لقد خلق سهم Nvidia وحده قيمة أكبر في السنوات الثلاث الماضية من القيمة السوقية المجمعة لـ 250 شركة في مؤشر S&P 500. تحدث عن 1٪ – على وجه التحديد، 3 تريليون دولار! لكن الجميع يعرف ذلك. السؤال الأكبر هو: ماذا بعد؟ هل يجب عليك شراء أو بيع أو الاحتفاظ بـ Nvidia في هذه المرحلة؟ أم يجب أن تنظر إلى بدائل أخرى، مثل شركة جراحة الروبوتات Intuitive Surgical، التي تبدو مستعدة لإحداث ثورة في قطاع الرعاية الصحية – مما قد يؤدي إلى ارتفاع أسهم ISRG بمقدار 10 أضعاف؟
في تحليلاتنا الأخيرة، ناقشنا مجموعة من النتائج: طريق نفيديا إلى 300 دولار والنقيض الجانب السلبي لـ Nvidia إلى 40 دولارًا.
رحلة أسهم Nvidia حتى الآن
تضخم سهم NVDA أكثر من 10 أضعاف من مستويات 13 دولارًا في أوائل يناير 2021 إلى حوالي 140 دولارًا الآن، مقابل زيادة قدرها حوالي 50٪ لمؤشر S&P 500 خلال فترة الأربع سنوات تقريبًا. لقد كانت رحلة وعرة، حيث بلغت عوائد السهم 125% في عام 2021، و-50% في عام 2022، و239% في عام 2023. ويبرز بشكل خاص الأداء الضعيف لسهم NVDA مقابل مؤشر S&P 500 في عام 2022 – كما هو الحال مع المؤشر القياسي. حققت عوائد -19٪ في ذلك العام. ومن الجدير بالذكر أن محفظة Trefis عالية الجودة، التي تضم مجموعة مكونة من 30 سهمًا، تمتلك تفوقت على مؤشر S&P 500 كل عام خلال نفس الفترة. لماذا هذا؟ كمجموعة، قدمت أسهم HQ Portfolio عوائد أفضل مع مخاطر أقل مقارنة بالمؤشر القياسي؛ أقل من مجرد ركوب السفينة الدوارة كما هو واضح في مقاييس أداء HQ Portfolio.
الآن، فيما يلي الحقائق، ورؤية محددة لكيفية التفكير في Nvidia في محفظتك الاستثمارية.
ثلاث حقائق لا يمكن إنكارها عن نفيديا
- نفيديا هي مورد الأسلحة وحرب الذكاء الاصطناعي مستمرة
- الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مدخل: إنه مدخل استراتيجي. لا تحتاج الشركات بدءًا من الملابس إلى قطاع الطاقة إلى شركات الأدوية العملاقة إلى ذلك كعامل نظافة فحسب، بل تحتاج إليه للفوز في مواجهة المنافسة. معنى؟ لا يستطيع عملاء Nvidia أن يكونوا حساسين للسعر
- النمو السريع يأتي مع تقلبات هائلة. يحتوي الزبد دائمًا على الماء: اللب والهواء. لن يكون من السهل مشاهدة Nvidia وهي تتأرجح في محفظتك
إذن ماذا يجب أن تفعل؟
إجابة: أضف Nvidia إلى محفظتك بمبلغ بحيث بينما تتخيل تحقيق مكاسب بمقدار 5 أضعاف على المدى الطويل، تكون أيضًا على استعداد لتحمل خسارة 50% في أي وقت أثناء الرحلة. نعم، كن على استعداد لتحمل الألم على المدى القصير – وهو الثمن الذي ستدفعه – حتى تتم مكافأتك على المدى الطويل. يبدو هذا بسيطًا من الناحية النظرية، ولكن ليس من السهل أبدًا التعايش معه عمليًا.
فيما يلي مزيد من التفاصيل حول الإيجابيات والسلبيات.
السيئة أولا
هذا هو الأمر، المنافسة تشتد. AMD لا تقف مكتوفة الأيدي – فقد ضاعفت الشركة جهودها في وحدات معالجة الرسومات التي تركز على الذكاء الاصطناعي وتدعي أن شريحة Instinct MI300X الجديدة تتفوق على أداء Nvidia في العديد من المجالات. تبرز شركة إنتل أيضًا كمنافس، حيث تكتسب قوة جذب من خلال شرائح الذكاء الاصطناعي ذات القيمة العالية. علاوة على ذلك، تعمل شركات التكنولوجيا الكبرى مثل جوجل – أحد أكبر عملاء إنفيديا – على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاصة بها. مع هؤلاء المنافسين، قد لا يكون النمو السريع في إيرادات Nvidia والمستويات المرتفعة بشكل غير عادي لهوامش التدفق النقدي لـ Nvidia (أكثر من 50٪ في الأرباع الأخيرة) مستدامًا.
