بقلم Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
يتفق المشاركون في الندوة على أن توقع الإنفاق الرأسمالي البالغ 5.3 تريليون دولار يشير إلى التزام كبير بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكن رؤية العائد على الاستثمار ومعدلات الاستخدام لا تزالان مصدر قلق كبير. يكمن النقاش الرئيسي في ما إذا كانت هذه الشركات يمكنها تحقيق الدخل بنجاح من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي وتجنب "عبء الإنفاق الرأسمالي".
المخاطر: ضغط شديد على الهوامش بسبب سباق تسلح للأجهزة واحتمال الاستخدام غير الكافي لمراكز البيانات.
فرصة: توسيع السوق الإجمالي القابل للعنونة من خلال التحول الناجح إلى الفوترة القائمة على الاستخدام للذكاء الاصطناعي.
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 →
إن إنفاق الذكاء الاصطناعي على شركات التكنولوجيا الكبيرة قد بدأ للتو.
الأخبار: استراتيجية Goldman Sachs أمندا لynam قد وضعت أرقامًا جديدة على إنفاق الشركات العملاقة على الذكاء الاصطناعي، وهو مذهل.
توقّع Goldman الآن إنفاقًا مجمّعًا قدره 5.3 تريليون دولار على الشركات العملاقة الأربعة - ميتا (META)، مايكروسوفت (MSFT)، أمازون (AMZN)، وألفابت (GOOGL) - من السنة المالية 2025 إلى السنة المالية 2030. قبل بداية أرباح الربع الأول، كان هذا الرقم 4.5 تريليون دولار.
تبلغ التقديرات الأساسية aggregate capex 7.6 تريليون دولار بين عامي 2026 و2031، عبر الحوسبة، المراكز البيانات، والطاقة.
التحليل: جوجل، أمازون، مايكروسوفت، وميتا معًا يخططون لتخصيص 725 مليار دولار لتكاليف رأس المال في عام 2026 - وهو ما يزيد بنسبة 77% عن 410 مليار دولار بالفعل في عام 2025.
تخطط أمازون لإنفاق 200 مليار دولار على تكاليف رأس المال، وتهدف ألفابت إلى 175 مليار دولار إلى 185 مليار دولار، وتوجه ميتا 115 مليار دولار إلى 135 مليار دولار، وتتبع مايكروسوفت نحو 190 مليار دولار للسنة الميلادية.
لدي الخمس شركات العملاقة الرئيسية (الشركة الأخرى هي أوراكل (ORCL)) خططًا لإضافة ما يقارب 2 تريليون دولار من الأصول المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى ميزانياتها بحلول عام 2030.
قال تشاك روبنسون، الرئيس التنفيذي لشركة سيسكو، في Yahoo Finance's Opening Bid: "إن إنفاق البنية التحتية مثير مرة أخرى". شهدت الشركة العملاقة للاتصالات ارتفاعًا كبيرًا في الطلبات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، جزئيًا بسبب إنفاق الشركات العملاقة.
الخلاصة: نأمل أن تحقق هذه الشركات أرباحًا أعلى في النمو العلوي والسفلي. لا يوجد مساحة للخطأ هنا؛ يتوقع المستثمرون عوائد قوية في المستقبل إذا كانت الأرباح اليوم محدودة بينما تبني الشركات العملاقة المراكز البيانات في أماكن مثل Podunk.
براين سوززي هو المحرر التنفيذي لشركة Yahoo Finance وهو عضو في فريق القيادة التحريرية لشركة Yahoo Finance. اتبع سوززي على X @BrianSozzi، إنستجرام، ولينكدإن. نصائح حول القصص؟ أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى [email protected].
انقر هنا لتحليل معمق لأحدث الأخبار والأحداث في سوق الأسهم التي تؤثر على أسعار الأسهم
اقرأ أحدث الأخبار المالية والتجارية من Yahoo Finance
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"كثافة الإنفاق الرأسمالي بهذا الحجم (نمو 77٪ سنويًا) غير مستدامة بدون تسارع إيرادات متناسب، والمقال لا يقدم أي دليل على أن تحقيق الدخل يواكب نمو الإنفاق الرأسمالي - فقط أن الإنفاق يتسارع."
يشير توقع الإنفاق الرأسمالي البالغ 5.3 تريليون دولار (بزيادة من 4.5 تريليون دولار) إلى قناعة حقيقية، لكن المقال يخلط بين الإنفاق والعوائد. إن زيادة الإنفاق الرأسمالي بنسبة 77٪ على أساس سنوي في عام 2026 حقيقية؛ ما ينقص هو رؤية العائد على الاستثمار. هذه الشركات الأربع تراهن بشكل أساسي بـ 725 مليار دولار في عام 2026 وحده على أن: (1) تحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي يتسارع أسرع من نمو الإنفاق الرأسمالي، (2) معدلات الاستخدام لا تنهار مع توسع العرض، و (3) لا يوجد قفزة تكنولوجية تجعل البنية التحتية الحالية قديمة. يشير تقدير الإنفاق الرأسمالي الأساسي البالغ 7.6 تريليون دولار (2026-2031) إلى متوسط سنوي يبلغ حوالي 1.3 تريليون دولار - أعلى هيكليًا من دورات تكنولوجيا المعلومات التاريخية. حماس سيسكو هو مؤشر متأخر، وليس مؤشرًا رائدًا.
