#GoldmanSachsRemainsBullishOnDataCentersDespiteTheAISelloff

لا تزال جولدمان ساكس ترى مستقبلاً واعداً لمراكز البيانات: لماذا قد يظل الطلب على الذكاء الاصطناعي قوياً رغم تصحيح سوق الأسهم
أثار التراجع الأخير في أسهم الذكاء الاصطناعي سؤالاً مهماً: هل يفقد ازدهار الذكاء الاصطناعي زخمه، أم أن السوق يعيد ببساطة تقييم الشركات والتقييمات المرتبطة به؟

لا تزال جولدمان ساكس متفائلة بشأن الآفاق طويلة الأجل لمراكز البيانات، لأن الطلب الأساسي على القدرة الحاسوبية والخدمات السحابية والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي قد يواصل التوسع حتى مع تعرض أسهم التكنولوجيا لتصحيحات حادة.

وهذا التمييز مهم. فانخفاض سعر السهم لا يعني تلقائياً أن منتجات القطاع أصبحت أقل فائدة. تعكس أسعار الأسهم التوقعات وأسعار الفائدة والإقبال على المخاطر والمنافسة والأرباح المستقبلية. أما الطلب الفعلي، فيُقاس من خلال استخدام العملاء والعقود ومتطلبات السعة والاستثمار والإيرادات. وقد تتحرك هذه العوامل في اتجاهات مختلفة خلال فترات قصيرة.

1. جولدمان ساكس لا تزال متفائلة بشأن مراكز البيانات رغم تراجع أسهم الذكاء الاصطناعي
تسبب تراجع أسهم الذكاء الاصطناعي في الضغط على شركات أشباه الموصلات ومزودي الخدمات السحابية وغيرها من شركات التكنولوجيا. ويتساءل المستثمرون عما إذا كان الإنفاق الضخم على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي سيحقق إيرادات وأرباحاً تكفي لتبرير تكلفته. كما يدرسون التقييمات المرتفعة وتكاليف التمويل وتأخيرات البناء واحتمال أن تكون بعض الشركات قد استثمرت قبل ظهور طلب فعلي.
هذه المخاوف معقولة. فقد يكون للقطاع مستقبل ممتاز على المدى الطويل، بينما تظل بعض شركاته مبالغاً في تقييمها أو تواجه صعوبة في تحقيق عائد مناسب. وقد ينخفض سعر السهم بنسبة 10% أو 15% أو 25% دون أن يثبت ذلك فشل التكنولوجيا الأساسية. وبالمثل، لا يجعل التراجع الكبير السهم رخيصاً تلقائياً.
سلطت جولدمان ساكس الضوء على حجم الفرصة المتاحة في البنية التحتية. وتوقعت أبحاثها أن يرتفع الطلب العالمي على الطاقة من مراكز البيانات بنحو 170% بين 2025 و2030. وهذا توقع وليس نتيجة مضمونة، لكنه يوضح سبب استمرار الشركة في رؤية احتياجات استثمارية كبيرة على المدى الطويل.
والنقطة الأساسية هي أن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بنية تحتية مادية. فالنماذج تحتاج إلى معالجات وذاكرة وشبكات وتخزين وكهرباء وتبريد ومبانٍ آمنة. وإذا واصلت الشركات والمستهلكون اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي، فسيتعين أيضاً توسيع القدرة الحاسوبية التي تدعم تلك الأدوات.
في رأيي، يمثل هذا التراجع تذكيراً بضرورة انتقاء الاستثمارات بعناية، لا سبباً لافتراض أن جميع جوانب اقتصاد الذكاء الاصطناعي قد وصلت إلى نهايتها. وقد تكون المرحلة التالية في صالح الشركات التي لديها عملاء فعليون وعقود موثوقة وتكنولوجيا تنافسية وديون يمكن إدارتها ومسار واضح نحو التدفقات النقدية.

