التحول الثلاثي في السرد بواسطة الذكاء الاصطناعي

منذ عام 2026، يشهد السرد العالمي للذكاء الاصطناعي تغيرًا هامًا في الحد الأدنى، حيث رأينا على الأقل تحولات في ثلاثة مستويات من السرد.

المستوى الأول من السرد: بدأت تظهر بعض الاختلافات في قانون التوسع (Scaling Law).

في السنوات الأخيرة، كانت القوة الدافعة للاستثمار في الذكاء الاصطناعي تعتمد على قاعدة التجربة لقانون التوسع: كلما زاد حجم النموذج، وزادت البيانات، وزادت القدرة الحاسوبية، زادت الأداءات. لكن هذه القاعدة بدأت تظهر عليها بعض الشقوق:

أولًا، قيود مادية، مثل إمدادات الكهرباء، والمحولات، وغيرها من المكونات.

ثانيًا، عنق الزجاجة في البيانات، حيث أن البيانات النصية عالية الجودة المتاحة للتدريب المسبق بدأت تنفد.

ثالثًا، تراجع الكفاءة الحدية للاستثمار، على الرغم من أن اتجاه قانون التوسع لا يزال قائمًا، وهناك مبررات للاستمرار في زيادة الاستثمار، إلا أن المكاسب الحدية من النموذج (أي التحسين في قدرات النموذج مقابل كل وحدة استثمار) قد تتراجع.

لذا، بالإضافة إلى بناء القدرة الحاسوبية، فإن التوسع في الخوارزميات أصبح يكتسب أهمية كبرى، مثل التوجه نحو توسيع قدرات الاستدلال (Test-Time Compute) (مثل استنتاجات سلسلة التفكير CoT، وتوسيع زمن الاستدلال أثناء الاختبار)، والتدريب بعد التدريب (Post-Training)، وكفاءة الهيكلية (مثل آليات الانتباه الخطي LinearAttention، ونماذج الحالة المكانية SSN)، والذكاء على الطرف (SLMs) وغيرها.

المستوى الثاني من السرد: من “الإنفاق الرأسمالي” (CAPEX) إلى “القلق من العائد على الاستثمار”.

وفقًا لأحدث التوجيهات، أعلنت شركات التكنولوجيا الكبرى في الولايات المتحدة أن الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي في عام 2026 قد يتجاوز 700 مليار دولار، لكن السوق بدأ يتحول من مكافأة “الإنفاق الرأسمالي” إلى القلق من “بطء العائد على الاستثمار”. ويمكن فهم حجم هذا الاستثمار من خلال مرجعيتين:

(1) مرجعية تاريخية: في عام 2025، بلغ نصيب الإنفاق الرأسمالي لشركات التكنولوجيا الأمريكية من الناتج المحلي الإجمالي حوالي 1.9%، ومن المتوقع أن يرتفع إلى أكثر من 2% في 2026، وهو تقريبًا يعادل مجموع مشاريع البنية التحتية الكبرى في القرن العشرين: مثل بناء شبكات النطاق العريض الوطنية في أوائل القرن، التي كانت تمثل حوالي 1.2% من الناتج المحلي الإجمالي، وتوسعة الكهرباء في عام 1949، وبرنامج أبولو للهبوط على القمر، ونظام الطرق السريعة بين الولايات في الستينيات، التي كانت تمثل حوالي 0.6% لكل منها. حاليًا، فإن استثمار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة يُعد من أعلى المستويات في التاريخ.

(2) مرجعية التدفق النقدي للشركات نفسها، التي أصبحت محفزًا رئيسيًا للقلق مؤخرًا. وفقًا للتقديرات، ستخصص أكبر خمس شركات سحابية في أمريكا حوالي 90% من تدفقها النقدي التشغيلي للإنفاق الرأسمالي في 2026 (مقابل 65% في 2025). وبعض الشركات تتوقع أن يتجاوز الإنفاق الرأسمالي تدفقها النقدي التشغيلي، مما قد يؤدي إلى تدفق نقدي حر سلبي في 2026، وهو ما يثير تحذيرات أكثر واقعية في التقارير المالية. بالإضافة إلى ذلك، تتزايد بسرعة مخاطر التمويل بالديون، مع توقعات بأن تصل إصدارات السندات للشركات التكنولوجية الكبرى في أمريكا إلى 400 مليار دولار في 2026، مع إصدار سندات طويلة الأجل وغيرها، مما يثير اهتمام السوق.

