13 ديسمبر 2025·8 دقيقة
من شركة رسوميات ناشئة إلى عملاق الذكاء الاصطناعي: تاريخ نيفيديا
استكشف رحلة نيفيديا من شركة رسوميات ناشئة (1993) إلى قوة عالمية في الذكاء الاصطناعي، متتبّعًا المنتجات الرئيسية، الاختراقات، القادة، والرهانات الاستراتيجية.
استكشف رحلة نيفيديا من شركة رسوميات ناشئة (1993) إلى قوة عالمية في الذكاء الاصطناعي، متتبّعًا المنتجات الرئيسية، الاختراقات، القادة، والرهانات الاستراتيجية.
تصبح نيفيديا اسمًا مألوفًا لأسباب مختلفة باختلاف من تسأله. هواة ألعاب الحاسب يتذكّرون بطاقات GeForce ومعدلات الإطارات السلسة. باحثو الذكاء الاصطناعي يرون وحدات GPU التي تدرب نماذج متقدمة في أيام بدلًا من شهور. المستثمرون يرون واحدة من أكثر شركات أشباه الموصلات قيمة في التاريخ، سهمًا صار وكيلًا لكامل موجة الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك لم يكن هذا محتوماً. عندما تأسست نيفيديا عام 1993 كانت شركة ناشئة صغيرة تراهن على فكرة متخصصة: أن رقاقات الرسوميات ستعيد تشكيل الحوسبة الشخصية. على مدى ثلاثة عقود تحولت من صانع بسيط لبطاقات الرسوم إلى المورد المركزي للعتاد والبرمجيات للذكاء الاصطناعي الحديث، محرِّكة كل شيء من أنظمة التوصية ونماذج السيارات الذاتية إلى نماذج لغوية عملاقة.
فهم تاريخ نيفيديا هو من أوضح الطرق لفهم عتاد الذكاء الاصطناعي الحديث ونماذج الأعمال المتشكلة حوله. الشركة تقف عند تقاطع عدة قوى:
على طول الطريق قامت نيفيديا بالمجازفة عدة مرات: دعمها لـGPU قابل للبرمجة قبل وجود سوق واضح، بناء كومة برمجية كاملة للتعلّم العميق، وإنفاق مليارات على استحواذات مثل Mellanox للسيطرة على أجزاء أكبر من مركز البيانات.
يتتبع هذا المقال رحلة نيفيديا من 1993 وحتى اليوم، مركزًا على:
المقال مكتوب لقرّاء من مجالات التقنية والأعمال والاستثمار الذين يريدون رؤية سردية واضحة لكيف أصبحت نيفيديا عملاقًا في الذكاء الاصطناعي — وماذا قد يأتي لاحقًا.
في 1993 اجتمع ثلاثة مهندسين بشخصيات مختلفة لكن قناعة مشتركة حول الرسوم ثلاثية الأبعاد وأسسوا نيفيديا عند طاولة في وادي السيليكون. جنسن هوانغ، مهندس أمريكي‑تايواني وخبير تصميم رقاقات سابق في LSI Logic، جلب طموحًا كبيرًا ومهارة في السرد أمام العملاء والمستثمرين. كريس مالاخوفسكي جاء من Sun Microsystems بخبرة في محطات العمل عالية الأداء. كيرتس بريم، سابقًا في IBM وSun، كان مهندس الأنظمة المهووس بكيفية تلاقي العتاد والبرمجيات.
كان الوادي آنذاك يدور حول محطات العمل والآلات متوسطة الحجم والـPCs الناشئة. كانت الرسوم ثلاثية الأبعاد قوية لكنها مكلفة، ومرتبطة في الغالب بـSilicon Graphics (SGI) وبائعي محطات العمل الآخرين الذين يخدمون المحترفين في CAD والسينما والتصوير العلمي.
رأى هوانغ وشركاؤه فرصة: نقل تلك القدرة الحاسوبية البصرية إلى حواسب شخصية ميسورة. إذا حصل الملايين على رسوم ثلاثية الأبعاد عالية الجودة للألعاب والوسائط المتعددة، فإن السوق سيكون أوسع بكثير من عالم محطات العمل المتخصصة.
لم تكن فكرة نيفيديا في البدء أن تصبح شركة أشباه موصلات عامة؛ بل كانت معالج رسوميات مخصّصًا للسوق الجماهيري. بدلًا من أن يقوم المعالج المركزي بكل شيء، سيعالج معالج رسوميات متخصص العمليات الحسابية الثقيلة لرسم المشاهد ثلاثية الأبعاد.
الفريق اعتقد أن هذا يتطلب:
جمع هوانغ رأس المال المبكر من صناديق مخاطرة مثل Sequoia، لكن المال لم يكن وفيرًا. الشريحة الأولى، NV1، كانت طموحة لكنها مخالفة للمعيار الناشئ DirectX وواجهت ضعفًا في قبول الألعاب. بِيعت بشكل ضعيف وكادت أن تُنهِي الشركة.
نَجت نيفيديا عن طريق التحول السريع إلى NV3 (RIVA 128)، وإعادة توجيه البنية نحو المعايير الصناعية والتعاون الوثيق مع مطوّري الألعاب ومايكروسوفت. الدرس: التكنولوجيا وحدها لا تكفي؛ التوافق مع النظام البيئي هو ما يحدد البقاء.
