أصبح الذكاء الاصطناعي إحدى أبرز المواضيع الاستثمارية في السنوات الأخيرة. لكن سوق الأسهم المرتبط بالذكاء الاصطناعي أوسع بكثير من مجرد شركات قليلة تُطوِّر روبوتات الدردشة أو النماذج اللغوية. فلتدريب وتشغيل شبكة عصبية حديثة، نحتاج إلى معالجات وذاكرة ومعدات شبكات ووحدات خوادم ومراكز بيانات وأنظمة تبريد وكمٍّ هائل من الطاقة الكهربائية. وبعد ذلك، يجب تحويل هذه البنية التحتية إلى منتج تجاري: خدمة سحابية، أو برمجيات مؤسسية، أو إعلانات، أو مصدر آخر للإيرادات. ولذلك، فإن ازدهار الذكاء الاصطناعي يُفهَم بشكل أدق على أنه سلسلة إنتاجية متكاملة.
فبعض الشركات تبيع المعدات اللازمة لبناء هذه البنية التحتية، وبعضها يوفّر القدرات الحاسوبية، وآخرون يزوّدون مراكز البيانات بالطاقة الكهربائية، بينما تحاول شركات رابعة تحقيق الأرباح مباشرةً من استخدام العملاء للذكاء الاصطناعي.
وقد بلغت استثمارات هذا القطاع بالفعل حجمًا هائلًا. وتقدّر وكالة الطاقة الدولية النفقات الرأسمالية الخمس شركات التكنولوجية الكبرى في عام ٢٠٢٥ بأكثر من ٤٠٠ مليار دولار أمريكي، وتتوقع ارتفاعها بنسبة تقارب ٧٥٪ إضافية في عام ٢٠٢٦. ويجري توجيه جزء كبير من هذه الأموال نحو مراكز البيانات والبنية التحتية الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
أما بالنسبة للمستثمر، فإن السؤال المحوري يتحول تدريجيًّا. ففي السابق كان السوق يسأل عن سرعة تطور التكنولوجيا. أما اليوم، فقد أصبح السؤال الأهم هو: من هي الشركات التي تحوّل بالفعل نفقات الذكاء الاصطناعي إلى إيرادات وأرباح فعلية؟ إلى أين يجب أن يستثمر المستثمر؟
المحتويات
- لماذا أصبح الذكاء الاصطناعي موضوعًا استثماريًّا مستقلًّا
- مصنّعو الشرائح الإلكترونية: المستوى الأول من اقتصاد الذكاء الاصطناعي
- المستوى الثاني: المنصات السحابية ومراكز البيانات
- الذكاء الاصطناعي لا يدرّ الأرباح فقط على مصنّعي وحدات معالجة الرسومات (GPU)
- قطاع الطاقة يصبح جزءًا من قصة الذكاء الاصطناعي
- أين يجب أن تظهر العائد الحقيقي من الذكاء الاصطناعي؟
- السؤال الجوهري: هل ستُحقَّق العوائد المرتفعة على النفقات الرأسمالية الضخمة؟
- كيف يقيّم المستثمر المبتدئ شركات الذكاء الاصطناعي؟
لماذا أصبح الذكاء الاصطناعي موضوعًا استثماريًّا مستقلًّا
تتطلب النماذج الحديثة للذكاء الاصطناعي موارد حاسوبية أكبر بكثير مما تتطلبه الخدمات التقليدية عبر الإنترنت.
أولاً، يجب تدريب النموذج باستخدام مجموعات ضخمة من البيانات وآلاف المعالجات المتخصصة. وبعد الانتهاء من التدريب، تبدأ المرحلة الثانية وهي التشغيل الفعلي للنموذج، حيث يطرح المستخدم سؤالًا أو يولّد صورة أو يفعّل وكيل ذكاء اصطناعي أو يستخدم ميزة جديدة داخل تطبيق مؤسسي.
وهذه المرحلة الثانية هي الأهم حقًّا لسوق الأسهم. فالتدريب يتم مرة واحدة أو بشكل دوري، بينما يمكن لملايين الأشخاص استخدام النموذج يوميًّا. وكلما اتسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى عمليات حسابية أكثر.