إذا تحققت مكاسب إنتاجية الذكاء الاصطناعي وانضغاطت نسب الإنفاق الرأسمالي إلى الإيرادات بحلول 2027-28، يمكن لهذه الشركات تحقيق عوائد استثنائية على التكاليف الغارقة. يفترض المقال تناقص العوائد؛ الحالة المتفائلة هي أننا ما زلنا في المرحلة الأسية لمنحنى S.
"من المرجح أن يؤدي الإنفاق الرأسمالي للشركات العملاقة بهذا الحجم إلى ضغط هوامش الربح والمضاعفات ما لم يتجاوز نمو الإيرادات المدفوع بالذكاء الاصطناعي 25٪ سنويًا بحلول عام 2028."
يؤكد توقع الإنفاق الرأسمالي البالغ 5.3 تريليون دولار حتى عام 2030 التزام الشركات العملاقة بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ولكنه يخفي مخاطر التنفيذ المتعلقة بتوافر الطاقة وقيود توريد الرقائق التي يمكن أن تؤخر العائد على الاستثمار لسنوات. مع تخصيص الإنفاق لعام 2026 بالفعل بـ 725 مليار دولار، من المرجح أن تظل التدفقات النقدية الحرة لدى MSFT وAMZN وGOOGL وMETA مضغوطة حتى مع تسارع الاستهلاك. إذا استقر اعتماد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات دون التوقعات الحالية، فقد تواجه القطاعات عبئًا رأسماليًا كلاسيكيًا مشابهًا لدورات البنية التحتية السابقة، مما يضغط المضاعفات بدلاً من توسيعها.
تظهر سجلات الشركات مع الإنفاق الرأسمالي السحابي تحقيقًا سريعًا للدخل بمجرد تحقيق الحجم، وقد تثبت إشارات الطلب الحالية على الذكاء الاصطناعي من أعباء التدريب أنها قوية بما يكفي لتبرير الإنفاق دون تأخير كبير.
"يخلق الحجم غير المسبوق لدورة الإنفاق الرأسمالي هذه خطرًا كبيرًا لتآكل الهوامش إذا فشل نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي في تجاوز الاستهلاك السريع لهذه الأصول الرأسمالية الضخمة والمتخصصة."
إن رقم الإنفاق الرأسمالي البالغ 5.3 تريليون دولار ليس مجرد استثمار؛ إنه تمرين لبناء خندق دفاعي. بينما يرى السوق هذا على أنه "نمو الذكاء الاصطناعي"، أرى سباق تسلح ضخم للأجهزة يخاطر بضغط شديد على الهوامش. إذا أنفقت هذه الشركات العملاقة بشكل جماعي 725 مليار دولار في عام 2026، فهي تراهن بشكل أساسي على كامل تدفقاتها النقدية الحرة على استراتيجية "ابنها وسيأتون". الخطر الحاسم هو معدل استخدام مراكز البيانات هذه. إذا لم يتحقق العائد على الاستثمار في استدلال الذكاء الاصطناعي بما يتجاوز مكاسب الكفاءة الداخلية، فإننا ننظر إلى تخصيص رأس مال ضخم سيعاقب المساهمين من خلال سنوات من نفقات الاستهلاك المرتفعة.
يخلق هذا التوسع الهائل في البنية التحتية "حاجز دخول" مرتفعًا لدرجة أنه يؤمن فعليًا احتكارًا دائمًا، مما يسمح لهذه الشركات الأربع بفرض قوة تسعير على الاقتصاد الرقمي العالمي بأكمله.
"قد لا يترجم الإنفاق الرأسمالي بدون تحقيق دخل مثبت للذكاء الاصطناعي إلى عائد رأس مال مستثمر متناسب للشركات العملاقة."
تشير أرقام الإنفاق الرأسمالي الرئيسية إلى طفرة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكن العائد على الاستثمار يعتمد على تحقيق الدخل من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، وليس فقط بناء مراكز البيانات. يتجاهل المقال المخاطر الحرجة: 1) مخاطر الاستخدام وتكاليف الطاقة/الكهرباء؛ 2) المنافسة السعرية الشديدة في الخدمات السحابية؛ 3) الوتيرة غير المؤكدة لتحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي وترخيص النماذج؛ 4) العقبات التنظيمية المحتملة وعقبات توطين البيانات؛ 5) تقلبات سلسلة التوريد وأسعار/طلب الرقائق. إذا زاد الطلب على الذكاء الاصطناعي بشكل أبطأ أو انضغاطت الهوامش، فقد لا تترجم تلك الدولارات إلى أرباح متناسبة، حتى مع الحجم. السياق المفقود: النفقات التشغيلية، التبريد، الصيانة، ووقت الوصول إلى السوق للعروض المربحة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. المحفز يبقى الطلب، وليس فقط الإنفاق الرأسمالي.
