وصل تقاطع الحوسبة عالية الأداء والتمويل اللامركزي إلى محطة جديدة هذا الأسبوع. مع إعلان نيفيديا (NVDA) عن نتائج الربع الرابع التي تجاوزت توقعات السوق، شعرت آثارها على نطاق واسع خارج سوق الأسهم التقليدي. بالنسبة للمشاركين في مجال الأصول الرقمية، فإن أداء شركة تصنيع الرقائق هذا يُعد مقياسًا حيويًا لصحة نظام الذكاء الاصطناعي الأوسع.
النقاط الرئيسية
-
إيرادات قياسية: أبلغت Nvidia عن إيرادات قدرها 68.1 مليار دولار في الربع الرابع، بزيادة قدرها 73% على أساس سنوي، مدفوعة بارتفاع قدره 75% في مبيعات مراكز البيانات.
-
إرشاد قوي: تتوقع الشركة إيرادات بقيمة 78 مليار دولار للربع القادم، مما يشير إلى أن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة التوسع.
-
السوق المشفرة: شهدت الرموز المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مثل Bittensor (TAO) وInternet Computer (ICP) مكاسب متواضعة بعد الإعلان، مما يعكس ارتباطًا عاليًا بطلب أجهزة الذكاء الاصطناعي.
-
محور التعدين: بيتكوين شركات التعدين مثل IREN وTeraWulf، التي تتوسع بشكل متزايد في الحوسبة عالية الأداء (HPC)، تابعت الحالة الإيجابية خلال التداول بعد ساعات العمل.
الطفرة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وارتباطها بالأصول الرقمية
تعد تقرير نيفيديا المالي الأخير أكثر من مجرد انتصار مؤسسي؛ إنه إشارة إلى الأسواق بأن "الجوع الحسابي" للعصر الحديث بعيدٌ كل البعد عن الانتهاء. إن إيرادات قدرها 68.1 مليار دولار هي رقم مذهل يُبرز مدى تغلغل الحوسبة المتسارعة في الصناعة العالمية. بالنسبة لمجتمع التشفير، يوفر هذا البيانات خلفية أساسية لاتجاهات سوق التشفير المرتبط بالذكاء الاصطناعي التي سيطرت على دورات التداول الأخيرة.
المنطق بسيط: مع توسع Nvidia في أعمال مراكز البيانات الخاصة بها — التي نمت ما يقرب من 13 مرة منذ إطلاق ChatGPT — تصبح البنية التحتية المطلوبة لتشغيل بروتوكولات الذكاء الاصطناعي اللامركزية أكثر قوة وطلبًا. غالبًا ما تجد المشاريع التي تركز على التعلم الآلي اللامركزي أو قوة GPU الموزعة أن تقييماتها تتحرك بالتوازي مع "ملك الأجهزة"، حيث يرى المستثمرون نجاح Nvidia كتأكيد على استدامة قطاع الذكاء الاصطناعي بأكمله.
مراكز البيانات: مراكز الطاقة الجديدة لعمال التعدين في عالم العملات المشفرة
أحد أبرز التحولات في عام 2026 هو تلاشي الحدود بين تعدين البيتكوين ومراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. فقد أنفقت شركات التعدين المدرجة في البورصة سنوات في تأمين تخصيصات طاقة ضخمة وبناء بنية تحتية متخصصة للتبريد. وتُعاد توظيف هذه الأصول الآن أو توسيعها لاستضافة وحدات معالجة الرسومات H100 وB200 من Nvidia.
بعد إصدار النتائج، أظهرت الأسهم مثل IREN (التي كانت تُعرف سابقًا باسم Iris Energy) وCipher Mining وTeraWulf مكاسب أولية. لم تعد هذه الشركات تُقيَّم فقط من خلال عدسة سعر البيتكوين؛ بل يُنظر إليها بشكل متزايد على أنها أسهم تعدين بيتكوين مركزة على الذكاء الاصطناعي توفر "الهياكل الخارجية الدافئة" أو البنية التحتية المادية اللازمة للتخفيف من العقدة الحالية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي العالمي.
بروتوكولات الذكاء الاصطناعي اللامركزية تستجيب للنجاح في الأجهزة
بينما تهيمن Nvidia على مجال الأجهزة المركزة، فإن البروتوكولات اللامركزية تخلق فراغات لـ "الاستنتاج" و"التنسيق" لهذه النماذج الذكية الاصطناعية. غالبًا ما تكون الرموز مثل Bittensor (TAO) وInternet Computer (ICP) أول من تستجيب عندما تتجاوز Nvidia التوقعات.
بيتنتور (TAO) وتحفيز الذكاء
يُعد Bittensor سوقًا لامركزيًا للتعلم الآلي. عندما يلاحظ جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، أن "الذكاء الاصطناعي سيصبح أفضل فقط من هنا"، فإنه يعزز الفرضية القائلة بأن الطلب على الذكاء—والرموز التي تحفز إنشاءه—سيظل مرتفعًا. TAO شهد مكاسب متواضعة بينما كان السوق يهضم واقع أن سلسلة توريد الأجهزة مستعدة لدعم النمو حتى عام 2027 على الأقل.
