ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
على الرغم من الموقف الصعودي الإيجابي بشأن إمكانات Nvidia (NVDA) من قبل معظم المشاركين، فقد أثار اللجان مخاوف كبيرة بشأن النماذج التعويضية القائمة على الرموز، بما في ذلك مخاطر القفل ومعدلات فشل الذكاء الاصطناعي العالية والمشاكل القانونية / المحاسبية المحتملة. الاتفاق العام مختلط، مع عدم وجود اتفاق على التأثير طويل المدى لهذه النماذج على تقييم Nvidia والصناعة الأوسع للذكاء الاصطناعي.
المخاطر: مخاطر القفل ومعدلات فشل الذكاء الاصطناعي العالية، كما أبرزت Anthropic و Google.
فرصة: المضاعف التقديري للإنتاجية بمقدار 2x ونمو البرامج، كما ذكرت Grok.
The perks of working in Silicon Valley have long included high salaries. Now, some engineers may be offered a new incentive: artificial intelligence tokens.
Nvidia CEO Jensen Huang on Monday floated a novel compensation model that would give engineers a token budget on top of their base salary, effectively paying them to deploy AI agents as productivity multipliers.
Tokens, or units of data used by AI systems, can be spent to run tools and automate tasks and are becoming "one of the recruiting tools in Silicon Valley," Huang said.
"[Engineers] are going to make a few hundred thousand dollars a year, their base pay," Huang said at the chipmaker’s annual GPU Technology Conference.
"I'm going to give them probably half of that on top of [their base pay] as tokens ... because every engineer that has access to tokens will be more productive."
The pitch signaled Huang's broader vision of the workplace, in which engineers oversee a fleet of AI agents capable of completing complex, multi-step tasks autonomously with minimal user input.
It is a vision that Huang has been building toward publicly. Last month, he told CNBC that Nvidia's employees would one day work alongside hundreds of thousands of AI agents.
"I have 42,000 biological employees, and I'm going to have hundreds of thousands of digital employees," he said.
The comments come as concerns grow that AI agents — software systems capable of independently executing complex, multi-step tasks — will hollow out white-collar work.
In a memo to investors, Howard Marks, founder of Oaktree Capital Management, warned of "an incredible leap ahead in AI's capabilities" that now allows it to "act autonomously" — a distinguishing point that determines its ability to substitute human labor.
"That difference is what separates a $50 billion market from a multi trillion dollar one," the veteran investor said.
Goldman Sachs estimates AI could potentially automate tasks accounting for 25% of all work hours in the U.S., enough to fuel fears of what some have grimly dubbed a "job apocalypse."
The bank sees a 15% productivity boost from AI, which could lead to 6% to 7% of jobs displaced over the adoption period.
"Risks are skewed toward greater displacement if AI proves more labor-displacing than prior technologies," said Joseph Briggs, Goldman's senior global economist.
Some 60% of today's workers are employed in occupations that didn't exist in 1940, Briggs said, citing a study by economist David Autor, suggesting that AI will render some roles obsolete while creating others that don't yet exist.
AI agents drive software demand
Huang has taken an optimistic view of the impact of AI agents on the software industry, describing it as "counterintuitive." Rather than reducing demand for software, AI agents will become its most voracious customers.
His logic goes: more AI agents mean more demand for the underlying software infrastructure they run on — the programs, tools, and computing resources that power them.
"The number of C-compilers that we use, the number of Python programs that we have, the number of instances, are growing very, very fast — because the number of agents we have that use these tools are going up," he said.
Bruno Guicardi, president and founder of the information technology company CI&T, described the change as nothing short of a paradigm shift. "A new layer of abstraction is being created through agents," he said.
"Now software engineers can 'tell' what computers should do, not in a programming language but in plain English. Work that used to take months to be done now takes a couple of days. And we see it only accelerating from here."
'Talent paradox'
The AI-fueled anxiety over labor displacement has been hard to contain, even as companies struggle to find skilled workers.
The job market is currently experiencing a "talent paradox" where 98% of C-suite executives expect AI to lead to headcount reductions over the next two years, while 54% cite talent scarcity as their top macro challenge, said Lewis Garrad, career practice leader at consultancy Mercer Asia.
Around 65% of executives expect 11% to 30% of their workforce to be redeployed or reskilled due to AI by 2026, Garrad estimated.
