تزايد طلبات القدرة الحسابية، لماذا تراجع "تداول الذكاء الاصطناعي"؟ مورغان تشيس يكشف فارق الوقت بين الاستثمار في الذكاء الاصطناعي وتحقيق الإنتاجية

أفادت منصة "اقتصاد المعرفة الذكية" أنه في ظل الانهيار الحاد والتقلبات الشديدة لأسهم شركات التكنولوجيا العالمية، خصوصًا في قطاع الذكاء الاصطناعي والرقائق، أظهرت أحدث تقارير الأبحاث الصادرة عن عملاق وول ستريت "جيه بي مورجان" أن النفقات الرأسمالية على الذكاء الاصطناعي قد تحولت بالفعل إلى طلب على الرقائق، الخوادم ومعدات الطاقة. مع ذلك، فإن الأرباح الإنتاجية التي تكفي لدفع الاقتصاد نحو استمرار خفض التكلفة وزيادة الفاعلية لم تتحقق بعد بشكل متزامن. ويعني محتوى هذا التقرير أن موردي الرقائق والمكونات الرئيسية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مستوى العالم يمكنهم استمرار جني الطلب والأرباح، بينما تواجه أسهم التكنولوجيا عمومًا (بما فيها قوى الحوسبة السحابية الجديدة والمنصات السحابية الكبرى) ضغوط تقييم متزايدة بسبب ارتفاع أسعار الفائدة وطول أمد دورات العائدات.

تقرير فريق أبحاث الاقتصاد العالمي في "جيه بي مورجان" بقيادة Joseph Lupton في 10 نوفمبر بعنوان "ازدهار الإنتاجية: مساهمة الذكاء الاصطناعي ليست كما تبدو"، يستمر في الرأي الكلي للفريق بشأن "النمو الاقتصادي القوي، التصاق التضخم، استمرار أسعار الفائدة المرتفعة لفترة طويلة بواسطة ثورة الذكاء الاصطناعي المستقبلية"، ويكشف عن وجود فترة انتظار بين الإنتاجية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي ومكاسبها الفعلية واستثمار رأسمالي هائل يُقدّر بتريليونات الدولارات. ويشير التقرير إلى أن مكاسب الإنتاجية الشاملة ربما تأتي في وقت متأخر عن تقديرات السوق.

بعد نشر أجهزة الذكاء الاصطناعي، تتطلب الاستفادة الكاملة من عوائد الإنتاجية تطوير التطبيقات، تكامل البيانات، إعادة بناء العمليات وتدريب الموظفين — وهي عملية ربما تستغرق أطول من الإجماع السائد في السوق. واستشهد تقرير "جيه بي مورجان" بظاهرة تاريخية عام 1987 "الكمبيوتر موجود في كل مكان إلا في إحصاءات الإنتاجية"، والتحسن اللاحق في التسعينيات، موضحًا أن انتشار التكنولوجيا عادة ما يكون متأخرًا.

الحصول على الطلبات من جانب الموردين، تحقيق مشغلي الحوسبة الربح، وتوليد المؤسسات لعوائد إنتاجية واسعة بعد تطبيق الذكاء الاصطناعي هي ثلاثة مسارات مختلفة للتحقق. عندما ترتفع تكاليف التمويل ويقلل السوق من فترة انتظار العوائد، من الممكن تمامًا أن يتعايش الطلب القوي مع ضغط على الأسهم والسندات. ويقدم بحث "جيه بي مورجان" تفسيراً اقتصادياً كلياً لما أسماه "فارق زمن عوائد استثمارات الذكاء الاصطناعي". ويبين التقرير أن الأبحاث الأكاديمية المحافظة تقدّر أن مساهمة الذكاء الاصطناعي في رفع إنتاجية العوامل الشاملة (TFP) على مدى العشر سنوات القادمة أقل من 0.5%؛ بينما الأبحاث الأكثر تفاؤلاً تتوقع أن الذكاء الاصطناعي قد يرفع معدل نمو الإنتاجية السنوي بـ 0.8—1.3 نقطة مئوية.

بعد تحذير CoreWeave بشأن المخاطر الائتمانية، كشف "جيه بي مورجان" عن "فارق زمن العوائد"

بينما تتوسع طلبات الحوسبة بشكل مستمر، بدأ سوق الائتمان بطرح السؤال: كم حجم رأس المال الذي تحتاجه تلك الشركات كم يجب أن تنتظر للحصول على عائد نقدي يكفي لتغطية تكلفة التمويل؟ وكشفت CoreWeave مؤخرًا أن حجم الإيرادات المؤجلة لديها وصل إلى 132.5 مليار دولار، مع مصروفات فوائد صافية ربع سنوية بلغت 846 مليون دولار، متجاوزة بشكل واضح ربح التشغيل البالغ 207 ملايين دولار، ما يعكس التوتر بين نمو الطلب وعبء التمويل مباشرةً.

