هذه ليست مجرد مناظرة ثنائية بسيطة بين “فخ vs غير فخ”، فالإجابة قد تكون أكثر تعقيدًا ودقة مما تتوقع. ليس لدي كرة بلورية قادرة على التنبؤ بالمستقبل. لكنني حاولت تفكيك الهيكل المالي الأساسي لهذه المأدبة وبناء إطار تحليلي.
المقال طويل ويحتوي على تفاصيل كثيرة، سأبدأ بالاستنتاج:
- في الاتجاه، لا أعتقد أن هذا فقاعة كبيرة. لكن هناك مخاطر عالية في بعض الأجزاء.
- بشكل أكثر دقة، يبدو أن البنية التحتية الحالية للذكاء الاصطناعي تشبه “التجمع + شراء الوقت” في رحلة طويلة. تستفيد الشركات الكبرى (( Microsoft، Google، Meta، Nvidia…) من الهندسة المالية لرفع الرافعة المالية الضخمة، لكنهم يقومون بتفويض المخاطر الائتمانية الرئيسية إلى الشركات الخاصة (SPV) والأسواق المالية، مما يربط مصالح جميع المشاركين بشكل وثيق.
- ما يسمى بـ “شراء الوقت”، يشير إلى مقامرتهم بتدفقاتهم النقدية وصبر الموارد الخارجية، هل يمكنهم الصمود حتى يأتي يوم “تحسين الذكاء الاصطناعي للإنتاجية”.
- إذا ربح الرهان، ستفي الذكاء الاصطناعي بالوعد، والشركات الكبرى هي أكبر الفائزين. إذا خسر الرهان (تقدم الذكاء الاصطناعي أقل من المتوقع أو كانت التكاليف مرتفعة جداً)، فإن أول من يتأذى هو الموارد الخارجية التي تقدم التمويل.
- هذه ليست فقاعة من نوع “الرافعة المالية المفرطة للبنوك والانفجار في نقطة واحدة” كما في عام 2008. هذه تجربة ضخمة للتمويل المباشر، يقودها أذكى وأغنى رجال الأعمال على وجه الأرض، باستخدام استراتيجيات معقدة لـ “التمويل خارج الميزانية”، لتفكيك المخاطر إلى العديد من الأجزاء القابلة للتداول، وتوزيعها على مستثمرين مختلفين لامتصاصها.
- حتى لو لم تكن فقاعة، فهذا لا يعني أن جميع استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يمكن أن تحقق عائد استثمار جيد.
01 فهم الأساس: آلية ربط الفوائد لـ “فخ”
ما يُسمى بـ “抱团”، يشير إلى أن بنية الذكاء الاصطناعي هذه ستربط مصالح الأطراف الخمسة بشكل وثيق:
- عمالقة التكنولوجيا (ميتا، مايكروسوفت، جوجل) وشركاؤهم في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (OpenAI، xAI): يحتاجون إلى قوة حوسبة، لكنهم لا يريدون دفع المال دفعة واحدة.
- موردي الرقائق (Nvidia): يحتاجون إلى طلبات كبيرة مستمرة لدعم تقييمهم.
- الصناديق الخاصة (بلاكستون، بلو أوول، أبولو): تحتاج إلى فئة أصول جديدة لتوسيع حجم إدارة الأصول، وتحقيق المزيد من رسوم الإدارة.
- Neocloud (CoreWeave، Nebius) ومقدمو خدمات السحابة الهجينة (Oracle Cloud Infrastructure): يقدمون البنية التحتية والقوة الحاسوبية، ولكنهم يحتاجون في نفس الوقت إلى عقود طويلة الأمد مع الشركات الكبرى لجذب التمويل.
- المستثمرون المؤسسيون (صناديق التقاعد، الصناديق السيادية، الصناديق التقليدية مثل BlackRock): يحتاجون إلى عائد مستقر أعلى من السندات الحكومية.
!
وهذه الجهات الخمس تشكل “مجتمع مصلحة”، على سبيل المثال:
- نيفيديا تعطي الأولوية لتوريد CoreWeave، في حين تستثمر في أسهمها
- مايكروسوفت تمنح كورويف عقدًا طويل الأجل، بينما تساعدها في التمويل
- بلاكستون تقدم تمويل الديون، بينما تجمع الأموال من صناديق التقاعد
- ميتا وبلو أويل تؤسسان SPV مشتركة، وتتقاسمان المخاطر
- تستمر OpenAI مع شركات النماذج الكبيرة الأخرى في رفع معايير عدد المعلمات، وقدرة الاستدلال وحجم التدريب، مما يعادل رفع عتبة الطلب على القدرة الحاسوبية في الصناعة بشكل مستمر. خاصةً في ظل الارتباط العميق مع Microsoft، فإن بنية التعاون هذه “الاستعانة بالتكنولوجيا، والضغط الداخلي” تجعل OpenAI، رغم عدم إنفاقها للأموال، مشعل سباق الإنفاق الرأسمالي العالمي. إنها ليست جهة تمويل، لكنها المنسق الفعلي الذي يدفع جميع الأطراف إلى زيادة الرفع.
