حذرت Jefferies من "لحظة 2008": الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى "دمار رأس المال الكبير" في الولايات المتحدة، وتحول الحصص نحو النماذج المفتوحة المصدر الصينية
حذرت Jefferies من أن حوالي نصف الطلبات المتراكمة بقيمة 2.34 تريليون دولار لدى أربعة شركات سحابية أمريكية ضخمة تعود إلى شركتي OpenAI وAnthropic الخاسرتين، مما يشكل خطر تركيز ائتماني مشابه لأزمة الرهن العقاري في 2008. ترى Wood أن السيناريو الأكثر احتمالاً على المدى الطويل لقصة الذكاء الاصطناعي هو "تدمير رأس المال على نطاق واسع" في أمريكا، وسوف تنتقل الحصة السوقية إلى النماذج المفتوحة المصدر الرخيصة في الصين، وسينهي هذه الدورة سوق الائتمان.
إن المخاطر المتعلقة بالديون في قطاع الذكاء الاصطناعي باتت تثير تحذيرات مكثفة من استراتيجيي وول ستريت المخضرمين. ففي أحدث تقرير فصلي له، شبه Chris Wood، رئيس استراتيجية الأسهم العالمية لدى Jefferies ومؤلف كتاب “GREED & fear”، بين ازدهار الذكاء الاصطناعي الحالي وأزمة الرهن العقاري عام 2008، مشيراً إلى خلل هيكلي: شركات الحوسبة السحابية الضخمة تمنح مختبرين للذكاء الاصطناعي يحققان خسائر مستمرة قروضا ضخمة “غير مضمونة”.
يرى Wood: “التوقع الأرجح على مستوى السوق لقصة الذكاء الاصطناعي هو حدوث تدمير هائل لرأس المال في الولايات المتحدة، مع انتقال الحصة السوقية إلى نماذج اللغة المفتوحة المصدر الأرخص القادمة من الصين.”
قصة الذكاء الاصطناعي “ستشهد في وقت غير بعيد في المستقبل إعادة هيكلة كبيرة.”
النموذج الصيني: من “الرخص” إلى “المستوى المتكافئ”
تحذيرات Wood ليست بجديدة، لكن حجمها في تصاعد.
بحسب بيانات OpenRouter التي يتابعها Wood، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية الرائدة قامت بمعالجة 76.12 تريليون token في الأسبوع المنتهي في 27 سبتمبر، بينما لم تكن تتجاوز 4.37 تريليون token نهاية أبريل الماضي؛ أما النماذج الأمريكية الرائدة فقد بلغت معالجة 14.2 تريليون token خلال نفس الفترة. الرقم الصيني تضاعف خلال عشرة أسابيع فقط.
وشهد جانب الجودة أيضا تغيراً. يوضح Wood أن نموذج Kimi K3 من Moonshot "بدأ ينافس على الصدارة بمصطلحات قطاع الذكاء الاصطناعي، وتقديرات الأداء تشير إلى أنه يبلغ 95% من أداء Anthropic Claude Fable 5". نموذج يحقق 95% من الكفاءة بسعر منخفض جداً لم يعد مجرد علامة تجارية رخيصة، بل أصبح منافساً حقيقياً.
عواقب الأسعار بدأت بالظهور بالفعل. ووفقاً لمؤشر إنفاق token لنماذج اللغة الكبيرة لـ Silicon Data، فقد هبط السعر السوقي المتوسط لtokenات الذكاء الاصطناعي بنسبة 52% منذ قمة شهر مايو، لينخفض إلى مستوى تاريخي يبلغ 0.98 دولاراً لكل مليون token.
مخاطر تركّز الائتمان خلف تراكم طلبيات قيمتها 2.3 تريليون دولار في أمريكا
قارن Wood مخاطر الائتمان في ازدهار الذكاء الاصطناعي بالأزمة العقارية عام 2008، وجاء تسلسل المنطق كالآتي:
حتى نهاية الربع الثاني من عام 2026، تبلغ الالتزامات المتبقية مجتمعة لشركات مايكروسوفت، جوجل، أمازون وأوراكل 2.34 تريليون دولار، بزيادة قدرها 186% عن العام السابق، أي بزيادة نحو 1.52 تريليون دولار.