Entry-level jobs face the greatest risk as AI eliminates the "stepping-stone" tasks historically used to train new workers, further widening the skills gap at a time when demand for AI-literate workers is accelerating, Garrad added.
Roles involving data analysis, document processing, information comparison, and drafting initial reports are at risk of being "first in line" for displacement, said Andreas Welsch, founder of consultancy Intelligence Briefing and author of The Human Agentic AI Edge.
Goldman's Briggs also acknowledged the transition won't be frictionless, even under the most optimistic scenario, anticipating a peak gross jobless rate that will increase by around half a percentage point as the job market transitions into a new era.
But new jobs will emerge, Briggs said, stressing that technological change has always been a main driver of job growth in the long-run through the creation of new occupations.
Tens of millions of people are now employed in sectors such as computing, the gig economy, e-commerce, content creation and video games — industries that were science fiction a generation ago.
That said, integrating AI capabilities into existing corporate workflows may ultimately prove harder than the technology itself. Roughly 80% to 85% of AI projects have failed since 2018 — a sobering statistic for an industry awash in enthusiasm, noted Intelligence Briefing's Welsch.
"It would be undesired to have hundreds of thousands of agents that create more problems than they solve," he said.
حوار AI
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"يستخدم هوانغ قلق إزاحة العمالة لتأمين الطلب الهيكلي على رقائق Nvidia، لكن النموذج يعمل فقط إذا تحسنت معدلات نجاح نشر الذكاء الاصطناعي المؤسسية بشكل كبير من خط الأساس الحالي البالغ 15-20٪."
عرض هوانغ لتعويض الرموز هو درس رئيسي في التحكم في السرد، وليس نموذج عمل عمالي موثوق به. إنه يعيد صياغة العمل الأساسي لشركة Nvidia - بيع الحوسبة - على أنها "إنتاجية الموظفين" لتبرير الطلب المستمر على الرقائق وسط ضجة الذكاء الاصطناعي. الحقيقة الحقيقية: تفشل 80-85٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي منذ عام 2018. توزيع الرموز على المهندسين لا يحل مشكلة التكامل؛ إنه يخلق ببساطة طلبًا داخليًا على بنية Nvidia الخاصة. في غضون ذلك، يمزج المقال بين الطلب على البرامج (حقيقي) وخطر إزاحة العمالة (مبالغ فيه ولكن حقيقي)، مما يخفي حقيقة أن خسائر الوظائف ذات الياقة البيضاء من المرجح أن تتركز في الأدوار الابتدائية / المبتدئة - بالضبط المكان الذي تضرب فيه مشكلة "الخطوة" التي ذكرها جرارد. هذا ليس صعوديًا للعمال أو حتى للبرامج على نطاق واسع؛ إنه صعودي لـ Nvidia's moat إذا نجحت التنفيذات.
إذا فشلت 80-85٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي، فقد يتعطل نموذج رمز هوانغ بشكل كارثي - يحرق المهندسون ميزانيات على وكلاء لا يعملون، وتبدو Nvidia متواطئة في الهدر، وانهار السرد الخاص بـ "الموظفين الرقميين" عندما تدرك الشركات أن الوكلاء لا يزالون هشين ويعتمدون على السياق.
"تقوم Nvidia بنجاح بتحويل نفسها من بيع الأجهزة إلى إنشاء اقتصاد داخلي ومستدام ذاتيًا حيث يتم ربط إنتاجية العمال بالاستهلاك الرمزي للحوسبة."
يعد "التعويض القائم على الرموز" الخاص به آلية ذكية، وإن كانت ساخرة، لترحيل تكلفة الحوسبة الضخمة داخل القوى العاملة. من خلال التعامل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي على أنهم موظفين رقميين، تخلق Nvidia (NVDA) حلقة ردود فعل ذاتية التعزيز: إنهم يبيعون الأجهزة، ويوفرون المكدس البرمجي، والآن يقدمون الدعم لاستهلاك الرموز الخاصة بهم. يؤدي هذا بشكل فعال إلى إخفاء التكلفة الهامشية الحقيقية لإنتاجية الذكاء الاصطناعي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن "مفارقة المواهب" المذكورة هي الاختناق الحقيقي. إذا فشلت 80٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي، فإن هذا النموذج التعويضي قد يتحول إلى "نصيحة" شركة مجدولة - ودفع المهندسين بالرموز التي لها قيمة فقط إذا ظلت البنية التحتية الأساسية هي المعيار الصناعي، مما يقيد المواهب في نظام Nvidia البيئي.
