#AnthropicIPOFiling:HighGrowth,HighLosses

بعد الاطلاع على أحدث أرقام نشرة اكتتاب Anthropic العام، فإن الجزء الذي لفت انتباهي ليس ببساطة حجم الشركة أو التقييم الذي قد يمنحه السوق لها في نهاية المطاف.

بل هو الاقتصاد الكامن وراء سباق الذكاء الاصطناعي.

حققت Anthropic إيرادات بلغت نحو 4.59 مليار دولار خلال 2025، مقارنةً بـ386 مليون دولار في العام السابق. ويمثل ذلك زيادة تقارب 12 ضعفاً خلال عام واحد. وعلى السطح، تبدو هذه قصة نمو استثنائية.

لكن بعد ذلك تنظر إلى ما تطلبه تحقيق هذا النمو.

أعلنت Anthropic عن خسارة تشغيلية بلغت 8.06 مليار دولار، في حين وصلت نفقات الحوسبة والبنية التحتية إلى نحو 7.33 مليار دولار، أي ما يقارب 58% من نفقاتها التشغيلية. وكانت صافي الخسارة وفق مبادئ GAAP أكبر من ذلك، إذ بلغت نحو 41.97 مليار دولار، رغم أن نحو 34 مليار دولار منها ارتبط برسوم محاسبية غير نقدية متصلة بالتزامات التمويل.

وهذا التفريق مهم.

إن رقم 42 مليار دولار صادم، لكنه لا يعني أن Anthropic أنفقت فعلياً 42 مليار دولار نقداً في ذلك العام. وتمنحنا الخسارة التشغيلية والإنفاق على البنية التحتية صورة أفضل عن مدى ارتفاع تكلفة بناء وتشغيل أنظمة ذكاء اصطناعي تزداد قوة.

وهنا أعتقد أن قصة الاستثمار الأكبر تبدأ.

لم تعد شركات الذكاء الاصطناعي تنفق الأموال على البرمجيات فحسب.

بل تحتاج إلى كميات هائلة من الحوسبة.

والحوسبة تحتاج إلى رقائق.

والرقائق تحتاج إلى ذاكرة وتخزين.

وكل تلك المعدات تحتاج إلى مراكز بيانات.

ومراكز البيانات تحتاج إلى شبكات وتبريد وكهرباء.

وبمجرد بناء البنية التحتية، يتعين على أحدهم مواصلة دفع تكلفة الطاقة الحاسوبية اللازمة لتدريب النماذج وتشغيلها.

وهذا يخلق هيكلاً اقتصادياً مختلفاً تماماً عن طفرة البرمجيات التقليدية.

تتنافس شركات النماذج على بناء ذكاء أفضل واستقطاب المستخدمين. لكن تحت هذه المنافسة توجد طبقة هائلة من البنية التحتية يتعين توسيعها بغض النظر عن النموذج الفردي الذي يستحوذ في نهاية المطاف على الحصة الأكبر من السوق.

ولهذا أواصل النظر إلى ما وراء طبقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

فالسؤال المثير للاهتمام ليس فقط: «أي نموذج للذكاء الاصطناعي سيفوز؟»

بل أيضاً:

«من سيحصل على المال في كل مرة تحتاج فيها صناعة الذكاء الاصطناعي إلى مزيد من الحوسبة؟»

وتجعل نشرة الاكتتاب هذا السؤال أكثر أهمية.

كشفت Anthropic عن خطط تتضمن التزامات مستقبلية تقارب 518 مليار دولار متعلقة بالسحابة والحوسبة والبنية التحتية، وفقاً لما أوردته تقارير عن نشرة الاكتتاب. ولا يعني ذلك أن 518 مليار دولار تمثل إنفاقاً حالياً، كما أن توقيت هذه الالتزامات وهيكلها مهمان، لكن حجمها يوضح مدى كثافة رأس المال التي قد تتطلبها المرحلة المقبلة من تطوير الذكاء الاصطناعي.

ولا يحدث هذا بمعزل عن غيره.

فقد وسعت Anthropic علاقاتها عبر منظومة البنية التحتية، بما في ذلك اتفاقيات مع مزودين رئيسيين لخدمات السحابة والحوسبة. وكانت الشركة قد قالت سابقاً إن التمويل الجديد سيُستخدم لتوسيع القدرة الحاسوبية، في حين يشارك شركاء البنية التحتية، ومن بينهم Micron وSamsung وSK hynix، في توفير تقنيات الذاكرة والتخزين والمنطق الحيوية.

وهذا هو الجزء الذي أعتقد أن السوق سيركز عليه بشكل متزايد.