منذ البداية رعت نيفيديا ثقافة حيث للمهندسين تأثير غير متناسب وتُعطى مهلة زمنية للإطلاق كقضية وجودية. تحرّكت الفرق بسرعة، كررت تصميماتها بقسوة، وتحمّلت أن بعض الرهانات ستفشل.
أدى ضغط السيولة إلى تقشف: أثاث مكتبي معاد الاستخدام، ساعات عمل طويلة، وانحياز لتوظيف عدد قليل من المهندسين ذوي الكفاءة العالية بدلاً من بناء فرق ضخمة هرمية. تلك الثقافة المبكرة —الشدة التقنية، الإلحاح، والإنفاق الحذر— ساهمت لاحقًا في كيفية هجوم نيفيديا على فرص أكبر بكثير تتجاوز رسوميات الحواسب الشخصية.
في منتصف التسعينيات كانت رسوميات الحاسب أساسية ومجزّأة. كثير من الألعاب ما زالت تعتمد على التصيير البرمجي، حيث يعالج المعالج المركزي معظم العمل. وُجدت مسرّعات ثنائية الأبعاد مخصّصة لنظام Windows، وبطاقات ثلاثية الأبعاد مبكرة مثل 3dfx Voodoo حسّنت الألعاب، لكن لم يكن هناك طريقة قياسية لبرمجة العتاد الثلاثي الأبعاد. واجهات مثل Direct3D وOpenGL كانت لا تزال في طور النضج، وغالبًا ما اضطر المطورون لاستهداف بطاقات محددة.
هذا هو المشهد الذي دخلته نيفيديا: بيئة سريعة الحركة وفوضوية ومليئة بالفرص لأي شركة تجمع بين الأداء ونموذج برمجة نظيف.
أُطلق NV1 في 1995. حاول القيام بكل شيء دفعة واحدة: ثنائي الأبعاد، ثلاثي الأبعاد، صوت، وحتى دعم ذراع ألعاب Sega Saturn على بطاقة واحدة. تقنيًا اعتمد على السطوح التربيعية بدلًا من المثلثات، بينما صنعت مايكروسوفت ومعظم الصناعة واجهات ثلاثية الأبعاد حول المثلثات.
التباين مع DirectX والدعم البرمجي المحدود جعلا NV1 خيبة تجارية. لكنه علّم نيفيديا درسَين حاسمين: اتّبع واجهة API السائدة (DirectX)، وركّز بدقّة على أداء ثلاثي الأبعاد بدلًا من ميزات غريبة.
راحت نيفيديا تُعيد ترتيب أوراقها مع RIVA 128 في 1997. اعتنقت المثلثات وDirect3D، وقدّمت أداء ثلاثي الأبعاد قويًا، ودمجت ثنائية الأبعاد والثلاثية في بطاقة واحدة. بدأت المراجعات تلاحظ ذلك، وبدأت الشركات المصنّعة OEM تروْح عن نيفيديا كشريك جاد.
RIVA TNT وTNT2 صقلت المعادلة: جودة صورة أفضل، دقات أعلى، وتعريفات محسنة. بينما كانت 3dfx لا تزال رائدة من حيث الوعي، كانت نيفيديا تُقَلِّص الفجوة بسرعة من خلال تحديثات تعريفية متكررة والتقرب من مطوّري الألعاب.
في 1999 طرحت نيفيديا GeForce 256 ووسمتها بأنها "أول GPU في العالم" — وحدة معالجة الرسوميات. كان هذا أكثر من تسويق؛ GeForce 256 دمجت معالجة التحويل والإضاءة (T&L) في العتاد، لذا نقلت حسابات الهندسة من المعالج المركزي إلى شريحة الرسوم.
هذا التحوّل أفرج عن موارد المعالج المركزي للمنطق الفيزيائي واللعب بينما تولت الـGPU مشاهد ثلاثية الأبعاد أكثر تعقيدًا. استطاعت الألعاب رسم مضلعات أكثر، استخدام إضاءة أكثر واقعية، والعمل بسلاسة على دقات أعلى.
في الوقت نفسه كانت الألعاب على الحاسب تتفجّر بدعم عناوين مثل Quake III Arena وUnreal Tournament، ومع اعتماد سريع لنظام Windows وDirectX. تزامنت نيفيديا مع هذا النمو.
حازت الشركة على عقود تصميم مع OEMs كبار مثل Dell وCompaq، مما ضمن أن ملايين الحواسب المعيارية شحنت مع رسوميات نيفيديا بشكل افتراضي. برامج التسويق المشتركة مع استوديوهات الألعاب ووسم "The Way It’s Meant to Be Played" عزّزت صورة نيفيديا كخيار افتراضي للاعبين الجادين.
بحلول أوائل الألفية الثانية تحولت نيفيديا من شركة ناشئة تكافح إلى قوة مهيمنة في رسوميات الحاسب، ممهدة الطريق لكل ما سيتبع في حوسبة GPU وفي النهاية الذكاء الاصطناعي.
عندما بدأت نيفيديا، كانت GPUs في الغالب "ثابتة الوظيفة": أنابيب موصولة مسبقًا تأخذ رؤوسًا وملمسًا وتخرج بكسلات. كانت سريعة جدًا لكنها مرنة إلى حد ضئيل.
