لماذا لم تعد رموز العملات الرقمية تجذب تشاو وانج—استراتيجيته الاستثمارية لعام 2026 تكشف ما يهم حقًا

توقعات وان تشيو للاستثمار لعام 2026 تقدم إعادة تقييم صارمة لمكان الفرص في مشهد التكنولوجيا والمالية. في حديثه مؤخرًا على بودكاست مع جيسون يانو على إمباير، كشف المستثمر المخضرم والرئيس التنفيذي السابق لميساري عن موقف معاكس للحدس: على الرغم من أن رموز العملات المشفرة لا تجذبه بشكل خاص في الوقت الحالي، إلا أن السوق بشكل عام يقدم فرصًا انتقائية للمتداولين المنضبطين المستعدين لتجاوز الحكمة التقليدية.

جوهر فلسفة وان يركز على تحليل الأصول الفردية بدلاً من الأحكام العامة على فئات الأصول. على الرغم من أنه يحتفظ ببعض ممتلكات البيتكوين وتعرض محدود للرموز (أقل من 1%)، إلا أن قناعته الحقيقية تكمن في مكان آخر—تحديدًا في شركات التكنولوجيا الكبرى وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي لم يقيمها معظم المستثمرين بشكل صحيح بعد.

تموضع المحفظة: الحذر وسط تقييمات تاريخية

تعكس محفظة وان لعام 2026 موقفًا دفاعيًا مبررًا بأساسيات السوق. مع تخصيص حوالي 40% للنقد، يعترف بالمفارقة: بينما قد يكلفه هذا التموقع فرصة لتحقيق أرباح إذا استمرت الأسواق في الصعود، إلا أنه يوفر راحة نفسية خلال فترات التقلب الحتمي. يستند تبريره إلى مستويات التقييم الحالية التي تقترب من أعلى مستوياتها تاريخيًا، على الرغم من أنه يميز بين تقييمات السوق الإجمالية وتقييمات الشركات الفردية—وهو تمييز حاسم يشكل نهج استثماره.

بين الأسهم والبيتكوين، يحافظ وان على تقسيم تقريبي 50/50 على رأس ماله المتبقي. هذا التخصيص ليس مثاليًا بالنسبة له؛ بل يعكس اعتبارات ضريبية تجعل إعادة التوازن مكلفة بشكل مفرط. أكبر مركز أسهم لديه هو جوجل، يليه استثمارات في تينسنت (الذي يراه شركة استثنائية تعمل بهدوء مع قوة أساسية) وأمازون. هذه ليست صفقات قصيرة الأجل، بل قناعات تمتد لعقد من الزمن.

بالنسبة لوان، تحليل الأسهم الفردية يتفوق على التشاؤم الكلي. ففقاعة التكنولوجيا عام 2000 تقدم دروسًا تعليمية: على الرغم من أن أسهم التكنولوجيا أدت أداءً ضعيفًا لسنوات بعدها، إلا أن الأسهم ذات القيمة والأسهم الصغيرة حققت عوائد سنوية تقارب 10%. يعتقد أن البيئة الحالية تمثل “العصر الذهبي لمختاري الأسهم”—وهو وقت يخلق فيه التشكيك الواسع في السوق كفاءات غير فعالة يمكن استغلالها من خلال التحليل الدقيق.

جاذبية عمالقة التكنولوجيا على الأصول المضاربة

ما لا يجذبه وان بشأن رموز العملات المشفرة يصبح أكثر وضوحًا عند فحص ممتلكاته التكنولوجية. على الرغم من أن الفرص في العملات الرقمية تظهر—ويذكر 2022 كلحظة مثيرة—إلا أن البيئة الحالية تفتقر إلى الإلحاح الذي ميز الدورات السابقة. منهجه يركز على تحليل الأصول الفردية بدلاً من إصدار أحكام شاملة على فئات الأصول بأكملها.

جوجل مثال على تفكيره. قبل نصف سنة، حلل وان أنماط استخدامه الشخصية للتكنولوجيا واكتشف نمطًا مضيئًا: كانت تطبيقاته الثلاثة الأكثر استخدامًا كلها منتجات من جوجل—كروم، يوتيوب، وجيميني. لم تثبت المخاوف من أن ChatGPT قد يحل محل بحث جوجل صحتها، عندما كشف التحليل الأعمق أن أكثر من نصف إيرادات جوجل من البحث تأتي من إعلانات التسوق—وهو نموذج أعمال لا يمكن للدردشات الذكية أن تكرره بسهولة. سيطرة جوجل على نية التسوق، إلى جانب مزايا بنيتها التحتية التقنية (GCP، توفر TPU)، تخلق خندقًا تنافسيًا دائمًا جذب وان كاستثمار طويل الأمد.

