انتهت هذه المنافسة في النهاية بصراع على السيطرة على ثلاث ساحات: طبقة الحوسبة (سباق التسلح في رأس المال الاستثماري، 805 مليار دولار سنويًا)، وطبقة النموذج (المنافسة البحثية بين Anthropic/OpenAI/Google)، وطبقة سير العمل (المنافسة على نقاط الدخول بين Cursor/Copilot/SaaS المؤسسي). إن الحاجز التنافسي الحقيقي يتشكل فقط في الطبقة الأخيرة — من يسيطر على سير العمل، يسيطر على عجلة البيانات، ويكتسب ميزة هيكلية في دورة التحديث التالية للنموذج. إن سعر الاستحواذ على Cursor البالغ 60 مليار دولار، هو في جوهره أحدث نقطة مرجعية للسوق لتسعير "السيطرة على سير العمل"، وهذا السعر لا يزال في ارتفاع.

كاتب المقال، المصدر: SkillsMaster

مقدمة: ساحة معركة ثلاثية و命题 أساسي واحد

في عام 2026، يحدث أكبر تجمع رأسمالي في التاريخ البشري. ستستثمر الشركات التكنولوجية الأمريكية الكبرى الستة هذا العام 805 مليار دولار أمريكي (حوالي 5.8 تريليون يوان صيني) في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي—وهو رقم يتجاوز إجمالي الناتج المحلي السنوي لمعظم الدول، ويتعدى ضعفي إنفاق الولايات المتحدة على الدفاع لعام 2023 بأكمله.

في الوقت نفسه، استحوذت SpaceX على Cursor (أداة برمجة بالذكاء الاصطناعي كانت قيمتها فقط 59 مليون دولار قبل ثلاث سنوات) بصفقة نقدية بالأسهم بقيمة 600 مليار دولار، وأُبرمت الصفقة في اليوم الرابع بعد طرح SpaceX للأسهم، مما أدى إلى ارتفاع سهم SPCX بنسبة 17% في يوم واحد، وتجاوز قيمتها السوقية مؤقتًا مايكروسوفت. ارتفع الإيرادات السنوية لشركة Anthropic من 10 مليار دولار إلى 470 مليار دولار في غضون 16 شهرًا، على الرغم من أن الشركة لم تحقق ربحًا في أي ربع، ووصلت قيمتها إلى ما يقارب 965 مليار دولار.

خلف هذه الأحداث تكمن نفس الحرب على جبهات مختلفة. يفكك هذا المقال الحرب إلى ثلاثة ميادين مستقلة لكنها مترابطة: سباق التسلح في رأس المال الاستثماراتي على طبقة الحوسبة، المنافسة في التطوير على طبقة النماذج، والصراع على نقاط الدخول على طبقة سير العمل. الحجة الأساسية هي: أن الخندق الدفاعي يختلف تمامًا في قوته عبر الطبقات الثلاث، وأغلب المشاركين في السوق يركزون انتباههم على المستوى الخاطئ.

الفصل الأول: طبقة القوة الحسابية: سباق تسلح برأسمال قدره 805 مليار دولار

تمثل طبقة الحوسبة الأساس المادي لهذه الحرب، وهي أيضًا عتبة الدخول. بلغ إجمالي استثمارات رأس المال لللاعبين الستة الكبار في الولايات المتحدة عام 2023 (Amazon AWS وGoogle Alphabet وMicrosoft Azure وMeta وOracle Cloud وCoreWeave) 146 مليار دولار؛ ومن المتوقع أن يصل الرقم عام 2026 إلى 805 مليار دولار، بزيادة قدرها 451% على مدار ثلاث سنوات.

جنسن هوانغ قدم المنطق الاقتصادي الأساسي لمصانع الذكاء الاصطناعي في GTC Taipei 2026: القوة الحسابية هي الإيرادات، لأن كل رمز هو إيراد وكل رمز هو ربح. هذا المنطق حول CAPEX من "التكلفة" إلى "استثمار في الطاقة الإنتاجية" — تمامًا مثل بناء خطوط إنتاج إضافية في مصنع. بلغ إنفاق رأس المال لمصنع ذكاء اصطناعي بقدرة 1 غيغاواط 500-800 مليار دولار، وخفض نظام رفوف NVIDIA Vera Rubin NVL72 تكلفة الاستنتاج بنسبة 10 مرات مقارنة بـ Blackwell، مما عزز نموذجًا اقتصاديًا أكثر قوة.

