيقات العملية يتطلب تعاونًا كاملًا من جميع أجزاء الصناعة.”

بمعنى آخر، أدوات EDA الشاملة للعمليات المتقدمة لا يمكن استخدامها محليًا. شركات تصميم الرقائق المحلية لا تزال تعتمد على أدوات من Synopsys وCadence. في عام 2025، أعلن ترامب عن فرض قيود تصدير على جميع البرامج الرئيسية، رغم عدم تنفيذ ذلك بشكل كامل، إلا أن أدوات EDA للعمليات المتقدمة تحت 7 نانومتر لا تزال محكومة بشكل صارم، والتصريح باستخدامها يعتمد على الآخرين.

رد فعل السوق المالي كان سحريًا. في يوم إدراج موشي، أغلق سعر السهم عند 829.9 يوان، بزيادة يومية قدرها 692.95%. بعد إدراج مور ثريد، ارتفع سعر السهم إلى المركز الثالث في سوق A، بعد كوجيولاو وماو، ووفقًا لتقديرات بعض وسائل الإعلام، فإن القيمة السوقية الإجمالية كانت حوالي 3595 مليار يوان.

الصفقة الحقيقية وراء الأرقام هي أن مجموعة من الشركات التي لا تزال تخسر وتحتاج إلى أدوات خارجية محكومة من الخارج لتصميم الرقائق، يتم تقييمها في السوق الثانوية على أنها خليفة “نفيديا المحلية”.

وتلك الأدوات التي تستخدمها هذه الشركات لتصميم الرقائق، تتحول إلى جزء من منظومة نفيديا. ربط نفيديا وSynopsys بمبلغ 2 مليار دولار، ووسم “حصريًا على NVIDIA Blackwell” على منصة Cadence Millennium M2000، يجعل محاولة اللحاق أمرًا متناقضًا بحد ذاته.

سلسلة كاملة من التصميم إلى التصنيع

عودة إلى حديث GTC.

ظهر دالي متواضعًا جدًا طوال اللقاء. قال: “الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيدًا عن تصميم الرقائق بنفسه”، وهذه الكلمات قالها نفيديا منذ أربع أو خمس سنوات. لكن طريقة الحديث تتغير كل عام. قبل أربع سنوات كانت “الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التصميم”، قبل ثلاث سنوات كانت “الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحقق أتمتة بعض العمليات”، واليوم يقول: “يمكن أن يتم كل شيء في ليلة واحدة، ويقوم به 8 أشخاص يعملون لمدة 10 أشهر.” كل عام يضيف خطوة، وكل عام يترك جملة “لا زلنا بعيدين عن الهدف النهائي”. بعد ثلاث سنوات، عندما تنظر إلى الوراء، ستجد أن المرحلة السابقة “لا زالت بعيدة” قد تحققت، وأن المرحلة الجديدة “لا زالت بعيدة” تُحدد على أنها كل شيء لا يستطيع المنافسون الوصول إليه بعد.

ما فعلته نفيديا خلال الاثني عشر شهرًا الماضية هو شيء واحد: استخدام الذكاء الاصطناعي في أكثر حلقات صناعة الرقائق قيمة، والأكثر حماية، ثم بيع هذه الأدوات بشكل تدريجي للصناعة بأكملها.

الواجهة الأمامية لتصميم الرقائق، تُسيطر عليها نماذج اللغة الداخلية مثل Chip Nemo؛ المرحلة الوسطى من نقل المكتبات الوحداتية القياسية، وتحسين التخطيطات، تُسيطر عليها NB-Cell وPrefix RL؛ سلسلة أدوات EDA بأكملها، من خلال استثمار نفيديا بقيمة 2 مليار دولار و"حصريًا على Blackwell" من Cadence، مربوطة بأجهزتها الخاصة؛ وعمليات التصنيع، من خلال حسابات الطباعة الضوئية، التي تعتمد على cuLitho، والتي تستخدمها TSMC بالفعل.

من التصميم إلى التصنيع، كل مرحلة أعادت نفيديا تصميمها باستخدام الذكاء الاصطناعي. وكل مرحلة تؤدي إلى نفس النهاية: إذا أردت أن تستخدم أسرع الأدوات، فعليك شراء بطاقات نفيديا.

بالنسبة للمنافسين الذين يرغبون في تصميم رقاقة يمكنها التفوق على Blackwell، فإن الأمر أصبح محرجًا جدًا. أدوات EDA التي يحتاجونها لتصميم الرقاقة، أسرع إصدار منها يعمل على وحدات نفيديا. حسابات الطباعة الضوئية لتصنيع الرقاقة، أسرع خوارزمية لها توفرها نفيديا. وقوة الحوسبة لتدريب الذكاء الاصطناعي للتصميم، لا تزال من خلال بطاقات نفيديا.

الشخص الذي تحاول أن تتفوق عليه، يعرض عليك استئجار جميع الأدوات التي يحتاجها لتفوق عليه. الإيجار يدفع سنويًا، والعقد يتزايد سنويًا.