الاقتصاد الحقيقي وراء بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي: لماذا الحديث الرخيص عن فقاعة يتجاهل الجوهر

المشككون في الأمر يظهرون بقوة. المقالات من المنشورات المالية الكبرى—مثل تقرير الفاينانشال تايمز الذي يحذر من “مراكز البيانات الوهمية” التي تضخم توقعات استهلاك الطاقة في الولايات المتحدة، ومقال وول ستريت جورنال عن “الضجة حول الذكاء الاصطناعي مقابل الواقع”—تستمر في التشكيك فيما إذا كانت الإنفاقات الضخمة على بنية تحتية للذكاء الاصطناعي منطقية من الناحية المالية. تعتمد هذه المقالات على فرضية مغرية: رأس المال المطلوب لنظم الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يولد عوائد كافية لتبرير الاستثمار. لكن هذا النقد يسيء فهم الجوهر لما يحدث في ثورة الذكاء الاصطناعي، وهو في الغالب حديث رخيص يخفي تحولًا اقتصاديًا حقيقيًا.

مشكلة الإيرادات السنوية بمليار $650 التي ليست في الحقيقة مشكلة (

إليك الحجة الأساسية للمشكك: قامت JPMorgan ببناء نموذج مالي يفترض استثمار ) تريليون في البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030. ثم طرحوا سؤالًا بسيطًا: كم من الإيرادات الإضافية السنوية يحتاج كل ذلك من الأجهزة لتوليدها لتحقيق عائد سنوي معقول بنسبة 10% للمستثمرين؟ كانت إجابتهم: حوالي $5 مليار سنويًا—أي أكثر من 150% من مبيعات أبل السنوية الحالية وحوالي 30 مرة من إيرادات OpenAI الحالية.

يبدو هذا مستحيلًا. ولهذا السبب يتعامل العديد من المستثمرين والمحللين معه كدليل على وجود فقاعة. الحديث الرخيص عن مخاطر الفقاعة يحصل على نقرات ومصداقية في سوق متوتر من الإفراط.

لكن هناك عيبًا حاسمًا في هذا الإطار. يعامل الإنفاق على بنية تحتية للذكاء الاصطناعي كاستثمار لمرة واحدة وثابت—مشابه لكيفية تعامل الأسواق مع تكنولوجيا الهاتف المحمول، والحوسبة السحابية، أو الاتصال واسع النطاق. كل واحد من تلك كان مهمًا، لكن كل واحد منها عمل على دورات حسابية متوقعة مسبقًا.

الذكاء الاصطناعي مختلف جوهريًا: الذكاء يتطلب مصانع في الوقت الحقيقي

الفرق الأساسي يكمن في كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي فعليًا. كانت البرمجيات التقليدية مهيأة مسبقًا. كتبت الكود مرة واحدة، وكانت متطلبات الحوسبة معتدلة ومتوقعة. أنظمة الذكاء الاصطناعي—خصوصًا التوليدية والوكيلة—تعمل في الوقت الحقيقي. تنتج معلومات جديدة، رموز جديدة، قيمة جديدة في كل لحظة. لا يمكنها توليد الذكاء مسبقًا واسترجاعه لاحقًا. يجب إنشاء الذكاء بشكل مستمر.

أوضح Jensen Huang، الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، هذا التحول في مؤتمر فاينانشال تايمز عن مستقبل الذكاء الاصطناعي: “كانت البرمجيات في الماضي مهيأة مسبقًا. لكي يكون الذكاء الاصطناعي فعالاً، يجب أن يكون واعيًا بالسياق ويولد الذكاء في اللحظة. الحوسبة اللازمة لإنتاج ذكاء اصطناعي عالي الطلب كبيرة جدًا. لقد أنشأنا صناعة تتطلب مصانع—مئات المليارات من الدولارات في مصانع—لإنتاج الرموز والذكاء المطلوب لخدمة صناعات تريليونات الدولارات.”

هذا يعيد صياغة كل شيء. نحن لا نبني مخازن لتخزين البيانات بشكل سلبي. نحن نبني أنظمة إنتاج ذكاء في الوقت الحقيقي. قوة الحوسبة لا تجلس خاملة بين الاستخدامات؛ إنها تعمل باستمرار، وتولد قيمة في كل دورة. هذا يغير تمامًا اقتصاديات الوحدة.

فكر في التداعيات: تقريبًا كل صناعة ستعزز العمل والقدرة البشرية باستخدام الذكاء الاصطناعي. معظم الناس لا يستخدمون الذكاء الاصطناعي اليوم، ومع ذلك خلال سنوات، ستشمل تقريبًا كل تفاعل ومعاملة أنظمة ذكاء اصطناعي بشكل أو بآخر. بين انخفاض استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم وعمليات النشر المستمر غدًا، ستتزايد الطلبات على الحوسبة بشكل أسي.

