فقاعة الذكاء الاصطناعي ليست واحدة: الخطر يتركز في طبقات محددة

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي ليس فقاعة اقتصادية واحدة، لكن بعض أجزائه تحمل سمات فقاعة موضعية. فالاستخدام والإيرادات حقيقيان، بينما تسبق التقييمات والإنفاق الرأسمالي والتزامات التمويل العائد المحقق في طبقات أخرى.

لذلك لا يكفي انتظار «انفجار» يشمل القطاع كله. السؤال الأدق هو: أين تستند القيمة إلى تدفقات نقدية قائمة، وأين تعتمد على طلب مستقبلي لم يتحقق؟ وتجد مراجعة متعددة المناهج أدلة على ثورة تقنية حقيقية ترافقها هشاشة شبيهة بالفقاعات في مواضع محددة، لا على هوس خالص أو طفرة خالية من المخاطر.

أربع طبقات لاختبار الفقاعة

ارتفاع السعر أو ضخامة الاستثمار لا يكفيان وحدهما لإثبات وجود فقاعة. يصبح التقييم هشاً عندما يتعذر تبرير جزء مهم منه بتدفقات نقدية مستقبلية معقولة، أو حين يعتمد استمرار السعر على دخول مشترين جدد أكثر من اعتماده على الأرباح.

• النماذج والتطبيقات: هل يتحول الاستخدام إلى إيراد متكرر بعد تكلفة الحوسبة والتسويق وخدمة العملاء؟
• البنية التحتية: هل تحقق الرقائق والخوادم ومراكز البيانات استخداماً وعائداً يغطيان رأس المال والطاقة وتقادم المعدات؟
• الأسهم والتقييمات الخاصة: كم من السعر تبرره الأرباح الحالية، وكم منه يفترض نمواً بعيداً لا يترك هامشاً للخطأ؟
• الديون والتمويل الدائري: هل يأتي الطلب من عميل مستقل، أم تدور الأموال والعقود والملكية بين المورد والممول والعميل؟

قد تتحرك هذه الطبقات في اتجاهات مختلفة. يمكن أن يزيد استخدام التطبيقات وتنخفض تكلفة تشغيل النماذج، فيما تبقى بعض الأسهم مرتفعة التقييم أو تصبح سعة جديدة في مراكز البيانات غير مجدية. وهذا الاختلاف هو ما يجعل الحكم على القطاع كله مضللاً.

النماذج والتطبيقات: طلب فعلي لا يضمن أرباح كل مزود

أقوى حجة ضد الفقاعة الشاملة هي وجود تبنٍّ وإيرادات قابلة للرصد. ويبين مؤشر Stanford للذكاء الاصطناعي لعام 2026 أن 88% من المؤسسات المشمولة بالمسح أفادت باستخدام الذكاء الاصطناعي في 2025، كما سجلت شركات المجال نمواً سريعاً في الإيرادات بالتزامن مع بلوغ الإنفاق على الحوسبة والبنية التحتية مستويات قياسية.

لكن التبني لا يساوي ربحاً مستداماً لكل شركة. انخفاض تكلفة الاستدلال يفيد العملاء، لكنه قد يجعل بعض قدرات النماذج أقرب إلى سلعة متقاربة السعر، فيضغط هوامش المزود الذي لا يملك بيانات مميزة أو توزيعاً قوياً أو اندماجاً عميقاً في سير العمل. كما أن عدد المستخدمين لا يكشف وحده ما إذا كان الاستخدام مدفوعاً أو قابلاً للاحتفاظ.

المقاييس الحاسمة هنا هي نمو الإيرادات المتكررة، والاحتفاظ بالعملاء، والهامش بعد تكلفة الحوسبة، والتحول من التجربة إلى الاستخدام المدفوع. قد يكون تطبيق واسع الانتشار ضعيف الاقتصاديات، بينما تكون خدمة أصغر أكثر متانة لأنها تحل مشكلة يدفع العميل مقابلها بصورة منتظمة.

البنية التحتية: الإيراد الحالي لا يبرر كل سعة جديدة

تحولت التوقعات في الرقائق والخوادم والشبكات ومراكز البيانات إلى أصول ملموسة ومبيعات فعلية، وهذا يميز الطفرة الحالية عن موجة تقوم بالكامل على شركات بلا إيرادات. لكن ربح الموردين الآن لا يثبت أن كل مشروع جديد سيبلغ معدل الاستخدام والأسعار اللازمين لاسترداد تكلفته.