المستوى الثالث من السرد: مخاوف أعمق تتعلق بآثار الذكاء الاصطناعي الثورية، التي بدأت تؤثر على العديد من الصناعات مؤخرًا.

تسلسل تطور هذا السرد واضح: من تغيير طرق البحث والحصول على المعلومات، إلى تغيير تطبيقات البرمجيات والعمليات التجارية، وأخيرًا إلى استنتاجات حول النماذج الكونية، وهو مرتبط بشكل وثيق بمراحل تطور الذكاء الاصطناعي نفسه.

الخطوة الأولى هي عصر الدردشة، حيث يتغير أسلوب البحث والحصول على المعلومات. منذ ظهور ChatGPT وحتى بداية 2025، كان الذكاء الاصطناعي موجودًا بشكل رئيسي في شكل مساعد حواري — يجيب على الأسئلة، يولد النصوص، يساعد في البحث. كان تأثير هذه المرحلة معتدلًا نسبيًا، ولم يُحَل محل البرمجيات التجارية أو الوظائف بشكل مباشر، وتركز السرد السوقي على “من يمكنه تدريب أفضل نموذج” و"من يوفر القدرة الحاسوبية الأساسية".

الخطوة الثانية هي عصر الوكيل (Agent)، حيث يتغير تطبيق البرمجيات والعمليات التجارية. في فبراير من هذا العام، أطلقت شركة أنثروبيك ClaudeCowork، مما يمثل تحول الذكاء الاصطناعي من “الإجابة التوليدية” إلى “تنفيذ مستقل لعمليات متعددة الوظائف”، مما أدى إلى هبوط حاد في أسهم البرمجيات (ما يُعرف بـ “SaaSpocalypse”، مخاوف نهاية عصر SaaS)، وانتشر ذلك إلى قطاعات التمويل، وإدارة الأصول البديلة، والخدمات القانونية، والعقارات، وحتى النقل.

الخطوة الثالثة هي عصر الذكاء الاصطناعي الشامل، وهو استنتاج للمستقبل. مقالة Substack بعنوان “الأزمة العالمية للذكاء 2028” لا تقدم جديدًا كثيرًا، لكنها جيدة القراءة، وتطرح وجهات نظر حادة، وتسلط الضوء على مشكلات “ناتج الناتج المحلي الإجمالي الخفي” واستبدال الموظفين من قبل الذكاء الاصطناعي، مما يثير نقاشات حول التحول الكوني. عندما يحل الذكاء الاصطناعي محل صناعة معينة، أو يُستخدم كمساعد لـ"العمالة"، ويتحول إلى استبدال مباشر لـ"عناصر الإنتاج" ذاتها، فإن النماذج الاقتصادية التقليدية قد تواجه تحديات جذرية.

النموذج التقليدي هو “الإنتاج → التوزيع → الاستهلاك → إعادة الإنتاج”، حيث “الإنسان” هو المنتج والمستهلك على حد سواء، وهو عنصر الإنتاج من جهة، ومصدر الطلب من جهة أخرى، مما يخلق دورة اقتصادية تتضمن خمسة قطاعات. لكن في عصر الذكاء الاصطناعي الشامل، إذا استبدل الذكاء الاصطناعي مباشرة العمالة، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج مثل:

① من ناحية العناصر، تقل أهمية عنصر العمل، وتزداد أهمية النماذج، البيانات، والقدرات الحاسوبية (وهي في جوهرها عناصر رأسمالية).
② من ناحية العرض، يغير الذكاء الاصطناعي منحنى العرض بشكل جذري، مع انخفاض واضح في التكاليف الحدية، وزيادة مرونة العرض، ودفع الاقتصاد إلى أقصى حد من الحجم الاقتصادي.
③ من ناحية الطلب، قد تؤدي التغيرات في توزيع الدخل الناتجة عن استبدال العمل إلى تشويه علاقات العرض والطلب، وتغيير أنماط الادخار والدخل، مما قد يهدد استقرار الدورة الاقتصادية وآليات التوزيع، ويؤدي إلى إعادة هيكلة النظام المالي والعقد الاجتماعي.