في عام 2023، كانت استثمارات رأس المال لهذه الشركات الستة تمثل فقط 40% من التدفق النقدي التشغيلي، حيث تم استخدام كميات كبيرة من النقد لشراء الأسهم وتوزيع الأرباح. وفي عام 2026، تجاوزت هذه النسبة 100%، مما يعني أن التدفق النقدي التشغيلي وحده لم يعد كافيًا لتغطية نفقات البنية التحتية، مما أجبر الشركات على اللجوء إلى التمويل الخارجي. إن تمويل Alphabet بـ 84.75 مليار دولار من الأسهم (يونيو 2026) — والذي اعتمد هيكل رأس مال متعدد المستويات (أسهم مفضلة قابلة للتحويل بقيمة 40 مليار دولار + سندات خالية الكوبون بقيمة 10 مليار دولار + أسهم عادية ومفضلة بقيمة 34.75 مليار دولار) — هو نتاج مباشر لهذا الضغط، وأكبر عملية تمويل بالأسهم في تاريخها.

حاجز القدرة الحسابية حقيقي، لكنه عائق دخول وليس ميزة تميّز. أصحاب القدرة الحسابية يحصلون فقط على "تأهيل للمشاركة"، ولا يمكنهم الفوز بالمنافسة النهائية بناءً عليه فقط.

بيانات أسهم M7 (حتى 18 يونيو 2026) تكشف عن تناقض هيكلية: إن NVIDIA هي المستفيد المباشر الأكبر من سباق التسلح في CAPEX، لكن سعر سهمها انخفض بنسبة 18.9% منذ بداية عام 2026، وهو أكبر انخفاض بين M7. 5 السوق يُسعّر مخاطر طويلة الأجل — حيث يُنفق جزء كبير من CAPEX الواسع النطاق من المشترين النهائيين على بناء مسارات مخصصة لASICs تتجاوز NVIDIA (AWS Trainium و Google TPU v7 و Microsoft Maia). وتعكس أداء CoreWeave +240% و Micron +259% (منذ بداية عام 2026) تقييم الأسواق المالية للجهات المستفيدة من وسط سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي.

الفصل الثاني: طبقة النموذج: المنافسة في البحث والتطوير و"وهم الحماية التنافسية"

إذا كانت طبقة القوة الحسابية تحدد من له الحق في المشاركة، وطبقة النموذج تحدد من يمكنه التقدم في بداية المنافسة—لكن بيانات Sensor Tower أثبتت أن الميزة المتقدمة في طبقة النموذج لا يمكن تحويلها إلى تثبيت مستدام للعملاء.

انخفض حصة ChatGPT من حوالي 85% من الحصة العالمية في مايو 2023 إلى حوالي 43% في مايو 2026، بانخفاض يزيد عن 40 نقطة مئوية، دون أي انتعاش على الإطلاق. تنقل هذه المنحنى إشارة أساسية: تأثير الشبكة لنموذج اللغة الكبير على جانب الاستهلاك ضعيف جدًا. يتحول المستخدمون بناءً على الفائدة الفورية، ولا يوجد أي قفل اجتماعي مثل "أصدقائي هنا لذا أنا هنا"، ولا يوجد مكتبة محتوى متراكمة على مدى سنوات (مثل مكتبة أفلام Netflix).

في يناير 2025، أدى إصدار DeepSeek إلى أكبر تقلبات فردية في الحصة على مدار سلسلة زمنية كاملة — حيث خسر ChatGPT حوالي 10 نقاط مئوية خلال أسابيع قليلة. وهذا يشير إلى أن بديلاً مفتوح المصدر ومجانيًا وأداءً مكافئًا يكفي لإعادة توزيع عشرات الملايين من المستخدمين في وقت قصير جدًا. إن تكلفة التحول على جانب المستهلك لنموذج اللغة الكبيرة تقترب فعليًا من الصفر.