ينبغي مقارنة الإنفاق الرأسمالي بإيرادات الذكاء الاصطناعي القابلة للعزو، لا بإجمالي إيرادات شركة سحابية متنوعة. ويشمل الاختبار معدل استخدام المعدات، وسعر الحوسبة، وتكلفة الطاقة، والعمر الاقتصادي للرقائق، وتوقيت التدفقات النقدية. فإذا بُنيت السعة على افتراض نقص طويل، قد تجعل رقائق أكفأ أو نماذج أصغر أو منافسة سعرية بعض الأصول أقل ربحية قبل استرداد تكلفتها.

لذلك يختلف أصل يعمل بعقود مستقلة طويلة الأجل وتمويل متحفظ عن مشروع يعتمد على عميل واحد أو على إعادة التمويل قبل بلوغ تشغيل مجدٍ. الخطر لا يكمن في البنية التحتية بوصفها طبقة واحدة، بل في المشروعات التي تجمع بين طلب غير مثبت ورأس مال كبير وأصول سريعة التقادم.

الأسهم: الاختلاف بين الشركات أهم من اسم القطاع

يمكن اختبار المبالغة في الأسهم بمقارنة السعر بالأرباح والتدفقات النقدية وتوقعات النمو، ثم البحث عن مسار انفجاري لا تفسره الأساسيات وحدها. أما الصعود السريع أو التقلب المرتفع فلا يمثلان بمفردهما دليلاً حاسماً على وجود فقاعة.

طبقت دراسة منشورة في Frontiers of Mathematical Finance اختباراً مصمماً للتعامل مع تقلب الأسعار على أسهم تقنية وأشباه موصلات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي. ووجدت تفاوتاً كبيراً بين الشركات: ظهرت ديناميكيات اندفاع في أسهم محددة وفترات بعينها، بينما لم تظهر في أسهم أخرى أو في مؤشر Nasdaq ككل.

وهذا مهم لمن يتعرض للطفرة عبر صندوق قطاعي أو محفظة أسهم عالمية. فقد يجمع الصندوق موردي رقائق ومنصات سحابية وشركات تطبيقات تختلف جذرياً في الإيرادات والهوامش والإنفاق والتقييم؛ لذلك لا تكشف تسمية «الذكاء الاصطناعي» وحدها موضع الخطر الفعلي.

الديون والروابط الدائرية قد تحول التصحيح إلى أزمة

قد ينتهي هبوط سهم بخسارة مالكيه، لكن انتقال الضرر إلى النظام المالي يحتاج عادة إلى اقتراض وروابط تنقل الضغط بين الأطراف. تزداد الهشاشة عندما يمول مورد أو مستثمر عميلاً يشتري منه، أو حين تتشابك الملكية والعقود والائتمان بحيث لا يكون الطلب مستقلاً تماماً عن مصدر التمويل.

يقدّر نموذج بحثي لبنك التسويات الدولية أن سباق الاستثمار يرفع الإنفاق بنحو 50% فوق المستوى الكفؤ اجتماعياً في خط الأساس المحافظ. ويربط النموذج الديونَ والملكيةَ الدائرية بخطر البيع القسري لأصول متخصصة وانتقال التعثر عبر الشبكات المركزة؛ وهذه نتيجة نموذج معاير ببيانات حسابات وصفقات معلنة، وليست قياساً مباشراً بأن السوق الفعلي تجاوز المستوى الكفؤ بالنسبة نفسها.

تتحول الطفرة إلى أزمة أوسع عندما تجتمع خيبة الإيرادات مع ديون تستحق قبل نضج التدفقات النقدية وأصول يصعب بيعها من دون خصم كبير. عندها قد يؤدي تقليص الاستثمار أو تصفية المعدات إلى خفض قيمة الضمانات والضغط على الممولين والشركاء. أما التمويل من تدفقات قوية مع تنويع العملاء والعقود، فيمكن أن يجعل التصحيح مؤلماً من دون أن يصبح أزمة نظامية.

الخلاصة أن الخطر يتركز حيث تتسع الفجوة بين الإنفاق والعائد. تبدو الأساسيات أقوى في الاستخدام المدفوع وبعض الموردين العاملين، وتزداد الهشاشة في التطبيقات ضعيفة التسييل، والمشروعات المبنية قبل تحقق الطلب، والتقييمات التي تفترض نمواً شبه مثالي، والصفقات المثقلة بالدين أو الروابط الدائرية. ففشل بعض الاستثمارات لا يعني فشل التقنية، لكنه قد يضخم الخسائر إذا تزامن مع استحقاقات مالية مترابطة.