سيليكون فالي راهنت بـ 1 تريليون دولار على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. فجوة الإيرادات تبلغ الآن 600 مليار دولار.

وصل حجم دورة الاستثمار الحالية في الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مستوى من العبث المالي الذي قد يجعل مهندسي فقاعة دوت كوم يشعرون بالخجل. لقد راهنت سيليكون فالي، بقيادة حفنة من عمالقة الحوسبة السحابية وشركات رأس المال الاستثماري، فعلياً على مستقبل الاقتصاد العالمي على أمل أنه إذا كدست ما يكفي من وحدات H100 في المستودعات، فإن تريليون دولار من القيمة ستتساقط في النهاية. ومع ذلك، وبينما نمضي في عام 2026، أصبح التباين بين الالتزام الرأسمالي المذهل والمنفعة التشغيلية الفعلية لهذه الأنظمة أمراً لا يمكن تجاهله. إننا نشهد انفصالاً هائلاً بين الضجيج والواقع، حيث الشيء الوحيد الذي يتم توسيعه بشكل أسرع من بارامترات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هو حجم رأس المال الذي يتم إحراقه.

إن الإنفاق الرأسمالي البالغ تريليون دولار على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التوليدي ينفصل عن المنفعة الاقتصادية المحققة، كما يتضح من فجوة الإيرادات المتزايدة البالغة 600 مليار دولار وفشل البرامج التجريبية التشغيلية عالية المخاطر في تجاوز مرحلة الهلوسة. وبينما يستمر جينسين هوانغ من إنفيديا في الترويج لـ "الثورة الصناعية القادمة"، فإن الفواتير العائدة من خطوط المواجهة في التنفيذ المؤسسي تحكي قصة أكثر قتامة بكثير عن المسؤولية القانونية، والعقبات المعمارية الأساسية، ومكاسب الإنتاجية التي يصفها دارون أسيموجلو، خبير الاقتصاد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، بأنها مجرد خطأ تقريب على نطاق عالمي.

1. ماذا حدث: تطهير البرامج التجريبية

على مدى العامين الماضيين، سيطر شعور جنوني بـ "الخوف من فوات الشيء" (FOMO) على مجالس إدارة الشركات، مما أجبرها على حشر روبوت محادثة في كل واجهة مواجهة للعملاء. نحن ندخل الآن عصر "التراجع الكبير". كانت الضحية الأبرز هي الشراكة رفيعة المستوى بين ماكدونالدز وآي بي إم (IBM)، والتي سعت إلى أتمتة تجربة طلبات السيارات (drive-thru) باستخدام الذكاء الاصطناعي. بعد أشهر من مقاطع الفيديو واسعة الانتشار التي توثق عجز النظام عن التمييز بين طلب "ماك دبل" وطلب سريالي لآيس كريم مغطى بلحم الخنزير المقدد، أوقفت ماكدونالدز أخيراً البرنامج التجريبي في يونيو 2024 The Verge. لقد كان اعترافاً هادئاً بأن النماذج اللغوية الكبيرة، في حالتها الحالية، غير موثوقة تماماً بالنسبة للتجارة الأساسية عالية الحجم التي كان من المفترض أن تحدث ثورة فيها.

لا يزال العائق التقني الرئيسي هو الهلوسة (hallucination) — وهي ظاهرة يقوم فيها النموذج اللغوي الكبير بتوليد نص غير صحيح واقعياً، أو غير منطقي، أو غير أمين للمصدر المقدم. وبينما استبعد الباحثون في البداية هذه الأخطاء باعتبارها "حالات استثنائية" ستختفي مع المزيد من البيانات، إلا أنها تبدو بشكل متزايد كميزة أساسية في معمارية "ترانسفورمر" (transformer).

لم تعد عواقب هذه الهلوسات مجرد إحراج؛ بل أصبحت ملزمة قانونياً. في فبراير 2024، أمرت محكمة كندية شركة طيران كندا بتعويض مسافر بعد أن اخترع روبوت المحادثة الخاص بها بثقة سياسة غير موجودة لأسعار تذاكر حالات الوفاة Wired. أرسى هذا الحكم سابقة بالغة الأهمية: الشركات مسؤولة عن المعلومات المضللة التي تنتجها وكلاؤها "الأذكياء". بالنسبة للإدارة القانونية في الشركات، فإن روبوت المحادثة الذي يمكنه تغيير سياسة الشركة بشكل مستقل أو تحريف الأسعار ليس أصلاً — بل هو مسؤولية قانونية بقيمة تريليون دولار تنتظر الوقوع.

