دوامة التضخم في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: وراء الارتفاع الحاد في الإنفاق الرأسمالي لعمالقة التكنولوجيا

عندما يصبح الإنفاق الرأسمالي مؤشرًا للتضخم

في موسم أرباح شركات التكنولوجيا الكبرى الذي يبدأ الأسبوع المقبل، لم يعد تركيز وول ستريت على الأرباح أو الإيرادات - بل على مقدار ما ترغب هذه الشركات العملاقة في إنفاقه على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. أعلنت كل من جوجل وأمازون ومايكروسوفت وميتا أن إجمالي إنفاقها هذا العام سيتجاوز 700 مليار دولار، لكن هناك سؤال صعب يطفو على السطح: كم من القدرة الحاسوبية يمكن شراؤه فعليًا بهذه الأموال؟

الإجابة ليست متفائلة. فقد ارتفعت أسعار رقائق الذاكرة بشكل حاد، وأصبحت معدات الطاقة ومواد البناء والعمالة الماهرة صعبة المنال على نحو متزايد، كما أن توصيل الشبكات الكهربائية أصبح أكثر تكلفة. تقدر مورجان ستانلي أن تكلفة بناء سعة ذكاء اصطناعي بقدرة 1 جيجاوات قد ارتفعت بنحو 20%. ففي نظام يعتمد على بنية إنفيديا الشائعة، ارتفعت التكلفة لكل جيجاوات من حوالي 29 مليار دولار إلى 35 مليار دولار؛ بينما ارتفعت تكلفة الإصدارات الأحدث من 41 مليار دولار إلى 49 مليار دولار.

وهذا يشكل حلقة خطيرة: تطلب شركات التكنولوجيا المزيد من معدات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي → اشتداد النقص → ارتفاع الأسعار → إجبار الشركات على رفع تقديرات الإنفاق → تحفيز الطلب بشكل أكبر → استمرار ارتفاع الأسعار. يقدر براد جاستويرث، رئيس قسم الأبحاث في Circular Technology، أن حوالي 20% إلى 30% من الزيادة التالية في الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي تأتي من التضخم، بينما 70% إلى 80% لا تزال توسعًا حقيقيًا. لكن المشكلة تكمن في أن الإنفاق الأعلى لا يعني دائمًا تسارعًا مماثلاً في وتيرة البناء.

عنصر التضخم لا يمكن تجاهله

يحتاج المستثمرون إلى الحذر من المكون التضخمي في نمو الإنفاق الرأسمالي. وجدت دراسة سابقة لـRBC أن الارتفاع الحالي في أسعار الذاكرة قد يفسر حوالي 45% من نمو الإنفاق الرأسمالي لشركات السحابة الكبرى هذا العام. يتوقع محللو كانتور فيتزجيرالد أن خطط الإنفاق المعلنة لعام 2026 لن تشهد تغييرًا كبيرًا هذا الربع، لكن التوقعات لعام 2027 ستقفز بشكل كبير: جوجل 283 مليار دولار، أمازون 271 مليار دولار، ميتا 200 مليار دولار.

لا أحد يريد أن يبدو حذرًا في سباق الذكاء الاصطناعي هذا، لذا لن تقوم أي شركة بتخفيض الإنفاق طواعية في الوقت الحالي. لكن جاستويرث يقترح أنه عند التحدث عن الإنفاق الرأسمالي في مكالمات الأرباح، يجب الاستماع بعناية لمعرفة ما إذا كانوا يذكرون في الوقت نفسه مؤشرات مثل سعة الطاقة، ونشر وحدات معالجة الرسوميات، وشراء الذاكرة، وبناء الشبكات، ومجمعات مراكز البيانات الجديدة. "إذا ارتفع الإنفاق الرأسمالي بالتزامن مع هذه المؤشرات، فهذا توسع حقيقي؛ وإلا، فإن الأرقام الأكبر قد تعني فقط أن شركات التكنولوجيا تدفع أكثر لتبقى في مكانها."

التكلفة الحقيقية لسباق التسلح في القدرة الحاسوبية

تعكس دوامة الإنفاق الرأسمالي هذه في جوهرها اختلال التوازن بين العرض والطلب في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. فمن ناحية، تدفع المنافسة على النماذج الكبيرة شركات التكنولوجيا إلى تخزين القدرة الحاسوبية بأي ثمن؛ ومن ناحية أخرى، تعيق قيود سلسلة التوريد (خاصة في الذاكرة والطاقة) القدرة الفعلية على التسليم. ورغم أن وحدات معالجة الرسوميات من إنفيديا لا تزال تعاني من نقص في العرض، إلا أن جوانب أخرى من بناء مراكز البيانات - من المحولات إلى أنظمة التبريد - أصبحت عقبات جديدة.التأثير الأعمق يكمن في الارتفاع المستمر للإنفاق الرأسمالي الذي يعيد تشكيل الهيكل المالي لعمالقة التكنولوجيا. عندما يصبح الإنفاق السنوي بمستوى 700 مليار دولار أمراً اعتيادياً، يتعين على هذه الشركات البحث عن مصادر دخل جديدة لتبرير الاستثمار. خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، واستدعاءات واجهات البرمجة، والاشتراكات المؤسسية تصبح محور الاهتمام، لكن من الصعب على المدى القصير تغطية التكاليف الباهظة للأجهزة.

نظرة مستقبلية: متى تصل الدوامة إلى ذروتها؟

لا توجد مؤشرات على تباطؤ الإنفاق الرأسمالي في المدى القصير. طالما أن معايير نماذج الذكاء الاصطناعي تنمو بمضاعفات سنوية، فلا حدود للطاقة الحاسوبية المطلوبة للتدريب والاستدلال. لكن ضغوط التكاليف قد تفرض تعديلات هيكلية على الصناعة: مثل بنى الرقاقات الأكثر كفاءة، وحلول التبريد السائل الأكثر كثافة، أو تقليل متطلبات الطاقة الحاسوبية عبر تحسين البرمجيات.

بالنسبة للمستثمرين، سيكون موسم الأرباح القادم نقطة تحقق حاسمة. إذا تمكن عمالقة التكنولوجيا من تقديم مؤشرات محددة للبنية التحتية (وليس مجرد أرقام)، فقد يتمكن السوق من التمييز بشكل أوضح بين النمو الحقيقي وفقاعة التضخم. وإلا، فقد تنتهي دوامة الإنفاق الرأسمالي هذه بالنمط الكلاسيكي "الاستثمار المفرط → فائض الطاقة → تدمير القيمة".