في أوائل الألفية تغيّرت المعادلة مع وحدات التظليل القابلة للبرمجة (Vertex وPixel/Fragment Shaders في DirectX وOpenGL). مع شرائح مثل GeForce 3 ولاحقًا GeForce FX وGeForce 6 بدأت نيفيديا تكشف وحدات قابلة للبرمجة تتيح للمطورين كتابة تأثيرات مخصصة بدلًا من الاعتماد على خط أنابيب جامد.
كانت هذه الوحدات موجهة للرسوميات، لكنها زرعت فكرة مهمة داخل نيفيديا: إذا أمكن برمجة GPU لتأثيرات بصرية مختلفة، فلماذا لا تُبرمج للحوسبة بشكل أوسع؟
الحوسبة العامة على GPU كانت رهانًا معاكسًا. داخليًا تشكك البعض فيما إذا كان منطقيًا إنفاق ميزانية الترانزستور والوقت والجهد البرمجي على أحمال ليست ألعابًا. خارجيًا كان النقّاد يعتبرون GPUs ألعابًا للرسوم، وكانت التجارب الأولى في GPGPU—استغلال شظايا التظليل للمسائل العددية—مؤلمة.
أجابَت نيفيديا بـCUDA المعلنة في 2006: نموذج برمجة شبيه بـC/C++، وقت تشغيل، وأدوات تجعل GPU يبدو كمسرّع متوازٍ ضخم. بدلًا من إجبار الباحثين على التفكير بالمثلثات والبكسلات، كشفت CUDA عن خيوط، كتل، شبكات، وهرمية ذاكرة صريحة.
كان ذلك مخاطرة استراتيجية ضخمة: كان على نيفيديا بناء مترجمات، مصححات أخطاء، مكتبات، توثيق، وبرامج تدريب—استثمارات برمجية أشبه بما تفعله شركة منصة أكثر من بائع رقاقة.
أول المكاسب جاءت من الحوسبة عالية الأداء:
قدّر الباحثون إجراء محاكاة كانت تستغرق أسابيع في أيام أو ساعات، غالبًا على GPU وحيد في محطة عمل بدلًا من عنقود CPU كامل.
لم تسرّع CUDA الكود فحسب؛ بل خلقت نظامًا بيئيًا للمطورين حول عتاد نيفيديا. استثمرت الشركة في SDKs ومكتبات رياضية (مثل cuBLAS وcuFFT) وبرامج جامعية ومؤتمرها الخاص (GTC) لتعليم البرمجة الموازية على GPUs.
كل تطبيق أو مكتبة CUDA عمّقت الخندق: المطورون أمضوا وقتهم في تحسين عملهم لـGPUs من نيفيديا، الأدوات نمت حول CUDA، ومشاريع جديدة بدأت افتراضيًا على مسرّعات نيفيديا. قبل أن تملأ تدريجيًا تدريبات الذكاء الاصطناعي مراكز البيانات بـGPUs، كان هذا النظام البيئي قد حوّل القابلية للبرمجة إلى أحد أقوى أصول نيفيديا الاستراتيجية.
بحلول منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ازدهر عمل نيفيديا في الألعاب، لكن جنسن هوانغ وفريقه رأوا حدًا لاعتمادهم على GPUs للمستهلكين فقط. نفس قوة المعالجة المتوازية التي تُحسّن الألعاب يمكنها أيضًا تسريع المحاكاة العلمية والمالية، ولاحقًا الذكاء الاصطناعي.
بدأت نيفيديا تموضع GPUs كمسرعات عامة لمحطات العمل والخوادم. بطاقات للمحترفين (سلسلة Quadro) كانت خطوة مبكرة، لكن الرهان الأكبر كان الانتقال إلى قلب مركز البيانات.
في 2007 دخلت نيفيديا سوق الحوسبة عالية الأداء بمنتج Tesla، وهو أول GPUs مصممة خصيصًا لأحمال HPC والخوادم بدلاً من عرض الشاشة.
لوحات Tesla ركّزت على أداء الدقة المزدوجة، وذاكرة مع تصحيح أخطاء، وكفاءة طاقة للكثافة في رفوف—ميزات تهم مراكز البيانات والمختبرات الوطنية أكثر من معدلات الإطارات.
أصبحت مواقع الحوسبة العلمية ومختبرات الأبحاث متبنّية مبكرة. أنظمة مثل الحاسوب العملاق "Titan" في مختبر أوك ريدج أظهرت أن عناقيد GPUs قابلة للبرمجة عبر CUDA يمكن أن تقدم تسريعات هائلة لمحاكاة الفيزياء، نمذجة المناخ، والديناميكا الجزيئية. تلك المصداقية في HPC ساعدت لاحقًا إقناع المؤسسات والسحابات بأن GPUs ليست مجرد عتاد ألعاب.
استثمرت نيفيديا بكثافة في علاقاتها مع الجامعات ومؤسسات البحث، موفّرة مختبرات بالعتاد وأدوات CUDA. كثير من الباحثين الذين جربوا حوسبة GPU في الأوساط الأكاديمية قادوا لاحقًا اعتمادًا داخل الشركات والناشئات.
وفي الوقت نفسه بدأت مزودات السحابة المبكرة تعرض حالات مزوّدة بـGPUs من نيفيديا، مما جعل GPUs موردًا عند الطلب لأي من لديه بطاقة ائتمان—أمرٌ كان حاسمًا لتعلم العميق على GPUs.