حتى العمالقة ليسوا محصنين ضد مرحلة "الأخطاء غير القسرية". أدى إطلاق جوجل لـ "نظرة عامة بالذكاء الاصطناعي" (AI Overviews) إلى أزمة سلامة عندما اقترح النموذج أن يستخدم المستخدمون غراءً غير سام لمنع الجبن من الانزلاق عن البيتزا The Verge. عندما يخبرك أقوى محرك بحث في العالم أن تأكل المواد اللاصقة، فإن مشكلة "الهلوسة" لم تعد مجرد نزوة تقنية؛ بل هي دليل على أن المسار الحالي للذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو حالياً طريق مسدود لاسترجاع المعلومات الموثوقة.

2. لماذا يهم الأمر: فجوة الـ 600 مليار دولار

إن الانفصال بين الأجهزة المادية التي يتم نشرها والأموال التي يتم جنيها موثق الآن بحسابات رياضية باردة وقاسية. قام ديفيد كان من سيكويا كابيتال (Sequoia Capital) مؤخراً بتحديث تحليله لـ "فجوة إيرادات الذكاء الاصطناعي"، حيث حسب أن الصناعة تواجه الآن عجزاً قدره 600 مليار دولار Sequoia Capital. يمثل هذا الرقم الفارق بين ما تكسبه إنفيديا من بيع الشرائح وما يسترده المستخدمون النهائيون — شركات البرمجيات والمؤسسات — فعلياً من استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي.

لفهم خطورة هذا الأمر، يجب النظر إلى معدل تشغيل وحدات معالجة الرسومات (GPU Run-rate)، وهو الإيرادات السنوية المستقربة الناتجة عن مبيعات الشرائح، والتي تُستخدم لحساب الإيرادات اللاحقة الضرورية لاستدامة النظام البيئي. ومع استمرار أرباح إنفيديا الربع سنوية في تجاوز التوقعات، يتزايد الضغط على بقية الطبقات التقنية لتحقيق الدخل من تلك الأجهزة بشكل كبير. فكل دولار يُنفق على شريحة H100 يتطلب عدة دولارات إضافية من الإيرادات من تطبيقات المستخدم النهائي لتبرير إجمالي تكلفة الملكية (TCO) — وهو تقدير لجميع التكاليف المباشرة وغير المباشرة المرتبطة بالأصل، بما في ذلك الأجهزة والطاقة والتبريد والصيانة.

يتردد صدى هذا التشكك الاقتصادي لدى جيم كوفيلو، رئيس أبحاث الأسهم العالمية في جولدمان ساكس (Goldman Sachs). يرى كوفيلو أنه على عكس التحولات التكنولوجية السابقة — مثل الانتقال من العمل اليدوي إلى الإنترنت — فإن الذكاء الاصطناعي حالياً باهظ الثمن لدرجة لا تسمح باستبدال العمال ذوي الأجور المنخفضة بفعالية Goldman Sachs. ويشير إلى أن "التكلفة الهائلة" للتكنولوجيا أعلى بكثير من العمالة البشرية التي تهدف إلى أتمتتها، خاصة عندما تأخذ في الاعتبار متطلبات الطاقة المستمرة.

علاوة على ذلك، تبدو معجزة الإنتاجية الموعودة وكأنها مجرد دفعة هامشية. يتوقع دارون أسيموجلو، خبير الاقتصاد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، أن الذكاء الاصطناعي سيزيد من إنتاجية الولايات المتحدة بنسبة ضئيلة تبلغ 0.5% ونمو الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 0.9% فقط على مدى العقد القادم Goldman Sachs Report. في عالم ينفق فيه عمالقة التكنولوجيا أكثر من تريليون دولار على النفقات الرأسمالية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، فإن زيادة بنسبة نصف بالمئة في الإنتاجية ليست ثورة؛ إنها عملية إحراق لرأس المال ذات أبعاد تاريخية.

3. المدافعون عن "السكة الحديدية"

لإنصاف المتفائلين، تجادل شركات مثل إنفيديا ومايكروسوفت وجوجل بأننا نمر حالياً بـ "مرحلة البنية التحتية". وهم يصنفون الإنفاق الحالي البالغ تريليون دولار على أنه بناء لـ "السكك الحديدية" لثورة صناعية جديدة، مستحضرين مقارنة مع البناء المفرط للألياف الضوئية في أواخر التسعينيات والذي مكن في النهاية من ظهور الإنترنت الحديث. دفاع جينسين هوانغ المتكرر هو أن "كلما اشتريت أكثر، وفرت أكثر"، مشيراً إلى أن مكاسب الكفاءة للشرائح المستقبلية ستؤدي في النهاية إلى خفض إجمالي تكلفة الملكية إلى نقطة تغلق فيها فجوة الإيرادات.

هناك أيضاً قصص نجاح محددة يشير إليها المؤيدون كدليل على صحة المفهوم. أفادت شركة "كلارنا" (Klarna)، العملاق السويدي في مجال التكنولوجيا المالية، أن مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بها يقوم بعمل يعادل 700 موظف خدمة عملاء بدوام كامل، مما قد يوفر للشركة 40 مليون دولار سنوياً Klarna.