كلاود أوبس 4.5: الاختراق في الذكاء الاصطناعي الذي غيّر اقتصاديات المطورين

شهد إطلاق كلاود أوبس 4.5 لحظة “يا إلهي” كما يصفها وان لقدرات الذكاء الاصطناعي. على عكس مساعدات البرمجة السابقة التي كانت تتفوق في النماذج الأولية السريعة لكنها تتعثر في 5% الأخيرة من التفاصيل التي تتطلب مهندسين خبراء، غير أن أوبس 4.5 غير هذا الديناميكي بشكل جذري. عند إعطائه مواصفات واضحة وشاملة مكتوبة باللغة الإنجليزية، يُنتج الآن رمزًا جاهزًا للإنتاج في تكرار واحد—وهو قدرة كانت تبدو مستحيلة قبل شهور قليلة.

تشكّل تجربة وان الشخصية أساس هذا التقييم. بعد سنوات من العمل كتاجر كمي ومهندس برمجيات (من 2010 إلى 2017، قبل دخول عالم العملات الرقمية)، ابتعد عن البرمجة الجدية في ميساري. ومع ذلك، مع أوبس 4.5، أعاد اكتشاف قيمة فورية عملية: القدرة على صياغة المتطلبات بلغة طبيعية والحصول على حلول كاملة ووظيفية دون دورة تصحيح الأخطاء التكرارية التي كانت تستهلك وقت المطورين الخبراء.

هذا الاختراق يحمل آثارًا عميقة على تآكل خندق البرمجيات التنافسي. جوهر المزايا التنافسية لم يتغير جوهريًا—تظل تأثيرات الشبكة، وتكاليف الانتقال، ومزايا البيانات، وقفل النظام البيئي قوية—لكن خنادق البرمجيات تتآكل بسرعة مقلقة. لم تعد الشفرة نفسها عنق الزجاجة؛ المهارة الحاسمة الآن تكمن في صياغة “موجه” صحيح يترجم منطق العمل إلى أوامر قابلة للتنفيذ بواسطة الذكاء الاصطناعي.

التأثير غير المتناظر للذكاء الاصطناعي على الشركات الناشئة والمؤسسات

يبدو أن التأثير الأكثر دراماتيكية للثورة في الذكاء الاصطناعي ليس في الشركات الكبرى، بل في الشركات الناشئة في مراحلها المبكرة، حيث يتضاعف تأثير التقنية من خلال اقتصاديات مختلفة. على الرغم من أن تحسين الإنتاجية بمقدار 3 إلى 4 أضعاف يبدو مثيرًا للإعجاب بشكل إجمالي، إلا أن له وزنًا مختلفًا بالنسبة لشركة ناشئة من شخص واحد مقابل شركة تضم ألف شخص. بالنسبة للفرق في المراحل المبكرة، السؤال المهم ليس نسبة زيادة الإنتاجية—بل هل يصبح التوظيف ضروريًا على الإطلاق.

قد ينتج عن هذا الديناميكي تشكيل هياكل أعمال جديدة بحلول 2026: شركات يونيكورن تعمل بمؤسسين واحد أو اثنين فقط. يعرف وان العديد من الأفراد يديرون أعمال اشتراك تحقق 10 ملايين دولار سنويًا، وغالبًا ما يكونون مهندسين سابقين في ميتا أو أوبر تعبوا من البيروقراطية واستغلوا الذكاء الاصطناعي لبناء شركات مستقلة. تتغير المعادلة الاقتصادية بشكل جذري عندما يمكن لمساعدات البرمجة التعامل مع 80-90% من التنفيذ التقني، مما يقلل من التكاليف اللازمة للشركات القابلة للحياة.

المفارقة أن بعض أنجح الشركات الناشئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل تحت الرادار. فهي تتجنب الإعلان عن عملياتها المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لعملائها، مع فهم أن الشفافية حول الاعتماد على الذكاء الاصطناعي قد تثير مخاوف تنافسية. هذا يتناقض بشكل حاد مع الشركات الناشئة الممولة من رأس المال المغامر التي يجب أن تروج لنماذج نمو لجمع التمويل. غالبًا ما تخفي الفائزون الأكثر هدوءًا مزاياهم الأقوى.