لا يمكن لأحد أن يكون جيدًا بمفرده، هذه هي جوهر “التكاتف”.
02 هيكل رأس المال - من الذي يدفع المال؟ وأين يذهب المال؟
لفهم الهيكل العام، يمكننا أن نبدأ من رسم تدفق الأموال الموجود أدناه.
!
تحتاج عمالقة التكنولوجيا إلى أرقام فلكية من القوة الحاسوبية، وهناك طريقان:
- بناء مركز بيانات خاص: هذا هو النموذج التقليدي. الميزة هي السيطرة الكاملة، والعيب هو بطء البناء، وجميع النفقات الرأسمالية والمخاطر تقع على ميزانيتك العمومية.
- البحث عن الموردين الخارجيين: لا تكتفي الشركات الكبرى باستئجار الخوادم ببساطة، بل أوجدت نوعين من نماذج “الموردين الخارجيين” الأساسية. هذه هي الاتجاهات الجديدة الحالية، وهي محور تحليلنا.
النوع الأول هو SPV (Special Purpose Vehicle) / فخ الغرض الخاص، هذه أداة مالية بحتة. يمكنك أن تتخيلها ككيان خاص تم تأسيسه لمشروع واحد، عميل واحد.
- نموذج العمل: على سبيل المثال، ترغب ميتا في بناء مركز بيانات، لكنها لا تريد دفع مبلغ كبير مرة واحدة، لذا تتعاون مع شركة إدارة الأصول لتشكيل فخ. المهمة الوحيدة للفخ هي بناء وتشغيل هذا المركز المخصص لميتا. يحصل المستثمرون على ديون عالية الجودة مدعومة بتدفق الإيرادات من الإيجارات (خليط من السندات الشركات + التمويل المشروع).
- نوع العميل: فردي للغاية، عادةً ما يكون واحدًا فقط (مثل Meta).
- درجة المخاطر: الحياة والموت تعتمد بالكامل على الائتمان الخاص بعميل واحد.
النوع الثاني هو Neocloud ( مثل CoreWeave و Lambda و Nebius )، وهي شركات تشغيل مستقلة (Operating Company, OpCo) لديها استراتيجيات تشغيل خاصة بها وحقوق قرار كاملة.
- نموذج العمل: على سبيل المثال، تقوم CoreWeave بجمع الأموال (الأسهم والديون) لشراء عدد كبير من وحدات معالجة الرسوميات، وتأجيرها لعدة عملاء، مع توقيع عقود “حد أدنى / حجز”. مرن ولكن قيمة الأسهم تتقلب بشكل كبير.
- نوع العميل: نظريًا متنوع، ولكن في الواقع يعتمد بشكل كبير على الشركات الكبرى في المراحل المبكرة (مثل دعم مايكروسوفت المبكر لـ CoreWeave). نظرًا لحجمه الأصغر، فهو يعتمد على الموردين الرئيسيين (Nvidia) بشكل أكبر، على عكس SPV التي تعتمد على والد ثري واحد.
- درجة المخاطر: يتم توزيع المخاطر على العديد من العملاء، لكن القدرة التشغيلية والتكنولوجيا وقيمة الأسهم تؤثر على البقاء.
على الرغم من اختلافهما تمامًا من حيث القانون والبنية التشغيلية، إلا أن جوهر الأعمال لكليهما ينتهي إلى نفس الهدف: كلاهما “مزودو قوة الحوسبة الخارجيون” للعمالقة، حيث يتم “إخراج” عمليات شراء وحدات معالجة الرسومات الضخمة وبناء مراكز البيانات من الميزانية العمومية للعمالقة.
من أين جاءت أموال هذه SPV و Neoclouds؟
الإجابة ليست البنوك التقليدية، بل هي صناديق الائتمان الخاص (Private Credit Funds). لماذا؟
هذا بسبب أن بعد عام 2008، كانت متطلبات كفاية رأس المال للبنوك صارمة بموجب “اتفاقية بازل III”. يتعين على البنوك التي تتحمل مثل هذه القروض الضخمة ذات المخاطر العالية والتركيز العالي وفترات السداد الطويلة أن تضع احتياطيات مرتفعة لا تتناسب مع التكاليف.
الأعمال التي “لا تستطيع” أو “تجرؤ” البنوك على القيام بها، خلقت فراغًا هائلًا. قامت شركات الاستثمار الخاصة العملاقة مثل أبولو، بلو أويل، و بلاكستون بسد هذا الفراغ - فهي غير مقيدة بقوانين البنوك، ويمكنها تقديم تمويل أكثر مرونة وسرعة، لكن بأسعار فائدة أعلى. يتم ضمان التمويل من خلال إيجار المشاريع أو GPU/الأجهزة بعقود طويلة.
بالنسبة لهم، فإنها فخ جذاب للغاية - العديد منهم لديهم خبرة في تمويل البنية التحتية التقليدية، وهذا الموضوع كافٍ لجعل إدارة حجم الأصول تتضاعف عدة مرات، وزيادة كبيرة في الرسوم الإدارية وحقوق الملكية المصاحبة (Carried Interest).