وقبل صدور تقرير الأداء الأخير لقائدة الذكاء الاصطناعي السحابي الجديد (NeoCloud) CoreWeave، كان سوق الائتمان قد أطلق تحذيراته بشأن احتمالية أن عائدات استثمارات الذكاء الاصطناعي قد تكون أقل بكثير من المتوقع، أو حتى أن ضغوط الديون قد تؤدي إلى إفلاس CoreWeave قبل جني تدفق نقدي قوي. وخلال الفترة من 25 سبتمبر وحتى 26 أكتوبر، قفز هامش مبادلات التخلف عن السداد الائتماني (CDS) لأجل خمس سنوات لسهم CoreWeave (CRWV.US)، والذي كان هدف التداول الأساسي خلال "عاصفة بيع قوة الذكاء الاصطناعي" وجدلية "فقاعة الذكاء الاصطناعي"، من 835 إلى 1148 نقطة أساس، ما يعكس احتمال تراكم تخلف عن السداد مقدّر بنحو 62% خلال خمس سنوات — مع الافتراض بمعدل استرداد 40% (وهذا المؤشر يركز بشكل أساسي على فروق المخاطر الائتمانية ولا يمكن مساواته مباشرة باحتمال التخلف الفعلي عن السداد خلال السنوات الخمس القادمة للشركة). وبالمقابل، ارتفع هامش CDS لـ Meta للفترة ذاتها من 98 إلى 121.

وبعد ذلك، انخفض هامش CDS لـ CoreWeave يوم 27 إلى 1041.4 نقطة أساس، ما يدل على بدء ارتياح الضغوط، وفي 5 نوفمبر ارتفع إلى أكثر من 1289 نقطة أساس ثم عاد جزئيًا. وتوضح هذه البيانات في الوقت ذاته أن العائد على سندات الخزانة الأمريكية لأجل عشر سنوات عند أعلى مستوياته التاريخية يرفع معيار التمويل الإجمالي، بينما يتم تمييز الفروقات الائتمانية وفقًا للتدفق النقدي، والرافعة المالية، ودرجة الاعتماد على إعادة التمويل.

وأشار الفريق البحثي بقيادة Joseph Lupton في "جيه بي مورجان" في دراسته في 10 نوفمبر إلى أن التحسن الأخير في إنتاجية العمل جاء في الغالب من تعميق رأس المال والاستفادة الأعلى من عوامل الإنتاج، بينما تتطلب المكاسب الكبيرة التي من الممكن أن يحققها الذكاء الاصطناعي من خلال إعادة هيكلة العمليات، وتكامل البيانات، والتعديلات التنظيمية فترة من الوقت لكي تتحقق.

وهذا يعني في حد ذاته أن الطلبات على الرقائق، الخوادم ومعدات الطاقة يمكن أن ترتفع أولاً، لكن عائدات الاستثمار المستدامة لمشغلي الحوسبة والمستخدمين النهائيين قد لا تأتي في الوقت ذاته؛ وفي بيئة ارتفاع أسعار الفائدة واتساع فجوة المخاطر الائتمانية، فإن فترة الانتظار نفسها ستزيد من عبء التمويل وتخفض القيمة الحالية للعوائد المستقبلية. فالزيادة في الإنتاج والدخل خلال مرحلة البناء للذكاء الاصطناعي تنتقل أولاً إلى مصنعي الرقائق، الخوادم والمعدات المرتبطة، وهذا يفسر سبب ارتفاع أسعار أسهم قادة الصناعات التحويلية الآسيوية المرتبطة ببنية الذكاء الاصطناعي بشكل مذهل في السنوات الأخيرة.

وإذا أدت زيادة الترابط بين الأسهم إلى تسييل صفقات التصفية الجماعية، قد تتضخم عملية التصحيح. ما سيحدد ما إذا كانت أصول الذكاء الاصطناعي ستستعيد علاوة السعر هو سرعة تحويل الطلبات إلى أموال نقدية، وقدرة التمويل على دعم التسليم، وما إذا كان الطرف التطبيقي يستطيع تحقيق وفورات وتكاليف أو تحسين الفاعلية تدريجيًا.