تكمن المشكلة في أن حوالي نصف هذه الطلبيات الضخمة مستحقة على شركتي OpenAI وAnthropic، وهما شركتان لم تحقق أي ربح حتى الآن.
كتب Wood: “شركات الحوسبة السحابية الضخمة قدمت في واقع الأمر قروضا غير مضمونة مركزة لتلك الجهات التي لا تزال تحرق الأموال كالمستأجرين، لأن كل من Anthropic وOpenAI غير مربحتين. أما شركات الحوسبة السحابية الناشئة فهي أكثر عرضة للخطر، لأنها تستأجر الرقائق بالأصل بالاستدانة.”
وقدّر محللو التكنولوجيا لدى Jefferies أن هذين المختبرين الرائدين للذكاء الاصطناعي سيشكلان بحلول الربع الثاني من 2026 نحو 45% من إيرادات Google Cloud و25% من إيرادات Microsoft Azure، فيما يُتوقع أن ترتفع حصتهما في AWS خلال الربع الثالث من 6% إلى ما بين 12% و18%.
المقارنة لدى Wood جاءت مباشرة وحادة: "استثمارات شركات الحوسبة السحابية الضخمة في مراكز البيانات تعتمد كلياً على فرضية التزام المستأجرين بدفع مستحقات مستقبلاً — تماماً كما حدث في أزمة ائتمان العقارات عام 2008."
الديون خارج الميزانية: طبقة خطيرة أخرى من المخاطر المخفية
يشير Wood إلى مخاطر أخرى تقع خارج الميزانية العمومية.
أحصت Moody’s في فبراير هذا العام أن التزامات تأجير مراكز البيانات المستقبلية غير المنفذة لأكبر خمس شركات حوسبة سحابية ضخمة بلغت 662 مليار دولار، في حين لم تكن تتجاور 152 مليار دولار بنهاية 2023. أما دراسة Nikkei فقد قدرت "الديون الضمنية" لهذه الشركات الخمس حتى نهاية الربع الثاني من 2026 بنحو 1.65 تريليون دولار، أي أكثر من ديونها المسجلة (1.35 تريليون دولار).
وفي الوقت نفسه أصدرت هذه الشركات الكبرى هذا العام سندات دين بقيمة 229 مليار دولار، بينما لم تتجاوز 108 مليار دولار طوال 2025. أشار Wood إلى أن هوامش الائتمان لكل من أمازون وجوجل وMeta ارتفعت بـ13 إلى 16 نقطة أساس منذ مطلع يونيو، “حيث باتت احتياجات التمويل طويل الأجل لدى الشركات السحابية الضخمة تدخل في منافسة مع الحكومة الفيدرالية.”
خلاصته كانت: هوامش الائتمان للمقترضين المرتبطين بالذكاء الاصطناعي “يجب مراقبتها عن كثب الآن، لمراقبة ما إذا بدأ المستثمرون في التردد تمويل الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي أم لا”، بينما تُعد عملية توريق أصول مراكز البيانات “مجالا جديراً برصد دقيق”.
حقيقة الأرباح: هندسة مالية دائرية؟
قد يكون تشكيك Wood في جودة أرباح شركات الحوسبة السحابية الضخمة الجزء الأكثر إثارة في تقريره.
تُظهر البيانات أن الأرباح السنوية للأربع شركات العملاقة في الحوسبة السحابية ارتفعت بقيمة 222 مليار دولار في الأرباع الأربعة المنتهية في الربع الثاني لعام 2026 لتصل إلى 581 مليار دولار. في المقابل ارتفع بند “إيرادات/خسائر أخرى غير تشغيلية” — والذي يعكس إلى حد كبير الأرباح غير المحققة على استثمارات الأسهم في الشركات غير المدرجة — بمقدار 224 مليار دولار خلال تلك الفترة.