وهذا ينعكس مباشرةً على النتائج المالية لمصنّعي المعدات. وأفادت شركة NVIDIA بأن إيراداتها في الربع المالي الثاني المنتهي في ٢٦ يوليو ٢٠٢٦ ارتفعت بنسبة ١٠٦٪ على أساس سنوي لتصل إلى ٩٦,٢ مليار دولار أمريكي. ومن هذه الإيرادات، بلغت حصة قطاع مراكز البيانات Data Center ما قيمته ٨٩ مليار دولار أمريكي، مع نمو في المبيعات بنسبة ١١٧٪.
لكن مصنّع وحدات معالجة الرسومات ليس سوى بداية السلسلة. فبعد شراء المعالجات، لا بد من تركيبها في الخوادم، وربطها بشبكة عالية السرعة، وتوفير التغذية الكهربائية والتبريد، وبناء المنشأة وربطها بشبكة الكهرباء. ثم يجب على الشركة السحابية إيجاد عملاء مستعدين للدفع مقابل استخدام هذه القدرات. وعندها فقط يصبح من الواضح مدى فعالية اقتصاد الذكاء الاصطناعي فعليًّا.
مصنّعو الشرائح الإلكترونية: المستوى الأول من اقتصاد الذكاء الاصطناعي
أصبح واضحاً أن مصنّعي مسرّعات الحوسبة هم أول المستفيدين من الاستثمارات في مجال الذكاء الاصطناعي. ففي الخادم التقليدي، تلعب وحدة المعالجة المركزية (CPU) الدور الرئيسي. أما لتدريب الشبكات العصبية والعمليات الحسابية المتوازية الكثيرة، فإن وحدات معالجة الرسومات (GPU) وغيرها من المسرّعات المتخصصة هي الأهم، ما أدّى إلى تغيير جذري في سوق أشباه الموصلات بسبب الطلب على الذكاء الاصطناعي.
والحديث هنا لا يقتصر على وحدات معالجة الرسومات فحسب. إذ تشمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وحدات معالجة مركزية (CPU)، ووحدات معالجة رسومات (GPU)، ومحولات شبكات، ومبدّلات، وبرمجيات. وللمستثمر المبتدئ، من المهم التمييز بين نمو الأعمال وجاذبية السهم.
فقد تكون الشركة حقًّا تحقق أرباحًا هائلة من الذكاء الاصطناعي وتضع خططًا طموحة لتوسيع أعمالها. لكن هذا لا يعني بالضرورة أن أسهمها ستزداد بنفس المعدل. فإذا توقّع المستثمرون مسبقًا نشاطًا كبيرًا لهذه الشركة على مدى سنوات عديدة، فإن جزءًا كبيرًا من الأخبار الإيجابية يكون قد انعكس بالفعل في الأسعار.
ولذلك، لا يكفي أن نرى أن الإيرادات ارتفعت بنسبة ١٠٠٪. بل يجب مقارنة هذه النتيجة بتوقعات السوق وتقييم الشركة.
المستوى الثاني: المنصات السحابية ومراكز البيانات
المستوى التالي في اقتصاد الذكاء الاصطناعي هو الشركات التي تشتري المعدات وتحولها إلى خدمة حوسبية. فمعظم المؤسسات لا داعي لها لبناء مركز بيانات خاص بها يحتوي آلاف وحدات معالجة الرسومات. بل تكتفي باستئجار القدرات من مشغّلي الخدمات السحابية وتدفع مقابل الاستخدام الفعلي للبنية التحتية. ولذلك، زادت الشركات التكنولوجية الكبرى مثل مايكروسوفت وأمازون وشركة ألفابت رأس المال المستثمر بشكل حاد.
مايكروسوفت أنفقت في الربع المنتهي في ٣٠ يونيو ٢٠٢٦ ما قيمته ٤١ مليار دولار أمريكي على الاستثمارات الرأسمالية. وشكّلت الأصول ذات العمر الافتراضي القصير — وعلى رأسها وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات — نحو ثلثي هذه المبلغ. كما أضافت الشركة ما يقارب غيغاواط واحد من القدرات الحاسوبية الجديدة خلال الربع.