كانت المرحلة الأولى من تداولات الذكاء الاصطناعي تدور حول الحماس للنماذج.

أما المرحلة التالية فقد تدور بدرجة أكبر حول الاقتصاد.

كم تبلغ تكلفة كل مستخدم إضافي؟

ما مقدار الحوسبة المطلوبة لتشغيل نماذج تزداد تطوراً؟

ما سرعة نمو الإيرادات مقارنةً بالإنفاق على البنية التحتية؟

ما مقدار رأس المال الذي يتعين الالتزام به قبل أن تتمكن شركة ذكاء اصطناعي من تحقيق تدفق نقدي حر مستدام؟

تزداد أهمية هذه الأسئلة مع اتساع نطاق الصناعة.

وهناك تفصيل آخر يستحق المتابعة: تنمو إيرادات Anthropic بسرعة هائلة، لكن تركّز العملاء مهم أيضاً. وتشير التقارير عن نشرة الاكتتاب إلى أن أكبر عميلين مباشرين للشركة مثّل كل منهما نحو 12% من إيرادات 2025، ما يعني أن ما يقارب الربع جاء من هذين العميلين مجتمعين.

لذلك لا تتمثل القصة ببساطة في أن «الذكاء الاصطناعي ينمو».

بل إن القصة الأكثر فائدة هي:

الذكاء الاصطناعي ينمو، لكن فاتورة البنية التحتية تنمو معه.

ولهذا لا أعتقد أن على المستثمرين افتراض أن كل شركة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي ستستفيد بالطريقة نفسها تلقائياً.

يتعين على شركات النماذج التنافس على العملاء.

أما شركات البنية التحتية، فيمكنها نظرياً تحقيق إيرادات من أجزاء متعددة من منظومة الذكاء الاصطناعي.

فالشركات التي توفر الحوسبة والذاكرة والتخزين والشبكات وسعة مراكز البيانات والطاقة الأساسية، توفر فعلياً الآلات اللازمة للسباق بأكمله.

وهذا لا يجعل شركات البنية التحتية خالية من المخاطر. إذ تواجه أعمالها أيضاً متطلبات رأسمالية هائلة، وقيوداً على الإمدادات، وتركيزاً في العملاء، واحتمال تباطؤ الإنفاق على الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف.

لكن أرقام Anthropic تمنحنا نظرة جديدة على حجم البنية التحتية المادية الكامنة وراء التجربة التي تبدو بسيطة، والمتمثلة في فتح تطبيق للذكاء الاصطناعي وطرح سؤال.

قد تبدو طفرة الذكاء الاصطناعي رقمية من الخارج.

لكن الفاتورة مادية للغاية.

الرقائق.

الذاكرة.

التخزين.

الخوادم.

مراكز البيانات.

الشبكات.

الكهرباء.

التبريد.

القدرة السحابية.

كل ذلك يتعين دفع تكلفته.

ولهذا أولي اهتماماً أكبر باقتصاد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بدلاً من ملاحقة كل مفهوم جديد للذكاء الاصطناعي يظهر في السوق.

ولا يزال سباق النماذج مهماً.

لكن الشركات التي تبني وتوفر البنية التحتية وراء هذا السباق قد تصبح جزءاً مهماً بالقدر نفسه من القصة.

لا تثبت نشرة اكتتاب Anthropic أي الشركات ستخلق في نهاية المطاف أكبر قيمة للمساهمين.

لكنها توضح شيئاً أكثر واقعية بكثير:

يتطلب بناء ذكاء اصطناعي متطور على نطاق واسع كميات استثنائية من رأس المال والبنية التحتية.

يمكن أن تنمو الإيرادات بنسبة 1,088% خلال عام.

لكن إذا كانت تكلفة الحوسبة والبنية التحتية تنمو بالتوازي معها، فإن السؤال التالي للمستثمرين يصبح أصعب بكثير:

متى يتحول نمو الذكاء الاصطناعي إلى توليد نقد مستدام؟

هذا هو السؤال الذي سأتابعه في المرحلة المقبلة من دورة الذكاء الاصطناعي.

ليس فقط من لديه أذكى نموذج.

وليس فقط من لديه أكبر عدد من المستخدمين.

بل من يستطيع تحويل الطلب على الذكاء الاصطناعي إلى تدفق نقدي مستدام، مع السيطرة على فاتورة البنية التحتية الهائلة الكامنة وراءه.

لا تزال قصة الذكاء الاصطناعي في طور التطور بوضوح.

لكن أصبح من المستحيل تجاهل الاقتصاد الكامن وراءها.

$NVDA