إنترنت الكمبيوتر (ICP) والذكاء الاصطناعي على السلسلة
بالمثل، يعمل الإنترنت الحاسوبي على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أصيل على البلوكشين. إن التوجيه القوي للإيرادات من نيفيديا يشير إلى أن التكنولوجيا الأساسية لهذه المشاريع الطموحة تصبح أكثر سهولة وقوة. بالنسبة للمستخدمين، هذا يعني إمكانية ظهور رموز مشفرة أكثر تطورًا مرتبطة بالذكاء الاصطناعي مع استمرار انخفاض الحواجز أمام الحوسبة المتقدمة.
مشاعر السوق والمسار نحو عام 2027
على الرغم من الأرقام المفرحة، كان رد فعل السوق معتدلاً. ارتفعت أسهم نيفيديا بنسبة حوالي 1.4٪ خلال الجلسة وتأرجحت خلال التداولات بعد ساعات العمل. يشير هذا السلوك "المُسعر لتحقيق الكمال" إلى أن النمو غير قابل للإنكار، لكن السوق يبحث أيضًا عن الاستدامة.
للمستخدم في عالم العملات المشفرة، النتيجة واضحة: سيرود سرد الذكاء الاصطناعي من مرحلة المضاربة البحتة إلى مرحلة "الفواتير والبنية التحتية." إن التوسع المستمر في الحوسبة عالية الأداء في تعدين العملات المشفرة يشير إلى أن اللاعبين الأكثر نجاحًا في السنوات القليلة القادمة قد يكونون أولئك القادرين على سد الفجوة بين الأصول الرقمية والشريحة السيليكونية المادية.
ملخص تكامل الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة
التكامل بين هذين العالمين مبني على الحاجة المشتركة إلى موارد حسابية ضخمة. بينما توفر نيفيديا "الدماغ" (وحدات معالجة الرسوميات)، توفر قطاع التشفير "الجهاز العصبي" (الشبكات اللامركزية).
| القطاع | تأثير أرباح نيفيديا | المشاريع/الشركات الرئيسية |
| البنية التحتية | عالي - يُحقق الطلب على الطاقة والتبريد | IREN، WULF، CIFR |
| الذكاء الاصطناعي اللامركزي | متوسط إلى عالٍ - موجات صعودية مدفوعة بالمشاعر | TAO، ICP، FET |
| التقنية التقليدية | ال مباشر - يُحدد المعيار للكابيتال | MSFT، GOOGL، NVDA |
الأسئلة الشائعة
كيف تؤثر أرباح Nvidia على السعر للبيتكوين؟
بينما يتأثر البيتكوين بشكل أساسي بالعوامل الاقتصادية الكلية وتدفقات المؤسسات، فإن أرباح نيفيديا تؤثر على مشاعر "الانخراط في المخاطر". عندما تُبلغ أكبر شركة في العالم عن نمو قياسي، فإنها عادةً ما تخلق بيئة إيجابية للأصول عالية البيتا، بما في ذلك البيتكوين وغيرها من العملات المشفرة.
لماذا يتحول منجمو البيتكوين إلى الذكاء الاصطناعي والحاسوب عالي الأداء؟
تعدين البيتكوين تنافسي للغاية ويعتمد على دورات التخفيض. توفر الذكاء الاصطناعي والحاسوب عالي الأداء تدفقات إيرادات أكثر استقراراً وذات هامش ربح عالٍ من خلال استخدام نفس البنية التحتية للطاقة والتبريد التي يمتلكها عُمال التعدين بالفعل.
ما هي العلاقة بين سهم NVDA ورموز الذكاء الاصطناعي المشفرة؟
تشير البيانات إلى أن معامل الارتباط غالبًا ما يتراوح بين 0.6 و0.8 خلال مواسم الأرباح. هذا يعني أنه مع تحسن توقعات نيفيديا، فإن الرموز المتمركزة على الذكاء الاصطناعي تشهد عادةً ضغط شراء متزايد.
هل سيستمر الطلب على شرائح الذكاء الاصطناعي حتى عام 2027؟
أشارت إدارة نيفيديا إلى وجود التزامات توريد وخطط مخزون تمتد حتى عام 2027. هذا يشير إلى أن الدورة الحالية هي هيكلية وليست فقاعة قصيرة الأجل.
هل يمكن للشبكات اللامركزية استبدال مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية؟
حاليًا، الشبكات اللامركزية أكثر ملاءمة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي (تشغيل النماذج) والتدريب على نطاق صغير. لا يزال تدريب "النماذج الرائدة" على نطاق واسع يتطلب البنية المترابطة بإحكام الموجودة في مراكز البيانات المركزية، على الرغم من أن الفجوة تتقلص مع تحسن البرمجيات.