ازدهار قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي قد يكون وهماً تدعمه شركتان فقط

معلق التكنولوجيا الأجنبية إيد زيتون اقترح مؤخرًا حكمًا حادًا: قد لا يكون اقتصاد الذكاء الاصطناعي الحالي مدعومًا بطلب سوقي واسع وصحي، بل يعتمد بشكل كبير على شركتي OpenAI و Anthropic. يستثمر مزودو الخدمات السحابية في شركات الذكاء الاصطناعي، ثم تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي الأموال لشراء خدمات سحابية وقوة حسابية، مما يشكل سردية نمو دورية.

قد لا تمثل هذه الرؤية الحقيقة الكاملة، لكنها تذكرنا بأنه لا يمكن الحكم على استدامة موجة الذكاء الاصطناعي فقط من خلال حجم التمويل وبناء مراكز البيانات، بل يجب النظر أيضًا إلى العملاء الحقيقيين، وجودة التدفقات النقدية، والطلب النهائي.

مقدمة

خلال العامين الماضيين، كانت قصة النمو الأكثر بروزًا في صناعة الذكاء الاصطناعي ليست فقط في قفزات قدرات النماذج الكبيرة، بل أيضًا في موجة الإنفاق الرأسمالي حول وحدات معالجة الرسومات، والخدمات السحابية، ومراكز البيانات. تستمر عمالقة مثل مايكروسوفت وأمازون وجوجل وأوراكل في تعزيز البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بينما أصبحت NVIDIA المستفيد الأكثر بروزًا في هذه الدورة.

لكن سؤالًا أكثر حدة يظهر: من سيستخدم في النهاية هذه المراكز البيانات الجديدة؟ إذا كانت العملاء الرئيسيون هم فقط OpenAI و Anthropic، فهل يمكن أن يكون ازدهار قوة الحساب في الذكاء الاصطناعي مجرد سردية دورة يدعمها عدد قليل من الشركات، وعدد قليل من مزودي الخدمات السحابية، وعدد قليل من الصفقات الرأسمالية؟

في مقالته “Premium: AI’s Circular Psychosis”، قدم الكاتب إيد زيتون حكمًا جريئًا ولكنه يستحق النقاش: أن اقتصاد الذكاء الاصطناعي يتشكل كنوع من “الهلوسة الدائرية”. في هذه الدورة، تستثمر عمالقة السحابة في شركات الذكاء الاصطناعي، ثم تشتري هذه الشركات القوة الحسابية، وتدفع لها مقابل ذلك؛ مما يضمن لعمالقة السحابة إيرادات مستقبلية، ويواصلون توسيع مراكز البيانات وشراء وحدات معالجة الرسومات. يبدو أن كل حلقة تنمو، لكن إذا لم يكن الطلب النهائي كافيًا، فهذه الآلية قد تصبح هشة بشكل غير عادي.

1. ما يُسمى بازدهار قوة الحساب في الذكاء الاصطناعي، قد يعتمد بشكل كبير على شركتين

الاستنتاج الرئيسي لزيتون ليس معقدًا: جزء كبير من اقتصاد الذكاء الاصطناعي يعتمد فعليًا على OpenAI و Anthropic. وفقًا لتحليله، لا تستهلك هاتان الشركتان فقط قدرات الذكاء الاصطناعي الهائلة التي تمتلكها أمازون، وجوجل، ومايكروسوفت، بل تساهم أيضًا بنسبة كبيرة من إيرادات هذه الشركات من الذكاء الاصطناعي؛ والأهم من ذلك، أنهما قد تمثلان جزءًا كبيرًا من الطلبات المتراكمة على خدمات السحابة المستقبلية.

هذا يعني أن السوق لا يرى فقط “نمو الطلب على الحوسبة السحابية”، بل ربما يرى بنية عملاء مركزة جدًا: طلبات الذكاء الاصطناعي من قبل شركات الذكاء الاصطناعي تأتي من شركات الذكاء الاصطناعي، ودفع هذه الشركات يأتي من التمويل والاستثمار في السحابة. بعبارة أخرى، الأموال لا تتدفق ببساطة من العملاء النهائيين إلى شركات النماذج، ثم إلى مزودي السحابة؛ بل تدور بشكل كبير بين المستثمرين، ومزودي الخدمات السحابية، وشركات الذكاء الاصطناعي.