بعبارة أخرى، يمكن تفسير كل النمو في أرباح تلك الشركات من خلال الأرباح السوقية غير المحققة الناتجة عن استثماراتها بالأسهم في شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة.
وصف Wood المنطق الدائري قائلاً: شركات الحوسبة السحابية الضخمة تستثمر في مختبرات الذكاء الاصطناعي، وتشتري مختبرات الذكاء الاصطناعي قدرات الحوسبة من نفس الشركات السحابية الضخمة، فيتم بعد ذلك إثبات تقييماتها الأعلى (غير السوقية) لتلك المختبرات ضمن أرباح الشركات الكبرى.
وأشار أيضاً إلى أن نمو ربحية السهم في تقارير S&P 500 وفاقت سنوياً نسبة 18% خلال السنوات الثلاث الماضية، في حين أن أرباح الشركات غير المالية وفقا لحسابات الحسابات القومية لم تنمُ إلا 5%. آخر مرة حدث فيها انحراف بهذا القدر الكبير كانت في ذروة فقاعة الإنترنت. كتب Wood: “تشير هذه البيانات إلى وجود هندسة مالية.”
الإنفاق الرأسمالي: من يدفع الفاتورة؟
رغم أن التدفق النقدي الحر انخفض من 60 مليار دولار في الربع الرابع لعام 2025 إلى 7 مليارات في الربع الثاني لعام 2026، مع توقع تحوله إلى سالب 13 مليار دولار في الربع الثالث، إلا أن الإنفاق الرأسمالي لم يتباطأ.
تتوقع إجماع السوق أن يرتفع الإنفاق الرأسمالي لشركات الحوسبة السحابية الضخمة الأربع من 723 مليار دولار هذا العام إلى 993 مليار دولار في 2027.
سؤال Wood المباشر: “هل ستنفق هذه الشركات الأربع الضخمة بالفعل 993 مليار دولار من الإنفاق الرأسمالي في 2027؟ هذا هو تقدير السوق السائد حاليا.”
تصوره الأساسي: قصة الذكاء الاصطناعي “ستشهد في وقت غير بعيد في المستقبل إعادة هيكلة كبيرة.”
هل هو “أمان” أم كارتل؟
ويرى Wood أيضاً أن الجدل حول “إيقاف الأمان” في قطاع الذكاء الاصطناعي يستحق التوقف.
فقد دعا مؤخراً Dario Amodei من Anthropic، وSam Altman من OpenAI، وإيلون ماسك، إلى إبطاء تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم، لكن ترامب رفض ذلك مباشرة.
Wood لا يقتنع بتبرير “الأمان”، وكتب: “ينبغي النظر إلى الدوافع. فتجميد الأبحاث باسم الأمان يمكن اعتباره سعياً لبناء حصن تنظيمي، خاصةً إذا كانت الخطوة التالية حظر النماذج مفتوحة المصدر وخصوصاً القادمة من الصين. احتمال آخر — لا يتعارض مع الأول — أن عمالقة الذكاء الاصطناعي أدركوا تناقص الجدوى الاقتصادية لقوة الحوسبة/أو تراجع الطلب على النماذج. إذا كان الأمر كذلك، فلم لا يتم محاولة إنشاء كارتل الآن؟”
ومن الجدير بالذكر أن Mark Zuckerberg من Meta رفض هذا التباطؤ، لترتفع بعدها أسهم Meta بنسبة 18%.
الأسواق الائتمانية هي المفتاح
لم تتغير نصيحة Wood الاستثمارية منذ 2023: امتلك أسهم “المجرف والفأس” (أي مصنعي الرقائق الذين يبيعون للشركات السحابية الضخمة) وليس الشركات السحابية نفسها. هذه الاستراتيجية تبقى فعّالة طالما استمرت موجة الشراء.
