مؤشر إنفاق AI Token ينخفض بنسبة تقارب 20%، وقد يظهر استعداد المستخدمين للدفع الهامشي علامات تبريد.

يشهد سوق التداول العالمي للذكاء الاصطناعي تباطؤًا في أحد مؤشرات المراقبة الرئيسية. انخفض المؤشر الأساسي الذي يقيس الإنفاق على رموز الذكاء الاصطناعي بعد ارتفاع سريع، مما أثار إعادة تقييم لمدى استقرار دورة الذكاء الاصطناعي الحالية المدفوعة بالإنفاق الرأسمالي الضخم - سواء من حيث قوة الطلب أو القدرة على التسعير، إذ أصبح كلاهما تحت تدقيق أكثر صرامة.

وفقًا لبلومبرغ، مؤشر LLM Token Expenditure Index الذي أعدته شركة Silicon Data قد تضاعف تقريبًا منذ إطلاقه في ديسمبر الماضي، لكنه تراجع بنحو 20% بعد أن بلغ ذروته في مايو من هذا العام. يُعتبر هذا المؤشر الأكثر مباشرة في عكس الرغبة في الدفع مقابل خدمات الذكاء الاصطناعي والتغيرات في الطلب الهامشي، ويؤدي ضعفه إلى إعادة تقييم وتيرة تسويق الذكاء الاصطناعي.

يعتقد بعض المستثمرين أن هذا التغيير قد يشير إلى دخول شركات الذكاء الاصطناعي في بيئة تنافسية أكثر حساسية للتكلفة، مع احتمال تآكل القوة التسعيرية. أشار المستثمر المخضرم لويس نافيلير إلى أن هناك مؤشرات على أن بعض المستخدمين بدأوا في تقييد تكرار الاستخدام بسبب ضغوط التكلفة. في الوقت نفسه، تُعتبر الشائعات حول احتمال تأجيل طرح OpenAI للاكتتاب العام دليلاً جانبيًا على استمرار التحديات في الربحية.

ومع ذلك، لا يعني انخفاض المؤشر أن خدمات الذكاء الاصطناعي أصبحت "أرخص" بحد ذاتها. تؤكد شركة Silicon Data أن هذا المؤشر هو نتيجة تفاعل السعر وحجم الاستخدام، وهو أقرب إلى متغير وكيل لـ "الرغبة الهامشية في الدفع". لذلك، قد تختلف الدلالات السوقية بشكل كبير بناءً على العوامل المحركة لاتجاهه.

تزايد الانقسام: انخفاض الطلب أم تحول هيكل التسعير؟

هناك انقسام واضح في السوق حول تفسير انخفاض المؤشر.

يرى تفسير متفائل نسبيًا أن أسعار الرموز انخفضت بنسبة تزيد عن 90% منذ عام 2023، مما خفض حاجز الاستخدام بشكل كبير، مما دفع إلى توسع إجمالي الإنفاق. في هذا الإطار، يعكس الانخفاض المرحلي للمؤشر تعديلات في هيكل الطلب أكثر من ضعف الطلب الكلي، ولا يزال منطق توسع الذكاء الاصطناعي قائمًا.

لكن وجهة النظر المتشائمة ترى أن هذا قد يعني أن رغبة المستخدمين في الدفع قد اقتربت من الحد المرحلي. تشير أبحاث أليانز (Allianz Research) إلى وجود فجوة نمو تبلغ حوالي 46% بين استثمارات الذكاء الاصطناعي الحالية والمبيعات الفعلية، وهي أعلى من مستوى الانحراف البالغ حوالي 32% خلال فقاعة الاتصالات في عام 2001. في هذا السياق، قد يؤدي أي ضعف في جانب الطلب إلى تضخيم ضغوط التقييم.

أشار لويس نافيلير أيضًا إلى أن الشركات تواجه قيودًا على التكلفة في استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي، وبدأت في تقييد حالات "الاستخدام غير المحدود"، وهو ما يعتبره بعض المراقبين إشارة مبكرة على انخفاض مرونة الطلب.

لا يزال منطق الإنفاق الرأسمالي قائمًا، لكن الهيكل يتغير

على الرغم من التقلبات في إشارات الطلب، لم تنعكس دورة استثمار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ. تشير بيانات السوق إلى أن وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء (GPU) وذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) لا تزال في حالة نقص في العرض، ومن المتوقع أن يستمر هذا حتى عام 2026، وقد يمتد إلى عام 2028.

ومع ذلك، يتحول تركيز السوق من جانب التدريب إلى جانب الاستدلال. تشير التقارير إلى أن هذا التغيير يعني تحولًا في هيكل الطلب على القدرة الحاسوبية، حيث قد تنخفض حصة وحدات GPU المخصصة للتدريب عالي المستوى، بينما يرتفع الطلب النسبي على الأجهزة المحسنة للاستدلال، مما يغير هيكل المستفيدين في سلسلة الصناعة.

لا يشكل هذا التغيير حكمًا مباشرًا على انخفاض قطاع الرقائق، لكنه قد يعني أن محرك النمو يتحول من "توسع القدرة الحاسوبية عالية المستوى الأحادية" إلى "إعادة توزيع هيكلية للطلب".

زيادة تعقيد التسعير للشركات بسبب المتغيرات السياسية والتنظيمية

بالإضافة إلى الطلب نفسه، تؤثر البيئة التنظيمية أيضًا على مسار تسويق منتجات الذكاء الاصطناعي.

في الآونة الأخيرة، طلبت الجهات التنظيمية الأمريكية تعديل وتيرة إصدار بعض النماذج، وخففت القيود على الوصول لبعض نماذج شركة Anthropic PBC. في الوقت نفسه، يفرض قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي (AI Act) تقييمات إلزامية ومتطلبات شفافية أكثر صرامة على النماذج المتطورة.

لم تحد هذه التغييرات السياسية من الأسعار بشكل مباشر، لكنها زادت من ضغوط تكاليف النشر والامتثال، مما دفع الشركات إلى تفضيل تحسين التكلفة عند توزيع أعباء العمل بين النماذج المختلفة. قد يؤثر هذا الاتجاه بشكل غير مباشر على القدرة التسعيرية وحصة الاستخدام للنماذج عالية المستوى.

إخلاء المسؤولية والمخاطر

السوق ينطوي على مخاطر، والاستثمار يحتاج إلى الحذر. لا تشكل هذه المقالة توصية استثمارية شخصية، كما أنها لا تأخذ في الاعتبار أهداف الاستثمار الخاصة أو الظروف المالية أو احتياجات المستخدمين الفرديين. يجب على المستخدمين النظر في ما إذا كانت أي من الآراء أو وجهات النظر أو الاستنتاجات الواردة في هذه المقالة مناسبة لظروفهم الخاصة. الاستثمار بناءً عليها يتحمل المستخدم وحده المسؤولية.