هذه الهيكلية ليست بالضرورة مستدامة. كانت صناعة التكنولوجيا في مراحلها المبكرة تعتمد غالبًا على التمويل للنمو، وشهدت قطاعات مثل الحوسبة السحابية، والسيارات الكهربائية، والتنقل المشترك مراحل مماثلة. المشكلة أن حجم الاستثمار في بنية الذكاء الاصطناعي كبير جدًا، وأن الشركات القادرة على استهلاك كميات هائلة من وحدات معالجة الرسوميات حاليًا، لا يبدو أنها كثيرة كما يتصور السوق.

الصورة تظهر أن التزامات إنفاق OpenAI و Anthropic على مايكروسوفت، وأوراكل، وجوجل، وأمازون تشكل نسبة عالية من الطلبات المتراكمة على هذه المزودات. اللون الوردي يمثل التزامات إنفاق OpenAI، والبرتقالي يمثل التزامات Anthropic، والرمادي يمثل الطلبات المتراكمة الأخرى. المصدر: The Information، نقلاً عن Where’s Your Ed At؛

إذا كانت الحسابات السابقة صحيحة، فإن استنتاجًا مهمًا هو: أن جزءًا كبيرًا من إيرادات عمالقة السحابة في المستقبل لا يعتمد فقط على الطلب على الذكاء الاصطناعي، بل يعتمد أيضًا على قدرة OpenAI و Anthropic على الاستمرار في التمويل، والتوسع المستمر، ودفع فواتير السحابة الضخمة.

2. “الدورة الحسابية” بين Anthropic وعملاقة السحابة

انتقادات زيتون لـ Anthropic حادة بشكل خاص. يعتقد أن مشكلة Anthropic ليست فقط في الخسائر، بل في تكوين علاقة مالية دائرية مع أمازون وجوجل: حيث تستثمر عمالقة السحابة في Anthropic، ثم تشتري هذه الأخيرة خدمات سحابية وقوة حسابية، مما يحقق لعمالقة السحابة إيرادات متوقعة، ويواصلون توسيع استثماراتهم في البنية التحتية.

من الناحية السردية المالية، يبدو الأمر مربحًا للطرفين. تحصل شركة الذكاء الاصطناعي على القوة الحسابية اللازمة للتدريب والاستنتاج، وتحقق شركات السحابة عملاء كبار، ويحقق السوق المالي قصة نمو. لكن إذا لم تكن لدى Anthropic قدرة على تحقيق إيرادات وأرباح كافية، فإن قدرتها على دفع فواتير السحابة تعتمد بشكل كبير على التمويل الخارجي.

وهذا هو جوهر “الدوران” الذي تحدث عنه المقال: مستقبل إيرادات شركة السحابة قد يعتمد على ما إذا كانت شركات الذكاء الاصطناعي التي تستثمر فيها ستتمكن من الاستمرار في التمويل؛ ونجاح شركات الذكاء الاصطناعي في الاستمرار في سرد قصة النمو يعتمد على استمرار مزودي السحابة في توفير القوة الحسابية، والاستثمار، والتخفيضات. على الورق، يبدو أن هناك سلسلة نمو عالية السرعة؛ ولكن من زاوية أخرى، هي أيضًا سلسلة مخاطر مترابطة.

بالنسبة للقارئ الصيني، هذا ليس جديدًا. أي صناعة ذات استثمار عالي في فترة توسع سريع تكون عرضة لسيناريو “بناء البنية التحتية أولاً، ثم انتظار تحقيق الطلب”. الاختلاف هو أن تكلفة بناء قوة الحساب في الذكاء الاصطناعي عالية جدًا، والتقادم التكنولوجي سريع، وإذا لم يتحقق الطلب الحقيقي كما هو متوقع، فإن التكاليف الغارقة ستكون ثقيلة جدًا.

3. تحويل Colossus-1 بواسطة xAI: إشارة غير مرئية للطلب

حالة أخرى تستحق الانتباه هي استحواذ Anthropic على مركز بيانات SpaceX وxAI وColossus-1 التابع لإيلون ماسك، الذي تبلغ قدرته 300 ميغاواط. كان ماسك قد وصف Colossus-1 بأنه “أقوى نظام تدريب للذكاء الاصطناعي في العالم”، وأشار إلى أن هدف إنشائه هو تدريب Grok. لكن الآن، تم تحويل هذه القدرة إلى Anthropic.

