نعم، طفرة الذكاء الاصطناعي تعاني من مشكلة في الميزانية العمومية

يبدو أن ازدهار الذكاء الاصطناعي العالمي لا يمكن إيقافه عند قياسه بأسعار الأسهم. تريليونات الدولارات من القيمة السوقية تعتمد على فكرة أن الآلات تغير العمل والإنتاجية والأرباح. 

لكن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد سباق تكنولوجي. وأصبح واحدا من أكبر مشاريع البنية التحتية الممولة بالديون في التاريخ الحديث، وبدأ هذا الضغط يظهر.

في العام الماضي وحده، غير تدفق الأموال إلى مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي هيكل أسواق الائتمان، وجذب المقرضين الخاصين إلى مركز تمويل التقنية، وربط مصير العديد من الشركات معا بطرق لا يراها سوى قلة من المستثمرين.

عند النظر إلى نفس الشيء، يسميه البعض النمو، وآخرون يسميه الرافعة المالية.

الذكاء الاصطناعي يتوقف عن الظهور كبرنامج

على مدار معظم العقدين الماضيين، اتبعت شركات التكنولوجيا الكبرى نمطا مألوفا له. استثمروا بشكل كبير في البحث، وبنوا منصات برمجية، ووسعوا بتكلفة هامشية منخفضة. 

نمت أكوام النقود أسرع من الاقتراض. لكن ليس بعد الآن.

تدريب وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة يتطلب بنية تحتية مادية ضخمة. يجب بناء مراكز البيانات بسرعة. يجب تأمين عقود الطاقة. يجب شراء الرقائق بكميات هائلة.

وفقا لجامعة يو بي إس، بلغ إصدار مراكز البيانات الذكاء الاصطناعي وتمويل المشاريع حوالي 125 مليار دولار في عام 2025، ارتفاعا من 15 مليار دولار فقط في العام السابق. 

قدرت شركة ماكينزي مؤخرا أن إجمالي الإنفاق على مراكز البيانات قد يقترب من 7 تريليون دولار بحلول نهاية العقد.

حتى أكبر الشركات لا تستطيع تمويل ذلك بمفردها. أصدرت أمازون وجوجل وميتا ومايكروسوفت وأوراكل هذا العام ديون جديدة تقارب 121 مليار دولار، أي أكثر من أربعة أضعاف متوسطها السنوي الأخير، وفقا لبنك أوف أمريكا.

من المتوقع أن يصل العام المقبل إلى ما لا يقل عن 100 مليار دولار. لا تزال هذه الشركات تولد تدفقا نقديا قويا، لكن وتيرة الإنفاق تجاوزت قدرتها على التمويل الذاتي دون تغيير طريقة عملها.

والنتيجة هي قطاع أصبح الآن أقل شبها بالبرمجيات وأكثر كأنها شركات مرافق أو اتصالات. تعتمد العوائد على الاستخدام، والتوقيت، وتكاليف التمويل. 

هذا ملف مخاطرة مختلف، وأسواق الائتمان بدأت في تسعيره.

أوراكل تظهر مدى سرعة تغير المشاعر

أصبحت أوراكل أوضح حالة اختبار لهذا الاقتصاد الذكاء الاصطناعي الجديد. حققت الشركة تقدما في وقت سابق من هذا العام بفضل التفاؤل حول نمو السحابة وروابطها العميقة مع OpenAI. 

في ذروتها في سبتمبر، تضاعفت أسهم أوراكل تقريبا خلال العام. منذ ذلك الحين، تغيرت القصة.

بعد أن لم تتوقع الإيرادات، انخفضت أسهم أوراكل بأكثر من 11٪ في يوم واحد. انخفض صافي ثروة لاري إليسون بحوالي 25 مليار دولار. 

الأهم من حركة الأسهم كان ما حدث في أسواق الائتمان.

وقد بيعت سندات أوراكل الاستثمارية، بما في ذلك 18 مليار دولار صدرت في سبتمبر، بشكل حاد. تجاوزت خسائر الورق الآن مليار دولار. ارتفعت فروق مبادلة التخلف عن السداد إلى مستويات لم تشهد آخر مرة خلال الأزمة المالية.

شبكة التمويل الدائري

ضغط أوراكل يقع ضمن شبكة أعمق بكثير من الروابط المالية. في مركز هذه الشبكة توجد Nvidia وOpenAI.

نفيديا هي الفائز الواضح حتى الآن. يبيع الشرائح التي يحتاجها كل نظام الذكاء الاصطناعي ويحقق أرباحا قوية. 