لا تزال الاقتصادات الأساسية لسوق معالجات الرسوميات المدعمة بالذكاء الاصطناعي ضعيفة، حيث لا يزال معظم عملاء Nvidia غير مربحين. لماذا هذا؟ إن بناء النماذج اللغوية الكبيرة وتدريبها مكلف، وقد يستغرق تحقيق المردود وقتًا طويلاً. تقدر شركة VC Sequoia أن صناعة الذكاء الاصطناعي أنفقت 50 مليار دولار على شرائح Nvidia العام الماضي، وربما تتجاوز 100 مليار دولار عند تضمين التكاليف الأخرى. ومع ذلك، لم تولد هذه الاستثمارات سوى حوالي 3 مليارات دولار من الإيرادات، مع عدد قليل من الخدمات إلى جانب ChatGPT التي اكتسبت قواعد مستخدمين كبيرة مدفوعة الأجر. ربما نكون الآن في مرحلة “الخوف من الخوف” (FOMO) في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تشعر الشركات بأنها مضطرة إلى الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لمجرد أن منافسيها يفعلون ذلك. ومع سعي المساهمين للحصول على عوائد أفضل، قد يهدأ الإنفاق الرأسمالي، مما يؤثر على شركات مثل نفيديا.
بشكل منفصل، تتبع عمليات النشر الكبيرة للذكاء الاصطناعي مرحلتين. الأولى هي مرحلة التدريب المكثف على الحوسبة، والتي يتم خلالها إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي من مجموعات بيانات كبيرة مع استخدام وحدات معالجة الرسومات لمعالجة البيانات وضبط معلمات النموذج. المرحلة الثانية هي مرحلة النشر، حيث تعمل النماذج المدربة في تطبيقات العالم الحقيقي وتتطلب عادةً قوة معالجة أقل، مما يسمح للشركات باستخدام أجهزة أقل تكلفة لتشغيل النماذج للمهام اليومية. بما أن ثورة الذكاء الاصطناعي بدأت قبل عامين تقريبًا، فإن معظم الشركات في مرحلة التدريب وهناك احتمال أن يتراجع الطلب مع تحركنا نحو استنتاج أقل قوة.
الخير والعظيم
كان لشركة Nvidia السبق في سوق الذكاء الاصطناعي. ولديها البصيرة لعدم ترك ميزة المحرك المبكر تضيع. قامت الشركة ببناء نظام بيئي شامل حول معالجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بما في ذلك لغات البرمجة والبرمجيات، والتي يمكنها تأمين العملاء في منتجاتها أثناء قيامهم بتوسيع استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي. إن مجموعة برامج Nvidia الشاملة – بما في ذلك CUDA وcuDNN وTensorRT – لا تعمل على تحسين الأداء فحسب، بل تعمل أيضًا على تبسيط عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب والمكلف بشكل متزايد على الشركات التحول إلى منصات بديلة. أنظر إلى الأمر بهذه الطريقة. عندما تنشر الشركات رهاناتها على الذكاء الاصطناعي، فإنها ستنفق الوقت والموارد على التدريب، وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، ودمج هذه الأدوات في أنظمة تكنولوجيا المعلومات وسير العمل الأوسع لديها. وهذا يجعل التحول إلى المنافسين أكثر صعوبة وتكلفة. يمكن أن يساعد النظام البيئي في حماية هوامش Nvidia، مع احتمال توسع المبيعات المتعلقة بالبرمجيات أيضًا على المدى الطويل.
في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي الأولية التي نشرتها أمثال OpenAI في عام 2022 كانت تعتمد إلى حد كبير على النصوص، إلا أن النماذج أصبحت متعددة الوسائط بشكل متزايد مما يعني أنها تعمل مع الكلام والصور والفيديو والمحتوى ثلاثي الأبعاد – مما يتطلب قوة حوسبة أعلى وعدد أكبر من شحنات GPU . علاوة على ذلك، على عكس العقد الماضي أو نحو ذلك عندما تجاوزت التطورات في قوة الحوسبة – وخاصة في المعالجات – برمجيات التطوير التي يمكنها الاستفادة الكاملة من هذه القدرات، في عصر الذكاء الاصطناعي، ارتفع الطلب على قوة الحوسبة بشكل كبير بسبب المتطلبات الحسابية المكثفة للتعلم الآلي. نماذج. يمكن أن يؤدي هذا الاتجاه إلى طلب قوي ومستمر على Nvidia.
التحول في السياسة النقدية الأمريكية يمكن أن يمنح نفيديا دفعة إضافية. إن خفض بنك الاحتياطي الفيدرالي بمقدار 50 نقطة أساس ــ وهو الأول منذ ما يقرب من أربع سنوات ــ يرفع سعر الفائدة على الأموال الفيدرالية إلى 4.75% إلى 5%، مع وجود مجال لمزيد من التخفيضات. تعمل المعدلات المنخفضة على تعزيز قطاعات النمو مثل التكنولوجيا من خلال زيادة القيمة الحالية للأرباح المستقبلية. تعتبر تخفيضات أسعار الفائدة مفيدة بشكل خاص لشركة Nvidia. لماذا؟ من شأن أسعار الفائدة المنخفضة أن تقلل من تكاليف التمويل لمنشئي مراكز البيانات الكبيرة، مما قد يؤدي إلى زيادة الإنفاق الرأسمالي في الفضاء، ومساعدة اللاعبين مثل Nvidia التي تبيع وحدات معالجة الرسومات للخوادم. علاوة على ذلك، تظل اقتصاديات ثورة الذكاء الاصطناعي مختلطة، نظرا للتكاليف المرتفعة للتدريب النموذجي والاستدلال. ومن الممكن أن يؤدي انخفاض أسعار الفائدة إلى تحسين الجدوى المالية لهذه الاستثمارات. تحقق من تحليلنا للطرق الأخرى للاستفادة من الخطوة التالية لبنك الاحتياطي الفيدرالي؟
استثمر مع تريفيس محافظ السوق الضرب
شاهد الكل تريفيس تقديرات الأسعار