لم تحقق Anthropic أي ربح في أي ربع منذ تأسيسها في عام 2021، وحرقت $56 مليار نقدًا في عام 2024 فقط (هامش إجمالي -94%)، لكن تقييمها في منتصف عام 2026 وصل إلى $965 مليار (سلسلة H). ارتفع إيراداتها السنوية من $10 مليار في يناير 2025 إلى $470 مليار في مايو 2026 — نمو 47 ضعفًا خلال 16 شهرًا.

لا يكمن جوهر هذا المنطق التقييمي في الربح الحالي، بل في التأمين المزدوج الناتج عن تكامل واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالشركات: 80% من الإيرادات تأتي من العملاء المؤسسيين، وقد تم دمج مكتبات الكود وأنظمة الامتثال وعمليات المنتجات لـ 300,000+ عميل تجاري بشكل عميق داخل واجهة برمجة تطبيقات Claude. لم يعد تكلفة التبديل مسألة "أي نموذج أفضل"، بل هي "تكلفة الهندسة لإعادة بناء جميع التكاملات" — وهذه التكلفة غالبًا ما تتجاوز بكثير الفروق في أداء النموذج.

حاجز التنافس في طبقة النموذج مؤقت — فقد يمحو إصدار نموذج جديد كل 6-12 شهرًا أي تقدم في الأداء. ما يخلق تعلقًا حقيقيًا هو سير العمل والتكامل البيانات المبني على النموذج.

الفصل الثالث: طبقة سير العمل: التنافس بين Cursor وCopilot وبوابات SaaS للشركات

إن طبقة سير العمل هي الأعمق من حيث الحاجز التنافسي والأطول من حيث الاستمرارية بين ساحات القتال الثلاثة. الدخول إلى سير العمل يعني الدخول إلى بيئة يعمل فيها المستخدمون لمدة 8 ساعات يوميًا — بمجرد ترسيخ العادات، وتراكم البيانات، ودمج العمليات، سيتحول تكلفة الاستبدال من "ما إذا كان النموذج سهل الاستخدام أم لا" إلى "إعادة بناء نظام العمل بالكامل".

تحليل حالة متعمق: استحواذ SpaceX على Cursor بقيمة 60 مليار دولار: من تمويل أولي بقيمة 59 مليون دولار إلى أضخم استحواذ على أداة ذكاء اصطناعي في التاريخ

تم إنشاء Cursor من قبل أربعة طلاب جامعيين من MIT في عام 2023 من خلال تقسيم VS Code، حيث عكس تدفق عمل "Vibe Coding" نموذج التفاعل بين المطورين والكود — لم يعد المطورون بحاجة إلى التعامل مع البنية التحتية للغة، بل يقومون بترتيب ذكي عالي المستوى بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وفي ذروته، شغل Cursor 41% من حصة سوق أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، وساهم بنحو نصف إيرادات واجهة برمجة تطبيقات Anthropic Claude.

الدرس الأهم من حالة Cursor ليس نجاحه، بل ضعفه الهيكلي. بعد أن قطعت Anthropic وصول Claude في عام 2026، انخفض حصة Cursor من سوق البرمجة بالذكاء الاصطناعي من 41% إلى 26% بشكل مفاجئ. كشف هذا الحدث بوضوح أن لزوجة سير العمل على طبقة التطبيق تعتمد على استقرار العرض على طبقة النموذج، وعندما تعيد جهة العرض الأساسية فرض سيطرتها، فإن أي لزوجة سير عمل قوية ستتوقف فورًا.

تم شراء SpaceX بصفقة جميع الأسهم بقيمة 60 مليار دولار، وهي تُعد في جوهرها حلًا للمخاطر المتعلقة بالعرض من خلال الميزانية العمومية — من خلال دمج نموذج Grok الخاص بـ xAI وحواسيب孟菲斯 Colossus الفائقة (أحد أكبر تجمعات GPU في العالم)، ودمج إمداد النماذج داخليًا، مع الحفاظ على بيانات قرارات مطوري الكود الحقيقية التي جمعها Cursor. إن توليد الكود هو أبرز تطبيق ذي قيمة عالية لنموذج LLM، وتتمتع هذه البيانات بقيمة لا يمكن تعويضها لتحسين نماذج xAI باستمرار. 2

استراتيجية Microsoft في سير العمل تختلف تمامًا عن مسار SpaceX/Cursor. لا يعتمد Copilot على النمو الطبيعي المُحفز بتجربة المنتج، بل يعتمد على التغلغل الإجباري عبر قاعدة 345 مليون مستخدم مدفوع لـ Microsoft 365. بلغ إيرادات GitHub Copilot السنوية أكثر من 2 مليار دولار (بحلول عام 2026)، مع معدل تجديد الشركات فوق 85%.

