بينما تحتل Nvidia عرش التدريب بـ90% من سوق معالجات الذكاء الاصطناعي، تخوض AMD لعبة مختلفة تماماً قد تجعلها الرابح الأكبر على المدى الطويل.
الأرقام تتحدث بوضوح: إيرادات Nvidia انفجرت من 17 مليار دولار في 2021 إلى أكثر من 200 مليار دولار متوقعة في 2026. هذا النمو لم يأتِ من بيع معالجات فقط — بل من تحويل الشركة إلى نظام بيئي متكامل للذكاء الاصطناعي يشمل البرمجيات والخدمات السحابية.
- استراتيجية Nvidia الحالية: السيطرة على مرحلة التدريب حيث تُبنى النماذج الأساسية، مع احتكار شبه كامل للمعالجات المتخصصة
- رهان AMD المختلف: التركيز على مرحلة الاستنتاج (inference) — حيث النماذج المدربة تُستخدم فعلياً في التطبيقات
- الصفقات الكبرى: AMD نجحت في إقناع OpenAI وMeta بتبني نظامها البيئي، مما يكسر هيمنة Nvidia
- ميزة خفية لـAMD: قيادتها في معالجات مراكز البيانات التقليدية، الضرورية لإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي
المفارقة أن مرحلة الاستنتاج قد تكون أضخم من التدريب — فبينما تُدرّب النماذج مرة واحدة، تُستخدم مليارات المرات يومياً في التطبيقات الحقيقية.
بالنسبة لمطور في الرياض أو دبي، هذا التنافس يعني خيارات أكثر وأسعار أقل لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محلياً. AMD تراهن على أن المستقبل ليس في تدريب النماذج العملاقة، بل في تشغيلها بكفاءة عند كل مستخدم.
السؤال الجوهري: هل ستنجح AMD في إثبات أن السيطرة على نقطة الاستهلاك أهم من السيطرة على نقطة الإنتاج؟
