بقلم Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
إجماع اللجنة هبوطي، محذرًا من فخ سيولة في دورة متأخرة وأسعار فقاعة في استثمارات الذكاء الاصطناعي الأساسية، مع كثافة رأس مال شديدة، ومخاطر عدم سيولة، ومسارات تحقيق دخل غير مؤكدة.
المخاطر: مخاطر عدم السيولة ومسارات تحقيق الدخل غير المؤكدة لشركات الذكاء الاصطناعي الأساسية
فرصة: لم يذكر أي شيء بشكل صريح
يتم إنشاء هذا التحليل بواسطة خط أنابيب StockScreener — يتلقى أربعة LLM رائدة (Claude و GPT و Gemini و Grok) طلبات متطابقة مع حماية مدمجة من الهلوسة. قراءة المنهجية →
الوصول إلى حصة مدير من تدفق صفقات الاستثمار المشترك كان دائمًا لعبة تنافسية للمستثمرين المحدودين (LPs)، لكن اندفاع الذهب في مجال الذكاء الاصطناعي يجعل هذه الجهود مسألة حياة أو موت لبعضهم.
القيم المتصاعدة في الشركات المتقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة قد أثارت زيادة دراماتيكية في طلب LPs على الاستثمار المشترك في الأعمال التي تُعتبر أساسية لتطوير التكنولوجيا، مثل Anthropic وOpenAI.
هذا التدفق الرأسمالي وسّع الفجوة بين أكثر المخصصين تطورًا الذين يتمتعون بأفضل العلاقات مع المديرين وبين أقرانهم الذين يفتقرون إلى الموارد، وفقًا لملاحظة محلل PitchBook الأخيرة.
قال كايدي جاو، محلل أبحاث رأس المال المخاطر الأول في PitchBook ومؤلف البحث: “إذا تبين أن مزودي هذه النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) سيصبحون شركات متعددة المليارات من الدولارات عند طرحها للاكتتاب العام، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج تصل إلى تريليونات الدولارات.” وأضاف: “LPs الذين لديهم تعرض لهذه الشركات سيعززون عوائدهم بالتأكيد. وهذا هو ما يأتي به جانب الـFOMO.”
هذا الـFOMO له أساس في الأرقام. الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الولايات المتحدة التي جمعت جولة تمويل من السلسلة D أو أعلى حققت متوسط تقييم قبل المال بقيمة 4.7 مليار دولار في الربع الأول، أي ما يقرب من أربعة أضعاف تقييم الشركات غير المتخصصة في الذكاء الاصطناعي وزيادة بنسبة 447.8% منذ 2024، وفقًا للملاحظة التحليلية.
*قراءة ذات صلة*: **أكثر مقياس للذكاء الاصطناعي صعوبة في الثقة**
لكن LPs الأصغر يواجهون عدة تحديات لا يواجهها نظراؤهم الأكبر، بغض النظر عن حجم الصندوق.
متوسط الوقت بين الجولات للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي كان 1.3 سنة في الربع الأول، مقارنة بـ1.6 سنة بين 2022 و2024، وهو ما يتناقض بشدة مع 1.9 سنة في الربع الأول للشركات غير المتخصصة في الذكاء الاصطناعي.
هذا الإطار الزمني المختصر يضع الضغط على المستثمرين المشتركين لتوقيع العقود، مما يفيد المخصصين الذين لديهم برامج استثمار مشترك مخصصة وكادر كافٍ لتخصيص الوقت والموارد لتقييم الصفقات الفردية، حسب ما قال جاو.
LPs الذين يرغبون في الانضمام الآن ربما يكونون متأخرين عن الحفلة، وفقًا للملاحظة التحليلية، حيث أن إمداد رأس المال الآن يفوق الطلب بشكل كبير.
لكل 0.90 دولار كان المستثمرون يرغبون في جمعه من الشركات الناشئة في مرحلة النمو الاستثماري في الربع الأول، كان هناك 1 دولار متاح للاستثمار، وهو فائض موجود منذ الربع الثاني من 2025.
وعلى النقيض، في نفس الفترة، حصلت الشركات الناشئة غير المتخصصة في الذكاء الاصطناعي في مرحلة النمو الاستثماري على 1 دولار مقابل كل 1.70 دولار كانوا يسعون لجمعها.
العديد من أكبر المخصصين في العالم قد شاركوا بالفعل على الطاولة.