مع نمو أسواق مراكز البيانات والمهنية، توسعت قاعدة إيرادات نيفيديا. بقيت الألعاب ركيزة، لكن قطاعات جديدة—HPC، الذكاء الاصطناعي المؤسسي، والسحابة—تحولت إلى محرك نمو ثانٍ، ممهِّدة الأساس الاقتصادي لتفوّق نيفيديا اللاحق في الذكاء الاصطناعي.
نقطة التحوّل جاءت في 2012 عندما هزَّت شبكة عصبية تُدعى AlexNet مجتمع رؤية الحاسوب بفوز ساحق في تحدي ImageNet. والأهم أنها عملت على زوج من GPUs من نيفيديا. ما كان في السابق فكرة هامشية—تدريب الشبكات العصبية الكبيرة على شرائح رسوميات—أصبح فجأة يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي.
الشبكات العصبية العميقة مبنية من عدد هائل من العمليات المتماثلة: ضربات المصفوفات والتلافيف المطبقة عبر ملايين الأوزان والنشطات. تم تصميم GPUs لتشغيل آلاف الخيوط البسيطة المتوازية لتأثيرات التظليل. تلك الموازاة تناسب الشبكات العصبية تقريبًا بشكل مثالي.
بدلًا من رسم بكسلات، استطاعت GPUs معالجة خلايا عصبية. الأحمال الحسابية الثقيلة التي كانت تزحف على المعالجات المركزية تسارعت أضعافًا، حيث انخفضت أوقات التدريب من أسابيع إلى أيام أو ساعات، مما مكن الباحثين من التكرار السريع وتوسيع النماذج.
تحركت نيفيديا بسرعة لتحويل هذا الفضول البحثي إلى منصة. CUDA كانت قد منحت المطورين وسيلة لبرمجة GPUs، لكن التعلم العميق احتاج أدوات أعلى مستوى.
بنَت نيفيديا cuDNN، مكتبة مُحسّنة على GPUs لبنى الشبكات العصبية — التلافيف، التجميع، دوال التفعيل. أُدمجت أُطر مثل Caffe، Theano، Torch ولاحقًا TensorFlow وPyTorch مع cuDNN، فصار الباحثون يحصلون على تسريع GPU دون ضبط نوى يدوية.
في الوقت ذاته كانت نيفيديا تضبط عتادها: إضافة دعم الدقة المختلطة، ذاكرات عرض نطاقٍ عالي، ثم Tensor Cores في معمارية Volta والشرائح اللاحقة، مصممة خصيصًا لحسابات المصفوفات في التعلم العميق.
نمت نيفيديا علاقات وثيقة مع مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في جامعات ومؤسسات مثل جامعة تورونتو، ستانفورد، جوجل، فيسبوك، وناشئات مبكرة مثل DeepMind. منحت الشركة عتادًا مبكرًا، مساعدة هندسية، وتعريفات مخصصة، وفي المقابل حصلت على ملاحظات مباشرة حول ما تحتاجه أحمال الذكاء الاصطناعي التالية.
لجعل الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي أكثر سهولة قدّمت نيفيديا أنظمة DGX — خوادم AI مُجمّعة مسبقًا مليئة بـGPUs رفيعة المستوى، وصلات سريعة، وبرمجيات مضبوطة. أصبحت DGX-1 وخلفاؤها الجهاز الافتراضي المختار للعديد من المختبرات والمؤسسات التي تبني قدرات تعلم عميق حقيقية.
مع GPUs مثل Tesla K80، P100، V100 وصولًا إلى A100 وH100 توقفت نيفيديا عن كونها "شركة ألعاب تفعل الحوسبة" وأصبحت المحرك الافتراضي لتدريب وخدمة نماذج التعلم العميق المتقدمة. لحظة AlexNet فتحت عصرًا جديدًا، ووقفت نيفيديا في مركزه.
لم تفز نيفيديا في الذكاء الاصطناعي ببيع رقاقة أسرع فحسب. بنت منصة شاملة تجعل بناء ونشر وتوسيع الذكاء الاصطناعي أسهل بكثير على عتادها مقارنة بأي مكان آخر.
الأساس هو CUDA، نموذج البرمجة المتوازية لنيفيديا الذي قدمته عام 2006. تتيح CUDA للمطورين اعتبار GPU كمسرّع عام، مع أدوات C/C++ وPython مألوفة.
وفوق CUDA تطبّق نيفيديا مكتبات وأدوات متخصّصة:
تجعل هذه الكومة المطوّرين قلّما يكتبون كود GPU منخفض المستوى؛ فهم يستدعون مكتبات نيفيديا المحسّنة لكل جيل جديد من GPUs.
سنوات من الاستثمار في أدوات CUDA والوثائق والتدريب خلقت خندقًا قويًا. ملايين الأسطر من الكود الإنتاجي، المشاريع الأكاديمية، والبرمجيات مفتوحة المصدر محسنة لـGPUs من نيفيديا.
الانتقال إلى بنية منافسة غالبًا ما يتطلب إعادة كتابة النوى، إعادة التحقق من النماذج، وإعادة تدريب المهندسين. تكاليف التبديل هذه تُبقي المطورين والناشئات والمؤسسات ملتصقين بنيفيديا.
