غولدمان ساكس يضع طفرة بنية الذكاء الاصطناعي أمام اختبار الإيرادات

قد تواصل شركات التكنولوجيا بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي حتى لو تأخر العائد المالي المنتظر منها. هنا تكمن خلاصة الاختبار الذي تنقله تقارير عن غولدمان ساكس: وجود طلب على القدرة الحاسوبية لا يعني، وحده، أن الإيرادات ستكفي لتغطية فاتورة الاستثمار المتصاعدة وتحقيق أرباح مستدامة.3717

300 مليار دولار كل عام، لا على مدى سنوات

يقدّر رايان هاموند، الاستراتيجي في غولدمان ساكس، أن كبار مزودي الحوسبة السحابية واسعة النطاق — وهي الشركات التي تشغّل مراكز بيانات ضخمة وتبيع قدراتها للآخرين — سيحتاجون إلى نحو 300 مليار دولار من إيرادات الذكاء الاصطناعي سنويًا خلال السنوات المقبلة لبلوغ نقطة التعادل في استثماراتهم. الرقم مستهدف لإيرادات سنة واحدة، وليس إجماليًا يُجمع على امتداد عدة سنوات.3713

ثمة مؤشرات على الطلب، لكن قراءة الأرقام تتطلب التمييز بينها. فبحسب تحليل هاموند، بلغ معدل إيرادات الخدمات السحابية في الربع الثاني من 2026، بعد تحويله إلى وتيرة سنوية، نحو 70 مليار دولار فوق المسار الذي كان متوقعًا قبل طفرة الذكاء الاصطناعي. كما تجاوزت قيمة الأعمال المتعاقد عليها والمعلنة لهذه الشركات 1.5 تريليون دولار.7 لكن الـ70 مليارًا تمثل زيادة في إيرادات السحابة قياسًا بالاتجاه السابق، وليست رقمًا معلنًا لإجمالي إيرادات الذكاء الاصطناعي. أما العقود المستقبلية فلا تساوي إيرادات تحققت بالفعل. لذلك لا تصح مقارنة أيٍّ من الرقمين مباشرةً بعتبة التعادل السنوية من دون معرفة توقيت تحوّل العقود إلى إيرادات وهوامش الربح الناتجة عنها.

تغطية التكاليف ليست عائدًا مجزيًا

يضع إطار حسابي آخر منسوب إلى غولدمان ساكس سقفًا مختلفًا: لكي تحقق ست شركات تكنولوجيا عائدًا سنويًا بنسبة 15% على رأس المال المستثمر في حوسبة الذكاء الاصطناعي خلال 2026–2027، فإنها تحتاج، وفق التقارير، إلى نحو 1.42 تريليون دولار من الإيرادات التراكمية بين 2028 و2030. ويعادل ذلك في تلك الحسابات نحو 11.6 مليار دولار من الإيرادات السنوية لكل غيغاواط من القدرة الحاسوبية.1721 لا يحل هذا التقدير محل عتبة الـ300 مليار دولار؛ فمجموعة الشركات والفترة الزمنية والعائد المستهدف مختلفة.

وتوجد نقطة تستدعي التحفظ: يصف عنوان تقرير ثانوي مبلغ الـ1.42 تريليون دولار بأنه «أرباح إضافية»، بينما تسميه تقارير أخرى إيرادات تراكمية. ومن دون الاطلاع على نموذج غولدمان الأصلي، لا يمكن حسم التعريف الدقيق والافتراضات التي بُني عليها.1817

وعلى مستوى مستخدمي التطبيقات، تشير تقديرات منسوبة إلى هاموند إلى أن الإنفاق السنوي على تطبيقات الذكاء الاصطناعي قد يحتاج إلى بلوغ نحو تريليون دولار كي يحقق مزودو البنية التحتية عوائد قوية، مع احتفاظ شركات التطبيقات بهوامش ربح جيدة.613 هذا الإنفاق وإيرادات البنية التحتية حلقتان في سلسلة القيمة نفسها، وليس مبلغين مستقلين ينبغي جمعهما.

لماذا تزداد أهمية الحسابات الآن؟

لأن فاتورة الإنشاء نفسها آخذة في الارتفاع. يتوقع غولدمان أن تنفق أمازون ومايكروسوفت وألفابت وميتا وأوراكل نحو 800 مليار دولار في 2026 على بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، ثم 1.2 تريليون دولار في 2027، مقارنةً بتقدير توافقي للسوق يبلغ نحو 1.1 تريليون دولار لعام 2027.237 لذا لا يكفي أن تنمو الإيرادات؛ بل يجب أن تنمو بما يبرر رأس المال الإضافي المطلوب لتوليدها.

ولا تنحصر المخاطرة في ارتفاع أسعار الأسهم. فقد أثار بيتر أوبنهايمر من غولدمان احتمال نشوء «فقاعة أرباح» مرتبطة بالذكاء الاصطناعي: أرباح تستفيد حاليًا من موجة بناء البنية التحتية، لكنها قد لا تصمد إذا تباطأ الإنفاق أو جاءت إيرادات الاستخدام دون التوقعات.3641 وفي المقابل، يرى لوك بارز من غولدمان ساكس لإدارة الأصول أن دورة الإنفاق الرأسمالي لا تزال في بدايتها، مع ازدياد انتقائية المستثمرين بشأن الشركات التي ستجني ثمارها.34

الخلاصة للمستثمر ليست سؤالًا واحدًا عن حجم سوق الذكاء الاصطناعي، بل ثلاثة أسئلة متتابعة: هل تتحول العقود إلى إيرادات محصّلة؟ وهل تنتج تلك الإيرادات هوامش ربح تدوم؟ وهل تكفي هذه الهوامش لتبرير استمرار الإنفاق؟ نمو السوق ونجاح الاستثمار في بنيته التحتية أمران مرتبطان، لكنهما ليسا النتيجة نفسها.