لماذا قد يؤدي سوء الاستثمار، وليس فائض الرقائق، إلى نهاية تجارة الذكاء الاصطناعي

تُحرك طفرة الذكاء الاصطناعي أكثر دورات الإنفاق الرأسمالي (capex) دراماتيكية في التاريخ، ولكن ظهر تحذير كبير بشأن استدامتها. يشير كريس وود، رئيس استراتيجية الأسهم العالمية في Jefferies، إلى أن النهاية المحتملة لتجارة الذكاء الاصطناعي لن تندلع بسبب نقص الرقائق، بل بسبب أزمة ثقة في عوائد الاستثمار.

التهديد الوشيك لسوء الاستثمار

على عكس دورات أشباه الموصلات التقليدية التي تنتهي بسبب وفرة مفاجئة في العرض أو تراكم المخزون، يرى وود أن عصر الذكاء الاصطناعي يواجه خطراً هيكلياً فريداً: سوء الاستثمار. يكمن الخطر الرئيسي في احتمال عدم قدرة الشركات العملاقة (hyperscalers) ومختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة على تحقيق عوائد كافية على رأس المال الضخم الذي تضخه.

يسلط وود الضوء على نمط "التمويل الدائري" المثير للقلق داخل المنظومة. على سبيل المثال، شاركت Nvidia في تمويل كيانات مثل OpenAI، والتي تستخدم بدورها ذلك رأس المال لشراء المزيد من رقائق Nvidia. وبينما يخلق هذا زخماً قوياً على المدى القصير، فإنه ينشئ حلقة تغذية راجعة قد تنعكس بشكل حاد إذا بدأ المستثمرون في التشكيك في القدرة على تحقيق الربح على المدى الطويل ووضوح الأرباح المتوقعة من بنية الذكاء الاصطناعي (AI stack).

الإنفاق الرأسمالي الضخم وتركيز المخاطر

إن حجم الاستثمار الذي نشهده حالياً غير مسبوق. فقد رفعت TSMC، وهي شركة التصنيع الرائدة في العالم، توقعاتها للإنفاق الرأسمالي لعام 2026 إلى حوالي 56 مليار دولار، ارتفاعاً من 41 مليار دولار العام الماضي. وتشير توقعات Fubon Research إلى أن هذا الرقم قد يقفز إلى ما بين 65 مليار و70 مليار دولار بحلول عام 2027.

بدأ هذا الارتفاع بالفعل في تحويل الاقتصادات الإقليمية. ففي تايوان، يبدو تأثير الطلب المرتبط بالذكاء الاصطناعي جلياً، حيث بلغ نمو الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي 14.55% على أساس سنوي في الربع الأول من عام 2026. علاوة على ذلك، من المتوقع أن يمثل الطلب المرتبط بالذكاء الاصطناعي حوالي 31% من إجمالي إيرادات TSMC في عام 2026، مما يؤكد مدى تركز الاقتصاد العالمي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

تحول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سلع (Commoditisation)

تتمثل نقطة الضغط الثانوية في التحول السريع لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إلى سلع عامة. ومع تحسن الكفاءة وانخفاض التكاليف، تتعرض الميزة "الفاخرة" لمزودي الذكاء الاصطناعي الغربيين للتحدي. يشير وود إلى صعود النماذج الصينية، مثل GLM-5.2 من Z.ai، والتي تفيد التقارير بأنها تقدم أداءً يضاهي النماذج الغربية رفيعة المستوى ولكن بربع التكلفة فقط.

وتدعم البيانات هذا التحول؛ ففي منصة OpenRouter، عالجت أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية 21.37 تريليون توكن (token) في أواخر يونيو، وهي قفزة هائلة من 4.37 تريليون في أبريل. وهذا الحجم أعلى بكثير من الـ 5.76 تريليون توكن التي عالجتها أفضل النماذج الأمريكية، مما يشير إلى مشهد مزدحم وحساس للسعر.

تحول التركيز إلى "المعاول والمجارف" (Picks and Shovels)

رغم هذه التحذيرات، لا يتوقع وود انهياراً فورياً. بدلاً من ذلك، يقترح تحولاً استراتيجياً نحو "المعاول والمجارف" في هذه الصناعة — وتحديداً موردي الـ DRAM والذاكرة. فبسبب "مفارقة جيفونز" (Jevons Paradox)، كلما أصبحت الحوسبة أكثر كفاءة وأرخص ثمناً، يرتفع إجمالي الاستهلاك فعلياً، مما يفيد مزودي الأجهزة.

تقوم الشركات الكبرى مثل Micron بالفعل بتأمين مكانتها من خلال تغييرات هيكلية، مثل توقيع اتفاقيات استراتيجية لمدة خمس سنوات تغطي أجزاء كبيرة من أحجام DRAM وNAND الخاصة بها. وهذا يمنح صانعي الذاكرة قوة تسعير واستقراراً أكبر، حتى لو كافحت طبقة برمجيات الذكاء الاصطناعي الأوسع لإثبات ربحيتها.

النقاط الرئيسية

• الخطر الحقيقي: من المرجح أن تنتهي تجارة الذكاء الاصطناعي بسبب "سوء الاستثمار" — أي فشل الشركات العملاقة في تحقيق عوائد كافية على الإنفاق الرأسمالي الضخم — بدلاً من الفائض التقليدي في الرقائق.
• تحول النماذج إلى سلع: يؤدي الصعود السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي الصينية منخفضة التكلفة وعالية الأداء إلى فرض ضغوط هائلة على الجدوى الاقتصادية لمزودي الذكاء الاصطناعي الغربيين المتميزين.
• مرونة الأجهزة: يظل مصنعو الذاكرة والـ DRAM (مثل SK Hynix وSamsung) هم المستفيدون الأكثر مرونة بفضل قدرتهم على إبرام اتفاقيات مبيعات طويلة الأجل والتحكم في القوة التسعيرية.