لماذا قد تحقق دفعة Alphabet في مجال الذكاء الاصطناعي عوائد أكبر من Nvidia في عام 2026

الحجة من أجل لاعب AI متنوع

بينما هيمن Nvidia على سرد بنية تحتية للذكاء الاصطناعي — مع ارتفاع أسهمها بأكثر من 1000% منذ إطلاق ChatGPT — يتغير مشهد الذكاء الاصطناعي نحو التنويع. تقف Alphabet في موقع يمكنها من استغلال القيمة عبر عدة اتجاهات لا يمكن لعملها في وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ذات التركيز الواحد أن تتطابق معها.

وفقًا لتحليل السوق من مراقبين مثل Kevin Levy، السؤال الحاسم ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يواصل دفع عوائد السوق، بل أي الشركات ستستمر في النمو مع تصاعد المنافسة. النهج متعدد الأوجه لـ Alphabet تجاه الذكاء الاصطناعي — الذي يشمل شرائح مخصصة، نماذج لغة كبيرة، خدمات سحابية، وتطبيقات في العالم الحقيقي — يقدم بديلاً مقنعًا للسرد المركزي حول وحدات معالجة الرسوميات.

زخم الأجهزة: تحدي TPUs لهيمنة GPU

تمثل وحدات المعالجة Tensor Processing Units المخصصة من Alphabet عائقًا هيكليًا أمام حصة Nvidia السوقية. تكشف الأداء المالي الأخير لـ Google Cloud عن الرهانات: نمو الإيرادات بنسبة 34% مع توسع هوامش التشغيل إلى 24%، مدعومًا بشكل كبير باعتماد TPU.

تحكي الطلبات المسبقة القصة بشكل أوضح من أي مقياس ربعي. عند $155 مليار ( بزيادة 46% على أساس سنوي) حتى الربع الثالث، تشير توجيهات الإدارة المستقبلية إلى استمرار تسارع الطلب. على عكس النمو المعتمد على GPU من Nvidia، تجذب هذه TPUs الشركات التي تركز على الكفاءة وتبحث عن تحسينات في التكاليف.

تُعد بيانات النشر الفعلي مهمة هنا. أكدت شركة Anthropic أنها ستدمج TPUs في أحمال العمل الإنتاجية بدءًا من 2026، بينما يُقال إن Alphabet تتعاون مع Meta Platforms لاعتماد الشرائح وتحسين توافق PyTorch. عندما يتخذ قادة أطر العمل للذكاء الاصطناعي تحولات في الأجهزة، يتسارع تحول النظام البيئي.

تفوق البرمجيات وإيرادات الترخيص

أظهر إصدار Gemini 3.0 في نوفمبر تساويًا تقنيًا مع — وفي كثير من الحالات، تفوق — نماذج اللغة الكبيرة المنافسة من Anthropic وOpenAI. أدت انتصارات المعيار إلى ردود فعل صناعية: إعلان Sam Altman من OpenAI عن “اللون الأحمر” أظهر ضغط المنافسة، في حين وصلت تنزيلات تطبيق Gemini إلى 650 مليون مستخدم نشط شهريًا.

توضح فرصة الترخيص قيمة العرض. تمثل رغبة Apple المبلغ المبلغ عنه البالغ $1 مليار سنويًا لدمج Gemini في Siri إيرادات هوامش صافية لـ Alphabet. حيث أن Apple تدير النموذج على خوادمها الخاصة، يصبح ترخيص البرمجيات تقريبًا كل الربح — وهو نموذج أعمال لا يمكن لـ Nvidia تكراره من خلال مبيعات الأجهزة فقط.

التآزر داخل النظام البيئي

على عكس المنافسين الذين يستخدمون أدوات ذكاء اصطناعي خارجية، تستخدم Alphabet ابتكاراتها داخليًا كسلاح. أدت دمج ميزات الذكاء الاصطناعي في Google Search — خاصة نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ووضع الذكاء الاصطناعي — إلى زيادة حجم الاستعلامات دون تقليل الإيرادات. لقد قللت الشركة بشكل كبير من تكلفة بنية تحتية لهذه الميزات، محققة تحسينات في اقتصاديات الوحدة كل ربع سنة.

تسارعت إيرادات البحث إلى نمو بنسبة 15% في الربع الثالث من 2025. وتوازت YouTube مع هذا المسار، حيث زادت أيضًا بنسبة 15% في الربع الأخير، مدعومة بتحرير الفيديو بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتوليد الصور المصغرة، وأدوات التعرف على المنتجات. هذه ليست حالات استخدام نظرية؛ فهي تولد بالفعل زيادة ملموسة في الإيرادات.

تقدم Waymo زاوية تنويع أخرى. نفذت خدمة التاكسي الآلي 14 مليون رحلة في 2025 — أي ثلاثة أضعاف العام السابق — مع استهداف الإدارة 1 مليون رحلة أسبوعيًا بحلول نهاية 2026 عبر 20 مدينة. قد يصبح تحقيق الإيرادات المبكر من السيارات الذاتية القيادة مساهمًا هامًا في الإيرادات.

فارق التقييم في سياق نمو مرتفع

يكشف الفارق في التقييم بين Alphabet وNvidia عن سوء تقييم في السوق الحالي. تتداول Alphabet بأقل من 30 ضعف الأرباح المستقبلية بينما تتطلب Nvidia أكثر من 40 ضعفًا. بالنسبة لشركة تدفع بالنمو عبر بنية تحتية سحابية، وترخيص البرمجيات، وخدمات ناشئة مثل التاكسي الآلي، يبدو أن هذا الخصم غير مبرر.

نظرًا لتوليد Alphabet للنقد — بعشرات المليارات سنويًا — تحافظ الإدارة على مرونة لتوسيع برامج إعادة شراء الأسهم، مما يخلق زيادة إضافية في الأرباح للسهم فوق النمو العضوي.

تتمثل تحديات Nvidia مع دخول 2026 في إدارة التوقعات. بعد أن حققت مكاسب كبيرة بالفعل، يجب على شركة الشرائح أن تتجاوز التقديرات الجماعية الطموحة لتحقيق عوائد مرتفعة بشكل غير عادي. كما أن التداخل التنافسي من TPUs ومسرعات مخصصة أخرى يقلل من سيناريوهات الارتفاع المحتملة.

إطار الاستثمار

تمثل Alphabet قصة نمو على مستوى رأس المال المغامر بقيم شركات مؤسسية. الشركة لا تختار بين فرص الذكاء الاصطناعي؛ بل تفوز في الوقت ذاته عبر الشرائح، والنماذج، والبنية التحتية السحابية، والتطبيقات. هذا التنويع يخفف من مخاطر نقطة الفشل الوحيدة التي تواجهها مزودات بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ذات الطابع النقي.