تعمل نيفيديا بتنسيق وثيق مع السحابات الفائقة الحجم، مقدّمة منصات مرجعية مثل HGX وDGX، تعريفات وبرمجيات مضبوطة حتى يحصل العملاء على حالات GPU عند الطلب بسلاسة.
تمنح مجموعة Nvidia AI Enterprise، كتالوج NGC، والنماذج المسبقة الطريق المدعوم للمؤسسات من التجربة إلى الإنتاج، سواءً في البنية التحتية المحلية أو السحابة.
توسّع نيفيديا منصتها إلى حلول رأسية مكتملة:
تجمع هذه المنصات الرأسية GPUs، SDKs، تطبيقات مرجعية، وتكاملات شريكة، مقدّمة للعملاء حلًا قريبًا جدًا من الشكل الجاهز.
من خلال رعاية بائعي البرامج المستقلة، شركاء السحابة، مختبرات البحث، ومجاميع الأنظمة حول كومة برمجياتها، حولت نيفيديا GPUs إلى العتاد الافتراضي للذكاء الاصطناعي.
كل إطار عمل جديد محسن لـCUDA، وكل ناشئة تشحن على نيفيديا، وكل خدمة سحابة مُحسّنة لبطاقاتها يُقوّي حلقة تغذية راجعة إيجابية: مزيد من البرمجيات على نيفيديا يجذب مزيدًا من المستخدمين، ما يبرّر مزيدًا من الاستثمار ويزيد الفجوة مع المنافسين.
صعود نيفيديا إلى سيادة الذكاء الاصطناعي لم يكن فقط عن رقاقات بل عن رهانات استراتيجية تتجاوز GPU.
كان استحواذ Mellanox في 2019 نقطة تحول. أحضرت Mellanox خبرة في InfiniBand وEthernet المتقدّم، بالإضافة إلى معرفة بالوصلات منخفضة الكمون وعالية العرض.
تدريب النماذج الكبيرة يعتمد على ربط آلاف الـGPUs في جهاز منطقي واحد. من دون شبكات سريعة، تبقى GPUs خاملة أثناء انتظار البيانات أو مزامنة التدرجات. تقنيات مثل InfiniBand، RDMA، NVLink، وNVSwitch تقلل من تكاليف الاتصال وتجعل العناقيد الضخمة قابلة للتوسع بكفاءة. أعطت Mellanox نيفيديا سيطرة حاسمة على ذلك النسيج.
أعلنت نيفيديا في 2020 نيتها شراء Arm لدمج خبرتها في تسريع الذكاء الاصطناعي مع معمارية CPU واسعة الترخيص المستخدمة في الهواتف والأجهزة المضمنة وباتت تغزو الخوادم أيضًا.
المنظمون في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة والاتحاد الأوروبي والصين أثاروا مخاوف كبيرة بشأن مكافحة الاحتكار: Arm مورد محايد لعديد من منافسي نيفيديا، والدمج قد يهدد تلك الحيادية. بعد تدقيق مطوّل وضغط صناعي، تخلت نيفيديا عن الصفقة في 2022.
حتى من دون Arm، مضت نيفيديا قدمًا بمعالجها الخاص Grace، مبينةً أنها لا تزال تنوي تشكيل عقدة مركز البيانات كاملة، وليس مجرد بطاقة مسرّعة.
يمتد Omniverse نيفيديا إلى المحاكاة والتوائم الرقمية والتعاون ثلاثي الأبعاد. يربط الأدوات والبيانات حول OpenUSD، مما يتيح للمؤسسات محاكاة المصانع والمدن والروبوتات قبل نشرها فعليًا. Omniverse هو عبء عمل GPU ثقيل ومنصة برمجية تُقفل المطورين.
في السيارات تستهدف منصة DRIVE الحوسبة المركزية داخل السيارة، القيادة الذاتية، ومساعدة السائق المتقدمة. من خلال توفير العتاد وSDKs وأدوات التحقق للمصنعين والموردين، تُدخل نيفيديا نفسها في دورات منتج طويلة وإيرادات برمجية متكررة.
على الحافة تُغذي وحدات Jetson وأكوامها البرمجية الكاميرا الذكية والروبوتات والذكاء الصناعي في المصانع، والتجزئة، والرعاية الصحية، والتطبيقات المدينة—مما يلتقط أحمالًا لا يمكنها العيش في السحابة وحدها.
عبر Mellanox والشبكات، ومحاولات تعليمية مثل Arm، وتوسعات في Omniverse والسيارات والحافة، انتقلت نيفيديا عمدًا إلى ما بعد كونها "بائعة GPU".
تبيع الآن:
تُصعِّب هذه الرهانات استبدال نيفيديا: على المنافسين أن يطابقوا ليس شريحة فقط بل كومة متكاملة تمتد عبر الحوسبة والشبكات والبرمجيات والحلول الخاصة بالمجال.
صعود نيفيديا جذب منافسين أقوياء ومنظمين أكثر صرامة ومخاطر جيوسياسية تشكل كل خطوة استراتيجية للشركة.
تظل AMD أقرب نظير لنيفيديا في GPUs، وتتواجهان غالبًا في الألعاب والمسرّعات لمراكز البيانات. سلسلة MI من AMD تستهدف نفس عملاء السحابة الذين تخدمهم H100 وأجزاء نيفيديا الأخرى.