ومع ذلك، فإن تشبيه "السكة الحديدية" يعاني من خلل أساسي: كانت كابلات الألياف الضوئية تكلفة بنية تحتية لمرة واحدة مع صيانة مستمرة منخفضة بشكل ملحوظ. أما وحدات معالجة الرسومات للذكاء الاصطناعي، في المقابل، فهي أصول عالية الاستهلاك تتطلب تكاليف هائلة ومستمرة للطاقة والتبريد. لا يمكنك وضع وحدة معالجة رسومات في الأرض ونسيانها لعشرين عاماً. إذا كانت "السكة الحديدية" تقدم حالياً هلوسات وغراء بيتزا بدلاً من شحن اقتصادي موثوق، فإن الاستثمار يظل مضاربة وليس تأسيساً.

4. ماذا بعد: سقوف الطاقة وإحراق رأس المال

حتى لو تم حل مشكلات البرمجيات غداً، فإن فقاعة الذكاء الاصطناعي تقترب بسرعة من سقف مادي: شبكة الطاقة. إن متطلبات الكهرباء للجيل القادم من مراكز البيانات شاسعة لدرجة أنها تنهك البنية التحتية الوطنية. يمكن تحسين البرمجيات، لكن قوانين الديناميكا الحرارية غير قابلة للتفاوض. تمثل أزمة الطاقة حداً أقصى لتوسع النماذج اللغوية الكبيرة لا يمكن لرأس المال وحده حله.

نشهد أيضاً اختلافاً في كيفية قياس "القيمة". بالنسبة لإنفيديا، القيمة هي بيع الشريحة. بالنسبة لمايكروسوفت، هي نمو منصة آشور (Azure). لكن بالنسبة للاقتصاد الفعلي — البنوك والمستشفيات والمصنعين — القيمة هي الأتمتة الموثوقة للمهام. حالياً، يخلق معدل إيرادات إنفيديا حصة "يجب ملؤها" لبقية النظام البيئي، وهي حصة لا يلبيها طلب المستخدم النهائي.

المقياس	القيمة المقدرة	المصدر
النفقات الرأسمالية المتوقعة للذكاء الاصطناعي	1,000,000,000,000 $	Goldman Sachs
فجوة الإيرادات الحالية	600,000,000,000 $	Sequoia Capital
تعزيز الإنتاجية لـ 10 سنوات	0.5%	MIT (Acemoglu)
إمكانية الأتمتة	4.6% من المهام	MIT (Acemoglu)

على عكس عصر دوت كوم، حيث مكنت الألياف "المبنية بشكل مفرط" جيلاً من الشركات الناشئة، فإن مجموعات الذكاء الاصطناعي "المبنية بشكل مفرط" اليوم قد تصبح مجرد أجهزة عفا عليها الزمن، حيث تجعل المعماريات الأحدث والأكثر كفاءة (أو الشرائح الأكثر تخصصاً) أسراب H100 وB100 الحالية بلا قيمة. إن جدول استهلاك شريحة بقيمة 30 ألف دولار هو ساعة موقوتة تخسرها معظم الشركات حالياً.

5. حساب الرهان الذي تبلغ قيمته تريليون دولار

بالعودة إلى فرضيتنا الأولية: الرهان الذي تبلغ قيمته تريليون دولار على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التوليدي ينفصل بالفعل عن المنفعة المحققة. تشير الأدلة المقدمة — من فجوة الإيرادات البالغة 600 مليار دولار التي حددتها سيكويا إلى الانسحابات التشغيلية رفيعة المستوى لشركات مثل ماكدونالدز — إلى أننا خلطنا بين "التوسع" و"الحل".

لقد نجحنا في توسيع قدرة الآلات على تقليد الكلام البشري، لكننا فشلنا في توسيع موثوقيتها إلى مستوى يبرر الإنفاق الرأسمالي الحالي. "مرحلة الهلوسة" ليست خطأً مؤقتاً؛ بل هي السقف الحالي للتكنولوجيا. وبينما تظهر النجاحات المتخصصة مثل كلارنا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التعامل مع التفاعلات النصية منخفضة المخاطر وعالية الحجم، فإن البيانات على المستوى الكلي من جولدمان ساكس ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تشير إلى أن معجزة الإنتاجية المتوقعة لا تتحقق.

ما لم يحدث تحسن بمقدار عشرة أضعاف في موثوقية هذه النماذج — وانخفاض مماثل في تكلفة الطاقة للاستدلال — فإن سيليكون فالي لا تبني ثورة صناعية جديدة. إنها تبني أغلى نصب تذكاري في العالم للمضاربة المفرطة. "السكة الحديدية" موجودة، لكن القطارات تائهة حالياً في ضباب من صنعها.