Onyo la Chris Wood: Kwa Nini Uwekezaji Mbaya Unaweza Kukomesha Mapinduzi ya AI

Ongezeko kubwa la matumizi ya Akili Bandia (AI) linatengeneza mzunguko mmoja wa matumizi ya mtaji (capex) wenye mabadiliko makubwa zaidi katika historia, lakini unakuja na hatari iliyojificha. Mkuu wa Kimataifa wa Mkakati wa Hisa wa Jefferies, Chris Wood, anaonya kuwa kuanguka kwa biashara ya AI hakutasababishwa na uhaba wa chip au ziada ya bidhaa, bali na mgogoro wa faida.

Tishio linalokaribia la Uwekezaji Mbaya (Malinvestment)

Kulingana na jarida la hivi karibuni la Wood la "Greed & Fear", hatari kuu kwa mfumo wa AI ni "malinvestment" (uwekezaji mbaya). Anahoji kuwa biashara hiyo inaweza kukabiliwa na kusimama kwa maumivu au kuisha wakati soko linapotambua kuwa makampuni makubwa ya teknolojia (hyperscalers) na maabara zinazoongoza za AI haziwezi kuzalisha faida ya kutosha kutokana na uwekezaji wao mkubwa.

Wasiwasi mkubwa ni kuwepo kwa mzunguko wa ufadhili wa mzunguko (circular funding loops). Wood anaashiria matukio ambapo makampuni kama Nvidia yanaweza kufadhili maabara za AI kama OpenAI, ambazo kisha hutumia mtaji huo kununua chip zaidi za Nvidia. Ingawa hii inatengeneza mzunguko wa mrejesho unaochochewa na kasi (momentum-driven feedback loop), bado iko hatarini sana kutokana na mashaka ya wawekezaji kuhusu uwezekano wa mapato ya muda mrefu na nidhamu ya mtaji.

Mzunguko Mkubwa wa Capex Unaochochewa na Miundombinu

Kiwango cha uwekezaji kinachomwagwa sasa kwenye miundombinu ya AI hakijawahi kushuhudiwa. TSMC ni mfano mkuu wa mkusanyiko huu; kampuni hiyo imepandisha mwongozo wake wa capex wa mwaka 2026 hadi takriban US$56 bilioni, kutoka US$41 bilioni mwaka jana. Makadirio zaidi kutoka Fubon Research yanaonyesha kuwa capex inaweza kufikia US$65–70 bilioni ifikapo mwaka 2027.

Matumizi haya yanachochea mabadiliko makubwa ya kiuchumi katika maeneo kama Taiwan, ambapo ukuaji wa GDP halisi ulifikia 14.55% mwaka kwa mwaka katika robo ya kwanza ya 2026. Kwa sasa, mahitaji yanayohusiana na AI yanakadiriwa kuchangia 31% ya mapato yote ya TSMC kwa mwaka 2026, ikionyesha jinsi uchumi wa dunia ulivyounganishwa kwa ndani na ujenzi wa AI.

Kugeuka kwa Mifumo ya AI kuwa Bidhaa za Kawaida (Commoditisation)

Ongezeko la shinikizo kwenye faida (margins) ni kugeuka kwa haraka kwa Large Language Models (LLMs) kuwa bidhaa za kawaida. Wakati mifumo ya hali ya juu inapatikana kwa gharama ndogo sana, "vizuizi" (moats) vinavyozunguka watoa huduma wa AI wa Magharibi wenye ubora wa juu vinapungua.

Wood anaashiria kuibuka kwa mifumo ya Kichina yenye ufanisi, kama vile GLM-5.2 ya Z.ai, ambayo inaripotiwa kutoa utendaji unaokaribia sawa na mifumo ya daraja la juu ya Marekani kama Anthropic lakini kwa gharama ya robo tu kwa kila token. Data kutoka OpenRouter inaonyesha mabadiliko makubwa: mwishoni mwa Juni, mifumo ya juu ya AI ya Kichina ilichakata tokeni 21.37 trilioni, ikizidi sana tokeni 5.76 trilioni zilizochakatwa na mifumo inayoongoza ya Marekani. Mwelekeo huu unaonyesha kuwa tabaka la programu (software layer) la AI linakuwa biashara ya bidhaa za kawaida yenye faida ndogo.

Kuelekea kwenye "Picks and Shovels" (Vifaa vya Msingi)

Licha ya hatari hizi, Wood hatabii kuanguka kwa haraka. Badala yake, anapendekeza mabadiliko ya kimkakati kuelekea kwenye "picks and shovels" za sekta hii—hususan kumbukumbu (memory) na vifaa vya kielektroniki (hardware).

Tofauti na tabaka la programu, wasambazaji wa DRAM na kumbukumbu wanapata nguvu kubwa ya ushawishi. Kwa mfano, Micron tayari imesaini mikataba 16 ya kimkakati ya wateja inayofunika 20% ya ujazo wake wa DRAM na sehemu ya tatu ya ujazo wake wa NAND, mara nyingi ikiwa na muda wa miaka mitano. Mabadiliko haya ya kimfumo yanawawezesha watengenezaji wa kumbukumbu kuwa na uwezo wa kudhibiti bei, na kuwafanya kuwa chaguzi salama hata ikiwa mzunguko mpana wa capex wa AI utakabiliwa na ukweli wa soko.

Mambo Muhimu ya Kuzingatia

  • Kipengele cha Hatari: Biashara ya AI iko hatarini kutokana na "malinvestment," ambapo wawekezaji wanatambua kuwa makampuni makubwa ya teknolojia (hyperscalers) hawawezi kupata faida ya kutosha kutokana na matumizi yao makubwa ya mtaji.
  • Shinikizo la Kugeuka kuwa Bidhaa: Kuibuka kwa haraka kwa mifumo ya AI ya Kichina yenye gharama nafuu na utendaji wa juu kunageuza soko la LLM kuwa la bidhaa za kawaida na kusukuma chini faida kwa watoa huduma wa Magharibi.
  • Mabadiliko ya Kimkakati: Wakati faida za programu zinaweza kupungua, watoa huduma wa hardware na kumbukumbu (kama SK Hynix na Samsung) wanajihakikishia faida za muda mrefu kupitia mikataba ya kimkakati ya usambazaji ya miaka mingi.