تهاجم Intel من زوايا متعددة: معالجات x86 التي لا تزال تهيمن على الخوادم، وGPUs منفصلة، ومسارّعات AI خاصة. في الوقت نفسه تصمم سحابات كبرى مثل جوجل (TPU) وأمازون (Trainium/Inferentia) شرائح داخلية لتقليل الاعتماد على نيفيديا، وظهرت موجة من الشركات الناشئة (Graphcore، Cerebras وغيرها) التي تصنع شرائح AI متخصصة.
دفاع نيفيديا الرئيس يبقى الجمع بين قيادة الأداء والبرمجيات. CUDA وcuDNN وTensorRT وكومة SDKs عميقة تقفل المطورين. العتاد وحده لا يكفي؛ نقل النماذج والأدوات عن نيفيديا يحمل تكاليف حقيقية.
تعامل الحكومات الآن مع GPUs المتقدمة كأصول استراتيجية. قيود تصدير الولايات المتحدة قلّصت مرارًا حدود شحن الشرائح المتقدّمة للصين وأسواق أخرى حسّاسة، مما أجبر نيفيديا على تصميم نسخ "متوافقة مع التصدير" ذات أداء مقيد. هذه الضوابط تحمي الأمن القومي لكنها تقيد الوصول إلى سوق نمو كبير.
يراقب المنظمون أيضًا قوة نيفيديا السوقية. فشل صفقة Arm أبرز مخاوف منح صناديق شركة واحدة تحكّمًا في IP أساسية. مع نمو حصة نيفيديا في المسرّعات فإن الجهات التنظيمية أصبحت أكثر استعدادًا لفحص الحصص الحصرية والتجميع والتمييز في الوصول إلى العتاد والبرمجيات.
نيفيديا شركة "بدون مصانع" (fabless)، وتعتمد بشدة على TSMC للتصنيع الرائد. أي تعطّل في تايوان — سواء من كوارث طبيعية أو توترات سياسية أو صراع — سيؤثر مباشرة على قدرة نيفيديا على تزويد شرائح GPU على أعلى مستوى.
نقص القدرة على التغليف المتقدّم (CoWoS، تكامل HBM) يخلق اختناقات في العرض، مما يمنح نيفيديا مرونة أقل للاستجابة للطلب المتصاعد. يجب على الشركة التفاوض على السعات، التنقل بين توترات تقنية أميركا‑الصين، والتحوط ضد قواعد تصدير قد تتغير أسرع من خارطة طريق أشباه الموصلات.
موازنة هذه الضغوط أثناء الحفاظ على التفوّق التقني أصبحت الآن مهمة سياسية وجغرافية لا تقل أهمية عن كونها تحديًا هندسيًا.
يُظهر جنسن هوانغ، المؤسس والرئيس التنفيذي، سلوك مهندس عملي. يشارك بعمق في استراتيجية المنتج، ويحضر مراجعات تقنية وجلسات على اللوح الأبيض، ليس فقط مكالمات الأرباح.
شخصيته العامة تمزج بين العرض والوضوح. عروضه بسترته الجلدية متعمدة: يستخدم استعارات بسيطة لشرح معمارية معقدة، ويضع نيفيديا كشركة تفهم الفيزياء والأعمال معًا. داخليًا يعرف عنه تقديم ملاحظات مباشرة، توقعات عالية، واستعداد لاتخاذ قرارات غير مريحة عندما يتغير السوق أو التكنولوجيا.
ثقافة نيفيديا مبنية حول موضوعات متكررة:
يجتمع ذلك في ثقافة حيث حلقات التغذية المرتدة الطويلة (تصميم الشرائح) تتعايش مع حلقات سريعة (البرمجيات والبحث)، حيث من المتوقع تعاون وثيق بين العتاد والبرمجيات والبحث.
تستثمر نيفيديا في منصات متعددة السنوات—معماريات GPU جديدة، شبكات، CUDA—مع إدارة توقعات الربع المالي.
من الناحية التنظيمية:
يُؤطِر هوانغ نقاشات الأرباح حول الاتجاهات الطويلة الأمد (الذكاء الاصطناعي والحوسبة المسرّعة) للحفاظ على توافق المستثمرين مع أفق الشركة، حتى عند تقلبات الطلب قصيرة المدى.
تعامل نيفيديا المطورين كعميل من الدرجة الأولى. تدعم CUDA، cuDNN، TensorRT، وعشرات SDKs مجالاتها بـ:
تُرعَى شراكات OEMs، مزوّدي السحابة، ومجاميع الأنظمة بتصاميم مرجعية، تسويق مشترك، ووصول مبكر لخارطة الطريق. هذا النظام البيئي المُحكَم يجعل منصة نيفيديا لاصقة ويصعّب استبدالها.
مع نموها من بائعة بطاقات رسوميات إلى شركة منصة عالمية تطور ثقافتها:
ورغم هذا الحجم تحاول نيفيديا المحافظة على عقلية مؤسس وميل هندسي أولًا، حيث تُشجّع رهانات تقنية طموحة ويتوقع من الفرق الحركة بسرعة سعياً للاختراقات.
القوس المالي لنيفيديا واحد من أكثر القصص دراماتيكية في التكنولوجيا: من مورد رسوميات PC متواضع إلى شركة بقيمة سوقية مضاعفة بفضل موجة الذكاء الاصطناعي.