2. أسعار أسهم الذكاء الاصطناعي تهبط، لكن هل يعني ذلك انتهاء قطاع الذكاء الاصطناعي؟
لا. فتراجع أسعار الأسهم وانهيار الطلب في القطاع حدثان مختلفان. ارتفعت الأسهم المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بسرعة مع توقع المستثمرين نمواً قوياً في الرقائق المتقدمة والحوسبة السحابية والأتمتة والذكاء الاصطناعي التوليدي. وعندما تصبح التوقعات مرتفعة للغاية، قد تخيب حتى الأرباح الجيدة الآمال إذا لم تكن كافية لتبرير التقييم.
ويعكس التقييم الجاري عدة تساؤلات: هل تستطيع شركات التكنولوجيا الكبرى تحويل النفقات الرأسمالية إلى خدمات مربحة؟ وهل سيدفع العملاء ما يكفي مقابل منتجات الذكاء الاصطناعي؟ وما سرعة دخول مراكز البيانات الجديدة حيز التشغيل؟ وهل ستتمكن إمدادات الكهرباء والربط بالشبكة من مواكبة الطلب؟ وهل ستؤدي الرقائق الأكثر كفاءة إلى خفض تكلفة كل مهمة للذكاء الاصطناعي؟ قد تثير هذه الأسئلة تقلبات دون أن توقف اتجاه التبني الأوسع.
يجري بالفعل استكشاف استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات وخدمة العملاء والأبحاث والتمويل والتصنيع والخدمات اللوجستية وتجارة التجزئة ومجالات كثيرة أخرى. وتختبر الشركات أدوات يمكنها تلخيص المعلومات ومساعدة الموظفين وتحليل المستندات وإنشاء التعليمات البرمجية وأتمتة العمليات المتكررة. ولن يكون التبني متساوياً، ولن ينجح كل مشروع، لكن نطاق الاستخدامات المحتملة واسع.
ويكتسب الفرق بين تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال أهمية خاصة. فالتدريب يطور نموذجاً باستخدام كميات كبيرة من البيانات والقدرة الحاسوبية. أما الاستدلال فيحدث كلما استجاب النموذج المدرَّب لمستخدم أو أنشأ محتوى أو نفذ مهمة. ومع تزايد استخدام الأفراد والشركات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي يومياً، قد تصبح أعباء الاستدلال مصدراً متكرراً للطلب على الحوسبة.
وهذا يعني أن الطلب على البنية التحتية لا يرتبط فقط بإطلاق نماذج جديدة. بل قد يزداد أيضاً مع اكتساب النماذج الحالية مزيداً من المستخدمين، ومعالجتها طلبات أكثر، واندماجها في أنظمة الأعمال اليومية.

3. لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حواسيب قوية وخوادم وكهرباء وأنظمة تبريد ومراكز بيانات
الذكاء الاصطناعي ليس مجرد برمجيات عائمة على الإنترنت. فالذكاء الاصطناعي واسع النطاق يعتمد على شبكة كبيرة من المعدات المادية. تنفذ المعالجات القوية حسابات معقدة، وتنقل الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي المعلومات بسرعة. وتحتفظ أنظمة التخزين بالبيانات، بينما تربط معدات الشبكات المعالجات والخوادم كي تعمل معاً.
تُركّب هذه الأنظمة في مراكز البيانات، وهي منشآت متخصصة مصممة لتوفير القدرة الحاسوبية والطاقة والتبريد والأمن والاتصال الموثوق. وقد تتطلب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي قدرة حاسوبية وكهرباء أكثر بكثير مما تتطلبه تطبيقات المكاتب العادية.
أثناء التدريب، تنفذ المعالجات حسابات متكررة لمساعدة النموذج على تعلم الأنماط من مجموعات بيانات ضخمة. وأثناء الاستدلال، يستخدم النموذج ما تعلمه للإجابة عن الأسئلة وتحليل المعلومات وإنشاء الصور أو المساعدة في مهام الأعمال. وتتطلب المرحلتان موارد حاسوبية، وإن اختلفت احتياجاتهما بحسب النموذج وعبء العمل.
ومع تطور قدرات النماذج واتساع نطاق استخدامها، قد تحتاج الشركات إلى مزيد من المعالجات والذاكرة والتخزين وسعة الشبكات. ولذلك تمتد فرصة البنية التحتية إلى ما هو أبعد بكثير من الشركات التي تنشئ برمجيات الذكاء الاصطناعي.
يوفر مصنعو أشباه الموصلات المسرّعات والمعالجات. وتوفر شركات الذاكرة ذاكرة عالية السرعة. وتربط شركات الشبكات مجموعات كبيرة من الرقائق. ويوفر مشغلو مراكز البيانات المنشآت والسعة. ويوفر مصنعو المعدات الكهربائية المحولات ومفاتيح التوزيع وأنظمة توزيع الطاقة. ويدير مختصو التبريد الحرارة. كما تساعد شركات المرافق ومطورو الطاقة على توفير الكهرباء.
هذه المنظومة مترابطة. وقد يؤدي النقص في أحد المجالات إلى تأخير المشروع بأكمله. فقد يكون المبنى جاهزاً، لكنه لا يستطيع العمل بكامل طاقته من دون اتصال بالشبكة. وقد تُركّب الخوادم، لكنها لا تستطيع تشغيل أعباء عمل كثيفة بأمان من دون تبريد كافٍ. ولهذا تشمل قصة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي قطاعات عديدة، لا سهماً رائجاً واحداً.

