أوبن إيه آي تُنهي أكبر جولة تمويل في التاريخ، وأنثروبي تتعجل أكثر منها في الطرح العام للأسهم

作者：林晚晚

في 31 مارس 2026، أعلنت OpenAI إتمام جولة تمويل بقيمة 122 مليار دولار، بتقييم 8520 مليار دولار، وهي أكبر تمويل خاص في تاريخ الأعمال التجارية للبشر.

استثمرت أمازون 50 مليار دولار في OpenAI. منها 15 مليارًا ستُدفع فورًا، بينما ستُنتظر الـ350 مليارًا الأخرى حتى يتحقق شرط معين قبل السداد.

ويتمثل هذا الشرط في أن تُنجز OpenAI عملية الطرح العام الأولي IPO، أو أن تحقق AGI.

واحد يعني أن تُصبح شركة مُدرجة، والآخر يعني تصنيع ذكاءً عامًا يتجاوز البشر. الشركة الأكبر للتجارة الإلكترونية على وجه الأرض، تراهن بمبلغ يفوق إنفاق أغلب الدول على ميزانيات الدفاع السنوية، على كلمة «أو».

لنحلل جميع جولات التمويل التي حصلت عليها OpenAI لنرى الهيكل.

بلغت استثمارات إنفيديا 30 مليارًا، بينما كانت OpenAI في الواقع واحدة من أكبر عملاء إنفيديا على مستوى وحدات GPU.

قالت الإدارة المالية (CFO) في OpenAI، Sarah Friar، بنفسها إن أغلب الأموال ستعود إلى إنفيديا.

أمازون استثمرت 50 مليارًا؛ وبعد أن وضعت OpenAI النماذج على AWS لتشغيل الاستدلال، ارتفعت إيرادات AWS وتحسنت تقارير أمازون المالية. مايكروسوفت تراكمت استثماراتها بما يزيد عن 13 مليار دولار، وقد تعهدت OpenAI بشراء خدمات سحابية بقيمة 2500 مليار دولار من Azure.

لقد تدور الأموال في حلقة مغلقة، ثم تعود من جديد. في وول ستريت، يطلقون على هذا circular financing، تمويل دوري/حلقي.

يقول محلل Bernstein Stacy Rasgon إن كل صفقة من هذا النوع تعمق مخاوف السوق بشأن التمويل الحلقي. كما أن إحصاءات CFA Institute كانت أكثر إزعاجًا؛ إذ أن إجمالي الالتزامات في مجال الذكاء الاصطناعي بأنواع مختلفة من الاستثمارات المتبادلة والمشتريات المتبادلة اقترب بالفعل من 1 تريليون دولار.

لكن موضوع التمويل الحلقي كان يُناقش طوال عام كامل، وقد قيل ما ينبغي قوله.

والاهتمام الحقيقي بتمويل الـ122 مليار ليس في كيفية دوران الأموال. بل في سؤال أكثر مباشرة: ما الذي تشتريه هذه الأموال بالفعل؟

ماذا يشتري تقييم 8520 مليارًا

الجواب: يشتري الوقت. بمعنى أدق، يشتري الوقت حتى قبل إجراء IPO.

الآن تحقق OpenAI إيرادات شهرية قدرها 2 مليار دولار، وبالسنوية تقارب 24 مليار دولار. تقييم 8520 مليارًا يساوي تقريبًا 35 ضعفًا لمبيعاتها السنوية. هذا المضاعف يعني أن السوق يدفع ثمن OpenAI بعد ثلاث أو أربع سنوات.

دعنا نستخدم بعض المؤشرات للمقارنة لتشعر بالأرقام. لدى إنفيديا، في ظل جنون الأرباح، يكون مضاعف المبيعات (PS) تقريبًا 20 ضعفًا. وصلت Snowflake إلى 100 ضعف في قمة مسارها لكنها سرعان ما هبطت إلى أقل من 30. وعند طرح Salesforce للاكتتاب العام كانت تقريبًا عند 10 أضعاف.

وضع 35 ضعفًا على شركة ما تزال خاسرة بالفعل يعد أمرًا جريئًا للغاية.

تخطط OpenAI نفسها لتحقيق 100 مليار دولار من الإيرادات في عام 2029، و140 مليارًا من الأرباح. من 240 مليارًا إلى 1000 مليار، يجب أن يستمر معدل النمو السنوي المركب بأكثر من 40% بشكل متواصل لمدة أربع سنوات. فكرت بجد في الأمر، ولم أجد أي شركة برمجيات في التاريخ حافظت على وتيرة النمو هذه على قاعدة إيرادات تتجاوز مئة مليار.

لا يمكن أن يكون تقييم 8520 مليارًا منطقيًا إلا بشرط واحد: أن يكون هناك من يرغب في قبول هذا السعر في السوق العامة. أي أن الـIPO يجب أن ينجح.

وبمجرد أن تُفهم هذه النقطة، يصبح هيكل التمويل كله مفهومًا.