بعد الاكتتاب العام في 1999 أمضت نيفيديا سنوات بقيم سوقية في مليارات مفردة، مربوطة بأسواق PC والتقلبات الموسمية. عبر العقدين الأولين نمت الإيرادات تدريجيًا إلى بضعة مليارات، لكن كانت تُعتبر بائع رقاقة متخصص، لا شركة منصة.
الانعطاف جاء في منتصف عشرينات العقد نفسه مع تضاعف إيرادات مركز البيانات والذكاء الاصطناعي. حول عام 2017 تجاوزت قيمة السوق حاجز 100 مليار دولار؛ وبحلول 2021 أصبحت من أكثر شركات أشباه الموصلات قيمة. في 2023 دخلت نادي التريليون مؤقتًا، وبحلول 2024 كانت متداولة فوق ذلك بمستويات تعكس اعتقاد المستثمرين بأن نيفيديا بنيّة تحتية أساسية للذكاء الاصطناعي.
طوال تاريخها كانت بطاقات الألعاب هي الأعمال الأساسية. لكن مع انفجار الذكاء الاصطناعي والسحابة، انقلب ذلك:
اقتصاد منصات الذكاء الاصطناعي غير شكل ملف نيفيديا المالي: المنصات والشبكات المتميزة تسعيريًا وهامش ربح مرتفع، ومع توسع مركز البيانات ارتفعت الهوامش الإجمالية قرب 70% على بعض الدرجات.
الطلب على الذكاء الاصطناعي لم يضف خطاً جديدًا من المنتجات فحسب؛ بل أعاد تعريف طريقة تقييم المستثمرين لنيفيديا. تحوّلت الصورة من اسم أشباه موصلات دوري إلى مزود بنية تحتية ومنصة برمجية.
الهوامش الإجمالية المدعومة بمنصات الذكاء الاصطناعي والبرمجيات تحرّكت إلى نطاقات عالية. مع بطء توسيع التكاليف الثابتة مقارنةً بالنمو، ساهمت الهوامش المتزايدة في تسريع الأرباح لكل سهم، مما سبب موجات مراجعات صاعدة من المحللين وإعادة تسعير للسهم.
تاريخ سعر سهم نيفيديا مليء بالارتفاعات المدهشة والسحوبات الحادة.
قسمت الشركة أسهمها عدة مرات للحفاظ على قابلية الوصول: انقسامات متعددة 2‑for‑1 في أوائل 2000s، انقسام 4‑for‑1 في 2021، و10‑for‑1 في 2024. حاملو المدى الطويل الذين ثبتوا عبر هذه الأحداث شهدوا عوائد مُركبة استثنائية.
لكن التقلب كان حاضرًا: تراجعات عميقة خلال تباطؤات سوق PC، أزمة 2008، انهيار التعدين/التعدين المشروط في 2018–2019، وتراجع قطاع التقنية في 2022. في كل مرة كانت مخاوف الدورانية تضرب السهم بقوة، لكن موجة الذكاء الاصطناعي جذبت نيفيديا إلى قمم جديدة كلما عادت التوقعات.
رغم النجاحات لا تُعتبر نيفيديا بلا مخاطر. يناقش المستثمرون عدة نقاط:
على الجهة الأخرى، الرهان الطويل الأجل هو أن الحوسبة المسرّعة والذكاء الاصطناعي يصبحان معيارًا على مدى عقود، وفي ذلك السيناريو مزيج نيفيديا من شرائح وشبكات وبرمجيات يغذي نموًا مستدامًا وهوامش داعمة.
الفصل التالي لدى نيفيديا يتعلق بتحويل GPUs من أداة لتدريب النماذج إلى نسيج أنظمة ذكية: الذكاء التوليدي، الآلات الذاتية، والعوالم المُحاكاة.
الذكاء التوليدي هو التركيز الفوري. تريد نيفيديا أن تُدرّب كل نموذج كبير—نص، صورة، فيديو، كود—وتخدمه على منصتها. هذا يتطلّب GPUs أقوى لمراكز البيانات، شبكات أسرع، وكومات برمجية تُسهّل على المؤسسات بناء مساعدين مخصصين ونماذج مجال.
بعيدًا عن السحابة تدفع نيفيديا نحو الأنظمة الذاتية: سيارات ذاتية القيادة، روبوتات التوصيل، أذرع مصانع، وطائرات بدون طيار. الهدف إعادة استخدام نفس كومة CUDA، الذكاء الاصطناعي، والمحاكاة عبر DRIVE وIsaac ومنصات Jetson المضمنة.
التوائم الرقمية تربط كل ذلك. مع Omniverse تراهن نيفيديا أن الشركات ستحاكي المصانع والمدن والشبكات قبل بنائها أو إعادة تكوينها، ما يخلق إيرادات برمجية وخدمات طويلة الأجل فوق العتاد.
السيارات الذاتية والتشغيل الصناعي والحافة جوائز ضخمة. تتحول السيارات إلى مراكز بيانات متحركة، المصانع إلى أنظمة ذكية، والمستشفيات والمساحات التجارية إلى بيئات غنية بالمستشعرات—كلٌ يحتاج استدلالًا منخفض الكمون، برمجيات حرجة للسلامة، ونُظم مطوّرة للمطوّرين—مجالات تستثمر فيها نيفيديا بكثافة.