وبالتالي، فإن هذه التغيرات الحدية في سرد الذكاء الاصطناعي تجعل السوق لا تشتري “القصص” بعد الآن، فهناك قلق من أن الذكاء الاصطناعي قد لا يكون فعالًا (بطء العائد)، وفي الوقت ذاته، هناك خوف من أن يكون مفرطًا في الفعالية (التحول الثوري)، فكيف نفهم هذا التناقض الظاهر؟

من الناحية المنطقية، فإن المشكلات التي تشير إليها المستويات الثلاثة من السرد حقيقية ويمكن استنتاجها، وهي تطرح علينا سؤالًا جديًا. لكن الأهم هو توقيت التغيرات وحدودها النهائية، والتي يصعب التنبؤ بها مسبقًا. السوق حاليًا، تحت تأثير الذعر، يمدد التوقعات بشكل خطي، ويقيم أسوأ السيناريوهات.

أحد الأسباب الرئيسية لذلك قد يكون مبالغًا فيه أيضًا، وهو هشاشة التقييمات وتركيبة التداول، مما يضخم حالة الذعر. قبل هذا التصحيح، كانت تقييمات القطاعات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي عند مستويات عالية جدًا، وقطاع البرمجيات التجارية أيضًا لم يكن منخفضًا، وبتأثير السرد، حدث تركيز في التقييمات.

وفي المقابل، لا تزال أوضاع الشركات الأساسية قوية، فالتقارير المالية الأخيرة للشركات الرائدة تظهر نموًا ثابتًا في الإيرادات وتحسنًا في هوامش الربح، وبعض الشركات لديها تكامل عميق مع العملاء، وتكاليف انتقال مرتفعة، وحواجز بيانات وامتثال، وإذا تم استيعاب الذكاء الاصطناعي كوظيفة مضافة، فقد تستفيد أكثر.

وفيما يخص التحول الكوني، هناك معارضات كثيرة. أحدها هو “مفارقة جيفونز” (Jevons Paradox)، التي تقول إن تحسين الكفاءة غالبًا ما يؤدي إلى زيادة الطلب بشكل كبير، وليس مجرد استبدال، وحتى مع زيادة إنتاجية الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، فإن الفوائد “الانكماشية” (خفض أسعار المنتجات والخدمات) قد تحفز طلبًا جديدًا وصناعات جديدة. ثانيًا، قد يخلق الذكاء الاصطناعي وظائف لم نتخيلها بعد، وغالبًا ما تكون قدرة المجتمع على التكيف أقوى مما يتوقعه النموذج. ثالثًا، في المهام التي تتطلب تنظيمًا، وتفاعلًا مع العالم المادي، وعلاقات إنسانية معقدة، وتقييمات غير قياسية، فإن تكلفة استبدال الذكاء الاصطناعي أعلى بكثير من الافتراضات السوقية، كما أن الأنظمة القانونية والتنظيمية والاعتيادية الاجتماعية تشكل قيودًا طبيعية على التسرع.

لذا، فإن التغيرات في سرد الذكاء الاصطناعي تستحق أن نأخذها بجدية، لكن عملية التغيير قد لا تكون فورية، وأن توقيتها وحدودها وعدم اليقين المرتبط بها يفتحان فرصًا هيكلية وتفرقة. إذا نظرنا إليها بشكل ديناميكي ومرن، فإن ما يحتاجه المستثمرون هو الانتقال من “شراء سلة من الذكاء الاصطناعي” إلى “انتقاء أدق للأهداف”. خاصة بعد امتصاص الذعر وتقييمات الأصول، فإن السؤال الأهم هو: ما الذي من المرجح أن يحدث، وما الذي لن يحدث؟ وما الذي سيحدث أولًا، وما الذي سيحدث لاحقًا؟ وما الذي هو استبدال، وما هو تكامل؟

نقترح التركيز على عدة زوايا تصفية:

(1) على مستوى الأجهزة، البحث عن “سلاسل قيود قوية”. مع توقعات الإنفاق الرأسمالي المرتفعة، فإن الحصول على عوائد إضافية من الأجهزة أصبح أكثر صعوبة، والسوق لم يعد يكافئ الإنفاق الرأسمالي، لذا يجب التركيز على الأجزاء التي تعاني من قيود إمداد شديدة، والتي تملك قوة تسعير قوية، خاصة تلك التي توسعت ببطء سابقًا، وتتمتع بفترات توسع طويلة، وقليلة البدائل، مثل التخزين، وشبكات الكهرباء، والمحولات، والعبوات المتقدمة، والألياف الضوئية، حيث أن قيود الإمداد تعني قوة تفاوض أكبر.