ويوضح حجم هذه النفقات الاختلاف الجوهري بين دورة الذكاء الاصطناعي الحالية ودورات البرمجيات السابقة. فعادةً ما تُقدَّر الشركات البرمجية لأنها تستطيع زيادة المبيعات بسرعة دون زيادة متناسبة في الأصول المادية. أما الذكاء الاصطناعي فيتطلب مصانع لإنتاج الشرائح الإلكترونية والخوادم والأراضي والمباني وخطوط نقل الكهرباء ومحطات توليد الطاقة. وبالتالي، يجب على المستثمر أن ينظر في الوقت نفسه إلى جانبين من التقارير المالية:
- هل تزداد الإيرادات؟
- وما حجم رأس المال المطلوب لتحقيق هذا النمو؟
وفي الربع الأخير من السنة المالية ٢٠٢٦، حققت مايكروسوفت إيرادات بلغت ٩٠ مليار دولار أمريكي، بينما بلغت إيرادات خدماتها السحابية (Microsoft Cloud) ٥٩,٣ مليار دولار أمريكي. وفي الوقت نفسه، أشارت الشركة إلى أن استثماراتها في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لا تزال تضغط على هامش الربح الإجمالي لنشاطها السحابي.
وهذه ميزة جوهرية في السوق الحالي: الطلب المرتفع على الذكاء الاصطناعي لا يضمن بعدُ نموًا سريعًا بنفس المعدل في التدفق النقدي الحر. فالأولوية هي دفع تكلفة البنية التحتية أولاً.
الذكاء الاصطناعي لا يدرّ الأرباح فقط على مصنّعي وحدات معالجة الرسومات
كلما زاد عدد مراكز البيانات التي تُبنى، ازداد طول قائمة الشركات المشاركة في سلسلة القيمة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. فلربط آلاف المعالجات، نحتاج إلى شبكات عالية السرعة. وللخوادم، نحتاج إلى الذاكرة. وللمراكز، نحتاج إلى أنظمة طاقة غير منقطعة، ومحولات كهربائية، وأجهزة توزيع، وأنظمة تبريد.
كما تزداد الأحمال المفروضة على البنية التحتية. وتلاحظ وكالة الطاقة الدولية أن كثافة الطاقة في خوادم الذكاء الاصطناعي تزداد بوتيرة مذهلة. فقد ارتفعت من عام ٢٠٢٠ إلى عام ٢٠٢٥ بما يقارب ١١ ضعفًا، وقد ترتفع مرة أخرى بنحو أربعة أضعاف بحلول عام ٢٠٢٧. وهذا يرفع متطلبات الإلكترونيات الكهربائية، والمحولات، والتبريد، وتوريد الطاقة.
وبالتالي، تمتد استثمارات الذكاء الاصطناعي بعيدًا جدًّا عن الشركات التي يرتبط اسمها مباشرةً بالذكاء الاصطناعي. لكن هنا تكمن فخٌّ مهم.
فإذا كانت شركة تصنيع المحولات تعمل في ظل نقص في المعدات، فهذا لا يعني تلقائيًّا أن أي شركة في قطاع الهندسة الكهربائية تُعتبر «سهم ذكاء اصطناعي». بل يجب التحقق من حصة طلبيات مراكز البيانات من إجمالي طلبيات الشركة، وهل ترتفع الهوامش، وهل يستطيع النشاط توسيع إنتاجه. فالارتباط البسيط بموضوع شائع لا يخلق قيمة للسهم في سوق الأسهم.
قطاع الطاقة يصبح جزءًا من قصة الذكاء الاصطناعي
تستهلك مراكز البيانات الكبيرة كميات هائلة من الكهرباء، لدرجة أن توفر اتصال موثوق بشبكة الكهرباء أصبح أحد العوامل المقيدة للنمو المستقبلي.
وتقدّر وكالة الطاقة الدولية أن استهلاك مراكز البيانات العالمية من الكهرباء بلغ حوالي ٤٨٥ تيراواط ساعة في عام ٢٠٢٥، وقد يتضاعف تقريبًا ليصل إلى ٩٥٠ تيراواط ساعة بحلول عام ٢٠٣٠. أما استهلاك مراكز البيانات المُركّزة على الذكاء الاصطناعي، فيُتوقع أن ينمو أسرع بكثير — أي بثلاثة أضعاف تقريبًا خلال نفس الفترة.