الأهم من ذلك، ميزة بيانات مايكروسوفت: بيانات تدفق العمل المؤسسي المُخزنة عبر منتجات مثل Office وTeams وOutlook، والتي تشكل قدرة على فهم السياق يصعب على أي أداة ذكاء اصطناعي مستقلة تقليدها. عندما يستطيع Copilot الاستشهاد بملاحظات اجتماع Teams من الأمس داخل مستند Word، مع ربط سلسلة البريد الإلكتروني ذات الصلة في Outlook، فإن تكلفة التحول ترتفع من "استبدال البرنامج" إلى "انقطاع الذاكرة الوظيفية".

لا تقتصر المنافسة على طبقة سير العمل على أدوات الذكاء الاصطناعي العامة. فشركات البرمجيات المؤسسية التقليدية تدمج قدرات نماذج اللغة الكبيرة في منتجاتها الأساسية، مما يخلق تحكمًا رأسيًا في سير العمل بالذكاء الاصطناعي. إن قدرة Salesforce Einstein GPT على الوصول المباشر إلى بيانات CRM تجعلها أكثر ترابطًا في سير عمل المبيعات مقارنة بأي واجهة لنموذج لغة عام. وبالمثل، فإن دمج Workday AI في عمليات اتخاذ القرار في الموارد البشرية يخلق تكلفة انتقال بيانات وعمليات مرتفعة جدًا.

حالات موازية تاريخية | WhatsApp (22 مليار دولار) → Cursor (60 مليار دولار): تطور نموذج الاستحواذ على الشبكات

في عام 2014، استحوذت فيسبوك على واتساب بقيمة 22 مليار دولار أمريكي (حيث بلغت 19 مليار دولار أمريكي = 4 مليارات دولار نقدًا + 15 مليار دولار أسهمًا)، وفي ذلك الوقت كان خسارة واتساب الصافية لعام 2013 تبلغ 138 مليون دولار أمريكي، مع إيرادات شبه معدومة. 8 منطق الاستحواذ: تشكيل شبكة اجتماعية قائمة على دفتر العناوين للمستخدمين، حيث يزيد كل مستخدم جديد من قيمة الشبكة بأكملها (تأثير شبكة ثنائي الجانب كلاسيكي)، وكان الدافع الدفاعي لفيسبوك هو منع المنافسين من الحصول على نقطة دخول الرسائل المتنقلة.

الهيكل المنطقي لـ Cursor مشابه لكنه أكثر تعقيدًا: تأثيرات الشبكة الأفقية أضعف من WhatsApp (المطورون لا يُجبرون على استخدام Cursor لأن زملاءهم يستخدمونه)، لكن عجلة البيانات الرأسية أقوى بكثير من WhatsApp (بيانات قرارات الكود الحقيقية تحسن النموذج باستمرار، مما يشكل دورة ذاتية التقوية: سير العمل → البيانات → النموذج → سير عمل أفضل). إن قيمة 60 مليار دولار هي تسعيرة السوق لمزيج "السيطرة على سير العمل + عجلة بيانات الكود"، وهي أعلى بحوالي 172% من تسعيرة WhatsApp، مما يعكس إعادة تقييم قيمة سير العمل في عصر LLM.

الفصل الرابع: حرب مصنع الذكاء الاصطناعي: موقع الحاجز، وإنشائه، وشروط فشله

بناءً على تحليل ساحات المعركة الثلاثة، فإن موقع الحصن ليس واحدًا. فقد أنشأ اللاعبون المختلفون حواجز بقوة مختلفة على مستويات مختلفة، لكن السؤال الأساسي هو: أي حصن يمكنه التغلب على دورات التطور التكنولوجي والاستمرار؟ وأي حصن سيصبح غير فعال تحت أي ظروف؟