انتعاش الرقائق يصطدم بإعادة تقييم بسبب رفع الفائدة، والسوق يعيد تقييم عوائد استثمار الذكاء الاصطناعي

بإغلاق سوق الأسهم الأمريكية في نيويورك يوم 5 نوفمبر، هبط مؤشر Nasdaq 100 بنسبة 6.36%، مسجلاً أكبر انخفاض يومي منذ مارس 2020، وتبخرت القيمة السوقية الإجمالية للأسهم المكوّنة له بنحو 2.3 تريليون دولار؛ وانخفض مؤشر فيلادلفيا للشرائح بنسبة 12.25%. وبعد فوز الحزب الديمقراطي بالتحكم بمجلسي الكونجرس، تزايدت مخاوف السوق بشأن تشديد تنظيم الذكاء الاصطناعي وقيود بناء مراكز البيانات، وتأخر تسليم المشاريع، وشراء المعدات وتحقق الإيرادات. أدت تلك المخاوف السياسية إلى إعادة تقييم الأسعار، وصعدت استراتيجيات التداول النظامية (مثل المتابعة الاتجاهية) من خفض حيازاتها، ما ضاعف من حدة البيع.

وبحلول 9 نوفمبر، تم تصحيح التوقعات السلبية جزئياً، وصعد مؤشرا Nasdaq 100 وSOX بنسبة 3.40% و6.85% على التوالي؛ وارتفعت أسهم Micron وSanDisk بمعدل 6.25% و6.16% على التوالي. ومع ذلك، تراجعت أسهم Nvidia بنحو 4.3% إثر أخبار متعلقة بالشركة. وفي 10 نوفمبر (الثلاثاء)، تراجعت أسهم Micron وSanDisk بنحو 1.1% و3.0% على التوالي، ما يظهر أن الأموال لا تزال متأرجحة بين الطلب الصناعي القوي وضغط التقييم الكلي، ومن الجدير بالذكر أن الهبوط في أسهم التكنولوجيا هذه المرة كان أكثر اعتدالاً، كما انخفض مؤشر VIX من 19.92 إلى 19.46، ما يدل إلى حد كبير على أن السوق يعيد تقييم ضغوط مسار سعر الفائدة الفيدرالي الأمريكي، ولم يتكرر ذعر البيع الذي حدث الخميس الماضي.

وأظهرت البيانات الصادرة في 10 نوفمبر أن مؤشر أسعار المستهلك (CPI) الإجمالي والأساسي في الولايات المتحدة لشهر أكتوبر ارتفعا على أساس شهري بنسبة 0.4% و0.3% على التوالي، أعلى من التوقعات البالغة 0.3% و0.2%؛ ومؤشر القراءة الأساسية بلغ حد الشروط التي ذكرها العضو الدائم للجنة الفيدرالية للسوق المفتوحة (FOMC) وحاكم الفيدرالي Waller بشأن "النظر في رفع الفائدة بـ 50 نقطة أساس في ديسمبر". وأغلق مؤشر داو جونز وS&P 500 وNasdaq على تراجعات بـ 0.30%، 0.38%، و0.74% على التوالي. بينما أظهرت الأسعار السوقية أن احتمال رفع الفائدة بـ 50 نقطة أساس في ديسمبر ارتفع إلى 11.8%، بينما بقيت التوقعات الرئيسية عند 25 نقطة أساس؛ وزاد المتداولون رهانهم على ثلاث زيادات أخرى بـ 25 نقطة أساس حتى منتصف 2027، بما في ذلك رفع الفائدة المتوقع في ديسمبر. التغيير في قلق السوق أن دورة التشديد النقدي الحالية للفيدرالي قد تكون أسرع وأطول.

ارتفاع الإنتاجية لكل ساعة لا يعني أن الذكاء الاصطناعي أحدث ثورة فعّالة شاملة بعد

في البداية، فصلت "جيه بي مورجان" بين ثلاثة مفاهيم غالبًا ما يتم الخلط بينها: تعميق رأس المال (Capital Deepening)، شدة استخدام العوامل (Factor Utilization) وإنتاجية العوامل الكلية (TFP). فزيادة المعدات والبرمجيات لكل عامل ترفع الإنتاجية لكل ساعة؛ والعمل بشكل أكثر كثافة وتقليل الخمول في سير العمل يؤديان إلى رفع العائد كذلك؛ وبعد استبعاد هذه التغيرات، فإن القدرة على إنتاج المزيد من السلع والخدمات بنفس المدخلات تقترب أكثر من التحسن الواسع في الفاعلية.