يعتقد زيتون أن هذا يرسل إشارة غير عادية: إذا كانت شركات النماذج الكبيرة مثل xAI لا تحتاج إلى بناء قدراتها الخاصة بالكامل، فكم عدد المشترين الحقيقيين لوحدات المعالجة الرسومية الكبيرة في السوق؟

هذه مسألة مهمة جدًا. خلال العام الماضي، كانت الرواية السائدة أن “قوة الحساب في الذكاء الاصطناعي لا تكفي أبدًا”. لكن “نقص القوة” يحتاج إلى دعم من عملاء حقيقيين. من هم المشترون على المدى الطويل؟ من لديهم القدرة على الدفع؟ من لديهم إيرادات كافية لتغطية تكاليف الاستنتاج والتدريب؟ لا يمكن الإجابة على هذه الأسئلة فقط من خلال “الطلب المستقبلي”.

ذكر زيتون أن إحصائيات Sightline Climate تظهر أن هناك 15.2 جيجاواط من القدرة قيد الإنشاء، ومن المتوقع أن تكتمل بحلول نهاية عام 2027. إذا كانت هذه القدرات بحاجة إلى استهلاكها من قبل آلاف الشركات عبر استئجار وحدات معالجة الرسوميات بشكل كبير، فإن السوق بحاجة إلى إثبات: أين توجد هذه الشركات؟ وما هو نموذج أعمالها؟ وهل لديها إيرادات كافية لدفع تكاليف الحوسبة؟

4. أموال الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي، إلى أين تتجه في النهاية؟

حكم آخر مهم في المقال هو أن إيرادات برمجيات الذكاء الاصطناعي مرتبطة بشكل كبير بإيرادات القوة الحسابية. العديد من الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي تبدو أنها تحقق إيرادات، لكنها تحتاج إلى استدعاء نماذج OpenAI أو Anthropic، أو استئجار وحدات معالجة الرسوميات من مزودي الخدمات السحابية. ونتيجة لذلك، فإن التمويل والإيرادات لهذه الشركات تتدفق في النهاية إلى عدد قليل من شركات النماذج الأساسية والبنية التحتية السحابية.

هذه الهيكلية تؤدي إلى نتيجتين: الأولى، أن إيرادات السلسلة الصناعية تتركز أكثر فأكثر في القمة. الثانية، أن الشركات التطبيقية في الوسط والأسفل، حتى وإن زادت إيراداتها، قد تجد صعوبة في تحقيق أرباح صحية، لأن تكاليف استدعاء النماذج والقوة الحسابية ستظل تبتلع التدفقات النقدية.

لهذا السبب، لا يمكن أن يُنظر إلى ازدهار تطبيقات الذكاء الاصطناعي ببساطة على أنه ازدهار صناعي شامل. إذا كانت العديد من الشركات التطبيقية تكتفي بتحويل التمويل إلى رسوم API، وتفتقر إلى قوة تسعير وهوامش ربح، فهي أشبه بقنوات لشركات النماذج الأساسية، وليست كيانات تجارية مستقلة ومستدامة.

من وجهة نظر وسائل الإعلام، هذا الأمر مهم بشكل خاص للمبادرين في مجال الذكاء الاصطناعي في الصين. فصناعة النماذج الكبيرة المحلية تواجه مشكلة مماثلة: هل يمكن للشركات التطبيقية أن تتخلص من الاعتماد على النماذج الأساسية وموارد السحابة ذات التكاليف العالية، وأن تبني قاعدة بيانات، وسيناريوهات، وولاء عملاء، لتصبح كيانات مستقلة ومستدامة، أم أنها ستظل مجرد “عرض قدرات النماذج”؟

5. عمالقة السحابة، ومصنعي وحدات المعالجة الرسومية، والشركات السحابية الجديدة، جميعهم متورطون في نفس السردية

أشار زيتون إلى أن تأثير OpenAI و Anthropic لا يقتصر على مزودي الخدمات السحابية فقط. بل يمتد أيضًا من خلال الطلب على وحدات المعالجة الرسومية من NVIDIA، ومصنعي الخوادم، والشركات السحابية الجديدة، ومطوري مراكز البيانات. طالما أن السوق يعتقد أن الطلب على قوة الحساب في الذكاء الاصطناعي سينمو بلا حدود، فإن مبيعات وحدات المعالجة الرسومية، وطلبات الخوادم، وبناء مراكز البيانات، وتقييمات الشركات السحابية ستظل مدعومة.