من أين تأتي أموال هذه الصناديق الخاصة للإقراض في النهاية؟
الإجابة هي المستثمرون المؤسساتيون (LPs)، مثل صناديق المعاشات (Pension Funds)، وصناديق الثروة السيادية، وشركات التأمين، وحتى المستثمرون العاديون (مثل من خلال ETF القروض الخاصة الذي أصدرته BlackRock - والذي يحتوي على سندات خاصة 144A تحت مشروع Meta Beignet Investor LLC 144A 6.581% 05/30/2049)
تم تحديد مسار نقل المخاطر في سلسلة المخاطر:
(المخاطر النهائية )صناديق التقاعد/مستثمرين ETF/صناديق سيادية → (الوسطاء )صناديق الائتمان الخاصة → (الكيانات التمويلية )SPV أو Neocloud (مثل CoreWeave )→ (المستخدم النهائي) عمالقة التكنولوجيا (مثل Meta )
03 تحليل حالة SPV - Hyperion من Meta
لفهم نموذج SPV، فإن خطة ميتا “Hyperion” هي حالة ممتازة (معلومات عامة كافية):
!
- الهيكل/الملكية: Meta و Blue Owl تديران صندوق مشترك (Beignet Investor LLC). ملكية Meta 20%، و Blue Owl 80%. إصدار السندات بهيكل SPV 144A. JV تغطي الأصول، و Meta تستأجر بموجب عقد طويل الأجل. نفقات رأس المال خلال فترة الإنشاء في JV، وتبدأ الأصول في الانتقال تدريجياً إلى الميزانية العمومية لـ Meta بعد بدء الإيجار التمويلي.
- الحجم: حوالي 273 مليار دولار من الديون (سندات خاصة 144A) + حوالي 25 مليار دولار من حقوق الملكية، مما يجعلها واحدة من أكبر صفقات السندات / التمويل الخاص في تاريخ الولايات المتحدة. تاريخ الاستحقاق هو عام 2049، وهذه البنية طويلة الأجل في السداد تهدف في جوهرها إلى “تأمين أصعب مخاطر الوقت أولاً”.
- سعر الفائدة / التصنيف: تم تصنيف الدين بـ S&P A+ (التصنيف العالي يسمح لشركات التأمين بالتخصيص) ، سعر الفائدة الاسمي حوالي 6.58٪.
- هيكل المستثمرين: استثمرت PIMCO 18 مليار؛ مجموع ETF التابعة لBlackRock يتجاوز 3 مليار. بالنسبة لهذه المجموعة من المستثمرين، فإنها عائدات مستقرة عالية الجودة وجذابة للغاية.
- تدفق النقد والإيجارات: ما يهم Blue Owl ليس GPU الذي قد يتعرض للتآكل (أعتقد أن بعض الناس في السوق الآن يشعرون بالقلق من أن افتراض عمر الاستهلاك لـ GPU طويل جدًا هو تركيز خاطئ، لأن GPU هو مجرد جزء من الأجهزة، بينما القيمة الإجمالية للذكاء الاصطناعي تعتمد على الأجهزة + النماذج، أسعار الأجهزة القديمة تنخفض بسبب التكرار، وهذا لا يعني أن قيمة تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي النهائية ستنخفض أيضًا) ولكن تدفق النقد المدعوم بعقد إيجار طويل الأجل من Meta (ابتداءً من عام 2029). تم تخصيص الأموال لفترة البناء في سندات الخزانة الأمريكية لتقليل المخاطر. هذه الهيكلية تجمع بين سيولة السندات الشركات وبنود حماية التمويل المشروع، وهي أيضًا 144A-for-life (محدودة لدائرة المستثمرين).
لماذا تكون المخاطر قصيرة الأجل لهذا النوع من الهيكل منخفضة للغاية؟
!
هذا لأن هيكل العمل هذا يجعل مهمة Hyperion بسيطة: اليد اليسرى تستقبل إيجار Meta، واليد اليمنى تدفع فوائد Blue Owl. طالما أن Meta لا تنهار (احتمالية ذلك منخفضة جداً في المستقبل المنظور)، فإن التدفق النقدي سيكون مستقراً كالصخر. لا داعي للقلق بشأن تقلبات الطلب على الذكاء الاصطناعي أو انخفاض أسعار وحدات معالجة الرسوم.
إن هيكل الدين هذا الذي يمتد لفترة طويلة تبلغ 25 عامًا، والمدفوعات مستندة إلى الإيجار، سيقفل جميع مخاطر إعادة التمويل القريبة طالما أن الإيجار يتدفق بشكل ثابت ودفع الفوائد يتم بشكل طبيعي. هذه هي جوهر “شراء الوقت” (السماح لقيمة التطبيقات الذكية باللحاق بهيكل التمويل ببطء).
