"OpenAI ستنهار حتماً، والأسواق العالمية قد تتعرض للتصفية"، مقال طويل من 15,000 كلمة يثير الجدل

مع اقتراب OpenAI من الاكتتاب العام، أعاد مقال مدونة طويل يبلغ حوالي 15,000 كلمة الجدل حول فقاعة الذكاء الاصطناعي إلى ذروته.

كتبه: لي دان، وول ستريت جورنال

مع اقتراب OpenAI من الاكتتاب العام، أعاد مقال مدونة طويل يبلغ حوالي 15,000 كلمة الجدل حول فقاعة الذكاء الاصطناعي إلى ذروته.

أطلق المعلق Ed Zitron، الذي كان يشكك في الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة ولديه عدد كبير من القراء في صناعة التكنولوجيا، حكما جريئا في مقالته الأخيرة: الفقاعة الحقيقية للذكاء الاصطناعي هي في الأساس "فقاعة OpenAI"؛ إذا فشلت OpenAI في النهاية، ستصبح "ليمان براذرز" عصر الذكاء الاصطناعي، مما سيؤدي إلى انهيار منطق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بأكمله، وقد يتسبب في إعادة تسعير واسعة النطاق لمراكز البيانات والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي وحتى الأسهم التكنولوجية العالمية.

أثارت آراؤه هذه اهتمام وسائل الإعلام المالية بسرعة. في نظر وسائل الإعلام، فإن النقطة الأساسية لـ Zitron ليست ما إذا كان الذكاء الاصطناعي له قيمة، بل ما إذا كانت OpenAI تمتلك نموذج عمل يدعم دورة رأس المال للذكاء الاصطناعي بأكملها. إذا كانت الإجابة سلبية، فإن النظام المالي والاستثماري والبنية التحتية التي تم بناؤها حول OpenAI قد تواجه ردود فعل متسلسلة.

بالطبع، هذا ليس إجماع السوق. فقد صرح مستثمرون مثل Howard Marks، المؤسس المشارك لشركة Oak Tree Capital، مؤخراً بأنهم أصبحوا أكثر اعترافاً بقيمة الذكاء الاصطناعي كمنصة تكنولوجية عامة، مقارنةً بما كانوا يعتقدونه سابقاً بأن الذكاء الاصطناعي قد يكون مجرد فقاعة، ويعتقدون أن الصناعة لا تزال في مرحلة مبكرة من التوسع التجاري.

هل هي فقاعة الذكاء الاصطناعي، أم فقاعة OpenAI؟

على عكس معظم "نظريات فقاعة الذكاء الاصطناعي"، قدم Zitron حكما أكثر إثارة:

ما يجب القلق بشأنه ليس الصناعة بأكملها، بل شركة واحدة.

في رأيه، منذ ظهور ChatGPT في أواخر عام 2022، أصبحت OpenAI في الواقع "مرساة الائتمان" لعصر الذكاء الاصطناعي التوليدي.

يؤمن المستثمرون بأن: الذكاء الاصطناعي سيغير العالم؛ مراكز البيانات الضخمة تستحق البناء؛ الطلب على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) سيستمر في النمو بسرعة؛ الشركات التي تمتلك نماذج ضخمة ستحقق الربح في النهاية؛ والشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي يمكن أن تخلق طلباً نهائياً كبيراً.

ويرى Zitron أن كل ذلك يعتمد على استمرار نمو OpenAI بسرعة. ويعتقد أن OpenAI لم تحدد فقط موجة الذكاء الاصطناعي الحالية، بل شكلت أيضاً منطق تقييم السوق لرأس المال في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها، لذا إذا تم كسر هذه الفرضية الأساسية، فإن التأثير قد يتجاوز بكثير مجرد شركة يونيكورن.

بعبارة أخرى، أصبحت OpenAI ليست مجرد شركة، بل تشبه "مؤسسة ذات أهمية نظامية" لدورة استثمار الذكاء الاصطناعي بأكملها.

لماذا يعتقد أن نموذج عمل OpenAI به عيوب جوهرية؟

تركز تساؤلات Zitron بشكل رئيسي على ثلاثة جوانب.

الأول هو أن تكلفة الاستدلال (Inference) لا تزال مرتفعة جداً.

مع استمرار زيادة عدد مستخدمي ChatGPT، تعني كل استفسار من المستخدم زيادة مستمرة في تكاليف GPU والطاقة والخوادم. إذا ظل عدد كبير من المستخدمين في خطط منخفضة التكلفة أو حتى مجانية، بينما لا تتزامن زيادة الإيرادات من الشركات مع تغطية التكاليف، فإن التوسع قد يعني في الواقع زيادة الخسائر.