أدوبي واستمرارية الخنادق التنافسية للمؤسسات

بينما تتآكل خنادق البرمجيات في بعض المجالات، تخلق تكاملات المؤسسات مزايا لاصقة بشكل خاص لم تعترف بها تقييمات السوق بالكامل بعد. يحدد وان شركة أدوبي على أنها مقيمة بأقل من قيمتها بشكل كبير—تتداول عند مضاعف سعر إلى أرباح مذهل يبلغ 12x، لشركة يراها ذات جودة عالية. يعتقد أن السرد التقليدي يهدد هيمنة أدوبي من خلال نماذج الصور والفيديو التوليدية الجديدة؛ لكنه يعتقد أن هذا التحليل يسيء فهم مصدر الخندق التنافسي الحقيقي لأدوبي.

الميزة التنافسية الحقيقية لأدوبي تكمن ليس في صعوبة تكرار ميزات تحرير الصور—فهذه المشكلة حُلت إلى حد كبير—بل في تكامل المؤسسات وتكاليف الانتقال للمستخدمين المحترفين. المحترفون المبدعون الذين خزّنوا آلاف الصور والفيديوهات في سحابة أدوبي يواجهون احتكاكًا هائلًا عند التفكير في البدائل. سنوات من استخدام فوتوشوب تخلق ذاكرة عضلية متجذرة تجعل الانتقال بين الأدوات مؤلمًا ومزعجًا. علاوة على ذلك، تتكامل سير عمل فرق الإبداع بشكل عميق مع نظام أدوبي الكامل من أدوات Creative Suite.

وبالمثل، تظل برمجيات مايكروسوفت للمؤسسات (حزمة Office) مهمة جدًا للمنظمات على الرغم من إمكانية استبدالها نظريًا. تكاليف الانتقال تتجاوز القدرة التقنية—وتشمل تدريب المستخدمين، وتكامل سير العمل، والتوافق مع العمليات القائمة، والجمود التنظيمي. هذه العوامل تخلق خنادق قوية لا يمكن لمساعدات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تتجاوزها بسهولة.

تقييم جيميني المنخفض للغاية ومشكلة تسعير الذكاء الاصطناعي

حيث يجد وان فرصة خاصة، فهي في تحديد الخدمات التي تُسعر بمستويات منفصلة عن قيمتها الوظيفية. يكشف تحليله لجيميني عن أداة مُسعّرة بأقل من قيمتها بمقدار مرتين على الأقل. عند 20 دولارًا شهريًا للنسخة الاحترافية، سيكون وان على استعداد لدفع 2000 دولار شهريًا مقابل قدرات جيميني—ليس بحماس عابر، بل كحساب اقتصادي جدي.

يعمل جيميني في الوقت ذاته كمساعد بحث، وباحث مبتدئ، ومساعد برمجة مبتدئ، ومستشار طبي للتحقق من توصيات الأطباء، ومستشار قانوني كفء. مزيج هذه القدرات—التي تحل محل خبرة بشرية متخصصة بأسعار ساعة ذات معنى—يشير إلى أن السعر السوقي يتجاوز بكثير مستويات الاشتراك الحالية. يبدو أن التسعير الحالي يعكس نماذج SaaS القديمة أكثر من القيمة الاقتصادية التي تقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

هذه الأخطاء في التسعير مهمة لأنها تشير إلى عدم التوافق الأوسع بين تسعير السوق والقيمة الوظيفية عبر أدوات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، ساعدت Replit وان على فهم الطبيعة الثورية للذكاء الاصطناعي—أداة لا تعزز العمليات الحالية فحسب، بل تتيح قدرات جديدة تمامًا (بناء التطبيقات عبر واجهات اللغة الطبيعية). هذا التحول الجوهري في تفاعل الإنسان مع الحاسوب لا يزال منخفض السعر في الصناعة.

بناء أنظمة استثمارية: من وارن بافيت إلى نماذج الذكاء الاصطناعي

يعكس تجريب وان مع التحليل الاستثماري المدفوع بالذكاء الاصطناعي فهمًا أعمق: أن عنق الزجاجة في تطوير الشفرات قد انتقل من التنفيذ الهندسي إلى تصميم الموجهات. يتطلب نموذج استثماره المستوحى من وارن بافيت وتشارلي مونجر شهورًا من هندسة الموجهات التكرارية—تطوير إطار تفصيلي يحاكي عمليات تفكير هؤلاء المستثمرين الأسطوريين عند تقييم الشركات. التنفيذ البرمجي الفعلي كان بسيطًا؛ العمل الصعب كان في ترجمة فلسفة الاستثمار إلى منطق قابل للتنفيذ بواسطة الآلة.

