تحذير كريس وود: لماذا قد يؤدي سوء الاستثمار إلى إنهاء تجارة الذكاء الاصطناعي
يشهد الازدهار العالمي للذكاء الاصطناعي حالياً دورة إنفاق رأسمالي (capex) هي الأكثر دراماتيكية على الإطلاق، ولكن هناك خطر هيكلي يلوح في الأفق قد يؤدي إلى تحول مفاجئ في السوق. يحذر كريس وود، رئيس استراتيجية الأسهم العالمية في Jefferies، من أن نهاية تجارة الذكاء الاصطناعي لن تأتي بسبب نقص الرقائق أو وفرتها المفرطة، بل من أزمة ثقة فيما يتعلق بالعوائد على الاستثمار.
تهديد سوء الاستثمار والتمويل الدائري
على عكس دورات أشباه الموصلات التقليدية التي تنتهي بسبب تكدس المخزون، يرى وود أن تجارة الذكاء الاصطناعي تواجه تهديداً نفسياً واقتصادياً فريداً: "سوء الاستثمار" (malinvestment). ويكمن الخطر الرئيسي في أن الشركات العملاقة (hyperscalers) ومختبرات الذكاء الاصطناعي قد تفشل في تحقيق عوائد كافية على الكميات الهائلة من رأس المال التي تضخها.
يسلط وود الضوء على حلقة تغذية راجعة قد تكون هشة داخل النظام البيئي. ويشير إلى هياكل قد تقوم فيها شركات مثل Nvidia بتمويل مختبرات ذكاء اصطناعي مثل OpenAI، والتي تستخدم بدورها ذلك رأس المال لشراء المزيد من رقائق Nvidia. وبينما تعزز هذه الدائرية النمو على المدى القصير، إلا أنها تخلق "بيتاً من ورق" قد ينهار إذا بدأ المستثمرون في التشكيك في قدرات تحقيق الربح (monetization) طويلة الأجل لمجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI stack).
الإنفاق الرأسمالي الضخم وتركيز الثروة
إن حجم الاستثمار الحالي غير مسبوق. فقد رفعت شركة TSMC توقعاتها للإنفاق الرأسمالي لعام 2026 إلى حوالي 56 مليار دولار، ارتفاعاً من 41 مليار دولار العام الماضي، مع تشير بعض التوقعات إلى وصولها إلى 65-70 مليار دولار بحلول عام 2027. وقد حول هذا الارتفاع تايوان إلى قوة اقتصادية كلية، حيث بلغ نمو الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي 14.55% على أساس سنوي في الربع الأول من عام 2026.
أصبح الطلب المرتبط بالذكاء الاصطناعي مركزاً للغاية لدرجة أنه من المقدر أن يمثل 31% من إيرادات TSMC في عام 2026. ويؤكد هذا المستوى من التركيز مدى رهان الاقتصاد العالمي حالياً على قطاع تكنولوجي واحد.
تحول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سلع
نقطة ضغط رئيسية أخرى هي التحول السريع لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إلى سلع عامة. ومع انخفاض تكلفة النماذج عالية الجودة، تتعرض القوة التسعيرية المتميزة لمزودي الذكاء الاصطناعي الغربيين للتحدي.
يشير وود إلى أن النماذج الصينية تكتسب زخماً كبيراً. ففي منصة OpenRouter، عالجت أفضل النماذج الصينية 21.37 تريليون توكن (token) في أواخر يونيو، وهي قفزة هائلة من 4.37 تريليون في أبريل، متفوقة بشكل كبير على الـ 5.76 تريليون توكن التي عالجتها أفضل النماذج الأمريكية. ويشير هذا التحول إلى أنه مع انخفاض "التكلفة لكل توكن"، ستواجه اقتصاديات الحفاظ على نماذج باهظة الثمن ومملوكة لشركات تدقيقاً مكثفاً.
تحول التركيز إلى الذاكرة والأجهزة
رغم هذه التحذيرات، لا يتوقع وود حدوث انهيار فوري. بدلاً من ذلك، يقوم بإعادة توجيه المحافظ الاستثمارية نحو "أدوات العمل" (picks and shovels) في هذه الصناعة، وتحديداً الذاكرة والأجهزة.
ويستشهد بمفارقة جيفونز (Jevons Paradox)، حيث تؤدي زيادة الكفاءة إلى زيادة إجمالي الاستهلاك. فكلما أصبحت الحوسبة أكثر كفاءة، زاد الطلب على ذاكرة DRAM وNAND. وقد أمنت شركات مثل Micron بالفعل اتفاقيات استراتيجية طويلة الأجل لجزء كبير من حجم إنتاجها، مما يمنح صانعي الذاكرة نفوذاً وقوة تسعير كبيرة كانت تفتقر إليها شركات تصنيع الرقائق التقليدية غالباً خلال فترات الركود السابقة.
النقاط الرئيسية
- الخطر الرئيسي: تعد تجارة الذكاء الاصطناعي الأكثر عرضة لمخاوف "سوء الاستثمار" — أي إدراك أن الإنفاق الرأسمالي الضخم لا يحقق أرباحاً كافية.
- ضغط تحول النماذج إلى سلع: تهدد نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتحسن بسرعة وتصبح أرخص، لا سيما الصينية منها، اقتصاديات الهوامش الربحية العالية لشركات الذكاء الاصطناعي الغربية الرائدة.
- التحوط عبر الذاكرة: بينما يواجه مزودو البرمجيات والنماذج ضغوطاً على الهوامش الربحية، يظل مصنعو الأجهزة والذاكرة (مثل SK Hynix وSamsung) المستفيدين الهيكليين من عملية التوسع في البنية التحتية.