ويشمل تعميق رأس المال في حد ذاته التطورات التكنولوجية المضمنة في الأجهزة الجديدة، لذا لا ينبغي تفسير هذا التقسيم على أن الذكاء الاصطناعي ليس له أي مساهمة. فعلى سبيل المثال، ترفع شرائح الذكاء الاصطناعي المتقدمة من كفاءة الحساب، ويُحسب جزء من هذه الفائدة في إطار تعميق رأس المال. لذا ترى "جيه بي مورجان" أن التحسن الأخير في الإنتاجية يرجع أساسًا إلى تعميق رأس المال، وهذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي بلا أثر، بل أن مساهمته من خلال التطبيق الواسع النطاق وإعادة هيكلة العمليات لم تتحول بعد إلى تحسن ملحوظ في إنتاجية العوامل الكلية (TFP).

وتُظهر الأرقام الأساسية أن متوسط نمو إنتاجية العمالة السنوي للولايات المتحدة في الثلاث سنوات الماضية بلغ 2.6%، وهو أعلى بكثير من معدل التوسع الاقتصادي السابق البالغ 1.4%. لكن التحليل المقتبس في التقرير يُظهر أن تعميق رأس المال يفسر نصف النمو تقريبًا، وشدة استخدام العوامل حوالي 20%، أما TFP فساهم بنحو ثلث النمو تقريبًا، حيث حقق نموًا سنويًا بحوالي 0.9% في السنوات الثلاث الماضية. وبلغت مساهمة تعميق رأس المال التكنولوجي وغير التكنولوجي مجتمعة حوالي 1—1.5 نقطة مئوية، مع إشارة لاحتمال أن مساهمة الاستثمارات في مراكز البيانات وحدها تصل إلى نحو 0.5 نقطة مئوية. هذه الحصص التقريبية تشير إلى أن التحسن الأخير في الإنتاجية اعتمد إلى حد كبير على زيادة رأس المال والاستفادة الأفضل من الموارد الحالية.

ما يستحق الانتباه هو الاتجاه المتزايد: فقد رأى التقرير أن نمو TFP بعد ضبط الاستخدام كان يميل إلى الركود في العام الأخير. وقدمت بيانات البنك الاحتياطي الفيدرالي في سان فرانسيسكو بتاريخ 9 نوفمبر دليلاً مماثلاً — ففي الأربعة أرباع المنتهية في الربع الثالث من 2026، بلغ نمو TFP غير المعدل للقدرة على الاستخدام 1.27%، بينما تراجع المعدّل منها 0.22%. وهذه البيانات تدعم الرأي بأن "مكاسب الكفاءة الشاملة لم تظهر بالكامل بعد"، ولا تعني أن تطبيق الذكاء الاصطناعي لدى بعض الشركات لم يحقق عائداً.

من حيث آليات نشر الذكاء الاصطناعي لدى الشركات، لا يكتمل الاستثمار بشراء GPU أو التوصيل بالنماذج الكبرى فقط. فعوائد الإنتاجية تتطلب توفر البيانات، تطوير التطبيقات، إدارة الصلاحيات، إعادة تصميم سير العمل وتدريب الموظفين. في البداية، تحدث هذه الاستثمارات التكميلية أولاً، ثم تُطلق المكاسب العملية تدريجيًا، ما يؤدي إلى منحنى الحرف J في الإنتاجية (Productivity J-Curve) الذي تؤكده الدراسات البحثية. لذا فهناك مسارات تحقق مترابطة ولكن غير متزامنة بين نمو شراء وحدات الحوسبة، نمو إيرادات الخدمات السحابية، وتحسين كفاءة الشركات النهائية.

الموردون يجنون الطلبات أولًا، والاقتصاد ما زال بحاجة لتجاوز عبء التكلفة وسعر الفائدة

قسمت "جيه بي مورجان" ازدهار التكنولوجيا إلى مرحلتين: مرحلة الاستثمار والعائد. في الأولى، تقود النفقات الرأسمالية على الذكاء الاصطناعي وارتفاع الأصول إلى زيادة الطلب الاستهلاكي، ويحصل موردو السلع الرأسمالية على الإيرادات أولًا؛ وفي الثانية، تنتشر التكنولوجيا لتوسيع العرض، وتخفيض التكلفة لكل وحدة، فيتحقق الدعم الأكثر استدامة للإيرادات الفعلية وأرباح الشركات. أي أن المرحلة الأولى هي استثمار واستهلاك ينمو بسرعة، متجاوزًا تحسينات العرض، بينما المرحلة الثانية هي انتشار تطبيق التكنولوجيا، وتحسن الإنتاجية وانخفاض التكلفة.