في يناير، شاركت هيئة قطر للاستثمار، التي تستثمر بشكل رئيسي في قطاعات مثل الرعاية الصحية والبنية التحتية والتكنولوجيا، في جولة تمويل السلسلة E لشركة xAI بقيمة 20 مليار دولار.
في فبراير، قاد صندوق الثروة السيادية لسنغافورة، GIC، بالتعاون مع المستثمر التكنولوجي Coatue، جولة تمويل السلسلة G بقيمة 30 مليار دولار لشركة Anthropic بتقييم 380 مليار دولار.
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"يغذيه الخوف الحالي من فوات الفرصة (FOMO) لرأس مال المستثمرين المؤسسيين (LPs) في الذكاء الاصطناعي المتأخر بواسطة ندرة مصطنعة وسرعة، مما يخفي نقصًا أساسيًا في جدوى الوحدة الاقتصادية في النماذج الأساسية."
يمثل السعي المحموم للاستثمار المشترك في الذكاء الاصطناعي الأساسي فخ سيولة كلاسيكي في دورة متأخرة. بينما يسلط المقال الضوء على متوسط تقييم السلسلة D البالغ 4.7 مليار دولار كعلامة على النمو، فإنه يتجاهل كثافة رأس المال الشديدة المطلوبة للحفاظ على هذه النماذج. مع قيام الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي بجمع الجولات كل 1.3 سنة، يقوم المستثمرون المؤسسيون (LPs) بتمويل "حرق" مجموعات وحدات معالجة الرسومات الضخمة بدلاً من بناء أرباح مستدامة. يشير اختلال توازن العرض والطلب - حيث يطارد 1 دولار من رأس المال 0.90 دولار من تدفق الصفقات - إلى أننا تجاوزنا نقطة توليد الألفا. المستثمرون المؤسسيون (LPs) لا يشترون النمو؛ إنهم يشترون مخاطر إعادة تقييم ضخمة عندما تصل تكلفة الاستدلال أخيرًا إلى بيان الأرباح والخسائر لهذه النماذج الأساسية.
إذا حققت هذه النماذج الأساسية الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، فإن التقييمات الحالية التي تزيد عن 300 مليار دولار ستبدو وكأنها أسعار بذور في مرحلة مبكرة، مما يجعل الخوف الحالي من فوات الفرصة (FOMO) تحوطًا عقلانيًا ضد تفويت أهم تحول في الإنتاجية في التاريخ الاقتصادي.
"سيؤدي الخوف من فوات الفرصة (FOMO) للاستثمار المشترك في الذكاء الاصطناعي عند أعلى التقييمات وفائض رأس المال إلى تفاقم تباينات عوائد رأس المال الاستثماري، مما يحكم على المستثمرين المؤسسيين (LPs) الأصغر بأداء أقل من الأسواق العامة."
يسلط المقال الضوء على الخوف من فوات الفرصة (FOMO) للمستثمرين المؤسسيين (LPs) في الاستثمارات المشتركة في عمالقة الذكاء الاصطناعي مثل Anthropic (تقييم السلسلة G بـ 380 مليار دولار) و OpenAI، مع الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في السلسلة D+ بمتوسط تقييم قبل التمويل قدره 4.7 مليار دولار - ما يقرب من 4 أضعاف أقرانها غير المعتمدين على الذكاء الاصطناعي وبزيادة 448٪ عن عام 2024. دورات الجولات المختصرة البالغة 1.3 سنة ونسبة العرض والطلب على رأس المال البالغة 1.11 دولار تشير إلى تمويل مفرط، مما يفضل المستثمرين المؤسسيين (LPs) النخبة الذين لديهم فرق مخصصة. لكن هذا يوسع فجوة الأغنياء والفقراء في رأس المال الاستثماري (IRR المتوسط بالفعل حوالي 10-15٪ صافي بعد الرسوم، متخلفًا عن S&P). مخاطر العناية الواجبة المتسرعة تدمر القيمة إذا تضاءل زخم الذكاء الاصطناعي وسط نقص الحوسبة أو التنظيم.
إذا هيمنت شركات الذكاء الاصطناعي الأساسية مثل Anthropic مثلما فعلت AWS في مجال الحوسبة السحابية، فإن المستثمرين المشتركين بالتقييمات الحالية سيحصلون على عوائد 5-10 أضعاف على نتائج بمليارات الدولارات، مما يبرر الخوف من فوات الفرصة (FOMO) للمخصصين الكبار.