الثاني هو أن النفقات الرأسمالية تتجاوز تحسين التدفق النقدي.

حاليًا، أكبر نفقات في صناعة الذكاء الاصطناعي لم تعد تدريب النماذج، بل هي تكاليف الاستدلال، وشراء وحدات معالجة الرسوميات (GPU) وبناء مراكز البيانات العالمية.

تدفع OpenAI وشركاؤها استثمارات بمليارات الدولارات في مراكز البيانات، وغالبًا ما تحتاج هذه المشاريع لسنوات لاسترداد تكاليفها. إذا كان الطلب على الذكاء الاصطناعي في المستقبل أقل من المتوقع، فقد تواجه العديد من البنى التحتية مشكلة انخفاض الاستخدام.

الثالث هو الاعتماد المستمر على التمويل الخارجي.

يحلل Zitron ويعتقد أن OpenAI ستحتاج إلى تمويل مستمر لعدة سنوات لتغطية نفقات تطوير النماذج، وشراء القدرة الحاسوبية، وبناء البنية التحتية؛ إذا انخفض الميل للمخاطرة في السوق المالية أو تضيق بيئة التمويل، فإن نموذج عملها سيواجه ضغطًا أكبر.

تظل هذه الآراء في الوقت الحالي حكمًا شخصيًا من Zitron، ولم يتم الاعتراف بها من قبل OpenAI، لكنها تعكس بالفعل الجدل الأخير حول عائدات رأس المال للذكاء الاصطناعي (ROI).

لماذا أصبحت Oracle وCoreWeave ومشغلو مراكز البيانات محور التركيز؟

بالمقارنة مع OpenAI نفسها، فإن Zitron أكثر قلقًا بشأن تأثير الرفع المالي في سلسلة الصناعة.

على مدار العامين الماضيين، شهدت صناعة التكنولوجيا الأمريكية موجة غير مسبوقة من بناء مراكز البيانات.

قامت شركات السحابة الضخمة مثل Microsoft وGoogle وMeta وAmazon بزيادة نفقاتها الرأسمالية؛ في الوقت نفسه، تحملت شركات مثل Oracle وCoreWeave المزيد من مهام بناء القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي.

تعتمد هذه المشاريع بشكل كبير على: الإيجارات طويلة الأجل، وتمويل المشاريع، والائتمان الخاص، والسندات الشركات، والنفقات الرأسمالية الكبيرة.

إذا كان الطلب من العملاء الرئيسيين مثل OpenAI أقل من المتوقع في المستقبل، أو أعادت الأسواق المالية تقييم عوائد الذكاء الاصطناعي، فقد تتأثر معدلات استخدام أصول مراكز البيانات، وعقود الإيجار، وقدرة التمويل.

تشير وسائل الإعلام إلى أن Zitron يعتقد أنه إذا واجهت OpenAI انتكاسة كبيرة، فإن الشركات مثل Oracle وCoreWeave التي تعتمد على زيادة الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي قد تكون في المقدمة، لأن التقييمات العالية التي حصلت عليها هذه الشركات في السوق كانت تعتمد إلى حد كبير على توقعات استمرار الطلب على الذكاء الاصطناعي.

بالطبع، لا تزال شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Microsoft وMeta وAlphabet توسع نفقاتها الرأسمالية في مجال الذكاء الاصطناعي، وتؤكد عمومًا أن استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتماشى مع استراتيجياتها طويلة الأجل، لذا لم تظهر بعد علامات على انكماش شامل في النفقات الرأسمالية.

لماذا تم إدخال Anthropic وSoftBank في النقاش؟

بصرف النظر عن OpenAI، وجه Zitron أيضًا انتقاده نحو Anthropic.

سبب ذلك هو أن الشركتين، على الرغم من اتباعهما مسارات تطوير مختلفة، إلا أن لهما سمة مشتركة تتمثل في الحاجة إلى استثمار مستمر في بناء النماذج، وشراء القدرة الحاسوبية، والاعتماد على الشركات التكنولوجية الكبرى لتوفير الموارد الحاسوبية والدعم المالي. إذا كانت سرعة تجارية الذكاء الاصطناعي في المستقبل أقل من المتوقع، فقد تواجه الشركتان ضغوطًا في تحقيق الأرباح.

شركة أخرى تم الإشارة إليها مرارًا هي SoftBank.

في السنوات الأخيرة، عادت SoftBank إلى الواجهة في استثمارات الذكاء الاصطناعي الكبرى، وشاركت بنشاط في تمويل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، والرقائق، وشركات النماذج.

