دفعة تينسنت المسبقة لرقائق الذاكرة: رهان بمليارات الدولارات على الذكاء الاصطناعي

اختارت تينسنت تحمّل كلفة كبيرة الآن من أجل ضمان مورد أصبح أساسياً للذكاء الاصطناعي: الذاكرة اللازمة لتشغيل البنية الحاسوبية وتدريب النماذج وخدمة المستخدمين. والخلاصة ليست أن هذه الدفعة سترفع الأرباح فوراً، بل أن الشركة تراهن على أن تأمين الإمدادات وتطوير منتجاتها الخاصة سيمنحانها عائداً أكبر على المدى البعيد.

تظهر الكلفة الفورية بوضوح في نتائج الربع الثاني من 2026: بلغ الإنفاق الرأسمالي 52.8 مليار يوان، بزيادة 176% على أساس سنوي، فيما تحول التدفق النقدي الحر إلى سالب 13.8 مليار يوان. وقالت تينسنت إن التدفقات النقدية التشغيلية تضمنت دفعات مقدمة كبيرة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، هدفها دعم تحسينات نموذج «هونيُوان»، واحتياجات الاستدلال لدى WorkBuddy وCodeBuddy، ومبادرات الذكاء الاصطناعي في Weixin، وتطوير القدرات عبر منتجاتها وخدماتها.3

شراء رقائق الذاكرة: ما الذي أُبلغ عنه؟

بحسب تقارير استندت إلى مذكرة بحثية لـHSBC عقب جولة تواصل مع المستثمرين، قالت إدارة تينسنت إنها دفعت مقدماً أكثر من 50 مليار يوان في الربع الثاني لتأمين إمدادات من رقائق الذاكرة الحالية والجيل التالي بأسعار مناسبة. ووُصف ذلك بأنه شراء استراتيجي «مرة كل خمس سنوات» لمعالجة اختناق في إمدادات الذاكرة.1020

وهذا التفصيل مهم لأنه يميّز الدفعة من إنفاق البنية التحتية الاعتيادي والمتكرر كل ربع سنة. فبيان تينسنت الرسمي أكد وجود دفعات مقدمة كبيرة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، لكنه لم يحدد مبلغاً خاصاً برقائق الذاكرة ولم يستخدم الوصف نفسه.3

وأضافت التقارير عن مذكرة HSBC أن مستوى إنفاق الربع الثاني قد يصبح خط أساس جديداً، مع إمكان ارتفاعه أو انخفاضه تبعاً للطلب. وقدّرت HSBC إنفاقاً رأسمالياً لتينسنت في 2026 بنحو 212.4 مليار يوان، مقابل 112.7 مليار يوان في 2025؛ وهذا تقدير محللين وليس توجيهاً مالياً صادراً عن تينسنت.10

لماذا تضرر التدفق النقدي ونما الربح ببطء؟

هناك فرق بين الإنفاق الرأسمالي المسجل والمدفوعات النقدية الخاصة به. ففي الربع الثاني، سجلت تينسنت إنفاقاً رأسمالياً قدره 52.8 مليار يوان، بينما بلغت مدفوعات الإنفاق الرأسمالي 59.3 مليار يوان. ومع مدفوعات المحتوى الإعلامي والتزامات الإيجار، تجاوزت هذه التدفقات الخارجة 52.7 مليار يوان من النقد المتولد من العمليات، ما نتج عنه عجز في التدفق النقدي الحر قدره 13.8 مليار يوان.3

جاءت قفزة الإنفاق رغم استمرار نمو الأعمال الأساسية: ارتفعت إيرادات الربع الثاني 11% إلى 204.8 مليار يوان، لكن الربح العائد إلى حاملي الأسهم زاد 0.7% فقط إلى نحو 56 مليار يوان.1719 أي أن الأرقام تكشف الثمن المالي الفوري لبناء منظومة الذكاء الاصطناعي، لكنها لا تثبت بعد حجم العائد النهائي من هذا الاستثمار.