من بين الـ50 مليارًا التي استثمرتها أمازون، هناك 35 مليارًا معلقة بشرط الـIPO؛ فإذا لم تُطرح الشركة للاكتتاب العام فلن تصل الأموال. تستثمر SoftBank الـ300 مليار على ثلاث دفعات؛ تُدفع الدفعة الأولى عند إغلاق جولة التمويل، وتصل الدفعتان التاليتان في يوليو وأكتوبر، بحيث يتم توزيعها بدقة على المحطات الزمنية الحرجة في فترة التحضير للـIPO.

في أول مرة، تمكنت OpenAI من بيع 3 مليارات من الأسهم للمستثمرين الأفراد عبر البنوك، كما ينبغي أن تدخل أيضًا في ETF الخاص بـ ARK Invest. اشترى الأفراد الأسهم، ثم انتقلوا بها إلى ETF، وعندما يفتح الـIPO، تصبح هناك أوامر شراء أساسـية طبيعية من البداية.

وحتى صياغة الإعلان الخاص بالتمويل لم تعد تبدو كأنها تقرير للمستثمرين من القطاع الخاص. «نحن أسرع منصة للوصول إلى 10 ملايين مستخدم، وأسرع للوصول إلى 100 مليون مستخدم، وسنكون قريبًا الأسرع للوصول إلى 1 مليار مستخدم نشط أسبوعيًا». «نمو إيراداتنا هو أربع أضعاف نظيره في Google وMeta في نفس الفترة». يمكن نسخ هذه الحُجج مباشرة إلى الصفحة الأولى من نشرة الاكتتاب دون الحاجة لتغيير شيء.

لدى PitchBook بحث يشير إلى أنه بين أكبر ثلاثة مرشحين لـ IPO في قطاع الذكاء الاصطناعي—OpenAI وAnthropic وDatabricks—تحصل OpenAI على أقل درجة أساسيات جودة الأعمال، لكنها تمتلك أعلى تقييم.

كل تفاصيل التصميم في تمويل الـ122 مليار تشير إلى اتجاه واحد: جعل هذه الشركة تُطرح للاكتتاب العام، وترك السوق العامة لتستوعب هذا التقييم.

شركتان تتنافسان على نفس صنبور المياه

تحتاج OpenAI إلى IPO، لكنها ليست الشركة الوحيدة التي تحتاجه. وهذا ما يجعل «المشهد الحقيقي» في عام 2026.

لنبدأ بقائمة الانتظار. كانت CoreWeave قد اكتملت إقامتها في السوق منذ مارس من العام الماضي؛ بسعر إصدار 40 دولارًا، والآن عند 130، مع قيمة سوقية تتجاوز 46 مليارًا، ما وضع نموذجًا للشركات التي جاءت بعدها. تقييم Databricks البالغ 134 مليارًا في الطريق أثناء عروض تقديمية؛ إيراد سنوي محسوب قريب من 5 مليارات. وقد حلّت Cerebras مشكلة طلب إعادة تقديم IPO بعد مراجعة CFIUS.

الوزن الحقيقي يأتي من Anthropic وOpenAI. تقييم Anthropic هو 38 مليارًا، وقد استعدت بالفعل لاستكمال إجراءات IPO مع Wilson Sonsini. وبحسب Kalshi لسوق التنبؤ، فإن احتمال أن تُصبح Anthropic مُدرجة قبل OpenAI هو 72%.

هذا الرهان القائم يضع OpenAI في وضع حرج. حوض الأموال الراغب في شراء أصول مرتبطة بالذكاء الاصطناعي محدود. فإذا استحوذت Anthropic أولاً على هذه الدفعة من الأموال والانتباه، فسيتم ضغط تسعير IPO الخاص بـ OpenAI.

وبالفعل، تقوم Anthropic بابتلاع حصة OpenAI. حصة سوق واجهة برمجة التطبيقات API الخاصة بالشركات: انخفضت OpenAI من 50% في 2023 إلى 25% بحلول منتصف 2025. وبالمقابل، ارتفعت Anthropic من 12% إلى 32% في الفترة نفسها. نمو الإيرادات في Anthropic يبلغ تقريبًا ثلاثة أضعاف نمو OpenAI. وبناءً على بعض التحليلات التي تستنبط وفق المنحنى الحالي، تتوقع إحدى الجهات أن Anthropic ستتجاوز إيرادات OpenAI السنوية بحلول منتصف 2026.

قبل عامين، كانت OpenAI تهيمن بشكل شبه مطلق على سوق الشركات، لكن الآن أصبحت Anthropic هي القائدة في سوق واجهات API للشركات. تحقق منصة Claude Code وحدها إيرادات شهرية مُعَادَة بالسنوية تبلغ 2.5 مليار دولار، وتسهم بنسبة 4% من إجمالي عمليات الإرسال العامة على GitHub. سرعة هذا الانعكاس نادرة جدًا حتى في صناعة التكنولوجيا.