يشتمل النظام الناتج على عملية من ست مراحل تجمع بين البحث العميق ونماذج التفكير. يبرع قسم البحث العميق في جمع المعلومات الواقعية عبر المجالات ذات الصلة؛ ويطبق نموذج التفكير الاستنتاج المنطقي للوصول إلى قرارات استثمارية. من خلال فصل هذه القدرات، يتجنب وان ضعف كل نموذج—فأحيانًا تتوهم نماذج التفكير—لكنها أقل أهمية عندما تعمل على مدخلات موثوقة من الحقائق، وتصبح قيود نموذج البحث في التحليل المعقد غير ذات أهمية عندما تتولى نماذج التفكير المتخصصة المهام التحليلية.

تقدم توصيات النظام تأكيدًا مثيرًا: شملت اختيارات الأسهم لديه أربع شركات ضمن محفظة بيركشاير هاثاوي (بما في ذلك تشوب والتأمين وجوجل)، مما يشير إلى أن التطبيق المنهجي لمبادئ المستثمرين الأسطوريين ينتج نتائج مثبتة تاريخيًا. أحيانًا، تؤدي عدة عمليات تشغيل إلى توصيات مختلفة لنفس السهم، لكن إشارات الشراء المتسقة عبر التكرارات تزيد بشكل كبير من الثقة في تلك التوصيات.

مستقبل العمل: مهارة البرمجة والأتمتة تصبحان غير قابلة للتفاوض

أوضح وصف وان للتكيف المهني هو تعلم ما يسميه “البرمجة”—لكن مع توضيح مهم. هذا لا يعني التدريب على البرمجة التقليدية؛ بل يشمل تعلم توجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي عبر اللغة الطبيعية لأتمتة سير العمل الشخصي والمهني. من يتقن هذه المهارة سيصبح أكثر فاعلية بشكل أسي؛ ومن لا يتقنها سيواجه تراجعًا تنافسيًا متسارعًا.

تُظهر تجربة التحالف التطبيق العملي. سابقًا، كان وان يراجع حوالي 5000 طلب شركة ناشئة سنويًا—عملية مرهقة تنتج تكاليف فرصة كبيرة. الآن، يُؤتمت الفحص باستخدام الذكاء الاصطناعي حوالي 50% من هذا الحجم عبر تصفية المرشحين غير المؤهلين بوضوح. لا تزال الـ50% المتبقية تتطلب حكمًا بشريًا لتحديد المؤسسين المميزين، وهو قيد حالي على قدرات الذكاء الاصطناعي في تقييم المواهب الدقيقة. لكن وان يتوقع أن يتغير هذا الحد بشكل كبير—بحلول نهاية 2026، قد يُظهر تحليل المشاريع المدفوع بالذكاء الاصطناعي تفوقًا على الحكم البشري في تقييم المؤسسين.

يمثل هذا نمطًا أوسع: يعزز الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر قوة الأشخاص الفاعلين والكفءين بالفعل، مما يجعلهم أكثر إنتاجية وفعالية. وفي الوقت نفسه، يجد الأشخاص الأقل كفاءة أنفسهم يتراجعون تدريجيًا—ليس عبر استبدال الذكاء الاصطناعي للعمل البشري، بل عبر تضخيم الفجوات في القدرات الموجودة. النجاح يعتمد بشكل أساسي على التبني النشط، وليس على المقاومة السلبية.

الصحة: إزالة خرافات التحسين

بعيدًا عن الأسواق المالية، كشفت تجارب وان الشخصية في تحسين الصحة عن استنتاجات مفاجئة. أربع إلى خمس سنوات من التجربة الذاتية الصارمة مع المكملات، والساونا، والهاكينغ البيولوجي المتقدم، وتحسين الأداء، أدت في النهاية إلى عوائد متناقصة مقارنة بثلاثة أساسيات: نوم كافٍ (ثماني ساعات ليليًا)، تمرين منتظم، وأكل صحي بدون هوس بالكمال.

النتيجة غير المتوقعة: محاولة تحسين كل متغير تخلق ضغطًا نفسيًا يرفع مستويات الكورتيزول، مما يضر في النهاية بآفاق طول العمر. المفارقة في التحسين—أن التنفيذ المثالي للمتغيرات الثانوية مع إهمال الأساسية يحقق نتائج سلبية صافية—تطبق بشكل خاص على إدارة الصحة. يتجنب وان حاليًا فخ التحسين، ويركز بدلاً من ذلك على الالتزام المستدام بالممارسات الأساسية، مع تحرير نفسه من نزعة الكمال التي تضر بالرفاهية.

تعكس هذه الفلسفة فهمًا أوسع لتطبيق المعرفة: أن فهم ما يهم لا يتطلب تنفيذًا مثاليًا. الاتساق مع الأساسيات يتفوق على الالتزام المتغير بالبروتوكولات المحسنة—مبدأ ينطبق على إدارة المحافظ المالية كما ينطبق على الصحة الشخصية.