كيف تعتزم تينسنت تحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي؟

تفضّل تينسنت استخدام القدرة الحاسوبية الجديدة لتدريب نماذجها ونشر تطبيقاتها، بدلاً من الاكتفاء بتأجيرها لجهات خارجية. وفي مكالمة النتائج، قالت الإدارة إنها توسع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من أجل تحسين «هونيُوان»، وتلبية احتياجات الاستدلال لدى WorkBuddy وCodeBuddy، ودعم مبادرات الذكاء الاصطناعي عبر منتجاتها وخدماتها، والاستجابة لنمو الطلب على الخدمات السحابية.2

وترى الإدارة أن تأجير القدرة الحاسوبية يمكن أن يكون خياراً اقتصادياً احتياطياً؛ إذ إن الطلب القوي وأسعار الإيجار قد يسمحان باسترداد الإهلاك بسرعة. لكن الأولوية الاستراتيجية هي تخصيص معظم القدرة الجديدة لبناء نماذج وتطبيقات رائدة، انطلاقاً من أن ذكاءً أفضل للمنتج يمكن أن يحقق اقتصاديات أفضل على المدى الطويل.1233

وتقدم التقارير عن مذكرة HSBC إشارات أكثر تحديداً إلى مسار تحقيق الدخل:

• قيل إن مستخدمي Harness المدفوعين يستهلكون أكثر من ضعفي عدد الرموز النصية (Tokens) التي يستهلكها المستخدمون المجانيون.
• بلغت هوامش الربح الإجمالية لخدمة «النموذج كخدمة» (MaaS) نحو 40%، وفقاً للتقارير، مع وجود ضغط هيكلي على الهوامش مع انتقال الاستخدام من التدريب إلى الاستدلال.
• قيل إن هوامش الاستدلال لدى مستخدمي Harness المدفوعين تقارب هوامش MaaS.1015

هذه مؤشرات تشغيلية منسوبة إلى الإدارة وليست إفصاحات قطاعية مدققة. لكنها تشير إلى أن تينسنت تراهن على الاستخدام المدفوع والأكثر كثافة، لا على بيع البنية الحاسوبية الخام وحدها.

«هونيُوان» وCodeBuddy في صميم الخطة

ربطت تينسنت جانباً كبيراً من ارتفاع الإنفاق الرأسمالي بتحسين نموذج «هونيُوان» ودعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التابعة لها. وقالت إنها تدرب «هونيُوان 4»، وهو نموذج أكبر من حيث عدد المعلمات، وتتوقع إطلاقه في وقت لاحق من 2026، مع مواصلة الاستثمار في WorkBuddy وCodeBuddy.214

وأضافت التقارير عن مذكرة HSBC أن إعادة تنظيم داخلية أخّرت تطوير النموذج بنحو ستة إلى تسعة أشهر. وبعد ذلك، انتقلت تينسنت إلى وتيرة إطلاق نماذج تقارب مرة كل شهرين. كما ذكرت أن «هونيُوان 4» متوقع أن يحسن قدرات البرمجة ويعزز CodeBuddy.10

ماذا تعني هذه الخطوة؟

رسالة تينسنت ليست أن الدفعة المسبقة لرقائق الذاكرة ستنعكس سريعاً على الأرباح، بل أن أمن الإمدادات ضرورة استراتيجية لتدريب نماذج أفضل، وتلبية الطلب على الاستدلال، وبناء منتجات ذكاء اصطناعي مدفوعة على نطاق واسع.

أما الدليل القريب الأجل فهو ظاهر في الأرقام: إنفاق رأسمالي أعلى بكثير، وتدفق نقدي حر سلبي، ونمو محدود في الأرباح. أما الرهان طويل الأجل فيتوقف على قدرة الشركة على تحويل استخدام «هونيُوان» وWorkBuddy وCodeBuddy إلى إيرادات مستدامة ومربحة بما يكفي، وعلى ما إذا كانت البنية التحتية التي أمّنتها ستكون أكثر قيمة من النقد الذي تطلبته مقدماً.317