امتلاك كتلات GPU كبيرة يوفر حاجز دخول، لكنه لا يخلق ميزة تنافسية متميزة—لأن المنافسين يمكنهم شراء نفس الأجهزة بنفس رأس المال. إن منصة NVIDIA Vera Rubin تقلل تكلفة الاستنتاج بنسبة 10 مرات، مما يعني أن الانخفاض السريع في تكلفة الحوسبة سيضعف أكثر من قيمة "امتلاك المزيد من الحوسبة" كحاجز تنافسي. شروط فشل حاجز طبقة الحوسبة: نضج واسع النطاق لدوائر ASIC مخصصة (من المتوقع 2027-2028)، حيث سيتقلص بشكل كبير ميزة تكلفة الاستنتاج لشركات السحابة الضخمة.

بيانات قرارات تطوير الكود الحقيقية التي جمعها Cursor، وبيانات الأعمال الحصرية المُخزنة من مكالمات واجهة برمجة تطبيقات Anthropic، وبيانات سير العمل المؤسسي التي جمعتها Microsoft من خلال Office 365، تمثل أصولًا الأكثر حماية في عصر الذكاء الاصطناعي. عمق خندق عجلة البيانات يعتمد على متغيرين: حصرية البيانات (ما إذا كانت يمكن نسخها أو استبدالها ببيانات مُولَّدة)، ودرجة ترابط البيانات مع تحسين النموذج (ما إذا كانت البيانات تدفع حقًا القدرة التمييزية للنموذج).

إن سيطرة سير العمل هي أطول مدة بين الحواجز الثلاثة. إن منطق الدفاع الخاص بها لا يعتمد على التفوق المستمر في أداء النموذج (الذي يمكن استبداله على مستوى النموذج)، بل يعتمد على تكلفة الانتقال المرتفعة—إعادة كتابة الأوامر، وإعادة بناء تكاملات API، وإعادة تدريب الموظفين، وإعادة اجتياز مراجعات الامتثال والأمان. غالبًا ما تتجاوز هذه التكاليف مجتمعةً التحسينات في الكفاءة التي يقدمها النموذج الجديد، مما يخلق قفلًا خاملًا مستمرًا.

هناك ثلاثة شروط لإلغاء الصلاحية: ① ظهور نموذج تدفق عمل جذري (مثل الانتقال من "البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي" إلى "البرمجة الذاتية الكاملة بالذكاء الاصطناعي"، وإعادة تعيين منطق تدفق العمل بالكامل)؛ ② فتح واجهات معيارية تلغي تكاليف التحويل (مثل بروتوكول استدعاء وكيل الذكاء الاصطناعي الموحّد)؛ ③ متطلبات تنظيمية إلزامية لقابلية نقل البيانات.

جميع طبقات الخندق الثلاثة مبنية على افتراض ضمني: استقرار سلسلة التوريد. جميع الشبكات السبعة المصممة بالتعاون على منصة NVIDIA Vera Rubin تُصنع بعملية 3 نانومتر من TSMC، وذاكرة HBM4 تأتي من ثلاثة مصنعين كوريين جنوبيين. إن المخاطر الجيوسياسية في تايوان وقيود التصدير يمكنها تعطيل سلسلة إمداد الأجهزة في أي لحظة، ولا يتم تسعير هذا الخطر بشكل كافٍ في خطط CAPEX الحالية. هذا هو الخطر الخارجي النظامي الوحيد الحقيقي في حرب AI Factory.

الاستنتاج: من سيكسب هذه الحرب

تم التحقق من المُسلّمة الأساسية لهذا المقال بشكل منهجي بعد تحليل البيانات في الأقسام الثلاثة: لا تقع جدران الحماية في تنافس الذكاء الاصطناعي على نفس المستوى؛ فطبقة القوة الحسابية تحدد أهلية البقاء، والتقدم في طبقة النموذج يزول بسرعة، وفقط اللاعبون الذين يسيطرون على طبقة سير العمل يمكنهم إنشاء سلطة تسعير مستدامة.