صانعو الأجهزة مثل NVIDIA وTSMC لا يُحسبون بعد بشكل كافٍ

ظل محللو وول ستريت يقدّرون بشكل متحفظ مدى إمكانيات أنظمة الحوسبة المدفوعة بوحدة معالجة الرسومات (GPU). تتوقع التوقعات الحالية من أكبر البنوك أن تصل مبيعات NVIDIA إلى حوالي $650 مليار في السنة المالية 2027 $275 بدءًا من فبراير 2025(. ومع ذلك، فإن السوق الإجمالي القابل للتوجيه للشركة، الذي ينمو بمعدلات متسارعة، قد يدعم أرقام إيرادات أعلى بكثير مع تجاوز الإنفاق العالمي على بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لمرحلة تريليون دولار بحلول 2028 ) وفقًا لأبحاث Goldman Sachs وBank of America$1 .

تواجه شركة Taiwan Semiconductor—التي تصنع الرقائق التي تدعم ثورة الذكاء الاصطناعي—فرصة مماثلة. مع توسع طلبات استنتاج وتدريب الذكاء الاصطناعي عبر كل شركة تقنية كبرى ومؤسسة، تصبح قدرة الإنتاج لدى TSM عائقًا، وليس أمرًا مفروغًا منه. هذا الديناميكي وحده يشير إلى أن تقييمات الأسهم الحالية قد تقلل من قيمة الإمكانيات على مدى عقود.

مضاعف الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: لماذا هذا مجرد البداية

بعد أن يضيف الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكيل مئات النقاط الأساسية للناتج المحلي الإجمالي خلال السنوات الخمس القادمة، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي الفيزيائي سيضاعف احتياجات البنية التحتية أكثر. ستتطلب السيارات الذاتية القيادة، والروبوتات الشبيهة بالبشر، والمصانع الآلية، وأنظمة المدن الذكية حوسبة ليست فقط في مراكز البيانات، بل موزعة على الحافة—متكررة، قوية، وقابلة للعمل بدون اتصال لضمان السلامة.

قد تتجاوز البنية التحتية اللازمة لتدريب واستنتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي ما يمكن لمعظم المحللين حتى تصوره في هذه المرحلة. إذا كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يحتاج إلى “مصانع”، فإن الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يحتاج إلى نظام بيئي حسابي جديد تمامًا موزع عبر العالم المادي.

فصل الاستثمار الذكي عن الحديث الرخيص

تزدهر العناوين المالية على الصراع السردي. تحفز تحذيرات الفقاعات التفاعل. لكن الثروة طويلة الأمد في الأسواق تأتي من المستثمرين المؤسساتيين الذين يعملون على آفاق زمنية تمتد لعقود—مثل شركة Baillie Gifford، التي تدعم “الاستثمار الحقيقي” من خلال تمويل الشركات التي تساهم أكثر في التقدم على مدى عقود بدلاً من الأرباع. كانوا من المستثمرين الأوائل في Tesla؛ وNVIDIA الآن أكبر حصة لهم.

هذه ليست حماسة عمياء أو مضاربة متهورة. إنها اعتراف بأن تحولات تكنولوجية معينة تتراكم مع مرور الوقت بطرق تفاجئ المراقبين الذين يركزون على الدورات الفصلية والمشاعر قصيرة الأمد.

الخلاصة: راقب دورة التوقعات والرفع

توقع أن تقدم NVIDIA ربعًا آخر من الأداء المتميز ورفع التوجيهات المستقبلية مع طرح أنظمة Blackwell على نطاق واسع لتلبية الطلب القوي. مرة أخرى سترفع وول ستريت تقديرات النمو وأهداف السعر. وعندما يحدث ذلك، تذكر أن المحللين لا زالوا يلاحقون الإمكانيات الحقيقية للاستثمار في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي—وهو مسار سيتسارع، وليس يتباطأ، مع توسع الصناعة.

الحديث الرخيص عن فقاعات الذكاء الاصطناعي سيستمر. لكن الاقتصاد الحقيقي—الحاجة إلى إنتاج مستمر وواقعي للذكاء على نطاق واسع عبر كل صناعة—يشير إلى استنتاج مختلف: نحن لا زلنا في المراحل الأولى من النشر، وبناء البنية التحتية في بدايته فقط. المستثمرون الذين يتجاوزون الضجيج المشكك ويركزون على الطلب طويل الأمد على البنية التحتية قد يجدون أن أفضل الفرص لا تزال في المستقبل.