تحذير كريس وود: لماذا قد يؤدي سوء الاستثمار إلى إنهاء طفرة الذكاء الاصطناعي

تؤدي الطفرة الهائلة في الإنفاق على الذكاء الاصطناعي إلى خلق واحدة من أكثر دورات الإنفاق الرأسمالي (capex) دراماتيكية في التاريخ، لكنها تحمل في طياتها خطراً خفياً. يحذر كريس وود، رئيس استراتيجية الأسهم العالمية في Jefferies، من أن انهيار تجارة الذكاء الاصطناعي لن يكون سببه نقص الرقائق أو وفرتها الزائدة، بل أزمة في الربحية.

التهديد الوشيك لسوء الاستثمار

وفقاً لأحدث نشرة إخبارية لـ "Greed & Fear" الصادرة عن وود، فإن الخطر الرئيسي على منظومة الذكاء الاصطناعي هو "سوء الاستثمار". ويرى أن هذه التجارة ستواجه على الأرجح توقفاً مؤلماً أو نهاية عندما يدرك السوق أن الشركات العملاقة (hyperscalers) ومختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة لا يمكنها تحقيق عوائد كافية على استثماراتها الضخمة.

ومن المخاوف الكبيرة وجود حلقات تمويل دائرية. يشير وود إلى سيناريوهات قد تقوم فيها شركات مثل Nvidia بتمويل مختبرات ذكاء اصطناعي مثل OpenAI، والتي تستخدم بعد ذلك تلك الرؤوس الأموال لشراء المزيد من رقائق Nvidia. وبينما يخلق هذا حلقة تغذية راجعة مدفوعة بالزخم، إلا أنها تظل عرضة بشدة لشكوك المستثمرين فيما يتعلق بوضوح الأرباح على المدى الطويل والانضباط الرأسمالي.

دورة إنفاق رأسمالي ضخمة مدفوعة بالبنية التحتية

إن حجم الاستثمار الذي يتم ضخه حالياً في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي غير مسبوق. وتعد TSMC مثالاً بارزاً على هذا التركيز؛ حيث رفعت الشركة توقعاتها للإنفاق الرأسمالي لعام 2026 إلى حوالي 56 مليار دولار أمريكي، ارتفاعاً من 41 مليار دولار أمريكي العام الماضي. وتشير توقعات إضافية من Fubon Research إلى أن الإنفاق الرأسمالي قد يصل إلى 65-70 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2027.

يغذي هذا الإنفاق تحولات اقتصادية كلية هائلة في مناطق مثل تايوان، حيث بلغ نمو الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي 14.55% على أساس سنوي في الربع الأول من عام 2026. ويُقدر حالياً أن الطلب المرتبط بالذكاء الاصطناعي يمثل 31% من إجمالي إيرادات TSMC لعام 2026، مما يسلط الضوء على مدى ارتباط الاقتصاد العالمي الآن بعملية بناء وتطوير الذكاء الاصطناعي.

تحول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سلع أساسية

وما يزيد الضغط على الهوامش الربحية هو التحول السريع لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إلى سلع أساسية. ومع توفر نماذج عالية الجودة بجزء بسيط من التكلفة، فإن "الخنادق" (moats) التي تحيط بمزودي الذكاء الاصطناعي الغربيين المتميزين بدأت تتقلص.

يشير وود إلى صعود النماذج الصينية الفعالة، مثل GLM-5.2 من Z.ai، والذي يقدم حسب التقارير أداءً يعادل تقريباً أداء النماذج الأمريكية من الفئة الأولى مثل Anthropic ولكن بربع التكلفة فقط لكل رمز (token). وتظهر البيانات من OpenRouter تحولاً كبيراً: في أواخر يونيو، عالجت أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية 21.37 تريليون رمز، متفوقة بفارق كبير على الـ 5.76 تريليون رمز التي عالجتها النماذج الأمريكية الرائدة. ويشير هذا الاتجاه إلى أن طبقة البرمجيات في الذكاء الاصطناعي تتحول إلى قطاع تجاري من السلع ذات الهوامش المنخفضة.

التوجه نحو "المعاول والمجارف" (الأدوات الأساسية)

على الرغم من هذه المخاطر، لا يتوقع وود انهياراً فورياً. بدلاً من ذلك، يقترح تحولاً استراتيجياً نحو "المعاول والمجارف" (picks and shovels) في هذه الصناعة — وتحديداً الذاكرة والأجهزة (hardware).

وعلى عكس طبقة البرمجيات، يكتسب موردو الـ DRAM والذاكرة نفوذاً كبيراً. على سبيل المثال، وقعت Micron بالفعل 16 اتفاقية عملاء استراتيجية تغطي 20% من حجم DRAM وثلث حجم NAND الخاص بها، وغالباً ما تكون بمدد تصل إلى خمس سنوات. ويسمح هذا التغيير الهيكلي لمصنعي الذاكرة بفرض قوتهم في التسعير، مما يجعلهم رهانات أكثر أماناً حتى لو واجهت دورة الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي بشكل عام اختباراً للواقع.

النقاط الرئيسية

• عامل الخطر: تجارة الذكاء الاصطناعي عرضة لـ "سوء الاستثمار"، حيث يدرك المستثمرون أن الشركات العملاقة لا يمكنها تحقيق عوائد كافية على نفقاتها الرأسمالية الضخمة.
• ضغط تحول السلع: يؤدي الظهور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي الصينية منخفضة التكلفة وعالية الأداء إلى تحويل سوق نماذج اللغات الكبيرة (LLM) إلى سلع أساسية، مما يضغط على هوامش ربح المزودين الغربيين.
• التحول الاستراتيجي: في حين قد تتقلص هوامش البرمجيات، فإن مزودي الأجهزة والذاكرة (مثل SK Hynix و Samsung) يؤمنون مزايا طويلة الأجل من خلال اتفاقيات توريد استراتيجية لعدة سنوات.