تحول محفظة مدير الصناديق الملياردير في الربع الثالث: رهان استراتيجي على التعرض المتنوع للرقائق بدلاً من التركيز على وحدات معالجة الرسومات

فهم تقديم النموذج 13F المؤسسي وتأثيراته على السوق

يجب على جميع مديري الأصول المؤسسية الذين يديرون أكثر من $100 مليون في رأس المال الكشف عن ممتلكاتهم الفصلية من خلال تقديم نماذج هيئة الأوراق المالية والبورصات (SEC) نموذج 13F. توفر هذه الوثائق التنظيمية للمستثمرين الأفراد نافذة على تحركات المحافظ التي ينفذها كبار لاعبي وول ستريت، وإن كانت مع تأخير زمني. أصدر فريق فيليب لافونت، شركة Coatue Management، تقريره عن الربع الثالث، والذي كشف عن إعادة تموضع ملحوظة عبر قطاع أشباه الموصلات تستحق الدراسة بالتفصيل.

التحركات المحددة: تقليل حصة عمالقة وحدات معالجة الرسوميات مع التوسع في أماكن أخرى

خلال الربع الثالث، نفذ فريق Coatue Management إعادة توازن متعمدة لتعرضه لقطاع الرقائق. قلل الصندوق من مراكزه في اثنين من قادة سوق وحدات معالجة الرسوميات: نفيديا (NASDAQ: NVDA) شهدت انخفاضًا بنسبة 14%، بينما شركة Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) تراجعت بنسبة 19%. في الوقت نفسه، وسع فريق لافونت بشكل كبير حصصه في لاعبين آخرين في قطاع أشباه الموصلات—جوجل (NASDAQ: GOOGL / GOOG) زادت ممتلكاته أكثر من ثلاثة أضعاف، وMarvell Technology (NASDAQ: MRVL) تلقت زيادات كبيرة مماثلة.

من النظرة الأولى، قد يبدو أن هذا التغيير غير منطقي بالنظر إلى الأداء الاستثنائي لنفيديا وAMD. فقد شهدت كلتا الشركتين ارتفاعات مذهلة في الأسهم—نفيديا بنسبة تقارب 900% وAMD حوالي 200%—مدعومة بطفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع ذلك، تشير تحركات لافونت إلى حساب استراتيجي أكثر دقة.

مشهد وحدات معالجة الرسوميات: الهيمنة وسط تغير الديناميات

تسيطر نفيديا وAMD على تصميم وتوريد وحدات معالجة الرسوميات، وهي بنية المعالجة المتوازية الأكثر أهمية لتدريب نماذج اللغة الكبيرة ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية. لقد التزمت الشركات الكبرى في السحابة وبناة بنية الذكاء الاصطناعي التحتية بمبالغ هائلة لبناء مراكز البيانات وشراء الرقائق. تتوقع شركة ماكينزي أن يستثمر العالم في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية ما يقارب $7 تريليون خلال السنوات الخمس القادمة، مع توجيه الغالبية نحو بناء مراكز البيانات وشراء أشباه الموصلات.

بالنظر إلى هذه الرياح الداعمة الهيكلية، يبدو أن الطلب المستمر على قدرة وحدات معالجة الرسوميات مضمون. والسؤال إذن: هل يشير تقليل لافونت المعتدل إلى فقدان الثقة في هذا الاتجاه الدائم؟

التوسع خارج وحدات معالجة الرسوميات: الحالة على جوجل وMarvell

يبدو أن الإجابة أكثر دقة. تمثل جوجل رؤية مختلفة تمامًا حول استثمار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. لقد جذبت Google Cloud عملاء بارزين مثل Anthropic وOpenAI، في حين أن وحدات المعالجة Tensor المخصصة لها تمثل مكونًا ذا قيمة متزايدة في موقعها التنافسي في خدمات الذكاء الاصطناعي. تصاميم السيليكون المخصصة هذه، على الرغم من أقل ظهورًا من عروض نفيديا العامة، تخدم تطبيقات التعلم العميق المحددة ذات الأهمية المتزايدة.

أما Marvell Technology فهي تتخصص في تصميم صفوف الذاكرة عالية النطاق الترددي والبنية التحتية لمراكز البيانات ذات الصلة—الشبكات، والأمان، وأنظمة التخزين التي تمكن الأحمال العمل المعقدة للذكاء الاصطناعي. مع تصاعد تعقيد مشكلات الحوسبة وتزايد متطلبات تدفق البيانات، يكتسب البائعون الذين يعالجون هذه الاحتياجات الثانوية قوة نفوذ.

نظام أشباه الموصلات يتوسع، لا يتقلص

ما يظهر من تموضع Coatue ليس تراجعًا عن قناعة الذكاء الاصطناعي، بل توسعًا متعمدًا في تنويع المحفظة. احتفظ الصندوق بتعرض كبير لمصممي الرقائق المرتكزين على وحدات معالجة الرسوميات، مع بناء مراكز في قطاعات مكملة من سلسلة أشباه الموصلات.

يعكس هذا النهج فهمًا مهمًا: طفرة الذكاء الاصطناعي ليست منافسة صفرية بين المسرعات العامة، بل توسع في الطلب عبر النظام البيئي بأكمله. بعيدًا عن وحدات معالجة الرسوميات التي تتصدر العناوين، يتطلب البنية التحتية الناجحة للذكاء الاصطناعي ابتكار بنية الذاكرة، وتحسين الشبكات، وحلول التخزين—كلها تتطلب استثمارًا وتوفر قيمة.

قراءة لافونت لإعادة التخصيص أقل كأنها مراهنة معاكسة على الذكاء الاصطناعي، وأكثر كأنها قناعة بأن توليد العائد يتطلب التعرض لعدة فئات من الرقائق. من خلال بناء محفظة تمتد عبر السيليكون المخصص (TPUs من جوجل)، والمسرعات العامة (نفيديا وAMD)، ومكونات البنية التحتية الأساسية (Marvell’s HBM والشبكات)، يضع Coatue نفسه لالتقاط النمو عبر قطاعات الذكاء الاصطناعي المتنوعة.

لماذا يهم التنويع عبر طبقة الرقائق

لقد تطور فرصة أشباه الموصلات إلى ما هو أبعد من سباق تسلح بسيط على وحدات معالجة الرسوميات. مع تزايد تعقيد أعباء العمل في الذكاء الاصطناعي، تصبح متطلبات البنية التحتية أكثر تخصصًا. لا يمكن لشركة واحدة تحسين الأداء عبر وحدات معالجة الرسوميات، والمعالجات المخصصة، وتسلسلات الذاكرة، وأقمشة الشبكات، وأنظمة التخزين في آن واحد. هذا التشتت يخلق فرصًا للمستثمرين المستعدين لبناء تعرض متنوع بدلاً من التركيز على أكثر القطع وضوحًا.

تشير تموضع الربع الثالث للافونت إلى ثقة في استدامة إنفاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مع وعي بأن القيمة تتراكم عبر وظائف متخصصة متعددة، وليس فقط عبر المسرعات الرائدة. الرسالة: بناء محفظة رابحة في أشباه الموصلات الآن يتطلب التفكير بشكل منهجي في كامل سلسلة مراكز البيانات.