في الوقت نفسه، تستخدم ميتا ائتمانها الخاص وتدفقها النقدي القوي للحصول على تمويل طويل الأجل ضخم يتجاوز النفقات الرأسمالية التقليدية. على الرغم من أن المعايير المحاسبية الحديثة (IFRS 16) تجعل عقود الإيجار طويلة الأجل تظهر في النهاية ك"ديون إيجارية"، إلا أن الميزة تكمن في: تحويل الضغط الناتج عن نفقات رأس المال التي تصل إلى مليارات الدولارات خلال فترة البناء الأولية، وكذلك المخاطر المرتبطة بالبناء والأعمال التمويلية، إلى SPV.
تحويل نفقات رأس المال الضخمة لمرة واحدة إلى تكاليف إيجار مدفوعة على مدى 25 عامًا، مما يحسن التدفق النقدي بشكل كبير. ثم المراهنة على ما إذا كانت هذه الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحقق فوائد اقتصادية كافية خلال 10-20 عامًا لسداد رأس المال والفوائد (بالنظر إلى معدل الفائدة الاسمي للسندات 6.58%، مع الأخذ في الاعتبار تكاليف التشغيل، يجب أن يكون العائد على الاستثمار المحسوب على أساس EBITDA على الأقل بين 9-10% ليحصل حاملو الأسهم على معدل عائد جيد).
04 وسادة نيون كلاود - مخاطر الأسهم لشركة OpCo
إذا كانت نمط SPV هو “نقل الائتمان”، فإن نمط Neocloud مثل CoreWeave و Nebius هو “توزيع المخاطر بشكل أكبر”.
!
على سبيل المثال ، فإن هيكل رأس المال في CoreWeave أكثر تعقيدًا بكثير من SPV. تمويل الأسهم والديون على عدة جولات ، تشمل المستثمرين Nvidia و VC وصناديق النمو وصناديق الديون الخاصة ، مما يشكل تسلسل واضح من الحماية ضد المخاطر.
إذا كان الطلب على الذكاء الاصطناعي أقل من المتوقع، أو ظهر منافسون جدد، وانخفض دخل CoreWeave بشكل كبير، ولم تتمكن من دفع الفوائد العالية، ماذا سيحدث؟
- الخطوة الأولى هي تبخر قيمة الأسهم: انخفض سعر سهم CoreWeave بشكل حاد. هذه هي “وسادة الأسهم” - التي تستوعب الصدمة أولاً. قد تضطر الشركة إلى التمويل بتخفيض الأسعار، مما يؤدي إلى تخفيض كبير في حقوق المساهمين الأصليين، بل وقد يفقدون أموالهم بالكامل. بالمقارنة، فإن وسادة الأسهم لـ SPV أرق، لأنها غير قادرة على التمويل مباشرة في السوق العامة.
- الخطوة الثانية هي تضرر الدائنين: فقط بعد أن تُحرق الأسهم بالكامل، لا يمكن لـ CoreWeave سداد الديون، ثم يأتي دور دائنين الأسهم الخاصة مثل Blackstone لتحمل الخسائر. ولكن عادةً ما تطلب هذه الصناديق ضمانات ممتازة (أحدث وحدات معالجة الرسومات) وأولوية صارمة في السداد عند تقديم القروض.
تتبنى CoreWeave و Nebius نموذج “تحديد العقد مسبقًا، ثم تمويل العقد”، مما يسهل التوسع السريع في أسواق رأس المال. يكمن جمال هذا الهيكل في أن العملاء الكبار يمكنهم تحقيق كفاءة أفضل في استخدام الأموال، حيث يمكنهم استخدام عقود الشراء المستقبلية لزيادة النفقات الرأسمالية دون الحاجة إلى استثمار الأموال، مما يقلل من احتمالية انتشار المخاطر إلى النظام المالي بأكمله.
على النقيض من ذلك، يجب على المساهمين في Neocloud الانتباه إلى أنهم يجلسون في أكثر المراكز تقلبًا، ولكن أيضًا الأكثر إثارة في هذه اللعبة. إنهم يراهنون على النمو السريع، وعليهم أن يصلوا إلى الله أن تكون عمليات الإدارة المالية (تمديد الديون، إصدار الأسهم) شبه خالية من العيوب، بالإضافة إلى الانتباه إلى هيكل استحقاق الديون، ومدى الرهن، ونافذة تجديد العقود وتركيز العملاء، من أجل تقييم أفضل لنسبة المخاطر إلى العائد في الأسهم.
يمكننا أيضًا أن نتخيل أنه إذا كانت هناك فعلاً حاجة للذكاء الاصطناعي تنمو ببطء، من سيكون الإنتاج الذي من السهل التخلي عنه على الهامش؟ SPV أم Neocloud؟ ولماذا؟
05 Oracle Cloud: انتعاش لاعب سحابي غير نمطي
عندما كان الجميع يركز على CoreWeave وثلاثة عمالقة في السحابة، كان هناك “حصان أسود” غير متوقع في السحابة يبرز بهدوء: Oracle Cloud
إنها لا تنتمي إلى Neocloud، وليست من الصفوف الأولى لثلاثة عمالقة التكنولوجيا، لكنها تمكنت من الحصول على عقود Cohere وxAI وحتى جزء من أحمال العمليات لـ OpenAI بفضل تصميمها المعماري المرن للغاية وتعاونها العميق مع Nvidia.
