أبرز النقاط
- TSMC تسجل أعلى إيرادات فصلية في تاريخها بقيمة 39.6 مليار دولار
- الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي يدفع النمو بنسبة 36% مقارنة بالعام الماضي
- تقنيات التصنيع المتقدمة 3nm و5nm تمثل العمود الفقري لثورة AI
أعلنت شركة Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. المعروفة اختصاراً بـTSMC عن تحقيق إيرادات فصلية قياسية بلغت 39.6 مليار دولار أمريكي في الربع الثاني من عام 2025، مسجلةً نمواً سنوياً بنسبة 36%. يعكس هذا الرقم الاستثنائي استمرار الطلب المتصاعد على رقائق الذكاء الاصطناعي، ويؤكد موقع الشركة التايوانية كعصب رئيسي في سلسلة إمداد التقنية العالمية.
ما الذي يدفع هذا النمو الهائل في إيرادات TSMC؟
الإجابة المباشرة: الذكاء الاصطناعي. تشير التقديرات إلى أن أكثر من 50% من إيرادات TSMC باتت تأتي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء (HPC). فكل مسرّع ذكاء اصطناعي تنتجه Nvidia — سواء شريحة H100 أو الجيل الجديد Blackwell — يُصنَّع في مصانع TSMC باستخدام تقنيات 3nm و5nm المتقدمة.
هذه التقنيات المتقدمة ليست رفاهية هندسية، بل ضرورة تجارية. كلما صغر حجم العقدة (node)، زادت كثافة الترانزستورات، وتحسّن الأداء مع انخفاض استهلاك الطاقة — معادلة حاسمة لمراكز البيانات التي تستنزف ميغاواطات من الكهرباء في تدريب النماذج اللغوية الكبيرة.
لماذا تعتمد شركات AI الكبرى على TSMC تحديداً؟
تستحوذ TSMC على نحو 90% من سوق تصنيع الرقائق المتقدمة (أقل من 7nm). هذه الهيمنة تعني أن أي شركة تريد إنتاج شرائح AI متطورة — سواء كانت Nvidia أو AMD أو حتى Apple — لا تملك بديلاً واقعياً. المنافسان الوحيدان على هذا المستوى، Samsung وIntel، يتأخران بسنوات في تقنيات التصنيع الأحدث.
- Nvidia: تصنع جميع مسرّعات AI لديها (H100, Blackwell) عبر TSMC
- Apple: جميع شرائح M-series وA-series تُنتَج في TSMC
- AMD: معالجات Ryzen وEPYC وبطاقات Radeon تعتمد على TSMC
- Qualcomm: شرائح Snapdragon للهواتف الذكية تُصنَّع لدى TSMC
سباق البنية التحتية: من يشتري كل هذه الرقائق؟
الطلب يأتي أساساً من عمالقة الحوسبة السحابية — Microsoft وGoogle وAmazon وMeta — الذين يتسابقون لتوسيع قدرات مراكز بياناتهم. هذه الشركات تضخ عشرات المليارات سنوياً في بنية AI التحتية، وكل دولار يُنفَق على خوادم GPU يعني إيرادات إضافية لـTSMC.
من جانبها، تخطط TSMC لإنفاق رأسمالي يتراوح بين 28 و32 مليار دولار خلال 2025، معظمه موجه لتوسيع طاقة إنتاج العقد المتقدمة. الشركة تبني أيضاً مصانع جديدة في أريزونا واليابان لتقليل المخاطر الجيوسياسية المرتبطة بتركّز الإنتاج في تايوان.
ماذا يعني هذا لفرق المنتجات وصناع AI؟
بالنسبة لفرق المنتجات التي تبني تطبيقات ذكاء اصطناعي، هذه الأرقام تحمل رسالتين متناقضتين. الأولى إيجابية: سلسلة الإمداد تتوسع، والاستثمارات الضخمة تعني توفراً أفضل للرقائق مستقبلاً. الثانية أقل تفاؤلاً: الطلب لا يزال يفوق العرض، وأسعار الحوسبة السحابية GPU لن تنخفض قريباً.
الشركات الناشئة التي تعتمد على استئجار قدرات GPU من AWS أو Azure أو Google Cloud ستستمر في مواجهة قيود التوفر وارتفاع التكاليف. البديل الواقعي: تحسين كفاءة النماذج، واستكشاف معماريات أخف وزناً، والتفكير في شرائح متخصصة من مزودين بديلين مثل Groq أو Cerebras.
رأي Logicity
أرقام TSMC تؤكد أن سوق رقائق AI لم يصل بعد إلى نقطة التشبع — بل العكس، الطلب يتسارع. لكن هذا التركّز الشديد في مورّد واحد يمثل نقطة ضعف استراتيجية للصناعة بأكملها. بالنسبة لفرق المنتجات في المنطقة العربية، الرهان الأذكى حالياً هو بناء مرونة معمارية: تصميم أنظمة يمكنها العمل على رقائق متعددة (Nvidia, AMD, حتى شرائح Google TPU) بدلاً من الارتباط الكامل بمورّد واحد.
نظرة على المنافسين: هل يمكن لأحد منافسة TSMC؟
Intel تحاول العودة إلى سباق التصنيع المتقدم عبر برنامج Intel Foundry Services، لكنها لا تزال متأخرة بجيل أو جيلين. Samsung تملك قدرات 3nm لكنها تعاني من معدلات عائد (yield) أقل. واقعياً، لن تتغير خريطة القوى قبل 2027 على أقل تقدير.
هذا يعني أن أي اضطراب في تايوان — سواء كوارث طبيعية أو توترات جيوسياسية — سيُحدث موجة صدمة في صناعة التقنية العالمية بأسرها. توسّع TSMC الجغرافي خطوة ذكية، لكنها لن تُنضج قبل سنوات.
الأسئلة الشائعة
كم بلغت إيرادات TSMC في الربع الثاني 2025؟
سجلت TSMC إيرادات قياسية بلغت 39.6 مليار دولار أمريكي، بنمو 36% مقارنة بالفترة ذاتها من العام الماضي.
لماذا تعتمد Nvidia وApple على TSMC؟
لأن TSMC تستحوذ على نحو 90% من سوق تصنيع الرقائق المتقدمة (أقل من 7nm)، ولا يوجد منافس يضاهي جودتها وقدرتها الإنتاجية حالياً.
ما تأثير نتائج TSMC على تكلفة الحوسبة السحابية GPU؟
رغم التوسع الإنتاجي، الطلب على رقائق AI لا يزال يفوق العرض، مما يعني استمرار ارتفاع أسعار استئجار GPU السحابي على المدى القريب.
هل توجد بدائل لرقائق Nvidia في سوق AI؟
نعم، تشمل البدائل شرائح AMD MI300، وGoogle TPU، ومسرّعات متخصصة من Groq وCerebras، لكنها لا تزال أقل انتشاراً في السوق.
هل تحتاج مساعدة في التطبيق؟
إذا كنت تبني منتجاً يعتمد على الذكاء الاصطناعي وتواجه تحديات في اختيار البنية التحتية المناسبة أو تحسين كفاءة النماذج، تواصل مع فريق Logicity للحصول على استشارة متخصصة.
فاطمة الزهراء
كاتبة تقنية متخصصة في الذكاء الاصطناعي
أُنتِج هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي وراجعه فريق التحرير في لوجيسيتي. اعرف المزيد في سياسة التحرير.
