لماذا قد يؤدي سوء الاستثمار، وليس فائض الرقائق، إلى إنهاء طفرة الذكاء الاصطناعي

لقد حدد الارتفاع المستمر في استثمارات الذكاء الاصطناعي ملامح الحقبة السوقية الحالية، ولكن ظهر تحذير هام من أحد أكثر الاستراتيجيين متابعة في "وول ستريت". يشير كريس وود، رئيس استراتيجية الأسهم العالمية في Jefferies، إلى أن انهيار تجارة الذكاء الاصطناعي لن ينبع من نقص الرقائق، بل من الفشل في تحويل النفقات الرأسمالية الضخمة إلى أرباح ملموسة.

خطر سوء الاستثمار المحدق

على عكس دورات أشباه الموصلات التقليدية التي تنتهي عادةً بسبب تكدس المخزون والزيادات المفاجئة في العرض، يرى كريس وود أن عصر الذكاء الاصطناعي يواجه خطراً هيكلياً فريداً: سوء الاستثمار. ويحذر من أن "نهاية" تجارة الذكاء الاصطناعي — أو على الأقل توقف مؤلم للسوق — ستحدث على الأرجح عندما تفشل الشركات العملاقة (hyperscalers) ومختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في تحقيق عوائد كافية على نفقاتها الرأسمالية (capex) الهائلة.

ويشير وود إلى حلقة مفرغة مثيرة للقلق داخل النظام البيئي، مثل قيام Nvidia بتمويل شركات مثل OpenAI، والتي تستخدم بعد ذلك تلك الأموال لشراء المزيد من رقائق Nvidia. وبينما يدفع هذا التمويل الدائري النمو الفوري، فإنه يخلق أساساً غير مستقر قد ينهار بسرعة بمجرد أن يطالب المستثمرون بالشفافية بشأن الأرباح طويلة الأجل والانضباط الرأسمالي.

دورة نفقات رأسمالية قياسية

إن حجم الإنفاق الحالي على الذكاء الاصطناعي غير مسبوق. ويصف وود عملية التوسع المستمرة بأنها أكثر دورة نفقات رأسمالية دراماتيكية شهدها على الإطلاق. ويتضح تركز هذا الاستثمار بشكل جلي في صناعة أشباه الموصلات:

• توسع TSMC: رفعت شركة التصنيع (foundry) توقعاتها للنفقات الرأسمالية لعام 2026 إلى حوالي 56 مليار دولار، ارتفاعاً من 41 مليار دولار العام الماضي. وتشير التوقعات لعام 2027 إلى أن الإنفاق قد يصل إلى ما بين 65 مليار و70 مليار دولار.
• تركز الإيرادات: من المتوقع أن يمثل الطلب المرتبط بالذكاء الاصطناعي ما يقدر بنحو 31% من إجمالي إيرادات TSMC في عام 2026.
• الأثر الاقتصادي الكلي: غذى هذا الارتفاع نمواً هائلاً في تايوان، حيث بلغ نمو الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي 14.55% على أساس سنوي في الربع الأول من عام 2026.

تحول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سلع

وما يزيد الضغط على هوامش الربح هو التحول السريع لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إلى سلع عامة. ويشير وود إلى أن النماذج الأرخص والأكثر كفاءة — خاصة من المطورين الصينيين — تتحدى هيمنة المزودين الغربيين المتميزين.

على سبيل المثال، تشير التقارير إلى أن نموذج GLM-5.2 التابع لشركة Z.ai المدرجة في هونغ كونغ يقدم أداءً يقارب مستوى Anthropic ولكن بتكلفة تبلغ ربع تكلفة الـ token فقط. وينعكس هذا التحول في بيانات الاستخدام: ففي أواخر يونيو، عالجت النماذج الصينية الرائدة 21.37 تريليون token على OpenRouter، وهي قفزة هائلة من 4.37 تريليون في أبريل، متجاوزة بشكل كبير الـ 5.76 تريليون token التي عالجتها النماذج الأمريكية الرائدة. ومع انخفاض تكاليف الـ token، تتقلص "الخندق التنافسي" (moat) لمزودي الذكاء الاصطناعي المتميزين، مما يجعل استرداد تكاليف البنية التحتية الضخمة أمراً أكثر صعوبة.

الفائزون في سباق "المعاول والمجارف" (Picks and Shovels)

على الرغم من هذه المخاطر طويلة الأجل، لا يتوقع وود انهياراً فورياً. بدلاً من ذلك، يقوم بإعادة توجيه المحافظ الاستثمارية نحو استثمارات "المعاول والمجارف" — وتحديداً مزودي الذاكرة والأجهزة — الذين يستفيدون من "مفارقة جيفونز" (Jevons Paradox). يشير هذا المبدأ الاقتصادي إلى أنه كلما أصبحت الحوسبة أكثر كفاءة وأرخص ثمناً، زاد الاستهلاك الإجمالي فعلياً.

وتتمتع شركات الذاكرة العملاقة مثل Micron و SK Hynix و Samsung حالياً بموقف قوي. فقد أمنت Micron بالفعل اتفاقيات استراتيجية تغطي 20% من حجم DRAM وثلث حجم NAND الخاص بها، وغالباً ما تكون لمدة خمس سنوات، مما يوفر حماية ضد التقلبات المتوقعة في طبقة البرمجيات من مكدس الذكاء الاصطناعي (AI stack).

خلاصات رئيسية

• التهديد الرئيسي: تجارة الذكاء الاصطناعي معرضة لمخاطر "سوء الاستثمار"، حيث يفشل الإنفاق الضخم من قبل الشركات العملاقة في تحقيق عائد كافٍ على الاستثمار (ROI).
• تحول في ملف المخاطر: على عكس دورات أشباه الموصلات السابقة التي كان يحركها فائض العرض، فمن المرجح أن يكون نهاية دورة الذكاء الاصطناعي مدفوعاً بخيبة أمل المستثمرين تجاه الانضباط الرأسمالي.
• مرونة الأجهزة: في حين تواجه هوامش ربح النماذج البرمجية ضغوطاً بسبب تحولها إلى سلع عامة، يظل مزودو الذاكرة والأجهزة هم المستفيدون الرئيسيون من سباق النفقات الرأسمالية المستمر.