خاصة عندما تزداد الضغوط على الرافعة المالية لـ Neocloud وتصبح المساحة السحابية التقليدية غير كافية، أصبحت Oracle بموقعها “الحيادي” و"القابل للاستبدال" طبقة عازلة مهمة في سلسلة الإمداد لقوة الحوسبة AI في الموجة الثانية.
وجوده يجعلنا نرى أن هذه المعركة على القدرة الحاسوبية ليست مجرد مواجهة بين الثلاثة الكبار، بل هناك مزودون غير تقليديين مثل Oracle يتنافسون بشكل استراتيجي.
لكن لا تنسَ أن طاولة اللعب في هذه اللعبة لا تقتصر على وادي السيليكون، بل تمتد إلى الأسواق المالية العالمية بأكملها.
الضمانات “غير الظاهرة” الحكومية التي يطمح إليها الجميع
أخيرًا، في هذه اللعبة التي تهيمن عليها عمالقة التكنولوجيا والتمويل الخاص، هناك «ورقة رابحة» محتملة - الحكومة. على الرغم من أن OpenAI قد صرحت مؤخرًا بأنها «لا تريد ولا تأمل» في أن تقدم الحكومة ضمانات قروض لمراكز البيانات، إلا أن النقاش مع الحكومة يدور حول الضمانات المحتملة لمصانع الرقائق وليس لمراكز البيانات. لكن أعتقد أن خطتهم الأصلية (أو خطط المشاركين المشابهين) كانت بالتأكيد تتضمن خيار «إشراك الحكومة في التحالف».
كيف نقول؟ إذا كان حجم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي كبيرًا لدرجة أن حتى الديون الخاصة لا تستطيع تحمله، فإن الخروج الوحيد هو الترقية إلى صراع القوى الوطنية. بمجرد أن يتم تعريف مكانة الذكاء الاصطناعي كـ “أمن قومي” أو “سباق الهبوط على القمر في القرن الحادي والعشرين”، فإن تدخل الحكومة يصبح منطقيًا.
أكثر الطرق فعالية للتدخل ليست من خلال تقديم المال مباشرة، بل من خلال تقديم “ضمان”. هذه الممارسة يمكن أن تؤدي إلى فائدة حاسمة: خفض كبير في تكلفة التمويل.
يجب أن يتذكر المستثمرون الذين هم في نفس سني تقريبًا Freddie Mac ( فريدي ماك ) / Fannie Mae ( فاني ماي ). هاتان الشركتان “المؤسسات المدعومة من الحكومة” (Government Sponsored Enterprises؛ GSEs) ليستا من الهيئات الرسمية للحكومة الأمريكية، ولكن السوق يعتقد على نطاق واسع أن لديهما “ضمان حكومي ضمني”.
إنها تشتري قروض الرهن العقاري من البنوك، وتقوم بتغليفها في شكل سندات مضمونة، وبعد بيعها في السوق العامة، تعيد توجيه رأس المال إلى سوق قروض الرهن العقاري، مما يزيد من الأموال المتاحة للإقراض. وجودها هو ما جعل نطاق تأثير الأزمة المالية في عام 2008 أكبر.
تخيل أنه إذا ظهرت في المستقبل “شركة الذكاء الصناعي الوطنية”، التي تضمنها الحكومة بشكل غير مباشر. ستُعتبر السندات التي تصدرها سندات شبه سيادية، وستكون أسعار الفائدة قريبة جداً من سندات الخزانة الأمريكية.
هذا سيفي بتغيير جذري لما ذُكر سابقًا “شراء الوقت مع ارتفاع الإنتاجية”:
- تكلفة التمويل منخفضة للغاية: كلما كانت تكلفة الاقتراض أقل، كانت متطلبات “سرعة تحسين الإنتاجية في الذكاء الاصطناعي” أقل.
- تمديد الوقت بلا حدود: والأهم من ذلك، أنه يمكن تمديد العقد بتكلفة منخفضة للغاية (التجديد)، مما يعادل شراء وقت يكاد يكون بلا حدود.
بعبارة أخرى، فإن هذه الممارسة تقلل بشكل كبير من احتمال “انفجار” الرهانات مباشرة. ولكن بمجرد انفجارها، قد يتوسع نطاق التأثير عشرات المرات.
06 تريليون دولار من الرهانات — “الإنتاجية” الحقيقية هي المفتاح
الهياكل المالية المذكورة - SPV، Neocloud، السندات الخاصة - مهما كانت متقنة، فهي فقط تجيب على سؤال “كيف ندفع”.