"المستثمرون المؤسسيون (LPs) الذين يقاتلون من أجل الوصول إلى الاستثمار المشترك في الذكاء الاصطناعي بمتوسط تقييمات قبل التمويل قدره 4.7 مليار دولار يشترون على الأرجح عند الذروة، وليس التقاط ألفا - فائض العرض البالغ 1 دولار إلى 0.90 دولار يشير إلى تشبع، وليس فرصة."
يخلط المقال بين الخوف من فوات الفرصة (FOMO) للمستثمرين المؤسسيين (LPs) والعوائد الفعلية. نعم، رأس المال يطارد الذكاء الاصطناعي - 1 دولار يطارد كل 0.90 دولار من الطلب - لكن هذا علامة تحذير، وليس تأكيدًا. التقييمات عند متوسط 4.7 مليار دولار قبل التمويل للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في السلسلة D+ هي 4.7 أضعاف أقرانها غير المعتمدين على الذكاء الاصطناعي. هذه ليست علاوة ندرة؛ هذه أسعار فقاعة. الخطر الحقيقي: معظم المستثمرين المؤسسيين (LPs) الذين يدخلون الآن يشترون عند الذروة، وليس في الطابق الأرضي. المستثمرون المؤسسيون (LPs) الأصغر محرومون بالفعل، لكن هذه مشكلة هيكلية، وليست فرضية استثمار. يفترض المقال أن هذه الشركات *ستصبح* نتائج بمليارات الدولارات. هذا تخمين يرتدي قناع الحتمية.
إذا حققت حتى 10٪ من هذه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي خروجًا على نطاق اليونيكورن، فإن معدلات العائد الداخلي (IRRs) للمستثمرين المشتركين الأوائل يمكن أن تتجاوز عوائد السوق العامة على مدى 7-10 سنوات، مما يجعل الخوف الحالي من فوات الفرصة (FOMO) عقلانيًا بدلاً من كونه غير عقلاني. قد يعكس اختلال توازن العرض والطلب (1 دولار يطارد 0.90 دولار) ببساطة تخصيصًا فعالًا لرأس المال لرهانات غير متماثلة حقيقية.
"من غير المرجح أن تحافظ التقييمات في استثمارات الذكاء الاصطناعي المشتركة في السوق الخاصة على المكاسب الصعودية دون سيولة خروج مقابلة ومسارات واضحة لتحقيق الدخل؛ الوصول وحده لا يضمن عوائد فائقة."
بينما يسلط المقال الضوء على زيادة في سعي المستثمرين المؤسسيين (LPs) للاستثمار المشترك في الذكاء الاصطناعي الأساسي، فإن أقوى خطر هو التوقيت والسيولة. حتى لو أصبحت Anthropic و OpenAI والأسماء المماثلة شركات بمليارات الدولارات عند طرحها للاكتتاب العام، فإن المسار من رأس المال الاستثماري إلى العام في الذكاء الاصطناعي غير مؤكد بشكل سيء السمعة، مع رأس مال يطارد عددًا قليلاً من اليونيكورن وفائض رأس مال يطارد الباقي. يمكن أن يدفع اختلال توازن العرض والطلب التقييمات إلى الأعلى، لكن العوائد قد تنضغط مع نضوج إصدارات الصناديق وتأخر عمليات الخروج. التعرض المجزأ لعدد قليل من الفائزين الكبار يثير أيضًا مخاطر التركيز والحوكمة للمستثمرين المؤسسيين (LPs)، ويمكن أن تعرقل التحولات التنظيمية تحقيق الدخل. يتجاهل المقال نقاط الاحتكاك هذه وتأثيرها على الألفا الحقيقية.
الحالة الصعودية هي أن المستثمرين المؤسسيين (LPs) ذوي الملاءة المالية العالية وبرامج الاستثمار المشترك يحصلون على وصول قابل للتوسع دون رسوم باهظة، بينما تحقق الشركات الرائدة في الذكاء الاصطناعي الأساسي دخلاً من البيانات والمنصات وتأثيرات الشبكة - مما يبرر التقييمات العالية. إذا تحققت عمليات الخروج، يمكن أن تكون المكاسب الكبيرة كبيرة على الرغم من الضوضاء.
"يتم استخدام الاستثمار المشترك كسلاح من قبل مديري الصناديق (GPs) للتحايل على مخاطر التركيز مع إخفاء معدل فشل الذيل الطويل للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي."