بالطبع لدى OpenAI أوراقها الخاصة. 900 مليون مستخدم أسبوعيًا نشطًا، و50 مليون اشتراك مدفوع، كما أن أعمال الإعلانات التي بدأت تجريبها منذ ست سنوات وصلت بالفعل إلى ما يتجاوز 100 مليون. ما زالت شهرة علامة ChatGPT وعادات المستخدمين تمثل أكبر خندق دفاعي في قطاع الذكاء الاصطناعي. لكن التعثر في قطاع المؤسسات أمر واقع.

والشركتان تنفقان المال أيضًا بوتيرة مذهلة في الوقت نفسه.

من المتوقع أن تخسر OpenAI في 2026 نحو 14 مليارًا، وبحلول 2027 قد يصل معدل حرق السيولة السنوي إلى 57 مليارًا. يبدو أن تمويل 122 مليار رقم فلكي، لكنه يستطيع دعم هذه الخطط لمدة تقارب 18 إلى 24 شهرًا. ومن المتوقع أن تنفق Anthropic في 2026 نحو 19 مليارًا، منها 12 مليارًا لتدريب النماذج و7 مليارات لتشغيل الاستدلال.

من يطرح أولاً للاكتتاب يطيل عمره أولاً. أموال سوق القطاع الخاص لم تعد تكفي لتغذية هذه الشركات، ويصبح السوق العام هو الصنبور الأخير الذي لم يُفتح بعد. تتوقع Renaissance Capital أنه قد تظهر في 2026 بين 200 و230 عملية IPO، وبالنظر إلى أن OpenAI وAnthropic وDatabricks وCerebras الأربع وحدها قد تتجاوز—عند جمعها—حجم تمويل الـIPO ما يزيد عن 200 مليار دولار.

هذه هي أكبر نافذة لعمليات IPO التكنولوجية منذ عام 2000. وفي المرة السابقة التي ظهرت فيها موجة من هذا المستوى من IPO كانت كذلك في عام 2000.

هل يمكن لسرعة تحقيق الأرباح أن تتفوق على سرعة الإنفاق

كل التقييمات، وكل هيكليات التمويل، وكل خطط IPO، في نهاية المطاف، ترتكز على حكم واحد. هل يمكن لوتيرة جني الأرباح في مجال الذكاء الاصطناعي أن تتجاوز وتيرة الإنفاق؟

إذا تفوقت، فإن تمويل 122 مليار هو رؤية بعيدة، وتقييم 8520 مليارًا هو خصم في السعر.

أما سيناريوهات عدم التفوق، فهناك من يقومون ببنائها في نماذج. يسميها المحللون CapEx Cliff، جرف نفقات رأس المال. لقد تم بناء مراكز بيانات بمئات مليارات الدولارات، وتصبح الأموال التي تكسبها البرامج التي تعمل فوقها غير كافية لتغطية التكاليف؛ عندها ستستبدل «ثورة في الكفاءة» سباق «المقياس الأكبر». وستكتشف الشركات التي رَكّزت كل رهانها على «كلما كان أكبر كان أفضل» أنها تقبع على كومة من معدات باهظة الثمن لكن لا يتم استغلالها بكفاءة كافية.

تقدم الكفاءة أسرع مما يدركه معظم الناس. تدريب نموذج بمستوى GPT-4 مكافئ قبل 2023 كلف نحو 79 مليون دولار. لكن بحلول 2026، ومع الجيل الجديد من العتاد وتقنيات مثل التقطير (distillation) والتكميم (quantization)، انخفضت التكلفة إلى ما بين 5 ملايين و10 ملايين دولار.

في العام الماضي، استخدم DeepSeek R1 أقل من 300 ألف دولار لتدريب نموذج استدلال قريب من مستوى رائد. وفي شهر يناير من هذا العام، نشرت ورقة جديدة عن بنية تدريب، لتواصل معالجة قضايا الكفاءة. قام Google بتعديل Gemini 3.1 Flash-Lite بحيث خُفّض سعر الاستدلال إلى 0.25 دولار لكل مليون token. وقال باحثون من IBM في خطاب علني إن عام 2026 سيكون عامًا للتفرع بين مسار النماذج المتقدمة ومسار النماذج الصغيرة عالية الكفاءة.

إذا استمر مسار الكفاءة في التفوق على مسار الحجم، فقد تواجه إمبراطورية القدرة الحاسوبية التي بنتها OpenAI بأموال تقييم 8520 مليار قبل أن تكتمل أساسًا، خطر الانخفاض في القيمة.

بعد انفجار فقاعة عام 2000 لم تختفِ الإنترنت. نمت Google على أنقاضها. ماتت الشركات التي كانت قد جمعت أكبر قدر من المال في قمة الفقاعة، وبنت أكبر قدر من البنية التحتية، لكنها لم تصل إلى نموذج أعمال مستدام.

والذكاء الاصطناعي أيضًا لن يختفي. لكن مسألة ما إذا كان 122 مليار دولار وتقييم 8520 مليارًا يمكنهما الصمود حتى يوم تحقيق الربحية ليست محسومة كما تبدو تمامًا.

الطبول ما زالت تُقرع، والضربات أصبحت أسرع.