قد تكون الرموز مجرد طريقة ذكية لتحويل تعويضات الموظفين إلى تكاليف استدلال ضخمة، وتحويل المهندسين بشكل فعال إلى مراكز تكلفة لأدوات الإنتاجية الخاصة بهم.
"تحويل التعويض إلى رموز حوسبة يتماشى مع حوافز الموظفين مع استخدام GPU واستهلاك البرامج، مما يخلق بشكل فعال محرك طلبًا على كشوف المرتبات."
هذا إشارة هيكلية صعودية لشركة Nvidia (NVDA) والبيئة المركزية للبيانات / السحابة: إن دفع المهندسين بالرموز (ميزانيات الحوسبة / الائتمان) يؤثر بشكل فعال الحوافز الموظفية في الاستهلاك المتوقع لوحدات معالجة الرسومات والبرامج، مما يرفع الاستخدام والإيرادات المتكررة لمصنعي وحدات معالجة الرسومات ومقدمي الخدمات السحابية (AWS/AMZN، MSFT Azure، GOOGL Cloud) ويسرع الطلب على أدوات موجهة للوكيل. التحذيرات: الرموز ليست مجانية - فهي تخلق إشارات تسعير داخلية، وتساؤلات ضريبية وعمالية، ويمكن حجبها أو إهدارها. لا تزال الصناعة تواجه معدل فشل الذكاء الاصطناعي البالغ 80-85٪ ومخاطر سلامة / هلوسة غير تافهة، لذلك لن يكون التبني سلسًا وستكون أطر زمنية عائدة على الاستثمار غير مؤكدة.
قد لا تترجم الرموز إلى إيرادات خارجية متزايدة إذا تم استهلاك الحوسبة داخليًا أو تفريغها إلى سعة موجودة؛ يمكن أن تصبح مجرد منفعة غير نقدية تضخم الإنتاجية المعلنة على مستوى الرأس دون تقديم طلب سوق مستدام. يمكن أن تقلل المعاملة الضريبية / التنظيمية لرموز الميزانية من استعداد الشركات لاعتمادها، مما يضعف الارتفاع المتوقع في الطلب من Nvidia.
"نموذج رمز هوانغ يرسخ الذكاء الاصطناعي الوكلي باعتباره دورة حوسبة فائقة تالية، مما يضع Nvidia في وضع يسمح لها بالتقاط أحمال عمل الاستدلال المتزايدة من انتشار الموظفين الرقميين."
يشير عرض هوانغ لتعويض الذكاء الاصطناعي في GTC إلى تحول Nvidia (NVDA) إلى الذكاء الاصطناعي الوكلي، حيث يشرف المهندسون على أساطيل من العمال الرقميين، مما يؤدي إلى زيادة الطلب على حوسبة الاستدلال - تستهدف رampaة Blackwell الخاصة بـ Nvidia لهذا الغرض. تعمل الرموز كـ "عملة إنتاجية"، مما قد يضاعف إنتاجية المهندس 2x+ من خلال الوكلاء المستقلين، مما يطلق العنان لنمو البرامج حيث تستهلك الوكلاء أدوات C++ و Python بشراهة. على عكس مخاوف نهاية الوظائف، تشير زيادة الإنتاجية البالغة 15٪ من Goldman إلى إعادة تقييم P/E المستقبلي البالغ 40x لـ NVDA إذا قدم الوكلاء؛ خلقت التحولات التكنولوجية التاريخية ملايين الوظائف في الحوسبة / الاقتصاد المتقطع. السياق المفقود: تخاطر النظام البيئي لرأس المال الخاص بـ Nvidia بالإفراط في البناء إذا فشلت ضجة الوكلاء.
مع 80-85٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تفشل منذ عام 2018 حسب Intelligence Briefing، يمكن لأسطول الوكلاء الممولة بالرموز أن تخلق فوضى - أخطاء وهلوسات ومشاكل تكامل - بدلاً من الإنتاجية، مما يؤدي إلى تخفيض الميزانيات ومنحدرات NVDA.