(2) على مستوى النماذج، المنافسة أصبحت أكثر قسوة، ويجب أن تكون معايير الاختيار: هل تملك بيانات خاصة حصرية لتدريب نماذج متميزة؟ هل تملك بنية تحتية منخفضة التكلفة للاستدلال؟ وهل تملك القدرة الهندسية على تحويل قدرات النموذج إلى حلول مغلقة وواقعية؟ أي البحث عن “قدرات النموذج + عجلة البيانات + الحواجز التجارية”. منذ منتصف 2025، انخفض ارتباط أسعار أسهم الشركات الكبرى في أمريكا من حوالي 0.8 إلى حوالي 0.2، وبدأ السوق يركز على شركات مثل أنثروبيك وبيكسي، وسيستمر هذا التباين في النماذج.

(3) على مستوى التطبيقات: التركيز على الأهداف التي يمكن أن تُطبق بسرعة، والتي أثبتت قيمة الذكاء الاصطناعي، وتلك التي يمكن قياس نتائجها بشكل مباشر (ROI)، والتطبيقات التي يمكن أن تدخل بسرعة في عمليات الشركات الأساسية، والتطبيقات الأصلية في المجالات المتخصصة.

بالنسبة للقطاعات التي شهدت تصحيحًا كبيرًا مؤخرًا، مثل SaaS، السوق قد يميز تدريجيًا بين “SaaS ذات الوظائف الضعيفة التي يمكن استبدالها بالذكاء الاصطناعي” و"البنى التحتية للبيانات والتنفيذ التي لا غنى عنها في عصر الذكاء الاصطناعي"، خاصة تلك التي تسيطر على بيانات أو عمليات حاسمة (مثل الأمان، والامتثال، وقنوات البيانات، والتسوية المالية)، حيث أن بعض التطبيقات قد تكون “مضللة” أو “مُقصاة” بشكل غير عادل.

(4) الاختلافات بين مسارات الذكاء الاصطناعي في الصين وأمريكا تعتبر زاوية مهمة أخرى. فهناك اختلافات في المسارات والمعاني الكلية. أولًا، في الصين، التركيز على “كفاءة القدرة الحاسوبية أولًا”، مع الاعتماد بشكل أكبر على تحسينات الخوارزميات، والنظام المفتوح، والهندسة لرفع الكفاءة، رغم نقص القدرة الحاسوبية حاليًا، إلا أن الاعتماد على بدائل محلية للقدرة الحاسوبية قد يكون أكثر فاعلية، مع أن التنافس على النماذج الكبيرة لا يزال مهمًا. ثانيًا، الهيكل الاقتصادي يحدد مسارات تأثير الذكاء الاصطناعي في الصين وأمريكا بشكل مختلف. في أمريكا، مع ارتفاع نسبة الخدمات، وتكلفة العمالة البيضاء المرتفعة، فإن تأثير الاستبدال والضغط الانكماشي أقوى، مع التركيز على استعادة التصنيع الأمريكي، وهو تحدٍ كبير. أما في الصين، مع قاعدة صناعية ضخمة، وميزات مثل إمدادات الكهرباء، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كأداة لرفع الإنتاجية الكلية، وليس مجرد استبدال العمالة، مع فرص هيكلية في تنويع السيناريوهات وتحويل خدمات الإنتاج، مما يعني أن منطق الاستثمار في السوق الصينية سيكون أكثر حول “تمكين الصناعة” و"الدمج بين التقنية والمنتج".

على مدى السنوات الماضية، ساعدت متابعة وفهم سلاسل الذكاء الاصطناعي المستثمرين على اكتساب “ألفا معرفي”. لا شك أن ثورة الذكاء الاصطناعي لا تزال الموضوع الأهم، لكن مع ارتفاع تقييمات الأصول، وظهور شركات قيادية جديدة، فإن تغير السرد قد يسرع، مما يفرض تحديات أكبر على الاستثمار.

مصدر المقال: هوانغتاي للأوراق المالية

تحذيرات المخاطر وشروط الإعفاء

السوق محفوف بالمخاطر، ويجب الحذر عند الاستثمار. هذا النص لا يشكل نصيحة استثمار شخصية، ولم يأخذ في الاعتبار الأهداف أو الحالة المالية أو الاحتياجات الخاصة للمستخدم. على المستخدم أن يراجع ما إذا كانت الآراء أو وجهات النظر أو الاستنتاجات تتوافق مع وضعه الخاص. يتحمل هو المسؤولية عن قراراته.