إذا دخلت صناعة الذكاء الاصطناعي في دورة تعديل التقييم في المستقبل، فإن مجموعة أصول SoftBank الضخمة في الذكاء الاصطناعي ستصبح بالطبع موضوع اهتمام السوق. ومع ذلك، لا تزال SoftBank ملتزمة بالاستثمار في التطور الطويل الأجل للذكاء الاصطناعي، وتعتبره اتجاهًا رئيسيًا للثورة التكنولوجية القادمة.

هل كانت التجارة في الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت الحد؟

في الواقع، استمر الجدل حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد دخل مرحلة الفقاعة في وول ستريت لأكثر من عام.

يعتقد الجانب المؤيد لـ "نظرية الفقاعة":

• إن معدل نمو استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يتجاوز بكثير نمو الإيرادات؛
• لم يتم التحقق بالكامل من نماذج الربح للنماذج الكبيرة؛
• سجلت نفقات مراكز البيانات أرقامًا قياسية؛
• أصبحت تقييمات السوق تعتمد بشكل متزايد على توقعات النمو في السنوات القادمة.

بينما يعتقد المتفائلون: أن الذكاء الاصطناعي يمثل ثورة تكنولوجية نموذجية، مشابهة للإنترنت والكهرباء، حيث غالبًا ما تتجاوز الاستثمارات الأولية العوائد القصيرة الأجل، ولكنها يمكن أن تخلق صناعات ونماذج تجارية جديدة على المدى الطويل.

مؤخراً، أشار Howard Marks إلى أنه قد انتقل من الشك في أن الذكاء الاصطناعي قد يكون مجرد فقاعة إلى الاعتراف بقيمته الطويلة الأجل. ويعتقد أن القدرات التي يظهرها الذكاء الاصطناعي الحديث في الاستدلال وفهم السياق والتفاعل تتمتع بخصائص غير مسبوقة، لذا لا يمكن ببساطة مقارنتها بالفقاعات المضاربية التاريخية.

أشارت بعض الأبحاث الأكاديمية أيضًا إلى استنتاجات أكثر حيادية: أن سوق الذكاء الاصطناعي الحالي يحتوي على تقدم تكنولوجي حقيقي، بالإضافة إلى مشكلات في التقييم المفرط والنفقات الرأسمالية المتقدمة، لذا فهو أقرب إلى "ثورة تكنولوجية مع فقاعة محلية"، بدلاً من كونه مجرد جنون مضاربي.

ما يستحق الانتباه حقًا هو ما إذا كانت OpenAI ستنهار أم لا

سواء كنت توافق على حكم Zitron أم لا، فإن الأسئلة التي طرحها أصبحت محور اهتمام متزايد من قبل المستثمرين:

متى ستتحقق استثمارات الذكاء الاصطناعي في تدفقات نقدية مستقرة؟

على مدار العام الماضي، افترضت الأسواق المالية تقريبًا أن كلما زادت نفقات رأس المال في الذكاء الاصطناعي، كان ذلك أفضل.

لكن مؤخرًا، سواء كانت أسهم الرقائق، أو شركات الخوادم، أو شركات الحوسبة السحابية، بدأ المستثمرون في التركيز بشكل أكبر على مجموعة أخرى من المؤشرات: نمو إيرادات الشركات من الذكاء الاصطناعي؛ معدل دفع المنتجات الذكاء الاصطناعي؛ سرعة انخفاض تكاليف الاستدلال؛ معدل استخدام مراكز البيانات؛ دورة عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

إذا استمرت هذه المؤشرات في التحسن، فقد تثبت النفقات الرأسمالية الضخمة الحالية أنها استثمار استشرافي مشابه لعصر الإنترنت؛ ولكن إذا تأخرت سرعة التجارة لفترة طويلة عن توسع الاستثمار، فقد تواجه منطق تقييم السوق لتجارة الذكاء الاصطناعي إعادة ضبط.

لذا، فإن المقال الطويل لـ Ed Zitron أثار النقاش الحقيقي ليس حول "ما إذا كانت OpenAI ستصبح ليمان براذرز التالي"، بل حول أنه أعاد طرح السؤال الأكثر أهمية في عصر الذكاء الاصطناعي أمام المستثمرين: بعد أن سجلت النفقات الرأسمالية أرقامًا قياسية، هل يمكن أن تتماشى التدفقات النقدية والربحية؟ قد تكون إجابة هذا السؤال هي التي تحدد الاتجاه الحقيقي لتجارة الذكاء الاصطناعي العالمية في السنوات القادمة.