لكن هل ستصبح بنية الذكاء الاصطناعي فخاً أم لا، فإن السؤال الأساسي هو: “هل يمكن للذكاء الاصطناعي حقاً أن يزيد الإنتاجية؟” و"ما مدى السرعة؟"
جميع الترتيبات التمويلية التي تصل مدتها إلى 10 سنوات و15 عامًا، في جوهرها «شراء الوقت». تمنح الهندسة المالية للعمالقة فترة تنفس، دون الحاجة إلى تحقيق نتائج فورية. لكن شراء الوقت له تكلفة: المستثمرون في Blue Owl وBlackstone (صناديق التقاعد، والصناديق السيادية، وحاملو صناديق المؤشرات المتداولة) يحتاجون إلى عوائد فائدة مستقرة، بينما يحتاج مستثمرو الأسهم في Neocloud إلى نمو في التقييمات يصل إلى عدة أضعاف.
إن “معدل العائد المتوقع” من قبل هؤلاء الممولين هو العتبة التي يجب أن تتجاوزها إنتاجية الذكاء الاصطناعي. إذا كانت زيادة الإنتاجية التي يجلبها الذكاء الاصطناعي لا يمكنها تغطية تكلفة التمويل المرتفعة، فسيبدأ هذا الهيكل المتقن في الانهيار من أضعف نقاطه (“وسادة حماية الأسهم”).
لذلك في السنوات القادمة، يجب أن نولي اهتمامًا خاصًا للجانبين التاليين:
- سرعة إطلاق “حلول التطبيقات” في مختلف المجالات: وجود نموذج قوي (LLM) وحده غير كافٍ. يجب أن نرى “برمجيات” و"خدمات" حقيقية تجعل الشركات تنفق الأموال. تحتاج هذه التطبيقات إلى الانتشار على نطاق واسع، بحيث تكون التدفقات النقدية الناتجة كبيرة بما يكفي لسداد تكاليف البنية التحتية الكبيرة.
- القيود الناتجة عن القيود الخارجية: مركز بيانات الذكاء الاصطناعي هو وحش كهربائي. هل لدينا ما يكفي من الطاقة لدعم الطلب المتزايد على قوة الحوسبة بشكل أسي؟ هل سرعة تحديث الشبكة الكهربائية تتماشى مع ذلك؟ هل ستواجه إمدادات وحدات معالجة الرسومات من Nvidia والأجهزة الأخرى اختناقات، مما يجعلها “أبطأ” من الجدول الزمني المطلوب في العقود المالية؟ قد تجعل مخاطر جانب العرض كل “الوقت المشتراة” يتبخر.
بإيجاز، هذه سباق بين المالية (تكلفة التمويل) والفيزياء (الكهرباء، الأجهزة) والتجارة (تطبيقات التنفيذ).
يمكننا أيضًا استخدام طريقة كمية لتقدير تقريبًا مدى الزيادة في الإنتاجية التي تحتاجها الذكاء الاصطناعي لتجنب الفخ:
- وفقًا لتقديرات مورغان ستانلي، ينبغي أن تصل جولة استثمارات الذكاء الاصطناعي إلى 3 تريليون دولار بحلول عام 2028.
- تكلفة إصدار السندات SPV الخاصة بـ Meta المذكورة أعلاه تتراوح حوالي 6-7%، وحسب تقرير Fortune، فإن متوسط معدل الدين الحالي لـ CoreWeave هو حوالي 9%. بافتراض أن معظم الديون الخاصة في الصناعة تتطلب عائدًا يتراوح بين 7-8%، ونسبة الدين إلى الأسهم 3:7، فإن العائد على الاستثمار لهذه البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ( (بالاعتماد على EBITDA وإجمالي النفقات الرأسمالية) يحتاج أن يكون بين 12-13% لكي تصل عائدات الأسهم إلى أكثر من 20%.
- لذا فإن EBITDA المطلوب = 3 تريليون × 12% = 360 مليار دولار؛ إذا تم حسابه بناءً على نسبة ربحية EBITDA 65%، فإن الإيرادات المقابلة ستكون حوالي 550 مليار دولار؛
- تقدر الناتج المحلي الإجمالي باسم الولايات المتحدة بحوالي 29 تريليون، مما يعني أن حوالي 1.9٪ من الناتج المحلي الإجمالي يتطلب دعمًا طويل الأمد من الذكاء الاصطناعي.
هذه العتبة ليست منخفضة، لكنها ليست خيالاً بعيد المنال. في عام 2025، من المتوقع أن يبلغ إجمالي الإيرادات العالمية من صناعة السحابة حوالي 400 مليار دولار، بعبارة أخرى، يجب أن نرى على الأقل تمكين الذكاء الاصطناعي لإعادة إنشاء صناعة سحابية أو اثنتين. المفتاح هو سرعة تحقيق التطبيق وما إذا كان يمكن فتح العوائق المادية بشكل متزامن.
