عندما تصل تقييمات سوق الأسهم إلى السماء: علامات التحذير التي لا يتحدث عنها أحد

مؤشر S&P 500 يرسل إشارة تحذير تستحق الانتباه. نسبة Shiller CAPE — مقياس مصمم لتنعيم دورات السوق وكشف مستويات التقييم الحقيقية — ارتفعت إلى ما يقرب من 40، وتقترب بشكل خطير من الذروات التي شوهدت خلال فقاعة الدوت-كم قبل أكثر من عقدين من الزمن. في ذلك الوقت، تجاوزت النسبة حوالي 44. هذا هو المجال الذي عادةً ما يسكن فيه الحماس غير العقلاني، والآن، ازدهار الذكاء الاصطناعي يدفع التقييمات إلى ذلك الهواء النادر.

القصة الحقيقية وراء الأرقام

تختلف نسبة Shiller CAPE عن حسابات السعر إلى الأرباح التقليدية لأنها تنظر إلى الوراء على مدى متوسط ​​10 سنوات، مع تعديل التضخم. هذا التأثير الم smoothing يقطع من خلال ضوضاء تقلبات الأرباح السنوية والدورات الاقتصادية. إنه يسأل بشكل أساسي: “هل ندفع سعرًا معقولًا تاريخيًا مقابل ما تكسبه الشركات فعليًا؟” الآن، الجواب يزداد إزعاجًا.

عملاقا التكنولوجيا يضخان رأس مال غير مسبوق في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. نحن نتحدث عن بناء مراكز بيانات ضخمة، والهندسة المالية المعقدة من خلال مركبات ذات غرض خاص (SPVs) — نفس الأداة التي لعبت دورًا رئيسيًا في فضيحة إنرون — والديون التي تصل إلى مستويات غير مريحة. في الوقت نفسه، تواصل OpenAI توقيع صفقات بنية تحتية طويلة الأمد على الرغم من حرق السيولة بشكل أسرع مما يمكنها جمعه. يقدر المحللون الماليون أن الشركة ستحتاج إلى $207 مليار دولار في تمويل جديد بحلول 2030 فقط لتلبية التزاماتها الحالية.

الفجوة بين الطموح والواقع

إليكم حيث يصبح من الواضح بشكل جلي منطق الفقاعة: يتم استثمار مبالغ هائلة مع مسارات غير واضحة لتحقيق عوائد مقبولة. لقد اعترفت قيادة Meta بذلك بشكل أساسي من خلال اقتراحها بأنها ست “تمتص” أي زيادة في البنية التحتية عن طريق تحويلها إلى إعلانات أفضل. هذا ليس خطة عمل — إنه دعاء في شكل جدول بيانات.

نقطة بيانات لافتة: وجدت أبحاث MIT أن 95% من تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركات تفشل تمامًا في تقديم نتائج. ومع ذلك، يستمر تدفق رأس المال، وتستمر التقييمات في الارتفاع، وتستمر نسبة Shiller CAPE في الوميض باللون الأحمر.

الخطوة الذكية: ابحث عن القيمة الحقيقية

ليست كل استثمارات الذكاء الاصطناعي متساوية. بينما يظل الإنفاق على البنية التحتية مضاربًا، فإن بعض الشركات تلتقط قيمة حقيقية. على سبيل المثال، لا تراهن IBM على سباق تسلح البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. بدلاً من ذلك، تولد الشركة عوائد من خلال استشارات الذكاء الاصطناعي ونشر نماذج فعالة ومخصصة للعملاء من المؤسسات. لقد سجلت IBM بالفعل 9.5 مليار دولار في أعمال الذكاء الاصطناعي، ومعظمها من خدمات الاستشارات مع عوائد مثبتة على الاستثمار.

الدرس بسيط: عندما يظهر مقياس نادرًا ما يُرى خارج فقاعة الدوت-كم، وعندما يصبح تخصيص رأس المال غير مرتبط بالعوائد العملية، فإن الحذر ليس تشاؤمًا — إنه منطق سليم. فكر في الحفاظ على التعرض للذكاء الاصطناعي من خلال شركات تولد قيمة أعمال فعلية بدلاً من رهانات على البنية التحتية المضاربة. قد يكون لهذا التمييز أهمية كبيرة عندما يصحح هذا الدورة الخاصة.