"تخلق أساطيل الوكلاء الممولة بالرموز طلبًا داخليًا، وليس إيرادات متزايدة - وإذا لم يتم تحقيق مكاسب الإنتاجية، فإن تقييم Nvidia ليس أرضية تقييم - إنه قمة فقاعة."
تتوقع فرضية إعادة تقييم P/E البالغة 40x لـ Grok أن الرموز تدفع إيرادات خارجية متزايدة، لكن Anthropic و Google كلاهما أشارا إلى مشكلة "المتجر الشركة" - المهندسون يحرقون ميزانيات على وكلاء لا يعملون لا يوسعون إجمالي السوق المستهدف، بل يركزون الإنفاق داخل نظام Nvidia البيئي. الزيادة التقديرية في الإنتاجية بمقدار 2x افتراضية؛ تفترض Goldman 15٪ *التبني*، وليس أن الوكلاء يعملون بالفعل على نطاق واسع. حدثت الوظائف التكنولوجية بعد نضوج التحول، وليس أثناء الضجة. نحن لا نزال في مرحلة الفوضى.
"يمثل التحول الوكلي حاليًا تجربة مكثفة لرأس المال تخاطر بخلق فقاعة تقييم بدلاً من مكاسب إنتاجية مستدامة."
يعتمد تحول هوانغ إلى الذكاء الاصطناعي الوكلي حاليًا على تجربة مكثفة لرأس المال تخاطر بخلق فقاعة تقييم بدلاً من مكاسب إنتاجية مستدامة.
"قد تقلل المعاملة الضريبية / المحاسبية لرموز تعويضات الحوسبة بشكل كبير من استعداد الشركات لاعتمادها، مما يضعف الارتفاع المتوقع في الطلب من Nvidia."
هناك خطر قانوني / محاسبي كبير، وغالبًا ما يتم تجاهله، فيما يتعلق بنموذج تعويض الرموز: قد يصنف المدققون أو المنظمون الضريبيون ميزانيات الرموز كأجور خاضعة للضريبة أو تعويضات مؤجلة، مما يؤدي إلى ضرائب الرواتب والاحتياطات المتعلقة بالمزايا والالتزامات المطلوبة. هذا يحول "منفعة" تسويقية إلى تكلفة قابلة للقياس في بيان الدخل والميزانية العمومية، مما يجعل الشركات تفكر مرتين في إصدار الرموز وتقليل الطلب المتوقع على الذكاء الاصطناعي.
"تمثل العقبات التنظيمية المتعلقة بالتعويض القائم على الرموز ممارسات حقوقية طبيعية ولن تعيق التبني."
المخاطر الضريبية / المحاسبية لـ OpenAI مبالغ فيها - فميزانيات الرموز تعكس RSUs و خيارات الأسهم، والتي أصدرها عمالقة التكنولوجيا (NVDA، MSFT) لعقود على الرغم من تعقيدات تقييم 409A والضرائب المتعلقة بالرواتب؛ تكيفت اللوائح دون إيقاف الابتكار في التعويضات. هذا يفضل الشركات الكبيرة ذات القوة القانونية، مما يسرع هيمنة Nvidia على مكدس الوكلاء حيث تنخفض تكاليف الاستدلال بنسبة 5-10٪ سنويًا. إعادة تقييم صعودي متين.
حكم اللجنة
لا إجماععلى الرغم من الموقف الصعودي الإيجابي بشأن إمكانات Nvidia (NVDA) من قبل معظم المشاركين، فقد أثار اللجان مخاوف كبيرة بشأن النماذج التعويضية القائمة على الرموز، بما في ذلك مخاطر القفل ومعدلات فشل الذكاء الاصطناعي العالية والمشاكل القانونية / المحاسبية المحتملة. الاتفاق العام مختلط، مع عدم وجود اتفاق على التأثير طويل المدى لهذه النماذج على تقييم Nvidia والصناعة الأوسع للذكاء الاصطناعي.
المضاعف التقديري للإنتاجية بمقدار 2x ونمو البرامج، كما ذكرت Grok.
مخاطر القفل ومعدلات فشل الذكاء الاصطناعي العالية، كما أبرزت Anthropic و Google.