وتظهر هذه الظاهرة بوضوح خاص في الولايات المتحدة. وتتوقع الوكالة أن تضيف البلاد أكثر من ٤٢٠ تيراواط ساعة سنويًّا من الاستهلاك الكهربائي بحلول عام ٢٠٣٠، وسيعود نصف هذا الزيادة تقريبًا إلى توسيع مراكز البيانات.
وهذا يفسّر الاهتمام المتزايد للشركات التكنولوجية بالعقود طويلة الأجل لتوريد الكهرباء، وبالإنتاج الذاتي للطاقة، وبإنشاء مواقع جديدة بالقرب من مصادر الطاقة المتاحة.
أما بالنسبة لسوق الأسهم، فإن هذا يوسع دائرة الشركات المرتبطة بارتفاع الطلب على الذكاء الاصطناعي: مشغّلو شبكات التوزيع، ومصنعو المعدات، وشركات توليد الطاقة، والمقاولون المتخصصون في البنية التحتية قد يحصلون على طلبيات إضافية. لكن العلاقة هنا ليست خطية أيضًا.
فليس كافيًا أن تعمل شركة طاقة في منطقة تحتوي مراكز بيانات. بل لا بد من توفر قدرات فعلية، وموافقات بناء، وإمكانية توسيع الشبكة، وظروف تضمن عائدًا مقبولًا على الاستثمارات الجديدة. إن ارتفاع الطلب على الكهرباء عامل جوهري، لكنه ليس توصية جاهزة لشراء أي سهم طاقة.
أين يجب أن تظهر العائد الحقيقي من الذكاء الاصطناعي؟
حتى الآن، كان التدفق النقدي الأكثر وضوحًا في ازدهار الذكاء الاصطناعي يتجه نحو البنية التحتية: فتشتري الشركات السحابية المعدات، ويبيعها مصنّعو الشرائح، وتُبنى مراكز البيانات، ويتصاعد استهلاك الكهرباء. لكن الاستدامة طويلة الأمد للكلمة تعتمد على المستوى التالي: العملاء الذين يدفعون مقابل الذكاء الاصطناعي مبالغ كافية لاسترداد هذه الاستثمارات.
وهؤلاء العملاء قد يكونون مستخدمين لمساعدين مؤسسيين، أو أنظمة لأتمتة البرمجة، أو توليد الإعلانات، أو التحليلات، أو خدمة العملاء، أو التطبيقات الطبية، أو الأنظمة الصناعية. وتقييم الأعمال هنا أكثر تعقيدًا.
فيمكن لمصنّع وحدات معالجة الرسومات أن يعرض إيرادات محددة من مراكز البيانات. أما في الشركات البرمجية الكبرى، فإن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يكون مدمجًا في منتجات قائمة بالفعل: مثل الخدمات السحابية أو تطبيقات المكتب أو محركات البحث أو أنظمة الإعلانات. ومن الصعب دائمًا فصل الإيرادات الناتجة حصريًّا عن الذكاء الاصطناعي. ولذلك، لا ينبغي على المستثمر اعتبار كل نمو في الأعمال السحابية «إيرادات ذكاء اصطناعي» ما لم تُفصّل الشركة ذلك صراحةً.
ومن الأفضل مراقبة عدة مؤشرات:
- هل يزداد عدد الخدمات المدفوعة المبنية على الذكاء الاصطناعي؟
- هل يرتفع متوسط الإيراد لكل عميل؟
- هل يتسارع النمو في قطاع الخدمات السحابية؟
- هل تحسّن التكنولوجيا الإنتاجية؟
- هل ترتفع الأرباح بالتوازي مع الإيرادات؟
- هل تعوّض الإيرادات الجديدة الزيادة في الاستهلاك والإطفاء والنفقات الرأسمالية؟
ويكتسب البند الأخير أهمية خاصة. فقد تعلن الشركة عن نمو سريع في قطاع الذكاء الاصطناعي، في الوقت الذي تنفق فيه مبالغ أكبر على الخوادم ومراكز البيانات. أما النتيجة النهائية للمستثمر فهي لا تعتمد على التفوّق التكنولوجي وحده، بل على التدفق النقدي الذي يُولّده.