تُظهر بيانات التقرير أن النفقات الرأسمالية العالمية منذ بداية 2025 تنمو بمعدل سنوي يقارب 7%، بينما ارتفعت النفقات الرأسمالية التكنولوجية الأمريكية بـ 30% في السنة الماضية. وتعتمد كمية كبيرة من المعدات على الاستيراد، مما يعني أن جزءًا من الإنفاق الاستثماري يُخصم من إسهامه في الناتج المحلي الأمريكي، في حين تذهب أرباح التصنيع أساساً إلى آسيا. ووفقًا للتقرير، نما التصنيع العالمي بـ 5.6% منذ 2024، وأسهمت آسيا بـ 4.7 نقطة مئوية من هذا النمو، مع استبعاد الصين والهند من حسابات آسيا في البيانات البيانية ذات الصلة.

تكشف الإفصاحات الأخيرة ضمن سلسلة الإمداد الصناعية عن توافق مع هذا الترتيب الزمني. ففي مكالمة الأرباح في 28 أكتوبر، أعلنت Microsoft أن الإنفاق الرأسمالي ربع السنوي وصل إلى 45.2 مليار دولار، ذهب نحو ثلاثة أرباعه إلى معدات قصيرة الأجل مثل CPU وGPU، مع تكاليف أعلى للذاكرة والتخزين. وشهدت TrendForce في 4 نوفمبر ارتفاع أسعار DRAM لعقود الخوادم، وبدأ إنتاج HBM4 بكميات كبيرة وزيادة نسبة الصفقات الطويلة الأجل، مع الإشارة إلى ضعف السوق الفورية. ارتفاع أسعار الموردين وإيراداتهم يقابلها ارتفاع تكاليف شراء خدمات السحابة؛ بينما ازدهار القطاع الأعلى في السلسلة قد يسبق تحقق العوائد الاستثمارية في القطاعات السفلى.

ويوضح ذلك لماذا لم تؤدِّ التحسينات الرقمية في الإنتاجية إلى تخفيف ضغوط التضخم فورًا. فقد يؤدي استخدام الأجهزة والموظفين بشكل أكثر كثافة إلى زيادة العمل الإضافي، وتكاليف الصيانة والاستهلاك؛ بينما يوسّع رأس المال الجديد من العرض ولكن نمو الطلب خلال فترة البناء قد يكون أسرع. وأشارت "جيه بي مورجان" إلى أن زيادة طلبات الاستثمار والتمويل مقترنة مع أثر الثروة تعزز الاستهلاك الأسري، ما يتطلب رفع سعر الفائدة الحقيقي المحايد لجذب المدخرات ودعم تكوين رأس المال. تجدر الإشارة إلى أن النقاش يدور حول تغيّر سعر الفائدة المتوازن، ما يعني أنه حتى لو هدأ التضخم لاحقًا، فإن بيئة التمويل قد لا تعود بسرعة إلى فترة أسعار الفائدة المنخفضة السابقة.

وقد أشار التقرير أيضًا إلى شرط غالبًا ما يخفيه "سرد الذكاء الاصطناعي": لا يمكن على المدى الطويل الاعتماد على ارتفاع أسعار الأسهم وخفض المدخرات لدعم الاستهلاك؛ في النهاية يتوجب أن يتولى دخل العمل زمام النمو. وتتوقع المؤسسة ارتفاع التوظيف بشكل دوري، لكن ضعف إمدادات القوى العاملة قد يجعل التضخم أصعب في الانخفاض.

واستنادًا إلى هذا الإطار، يُظهر تقرير "جيه بي مورجان" أن تركيز الاستثمار المستقبلي في سلسلة الذكاء الاصطناعي برمتها يجب أن يكون حول ما إذا كانت الطلبات يمكن تحويلها إلى نقد، وهل يستطيع العملاء الاستمرار في التمويل، وهل يستطيع التحسين الفعلي في الكفاءة دعم دورة الشراء التالية. يمكن لنمو أرباح موردي التخزين والطاقة والربط أن يعوض جزءًا من ضغوط التقييم؛ وتلك المنصات والمؤسسات التطبيقية القادرة على تحويل استثمارات الذكاء الاصطناعي إلى إيرادات قابلة للتحقق أو وفورات في التكلفة سيكون لديها أفضلية في دعم التقييمات طويلة الأجل. أما النمو الناجم فقط عن زيادة رأس المال، فعندما يتباطأ التوسع، سيكون تأثيره على النمو الاقتصادي أضعف أيضًا.