4. لماذا تتبنى جولدمان ساكس نظرة إيجابية إلى الطلب على الذكاء الاصطناعي
السبب الأساسي للتفاؤل هو احتمال تحول الذكاء الاصطناعي إلى أداة أعمال واسعة الاستخدام بدلاً من أن يظل تجربة تقنية محدودة. وتبحث الشركات عن سبل لتحسين الإنتاجية وتقليل الأعمال المتكررة وتسريع الأبحاث وخدمة العملاء بكفاءة أكبر.
يمكن لمطوري البرمجيات استخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي للمساعدة في كتابة التعليمات البرمجية واختبارها ومراجعتها. ويمكن للمؤسسات المالية استكشاف معالجة المستندات ودعم العملاء وتحليل المخاطر. كما يمكن للمصنعين استخدام الذكاء الاصطناعي لفحوصات الجودة والصيانة التنبؤية وتخطيط الإنتاج. ويمكن لتجار التجزئة استخدامه لتوصيات المنتجات وإدارة المخزون وخدمة العملاء. كما تستطيع فرق الأبحاث استخدام الذكاء الاصطناعي لتنظيم المعلومات وتسريع بعض مراحل سير العمل.
ولا تتطلب جميع هذه التطبيقات المقدار نفسه من القدرة الحاسوبية. فبعض المهام خفيفة نسبياً، بينما قد تستهلك النماذج المتقدمة والخدمات واسعة النطاق موارد كبيرة. لكن إذا انتشر التبني بين ملايين المستخدمين والمؤسسات، فقد يرتفع إجمالي عدد طلبات الحوسبة ارتفاعاً كبيراً.
وللطلب على الذكاء الاصطناعي طبقات عدة. فهناك طلب من الشركات التي تدرب نماذج جديدة، وطلب من منصات الحوسبة السحابية التي تقدم خدمات الذكاء الاصطناعي، وطلب من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في عملياتها. وتضيف تطبيقات المستهلكين طبقة أخرى. وقد يدعم النمو في مجال ما الطلب في مجالات أخرى.
وستكون الإشارة الأهم هي ما إذا كان الاستخدام سيتحول إلى إيرادات مستدامة. فالتبني القوي مهم، لكن على الشركات أيضاً أن تثبت استعداد العملاء للدفع، وأن الخدمات تحل مشكلات فعلية، وأن مقدميها قادرون على العمل بربحية. لذلك ينبغي النظر إلى التوقعات الإيجابية لجولدمان ساكس بشأن البنية التحتية على أنها فرصة طويلة الأجل، لا دليلاً على نجاح كل شركة للذكاء الاصطناعي.

5. مراكز البيانات والكهرباء
تضم مراكز البيانات الخوادم والمعالجات والذاكرة والشبكات وأنظمة الطاقة والتبريد التي تدعم الذكاء الاصطناعي. وتتوقع جولدمان ساكس أن يرتفع الطلب العالمي على الطاقة من مراكز البيانات بنحو 170% بين 2025 و2030.

قدّرت أبحاث جولدمان ساكس أن احتياجات مراكز البيانات الأمريكية من الطاقة قد ترتفع من نحو 31 GW في 2025 إلى 41 GW في 2026 و66 GW في 2027. وهذه توقعات. وقد يفيد الطلب المتزايد شركات المرافق ومولدات الطاقة ومطوري الشبكات وموردي المعدات. لكن تحديثات خطوط النقل وتأخيرات الشبكة قد تؤجل المشاريع.

6. التبريد وآفاق المستثمرين
تولد المعالجات القوية حرارة، ما يخلق طلباً على التبريد السائل والمضخات ومبادلات الحرارة. وينبغي للمستثمرين متابعة الإنفاق الرأسمالي وطلبات الرقائق واستخدام العملاء وتوفر الطاقة وإيرادات خدمات الذكاء الاصطناعي.

لا تزال نظرتي إيجابية إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على المدى الطويل، لكن انتقاء الاستثمارات بعناية يظل مهماً. وتشمل المخاطر تباطؤ التبني وارتفاع تكاليف الاقتراض ونقص الطاقة والقدرة الفائضة. ويُعد توقع 170% كبيراً، لكنه ليس مضموناً. فالذكاء الاصطناعي يحتاج إلى معالجات وذاكرة وشبكات ومراكز بيانات وتبريد وكهرباء موثوقة. وستنجح الشركات القوية في معالجة الاختناقات وتأمين العملاء وضبط التكاليف وتحويل الطلب إلى أرباح.#ShareWeekly #WCTCS9