لكن حتى نجاح Nvidia يعتمد على استمرار الآخرين في الإنفاق. العديد من مطوري الذكاء الاصطناعي لا يملكون المال لشراء الرقائق مباشرة.

لحل ذلك، استثمرت نفيديا أسهما في العملاء، ومدت تمويلها، ودعمت صفقات تساعد في تمويل مراكز البيانات. غالبا ما يتدفق المال للخارج ثم يعود كشراء رقائق.

يلعب OpenAI دورا مركزيا مشابها. وهي زبون رئيسي لشركات مثل أوراكل وأمازون ومايكروسوفت وكور ويف. كما أنه مستثمر في بعضها. 

التزمت OpenAI بشراء مئات المليارات من الدولارات من قوة الحوسبة على مر الزمن مع تحقيق إيرادات سنوية تقارب عشرة مليارات دولار وخسائر كبيرة. لا تزال ربحيتها بعيدة عن سنوات.

مثال آخر بارز هو CoreWeave، التي لا تملك حاليا أرباحا، وحوالي 14 مليار دولار من الديون، وعشرات المليارات الأخرى من التزامات الإيجار. حوالي 70٪ من إيراداتها تأتي من مايكروسوفت.

تعد Nvidia موردا ومستثمرا في آن واحد، بينما OpenAI هي عميل وشريك في آن واحد.

المال يدور داخل مجموعة صغيرة من الشركات، مما يعزز النمو عندما تكون الظروف جيدة ويخاطر عندما لا تكون كذلك.

تسمح هذه البنية للنظام بالتوسع بشكل أسرع مما تسمح به الميزانيات العمومية التقليدية. كما أنه يجعل من الصعب رؤية أين ستصل الخسائر إذا تباطأ الطلب أو تراجعت الجداول الزمنية.

عندما تخرج الديون من السجلات

مع ارتفاع الاقتراض، بحثت الشركات عن طرق للحفاظ على نظافة الميزانيات العمومية. أصبحت المركبات ذات الأغراض الخاصة شائعة.

استخدمت شركات مثل Meta وxAI وGoogle وغيرها هذه الهياكل لتمويل مراكز البيانات وشراء الشرائح دون تسجيل كامل الديون.

تقترض السيارة وتبني وتؤجر الأصل مرة أخرى لشركة التقنية. تحافظ هذه الترتيبات على التصنيفات الائتمانية والمرونة.

كما أنها تقلل من الشفافية. ترى وكالات التصنيف والمستثمرون مخاطر أقل على المستوى المؤسسي، رغم استمرار التعرض الاقتصادي.

كانت هياكل مماثلة مستخدمة على نطاق واسع قبل عام 2008، سواء في البنوك أو في شركات مثل إنرون.

تدخل الائتمان الخاص لتمويل جزء كبير من هذا النمو. يقدر مورغان ستانلي أن المقرضين الخاصين يمكنهم توفير أكثر من نصف قيمة 1.5 تريليون دولار المطلوبة لمراكز البيانات حتى عام 2028.

هؤلاء المقرضون يخضعون لتنظيم خفيف. الإفصاح محدود. الروابط مع البنوك وشركات التأمين في تزايد، لكن من الصعب تحديدها في الوقت الفعلي.

التوريق يضيف طبقة أخرى. يتم دمج التدفقات النقدية لمراكز البيانات في أوراق مالية مدعومة بالأصول.

البنية التحتية الرقمية الآن تمثل حوالي 82 مليار دولار من سوق ABS في الولايات المتحدة، بزيادة تسعة أضعاف خلال أقل من خمس سنوات، وفقا لبنك أوف أمريكا.

من المتوقع زيادة العرض في العام المقبل. المستثمرون يشترون منتجات مصنفة دون فهم الأصول الموجودة فيها.

بعض القروض مدعومة بوحدات معالجة الرسوميات نفسها. مع وصول النماذج الأحدث، تفقد النماذج الأقدم قيمتها.

إذا انخفضت أسعار الضمانات، قد يطالب المقرضون بالسداد أو يبيعون رقائق في سوق ضعيفة، مما يدفع الأسعار إلى الانخفاض أكثر.

لا تزال الأسواق تمتص العرض. اتسعت الفروقات. الأسهم متقلبة.

اقتصاد الذكاء الاصطناعي الآن مرتبط بقوة الرفع المالي وافتراضات التوقيت والتمويل المعقد.