السؤال الجوهري: هل ستُحقَّق العوائد المرتفعة على النفقات الرأسمالية الضخمة؟
تتميز دورة الذكاء الاصطناعي الحالية عن العديد من الاتجاهات التكنولوجية السابقة بحجم الاستثمارات الأولية. وتلاحظ وكالة الطاقة الدولية أن نفقات مراكز البيانات أصبحت كبيرة جدًّا لدرجة أن تمويلها بالكامل من الأموال الذاتية للشركات أصبح أصعب. وستعتمد جزء كبير من البناء المستقبلي على أسواق رأس المال، أي على تكلفة التمويل وتوقعات العائد المستقبلي.
وهنا يظهر خطر واضح للمستثمر. فلنفترض أن شركة ما تبني بنية تحتية استنادًا إلى افتراض أن الطلب على الحوسبة بالذكاء الاصطناعي سيستمر في النمو بسرعة كبيرة. فإذا تحقّق التوقع، فإن مراكز البيانات المشغّلة ستدرّ إيرادات لسنوات عديدة. أما إذا كان الطلب أضعف مما توقّع، فقد تظل القدرات المكلفة غير مستغلة بالكامل. وفي هذه الحالة، تبقى تكاليف الاستهلاك والنفقات الأخرى، بينما لا تتحقق الإيرادات المتوقعة. ولذلك، لا يمكن اعتبار زيادة النفقات الرأسمالية (CapEx) خبرًا جيدًا أو سيئًا تلقائيًّا. فهي تصبح عاملًا إيجابيًّا فقط إذا حقّق رأس المال المستثمر عائدًا كافيًا.
كيف يقيّم المستثمر المبتدئ شركات الذكاء الاصطناعي؟
- أول ما يجب التحقق منه هو الإيرادات. فيجب تحديد ما إذا كان النمو الفعلي للأعمال ناتجًا عن الطلب على الذكاء الاصطناعي، أم أن الشركة تستخدم الموضوع فقط في عروضها الترويجية.
- الهوامش الربحية. فالنمو السريع في المبيعات له قيمة أكبر بكثير إذا حافظت الشركة على هامش ربح مرتفع لكل دولار تحققه.
- النفقات الرأسمالية (CapEx). وهذه المؤشرات مهمة جدًّا لمشغّلي الخدمات السحابية حاليًّا. فيجب فهم حجم ما تستثمره الشركة في البنية التحتية، ومدى سرعة نمو هذه النفقات مقارنةً بحجم النشاط.
- التدفق النقدي الحر. وهو يُظهر كمية الأموال المتبقية بعد إجراء الاستثمارات الضرورية. فالربح المحاسبي المتصاعد لا يعني دائمًا تحسنًا مماثلًا في التدفق النقدي.
- تقييم السهم. فحتى أفضل الشركات قد تشكل استثمارًا سيئًا إذا دُفع ثمن مرتفع جدًّا مقابلها. وكلما زاد جزء النمو المستقبلي المضمّن مسبقًا في الأسعار، زادت حساسية السوق حتى لأصغر تراجع في التوقعات.
وبالتالي، فإن سؤال «أي شركة ستستفيد من الذكاء الاصطناعي؟» غير كافٍ للمستثمر. بل من الأفضل أن يسأل: من هي الشركات التي تحقق بالفعل إيرادات فعلية من الذكاء الاصطناعي، وما حجم رأس المال المطلوب لذلك، وما السعر الذي يطلبه السوق مقابل النمو المستقبلي المتوقع؟
واليوم، فإن التدفق النقدي الأكثر وضوحًا يذهب إلى مصنّعي معدات الحوسبة والشركات التي تبني البنية التحتية السحابية. أما المرحلة التالية فستعتمد على قدرة المنتجات البرمجية والتطبيقات المؤسسية للذكاء الاصطناعي على تحقيق عائد كافٍ على مئات المليارات من الدولارات التي تم استثمارها بالفعل.