اختبار ضغط سيناريو المخاطر: ماذا يحدث عندما لا يكون “الوقت” كافياً؟
كل الهياكل المالية المذكورة سابقًا تعتمد على رهان أن الإنتاجية ستتجاوز تكلفة التمويل. دعني أستخدم اختبارين للضغط لمحاكاة ردود الفعل المتسلسلة عندما تكون سرعة تحقيق إنتاجية الذكاء الاصطناعي أقل من المتوقع:
في الحالة الأولى، نفترض أن إنتاجية الذكاء الاصطناعي “تتحقق ببطء” (على سبيل المثال، تستغرق 15 عامًا لتحقيق نطاق واسع، لكن العديد من التمويلات قد تكون لمدة 10 سنوات):
- نيكلاود هو أول من انهار: مشغلو التشغيل المستقل مثل CoreWeave، بسبب عدم القدرة على تغطية الإيرادات للفوائد العالية، تم حرق “وسادة حقوق الملكية” الخاصة بهم، مما أدى إلى تخلف عن السداد أو إعادة هيكلة بأسعار مخفضة.
- تواجه SPV مخاطر تمديد: عند انتهاء ديون SPV مثل Hyperion، يجب على Meta اتخاذ قرار بشأن ما إذا كانت ستقوم بإعادة التمويل بمعدل فائدة أعلى (لقد شهد السوق بالفعل فشل Neocloud)، مما يآكل من أرباح الأعمال الأساسية.
- تكبدت الصناديق الخاصة بالائتمان خسائر كبيرة، وتم تخفيض تقييمات الأسهم التكنولوجية بشكل كبير. كانت هذه “فشلاً مكلفاً”، لكنها لن تؤدي إلى انهيار نظامي.
في الحالة الثانية، نفترض أن إنتاجية الذكاء الاصطناعي قد تم “نقضها” (توقف التقدم التكنولوجي أو عدم القدرة على خفض التكاليف وتوسيع النطاق):
- قد تختار عمالقة التكنولوجيا “الافتراضية الاستراتيجية”: هذه أسوأ حالة. قد ترى عمالقة مثل Meta أن “استمرار دفع الإيجار” هو حفرة لا قاع لها، وبالتالي تختار إنهاء العقد بالقوة، مما يفرض إعادة هيكلة ديون SPV.
- انهيار سندات SPV: سندات مثل Hyperion التي تعتبر من الدرجة A+ سيتم فصلها عن Meta على الفور، وسينخفض سعرها بشكل حاد.
- قد يدمر تمامًا سوق “تمويل البنية التحتية” في الائتمان الخاص، ومن المحتمل للغاية من خلال الترابط المذكور أعلاه أن يؤدي إلى أزمة ثقة في الأسواق المالية.
تهدف هذه الاختبارات إلى تحويل سؤال “هل هي فقاعة” الضبابي إلى تحليل سياقي محدد.
07 مقياس درجة الحرارة للمخاطر: قائمة المراقبة العملية للمستثمرين
وبالنسبة لتغيرات ثقة السوق، سأستمر في متابعة خمس أشياء كميزان حرارة للمخاطر:
- سرعة تحقيق إنتاجية مشاريع الذكاء الاصطناعي: تشمل تسارع أو تباطؤ الإيرادات المتوقعة من الشركات المصنعة للنماذج الكبيرة ( النمو الخطي أو النمو الأسي)، وحالات تطبيقات المنتجات والمشاريع المختلفة للذكاء الاصطناعي.
- أسعار الأسهم والسندات لشركة Neocloud، والإعلانات: تشمل الطلبات الكبيرة، حالات التخلف عن السداد/التعديلات، إعادة تمويل الديون (بعض السندات الخاصة ستستحق حوالي عام 2030، تحتاج إلى اهتمام خاص)، وتيرة زيادة رأس المال.
- السعر الثانوي/الفارق في الفائدة لسندات SPV: هل تحافظ السندات الخاصة مثل Hyperion من فئة 144A على سعر أعلى من القيمة الاسمية، وهل يتم تداولها بشكل نشط، وهل زادت حيازة ETF.
- تغيير جودة شروط المدة الطويلة: نسبة “خذ أو ادفع”، الحد الأدنى لفترة الاحتفاظ، تركيز العملاء، آلية تعديل الأسعار (أسعار الكهرباء/أسعار الفائدة/تعديل التسعير وفقًا للتضخم).
- تقدم الطاقة والابتكارات التقنية المحتملة: باعتبارها من العوامل الخارجية الأكثر احتمالاً أن تصبح عنق الزجاجة، من الضروري الانتباه إلى إشارات السياسات المتعلقة بمحطات التحويل، والنقل، وآلية أسعار الكهرباء. بالإضافة إلى ذلك، هل هناك تقنيات جديدة يمكن أن تخفض بشكل كبير من استهلاك الطاقة.
لماذا ليست هذه نسخة من عام 2008؟
قد يقارن بعض الناس ذلك بفقاعة مشابهة لتلك التي حدثت في عام 2008. أعتقد أن هذا النهج قد يؤدي إلى سوء تقدير:
النقطة الأولى تتعلق بالاختلاف الجوهري في الأصول الأساسية: الذكاء الاصطناعي مقابل فخ السكن
الأصول الأساسية لأزمة الرهن العقاري في عام 2008 هي “المنازل”. المنازل نفسها لن تساهم في الإنتاجية (نمو إيرادات الإيجار بطيء للغاية). عندما تنفصل أسعار المنازل عن أساسيات دخل الأسر، ويتم تجميعها في منتجات مالية معقدة، فإن انفجار الفقاعة هو مجرد مسألة وقت.