أثبتت بيانات Sensor Tower أن المستهلكين لا يمتلكون ولاءً، وأقلّت حصة ChatGPT بنسبة 50٪ على مدار ثلاث سنوات، وهي أوضح دليل عملي. إن استحواذ Cursor بقيمة 60 مليار دولار يوضح أن السوق أعاد تسعير "السيطرة على سير العمل"، وسيستمر هذا السعر في الارتفاع. وجود ARR بقيمة 47 مليار دولار لـ Anthropic مع خسائر مستمرة يثبت أن التكامل المؤسسي للواجهات البرمجية يخلق قفلًا كافيًا لدعم تقييمات تفوق الأرباح الحالية بكثير.

من حيث توازن المنافسة، تمتلك Microsoft أعمق جدارًا دفاعيًا مكونًا من ثلاث طبقات: قوة الحوسبة Azure، وصول إلى نماذج OpenAI، ونقاط دخول تدفقات العمل Office/GitHub؛ بينما تتقدم Anthropic في التزام العملاء بواجهات برمجة التطبيقات للشركات، لكنها تواجه ضغوطًا مستمرة في استهلاك رأس المال؛ تمثل ميزة Google في قنوات التوزيع (Android + Search) ميزة صعبة التكرار في الجانب الاستهلاكي؛ أما مسار SpaceX/xAI + Cursor المتكامل رأسيًا، فهو لا يزال قيد التحقق، لكنه إذا نجح، سيُنشئ مزيجًا من الجدران الدفاعية الأصعب تفكيكًا.

الحرب النهائية ليست بين أي نموذج أكثر ذكاءً، بل بين أي سير عمل يصعب مغادرته. هذه منطقية تجارية أساسية تم التحقق منها منذ عصر WhatsApp، وتم تضخيمها في عصر نماذج اللغة الكبيرة إلى مقياس تريليونات الدولارات.

مصادر البيانات والملاحظات

فريق محللي بنك أوف أمريكا (أبريل 2026)؛ بحث تريندفورس العالمي (مايو 2026)؛ توجيهات أمازون وآلفابت ومايكروسوفت وميتا وأوراكل للربع الأول من عام 2026. مخطط بيانات "سباق استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة"؛ مخطط بيانات "ضغط رأس المال: استثمارات البنية التحتية مقابل التدفق النقدي التشغيلي".

إعلانان عن دمج SpaceX/Anysphere (يونيو 2026)؛ الكشف الرسمي عن ARR لـ Cursor؛ مواد محاضرة البروفيسور تشين لين من كلية إدارة الأعمال في جامعة هونغ كونغ (يونيو 2026)؛ قاعدة بيانات التمويل على Crunchbase.

إعلان تمويل سلسلة Anthropic H (مايو 2026، التقييم 96.5 مليار دولار)؛ مادة دورة كلية إدارة الأعمال بجامعة هونغ كونغ: رسم بياني للبيانات "شركة خاسرة بقيمة تريليون دولار أمريكي"؛ Bloomberg Terminal.

4 NVIDIA GTC تايبيه 2026: خطاب جينسن هوانغ الرئيسي (1 يونيو 2026، مركز تايبيه للموسيقى)؛ إعلان منتج NVIDIA Vera Rubin؛ SemiAnalysis "Vera Rubin: التصميم المشترك المتطرف" (فبراير 2026).

5 Bloomberg Terminal؛ مخطط بيانات "M7 مقابل Micron 2026 حتى نهاية العام 2026 (18 يونيو 2026)"; مواد دورة كلية إدارة الأعمال بجامعة هونغ كونغ؛ التقارير السنوية للشركات على مدار السنوات.

6 Sensor Tower Global Research؛ شرائح عرض البروفيسور تشين لين (تشين لين)، كلية إدارة الأعمال بجامعة هونغ كونغ: "حساسية سعر العميل والولاء" (يونيو 2026، بيانات عالمية).

7 تقارير نتائج مايكروسوفت للسنة المالية 2026؛ كشف رسمي عن ARR لـ GitHub Copilot؛ بيانات مستخدمي الاشتراكات المدفوعة لـ Microsoft 365 (الربع الأول 2026)؛ تصريحات ساتيا ناديلا في يوم المستثمرين.

إعلان استحواذ فيسبوك/ميتا على واتساب (فبراير 2014)؛ بيانات مالية لواتساب لعام 2013؛ مواد دورة كلية إدارة الأعمال بجامعة هونغ كونغ "القصة القديمة في الدورة السابقة"؛ مستندات اللجنة الأمريكية لل securities والبورصات.