نقطة مضادة متفائلة: هذه الطفرة في الإنفاق الرأسمالي هي تمرين لبناء خندق استراتيجي؛ إذا توسعت أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من المتوقع، يمكن لهذه المنصات الاستيلاء على قوة التسعير وتحقيق دخل استثنائي، مما يوفر عائدًا استثنائيًا على رأس المال المستثمر.
"التكامل الرأسي في استهلاك منتجات الذكاء الاصطناعي يقلل من مخاطر عبء الإنفاق الرأسمالي مقارنة بالاستثمارات البنية التحتية البحتة، ولكنه لا يحل مسألة تحقيق الدخل."
يشير ChatGPT بشكل صحيح إلى مخاطر تحقيق الدخل، ولكنه يقلل من شأن ميزة هيكلية لم يذكرها أحد: هذه الشركات الأربع تتحكم في كل من العرض والطلب. إنها ليست مجرد بائعين للبنية التحتية - إنها تبني مراكز بيانات لتشغيل منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها (Copilot، Claude، Gemini، LLaMA). أرضيات الاستخدام الداخلية أعلى بكثير من السحابة الخارجية. هذا لا يلغي مخاطر العائد على الاستثمار، ولكنه يقلل بشكل كبير من مخاطر "ابنها وسيأتون" التي كان Gemini قلقًا بشأنها.
"مخاطر الاستخدام الداخلي للذكاء الاصطناعي تقوض الإيرادات الحالية ذات الهامش المرتفع بدلاً من دفع تحقيق دخل إضافي."
تتجاهل نقطة Claude حول أرضيات الطلب الداخلية أن عروض الذكاء الاصطناعي لهذه الشركات تقوض إيرادات البرامج ذات الهامش المرتفع الخاصة بها بدلاً من خلق إنفاق جديد صافٍ. على سبيل المثال، تقوم Copilot من MSFT بالتجميع ضمن الاشتراكات الحالية بأسعار إضافية دنيا، مما يحد من القدرة على تحقيق الدخل من البنية التحتية على نطاق واسع. هذه الديناميكية يمكن أن تسرع عبء الإنفاق الرأسمالي الذي أشرت إليه سابقًا إذا لم تتوسع رغبة المؤسسات في الدفع.
"من المرجح أن يعوض التحول إلى الفوترة القائمة على الاستخدام للذكاء الاصطناعي مخاوف تقويض البرمجيات عن طريق توسيع السوق الإجمالي."
تتجاهل نظرية التقويض الخاصة بك يا Grok تطور "البرمجيات كخدمة". MSFT و GOOGL لا يبيعان ميزات فقط؛ إنهما يغيران هياكل تكاليفهما بشكل أساسي نحو مكدسات الذكاء الاصطناعي الأصلية. إذا نجحوا في الانتقال من نماذج الاشتراك القديمة إلى الفوترة القائمة على الاستخدام للذكاء الاصطناعي، فإن "التقويض" الذي تخشاه يصبح توسعًا هائلاً في السوق الإجمالي القابل للعنونة. الخطر الحقيقي ليس التقويض - بل هو احتمال أن تفقد هذه الشركات قوة التسعير الخاصة بها إذا قامت نماذج المصدر المفتوح مثل LLaMA بتسليع طبقة الذكاء الأساسية.
"يمكن أن يؤدي التسعير القائم على الاستخدام للذكاء الاصطناعي إلى فتح السوق الإجمالي والعائد على رأس المال المستثمر، وتعويض مخاطر التقويض ودعم تحقيق دخل أقوى حتى لو تراجع الطلب الداخلي."
قد يكون قلقك بشأن التقويض يا Grok صالحًا لهوامش البرامج القديمة، ولكنه يتجاهل فائدة حقيقية: الشركات القائمة تتحول إلى الفوترة القائمة على الاستخدام للذكاء الاصطناعي المرتبطة بمكاسب الإنتاجية، والتي ينبغي أن توسع السوق الإجمالي والعائد على رأس المال المستثمر على الرغم من الطلب الداخلي. الخطر الأكبر لا يزال الطاقة، وموثوقية الكهرباء، ومدة الإنفاق الرأسمالي - إذا زادت هذه، تنضغط المضاعفات حتى مع زيادة الاستخدام. لذا نعم، التقويض مهم، ولكن من المحتمل أن يتم التقليل من شأن الفائدة من ابتكار التسعير.
يتفق المشاركون في الندوة على أن توقع الإنفاق الرأسمالي البالغ 5.3 تريليون دولار يشير إلى التزام كبير بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكن رؤية العائد على الاستثمار ومعدلات الاستخدام لا تزالان مصدر قلق كبير. يكمن النقاش الرئيسي في ما إذا كانت هذه الشركات يمكنها تحقيق الدخل بنجاح من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي وتجنب "عبء الإنفاق الرأسمالي".
توسيع السوق الإجمالي القابل للعنونة من خلال التحول الناجح إلى الفوترة القائمة على الاستخدام للذكاء الاصطناعي.
ضغط شديد على الهوامش بسبب سباق تسلح للأجهزة واحتمال الاستخدام غير الكافي لمراكز البيانات.