لكنه يرى أن القرار الحاسم بشأن نهاية كل هذا سيكون للائتمان وليس لسوق الأسهم.
خلاصته: “إن سندات طويلة الأجل تصدرها منظومة الذكاء الاصطناعي الآن تتجاوز حجم إصدارات وزارة الخزانة الأمريكية، في بيئة شديدة الاضطراب بسوق السندات ومع رفع أسعار الفائدة من قبل الاحتياطي الفيدرالي، تُستخدم الأموال لبناء مراكز البيانات، في حين يعاني أكبر المستأجرين من الخسائر المستمرة.”
واستشهد Wood باستعارة من أزمة آسيا المالية عام 1997 — كما وضع Albert Edwards من SocGen إطاراً مشابهاً حينها — إذ انتهت “معجزة” تايلاند ليس بسبب ضعف الإنتاجية، بل لأن الدائنين انتبهوا للمشكلة.
قال Novogratz إن الفقاعة “لم تكن ضخمة بما يكفي” لتنفجر. فرد Wood: ليست بحاجة لأن تكون ضخمة؛ فقط عليك استنفاد من هم على استعداد لإقراضك.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like
هل السوق يقلل من تقدير العائد على الإنفاق الرأسمالي الهائل لـ Amazon في الذكاء الاصطناعي؟
تتداول أمازون بمعدل سعر إلى أرباح متوقع يبلغ 29 مرة، وهو أقل من 37 مرة الخاصة بوولمارت، رغم أن معدل نمو إيراداتها ثلاثة أضعاف منافسها—هذا الانعكاس يكشف عن قلق عميق في السوق بشأن ما إذا كان الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي سيحقق العوائد المتوقعة. صرح الرئيس التنفيذي لـ AWS، مات جارمان، أن إيرادات AWS السنوية وصلت إلى 160-170 مليار دولار مع نمو بنسبة 37%، حيث تقود ثلاث اتجاهات للنمو في وقت واحد: انتقال الشركات إلى السحابة، الشركات الناشئة الأصلية للذكاء الاصطناعي، وتدفقات عمل الوكلاء الذكية.
قامت الشركة التايوانية لتصنيع أشباه الموصلات (TSMC) بتسليم طلب بقيمة 2 مليار دولار لمكونات السيليكون الوسيطة إلى GlobalFoundries، والمكونات الرئيسية لتقنية CoWoS ستُنتَج لأول مرة في الولايات المتحدة.
يمثل هذا الإجراء امتدادًا رسميًا للحلقة الأساسية في سلسلة توريد تغليف الذكاء الاصطناعي إلى الولايات المتحدة. تشير التحليلات إلى أن العقد طويل الأجل لمدة خمس سنوات يعكس توقع TSMC للطلب القوي والدائم على طبقة الوسيط السيليكونية. في الوقت نفسه، تقوم الشركات التايوانية مثل UMC وPowerchip Semiconductor بتوسيع الإنتاج والتنافس على الطلبات بشكل نشط، لكن فوز GlobalFoundries بهذه الصفقة الكبيرة يعني أن المنافسة في طبقة الوسيط السيليكونية في السنوات الخمس المقبلة ستتأثر بدخول الطاقة الإنتاجية الأمريكية.
أسعار الوقود ترتفع بالتوازي مع منحنى نتائج الانتخابات! غولدمان ساكس: العد التنازلي للانتخابات النصفية 26 يوماً، واحتمال اكتساح الحزب الديمقراطي يرتفع إلى 65%
ذكرت شركة Goldman Sachs أن احتمال اكتساح الحزب الديمقراطي ارتفع إلى 65%، لكن استطلاعات الرأي في الولايات الجمهورية غالبًا ما تبالغ في تقدير قوتها، وأن تقلبات أسعار النفط هي العامل الحاسم في النتيجة.
أسعار العملات المشفرة
المزيد