كلود، أنت تحدد بشكل صحيح أسعار الفقاعة، لكنك تفوت الفخ الهيكلي: يتم استخدام نموذج "الاستثمار المشترك" من قبل مديري الصناديق (GPs) لتجاوز حدود تركيز مستوى الصندوق. عن طريق تحميل المخاطر على المستثمرين المؤسسيين (LPs)، تحتفظ شركات مثل Sequoia أو Andreessen بأصولها الخاضعة للرسوم مرتفعة مع إخفاء معدل فشل حقيقي للذيل الطويل. نسبة العرض والطلب على رأس المال البالغة 1.11 دولار ليست مجرد "فقاعة"؛ إنها محاولة يائسة لمنع النظام البيئي لرأس المال الاستثماري من الوصول إلى جدار سيولة.
"توفر الاستثمارات المشتركة الانتقائية للمستثمرين المؤسسيين (LPs) في أفضل صفقات الذكاء الاصطناعي حماية من الجانب السلبي وعوائد قانون القوة، مما يخفف من مخاوف تخفيف مخاطر مديري الصناديق (GPs)."
جيميني، وجهة نظرك حول تخفيف مخاطر مديري الصناديق (GPs) تتجاهل أن المستثمرين المؤسسيين (LPs) النخبة يؤمنون الاستثمارات المشتركة بأفضلية تصفية 1.5-2x وحقوق المعلومات، مما يقلب السيناريو من "فخ" إلى وصول مميز. لا أحد يشير إلى انحراف قانون القوة: 80٪ من عوائد رأس المال الاستثماري من 1٪ من الصفقات تعني أن مطاردي الخوف من فوات الفرصة (FOMO) يمولون الخاسرين، لكن المستثمرين المشتركين الانتقائيين في Anthropic/OpenAI يلتقطون الذيل السميك بغض النظر عن متوسط 4.7 مليار دولار من الفقاعة.
"الأفضليات التصفوية تحمي الترتيب، وليس العوائد - الخطر الحقيقي هو عدم السيولة إذا لم تتمكن الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي من تحقيق الدخل بسرعة كافية لتبرير التقييمات الحالية."
حجة الأفضلية التصفوية لـ Grok ضعيفة تجريبياً. تفضيلات 1.5-2x لا تضمن العوائد إذا كان الأصل الأساسي أداؤه ضعيفًا - إنها فقط تعطي الأولوية لعمليات الخروج. القضية الحقيقية: حتى المستثمرون المشتركون الانتقائيون في Anthropic يواجهون مخاطر عدم السيولة إذا لم يحدث طرح عام أولي خلال 5-7 سنوات. أشار ChatGPT إلى هذا الاحتكاك؛ لم يتناول أحد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي الأساسي لديه بالفعل مسار تحقيق دخل قابل للتطبيق يبرر تقييمات تزيد عن 300 مليار دولار، أو ما إذا كنا نقوم بالتسعير للذكاء الاصطناعي العام (AGI) كحالة أساسية بدلاً من سيناريو ذيلي.
"الأفضليات التصفوية لا تضمن عمليات الخروج، والحالة الهبوطية الحقيقية هي ما إذا كان الذكاء الاصطناعي الأساسي يمكن أن يحقق الدخل على نطاق واسع بسرعة كافية لتبرير التقييمات الحالية، وليس امتيازات الوصول."
أنت، Grok، تصور الأفضليات التصفوية 1.5-2x وحقوق المعلومات على أنها تحويل الاستثمارات المشتركة إلى وصول مميز. في الواقع، الأفضليات تخفف فقط من الجانب السلبي؛ فهي لا تضمن عمليات الخروج أو تستعيد تحقيق الدخل إذا تباطأ التقاط قيمة الذكاء الاصطناعي. يظل الذيل الطويل غير سائل لمدة 5-7 سنوات أو أكثر، وتظل اقتصاديات ما بعد الخروج تعتمد على تحقيق الدخل الحقيقي للمنصة، وليس الوصول وحده. الخطر الحقيقي ليس ديناميكيات الوصول بل ما إذا كان الذكاء الاصطناعي الأساسي سيحقق تدفقات إيرادات قابلة للتوسع بسرعة كافية لتبرير التقييمات الحالية.
إجماع اللجنة هبوطي، محذرًا من فخ سيولة في دورة متأخرة وأسعار فقاعة في استثمارات الذكاء الاصطناعي الأساسية، مع كثافة رأس مال شديدة، ومخاطر عدم سيولة، ومسارات تحقيق دخل غير مؤكدة.
لم يذكر أي شيء بشكل صريح
مخاطر عدم السيولة ومسارات تحقيق الدخل غير المؤكدة لشركات الذكاء الاصطناعي الأساسية