قبل ثلاث سنوات، كان ديفيد كان، شريك سيكويا، من أوائل الأشخاص الذين قاموا بالحسابات ووضعوا رقمًا حول الآثار المترتبة على إنفاق وادي السيليكون الهائل على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
في عام 2023، كان رد فعله على إيرادات GPU السنوية المعلنة من Nvidia والتي تبلغ 50 مليار دولار. فبدءًا بهذا الرقم، وإضافة التكاليف الضمنية لتشغيل مراكز البيانات وهوامش الربح لمشغليها، استنتج أن الأمر سيتطلب 200 مليار دولار من الإيرادات لسداد الاستثمار المقدم.
لقد اعتبر الأمر تحديًا، حيث طلب من رواد الأعمال ابتكار منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي للاستفادة من كل تلك البنية التحتية وتحقيق الإيرادات منها. وبالتقدم سريعًا إلى اليوم، وإضافة ثلاث سنوات من التوسع الفائق، حصل Cahn’s على رقم جديد للإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لعام 2026: 1.5 تريليون دولار.
في المجمل، يرى أن صناعة الذكاء الاصطناعي سيتعين عليها أن تكسب 3 تريليون دولار لتبرير كل تلك الرقائق ونفقات مراكز البيانات الأخرى. وربما يكون هذا تقديرًا أقل من الواقع، فارتفاع تكاليف الذاكرة والاستخدام المتزايد للرقائق الغريبة أو الخاصة بالاستدلال سيؤدي إلى ارتفاع هذا الرقم. يكتب: “في الآونة الأخيرة، زادت الإيرادات المطلوبة لكل جيجاواط من النفقات الرأسمالية بشكل حاد بسبب ديناميكيات عنق الزجاجة هذه وارتفاع تكاليف البناء”.
على الجانب الآخر من دفتر الأستاذ، يُعتقد أن Anthropic قد وصلت إلى 60 مليار دولار في ARR، في حين تفيد التقارير أن OpenAI كسبت 13 مليار دولار في عام 2025 (على الرغم من أنها قالت في نوفمبر 2025 إنها بلغت 20 مليار دولار في ARR) ومن المفترض أنها تحقق المزيد هذا العام. ولكن من الواضح أن هناك فجوة كبيرة يجب سدها.
أحد الأشخاص الذين يهتمون بهذه الفجوة هو تورستن سلوك، كبير الاقتصاديين في شركة أبولو، شركة إدارة الأصول العملاقة. في مذكرة حديثة، أشار إلى أن الشركات الكبرى -جوجل، وميتا، ومايكروسوفت، وأمازون- تتوقع جميعها تسارعات هائلة في تدفقاتها النقدية الحرة في عام 2028. أي أنهم يتوقعون رؤية المردود من كل تلك الرقائق التي اشتروها.
ماذا لو لم يفعلوا ذلك؟ يشير سلوك إلى المخاطر التي نشهدها حاليًا في استخدام الذكاء الاصطناعي: تحول المزيد من المؤسسات إلى نماذج أرخص ذات وزن مفتوح، وغالبًا ما تكون صينية، وليس تلك التي تصنعها المختبرات الحدودية، وانخفاض أسعار الرموز المميزة بشكل عام. أحدث نموذج من OpenAI، وفقًا للرئيس التنفيذي Sam Altman، أكثر كفاءة في استخدام الرموز بنسبة 54% في مهام البرمجة. يعد هذا أمرًا جيدًا للمستخدمين الذين يشعرون بالقلق بشأن تكلفة وكلاء الذكاء الاصطناعي لديهم، ولكنه قد يكون سيئًا بالنسبة للشركات التي تبني مصانع رمزية إذا لم يزيد المستخدمون بشكل كبير من استخدامهم الرمزي الإجمالي معهم.
يشعر سلوك بالقلق من أنه إذا لم يحقق المتوسعون الفائقون أهداف التدفق النقدي الخاصة بهم، فقد يكون رد فعل السوق شديدًا –
ويكتب قائلاً: “في ظل الاعتماد الكبير على عدد قليل جداً من الأسماء، فإن العائد الأبطأ لن يكون مجرد مشكلة في القطاع، بل قد يؤدي إلى خطر دفع الاقتصاد إلى الركود ومؤشر ستاندرد آند بورز 500 إلى التصحيح”.
إنه مجرد شيء يجب أخذه في الاعتبار أثناء قيامك بتوجيه عملاء الذكاء الاصطناعي لديك نحو الرموز المميزة الأرخص.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