وأصل الذكاء الاصطناعي هو “قوة الحوسبة”. قوة الحوسبة هي “أداة الإنتاج” في العصر الرقمي. طالما أنك تؤمن بأن الذكاء الاصطناعي لديه احتمال كبير في نقطة زمنية مستقبلية لزيادة الإنتاجية في المجتمع بشكل ملموس (تطوير البرمجيات، تطوير الأدوية، خدمة العملاء، إنشاء المحتوى)، فلا داعي للقلق كثيرًا. هذه هي “السلفة” على الإنتاجية المستقبلية. لديها أساسيات حقيقية كنقطة مرجعية، لكنها لم تتحقق بالكامل بعد.
النقطة الثانية تتعلق باختلاف النقاط الرئيسية في الهيكل المالي: التمويل المباشر مقابل البنك
انتشر فقاعة 2008 بشكل كبير من خلال نقاط رئيسية (البنوك). تم نقل المخاطر من خلال “التمويل غير المباشر عبر البنوك”. أدى انهيار بنك واحد (مثل ليمان) إلى أزمة ثقة في جميع البنوك، مما تسبب في تجميد السوق بين البنوك، مما أدى في النهاية إلى انفجار أزمة مالية نظامية تؤثر على الجميع (بما في ذلك أزمة السيولة).
والآن هيكل تمويل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل رئيسي على “التمويل المباشر”. إذا تم دحض إنتاجية الذكاء الاصطناعي، وأفلست CoreWeave، وانتهكت Blackstone ديونها البالغة 7.5 مليار دولار، فسيكون ذلك خسارة ضخمة لمستثمري Blackstone (صناديق التقاعد).
نظام البنوك بعد عام 2008 أصبح بالفعل أكثر قوة، لكن لا يمكننا تبسيط الأمر بشكل مفرط واعتبار أن المخاطر يمكن أن «تُحتجز» بالكامل في سوق الاستثمارات الخاصة. على سبيل المثال، يمكن أن تستخدم صناديق الائتمان الخاصة نفسها رافعة مالية بنكية لتعظيم العوائد. إذا فشلت استثمارات الذكاء الاصطناعي بشكل عام، فإن هذه الصناديق قد تتكبد خسائر ضخمة لا تزال قد تتسرب من خلال مسارين.
- التخلف عن سداد الرافعة المالية: ستقوم المخاطر من التخلف عن سداد التمويل بالرافعة المالية من الصندوق للبنك بالعودة إلى النظام المصرفي.
- تأثير LPs: أدت الخسائر الكبيرة في الاستثمارات إلى تدهور الميزانية العمومية لصناديق التقاعد وشركات التأمين، مما دفعها إلى بيع أصول أخرى في السوق العامة، مما أدى إلى رد فعل متسلسل.
لذلك، فإن العبارة الأكثر دقة هي: “هذه ليست أزمة سيولة بين البنوك من نوع الانفجار في نقطة واحدة والتجميد الشامل كما في عام 2008.” أسوأ السيناريوهات سيكون “فشل مكلف”، مع عدوى أقل وسرعة أبطأ. ولكن نظرًا لعدم شفافية سوق الأسهم الخاصة، يجب أن نكون حذرين للغاية من هذا النوع الجديد من مخاطر العدوى البطيئة.
إلهام للمستثمرين: في أي طبقة من هذا النظام أنت؟
دعونا نعود مرة أخرى إلى السؤال الأساسي: هل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي فقاعة؟
تشكيل الفقاعات وانفجارها يأتي من الفجوة الكبيرة بين العوائد المتوقعة والنتائج الفعلية. أعتقد أنه من الناحية العامة ليست فقاعات، بل هي أشبه بتخطيط مالي عالي الرفع دقيق. لكن من ناحية المخاطر، بخلاف بعض الجوانب التي تحتاج إلى اهتمام خاص، لا يجب أن نغفل عن “أثر الثروة السلبية” الذي قد تسببه فقاعات صغيرة الحجم.
بالنسبة للمستثمرين، في هذه المنافسة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي التي تقدر بمليارات الدولارات، يجب أن تعرف ماذا تراهن عند امتلاك أصول مختلفة:
- أسهم عمالقة التكنولوجيا: أنت تراهن على أن إنتاجية الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتفوق على تكلفة التمويل
- الإقراض الخاص: أنت تكسب فائدة مستقرة، لكنك تتحمل خطر “قد لا يكون الوقت كافياً”.
- حقوق ملكية Neocloud: أنت الدرع الأول لأعلى المخاطر وأعلى العوائد.
في هذه اللعبة، تحدد المواقع كل شيء. فهم سلسلة الهيكل المالي هو الخطوة الأولى للعثور على موقعك. أما فهم من يقوم بـ “تنسيق” هذا العرض، فهو المفتاح لتحديد متى ستنتهي هذه اللعبة.
المصدر: Distill AI