لكن المخاطر حقيقية:
للمؤسسين والمهندسين تُظهر قصة نيفيديا قوة امتلاك كومة كاملة: العتاد، برمجة النظام، وأدوات المطورين، مع المراهنة المستمرة على عنق زجاجة الحوسبة القادمة قبل أن تكون واضحة.
لصانعي السياسات هي دراسة حالة في كيف تصبح منصات الحوسبة الأساسية بُنى تحتية استراتيجية. قرارات بشأن ضوابط التصدير، سياسة المنافسة، وتمويل البدائل المفتوحة ستحدّد ما إذا كانت نيفيديا ستبقى البوابة المسيطرة للذكاء الاصطناعي أم ستصبح لاعبًا واحدًا في منظومة أكثر تنوعًا.
تأسست نيفيديا على رهان محدد جدًا: أن الرسوم ثلاثية الأبعاد ستنتقل من محطات العمل المكلفة إلى أجهزة الحاسب الشخصية الشائعة، وأن هذا التحول سيحتاج إلى معالج رسوميات مخصص مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالبرمجيات.
بدلاً من محاولة أن تصبح شركة أشباه موصلات عامة، ركزت نيفيديا على:
هذا التركيز الضيق لكنه عميق على مشكلة واحدة —العرض التفاعلي في الوقت الحقيقي— خلق الأساس التقني والثقافي الذي تحوّل لاحقًا إلى حوسبة GPU وتسريع الذكاء الاصطناعي.
CUDA حوّلت بطاقات نيفيديا من عتاد رسوميات ثابت الوظائف إلى منصة حسابية متوازية عامة.
الطرق الرئيسة التي مكنت بها CUDA هي:
أضافت Mellanox إلى نيفيديا عنصر «نسيج الشبكة» الذي يربط آلاف وحدات GPU في حواسيب ذكاء اصطناعي عملاقة.
لتدريب النماذج الكبيرة، لا يكفي وجود شرائح سريعة وحدها؛ بل تعتمد الأداء على مدى سرعة تبادل البيانات والتدرجات بين الوحدات. قدّمت Mellanox:
بذلك استطاعت نيفيديا بيع منصات متكاملة (DGX، HGX، تصميمات مراكز بيانات كاملة) حيث تُحسّن GPU والشبكات والبرمجيات معًا بدلاً من بيع بطاقات مسرّعة منفصلة.
تحولت إيرادات نيفيديا من كونها مهيمنة عليها سوق الألعاب إلى تحوّل نحو مراكز البيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
بشكل عام:
تواجه نيفيديا تهديدات من منافسين تقليديين ومسرّعات مخصصة:
أصبحت بطاقات GPU المتقدمة تُعامل كـ تكنولوجيا استراتيجية، وخاصة للذكاء الاصطناعي.
التأثيرات على نيفيديا تشمل:
ببساطة، طبقات الأدوات والبرمجيات التي تخفي تعقيد GPU عن معظم المطورين:
القيادة الذاتية والروبوتات امتداد لمنصة نيفيديا للذكاء الاصطناعي والمحاكاة إلى أنظمة فيزيائية.
استراتيجياً، فهي:
تقدم مسارات عملية مهمة:
للمؤسسين والمهندسين: اجمع بين فهم تقني عميق وتفكير في النظام البيئي، لا تركز فقط على الأداء الخام.
إذا تحولت أحمال العمل المستقبلية بعيدًا عن الأنماط الملائمة لـGPU، ستحتاج نيفيديا لتكييف عتادها وبرمجياتها بسرعة.
التحولات المحتملة:
الاستجابة المرجحة من نيفيديا ستكون:
بحلول انطلاق موجة التعلم العميق، كانت الأدوات والوثائق والعادات حول CUDA ناضجة، مما منح نيفيديا ميزة كبيرة.
المنصات عالية الأداء والشبكات تأتي بأسعار وهوامش مميزة، وهذا التحول في مركز البيانات غيّر بشكل جذري ربحية نيفيديا.
دفاع نيفيديا الأساسي يقوم على تفوّق الأداء، وقفل البرمجيات (CUDA)، والأنظمة المتكاملة. لكن إذا أصبحت البدائل "جيدة بما فيه الكفاية" وأسهل للبرمجة، فقد يتعرض نصيبها وقدرتها على التسعير للضغط.
نتيجة لذلك، يجب أن تُصمم استراتيجية نيفيديا مع الأخذ بعين الاعتبار السياسات التجارية وقواعد التصدير وخطط الصناعة الإقليمية، بالإضافة إلى عوامل الهندسة والسوق.
تستدعي معظم الفرق هذه المكتبات عبر أُطر مثل PyTorch أو TensorFlow، لذلك نادرًا ما يكتبون شيفرة GPU منخفضة المستوى بأنفسهم.
قد تكون هذه الأسواق أصغر اليوم مقارنةً بسحابة الذكاء الاصطناعي، لكنها يمكن أن تولّد إيرادات دائمة وهوامش عالية وتعمّق موطئ نيفيديا عبر قطاعات الصناعة.
تاريخها يشير إلى قدرة على التحول، لكن مثل هذه القفزات ستشكل اختبارًا حقيقيًا لمرونتها.