لكن جوهر الأمر لا يزال في جودة الطلب. يمكن لصناعة أن تخلق ازدهارًا مؤقتًا من خلال الإنفاق الرأسمالي، لكنها لا يمكن أن تعتمد على الإنفاق الرأسمالي بشكل دائم لتعويض الطلب الحقيقي. إذا كانت عملاء الشركات السحابية الجدد لا يزالون بشكل رئيسي من OpenAI، وAnthropic، وMeta، أو من خلال مزودي الخدمات السحابية الذين يخدمون هذه الشركات بشكل غير مباشر، فإن تركيز العملاء في النظام البيئي سيكون مرتفعًا جدًا.

هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا قيمة له، أو أن النماذج الكبيرة لا تحتاج إلى طلب طويل الأمد. بل على العكس، هو يغير بشكل جذري البرمجيات، والمحتوى، والبحث، والبرمجة، وخدمات الشركات. لكن السوق المالي غالبًا لا يقيّم “فائدة الذكاء الاصطناعي” كحقيقة، بل يقيّم “هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم توسع البنية التحتية بمليارات الدولارات”. وهناك فجوة كبيرة بين الأمرين.

6. المقال جريء، لكن الأسئلة التي يطرحها لا يمكن تجاهلها

يجب أن نوضح أن موقف زيتون في مقاله واضح جدًا، ويحتوي على انتقادات حادة. يصف اقتصاد قوة الحساب في الذكاء الاصطناعي بأنه “خدعة ضخمة، وهلوسة، وخطأ”. هذا الحكم ليس بالضرورة إجماعًا صناعيًا، ولا ينبغي اعتباره استنتاجًا نهائيًا.

لكن الأسئلة التي يثيرها تستحق النقاش الجاد.

بالنسبة للسوق الصينية، الأهم ليس ببساطة الحكم على “هل فقاعة الذكاء الاصطناعي ستنفجر”، بل النظر إلى موجة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بطريقة مختلفة: لا تركز فقط على حجم النماذج، والتمويل، وعدد وحدات المعالجة الرسومية، وحجم مراكز البيانات، بل انظر أيضًا إلى من هم العملاء النهائيون، ومن أين تأتي الإيرادات، ومن يتحمل التكاليف، وهل يمكن إغلاق دائرة الأرباح.

إذا حققت الذكاء الاصطناعي بالفعل زيادة إنتاجية كافية، فسيتم استيعاب استثمارات البنية التحتية. لكن إذا كانت معظم النمو تأتي من دورة رأس المال، وفواتير السحابة، والطلبات المستقبلية بين عدد قليل من الشركات، فإن هشاشة هذا الازدهار ستكون أكبر مما يبدو على السطح.

الخاتمة: مشكلة الذكاء الاصطناعي تتحول من “هل هناك طلب” إلى “ما جودة الطلب”

القيمة طويلة الأمد للذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة مساوية لاستدامة جميع استثمارات البنية التحتية الحالية. قد تتقدم النماذج الكبيرة، وتنتشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتزيد الشركات من مستوى الأتمتة. لكن، في الوقت نفسه، فإن دورة الإنفاق الرأسمالي، والإيرادات من السحابة، والطلب على وحدات المعالجة الرسومية، لا تزال بحاجة إلى أن تُنظر إليها بشكل أكثر شفافية.

أهم ما في المقال هو أنه، ليس بالضرورة أن يكون دقيقًا تمامًا، بل يذكرنا بأن المخاطر الحقيقية لصناعة الذكاء الاصطناعي قد لا تكون “لا أحد يستخدم الذكاء الاصطناعي”، بل “إيرادات استخدام الذكاء الاصطناعي غير كافية لتغطية تكاليف بنائه”.

عندما تعتمد صناعة بشكل متزايد على عدد قليل من العملاء الكبار، وعدد قليل من عمالقة السحابة، والتمويل المستمر للحفاظ على سرد النمو، يجب على المستثمرين، والمبادرين، والمراقبين أن يطرحوا نفس السؤال: هل هذه مجرد دورة بناء بنية تحتية تكنولوجية جديدة، أم أنها وهم رأسمالي يدعمه مستقبل الإيرادات والدفع الدائري؟