الكاتب الأصلي: في بينجيه
المصدر الأصلي: Alpha Engineer
منذ أواخر يونيو، شهد قطاع الذكاء الاصطناعي العالمي تصحيحًا ملحوظًا.
Is this just a temporary technical pullback or a signal that the cycle has topped out? This is a question worth a thousand gold.
أصدر مورغان ستانلي في 27 يوليو تقريرًا عميقًا بطول 120 صفحة يتناول هذا السؤال بعنوان "Playing the AI Infrastructure Dip".
التقرير يقدم حكمًا واضحًا: أن الدافع الرئيسي للتصحيح هو عوامل فنية، بما في ذلك تصفية التراكُم المُبالغ فيه في المراكز، وتخفيض الرافعة المالية للتمويل بالرهن، وانعكاس عوامل الزخم، وليس تدمير المنطق الأساسي.
قرأت التقرير بعناية وتعلمت الكثير، سأشرح لكم النقاط الرئيسية.
(1) قلق سوق رأس المال الأول: عكس سردية Tokenmaxxing؟
أول إشارة سلبية لاحظها السوق هي عكس سردية "Tokenmaxxing".
بدأت العديد من الشركات في فرض حدود ميزانية على استخدام الموظفين لرموز الذكاء الاصطناعي، مما أثار شكوكًا حول استدامة نمو إيرادات شركات النماذج الكبيرة.
هذا القلق لا أساس له.
أولاً، قاعدة إنفاق الموظفين الحاليين على الرموز متدنية جدًا، والعائد على الاستثمار مرتفع جدًا.
أظهرت دراسة من مورغان ستانلي على مجموعة واسعة من سيناريوهات تطبيق الذكاء الاصطناعي المؤسسية أن متوسط تكلفة استدعاء الذكاء الاصطناعي الواحد يوفر حوالي 55 دولارًا من تكاليف العمالة، بينما تبلغ تكلفة إكمال مهمة مؤسسية من خلال تعاون الوكلاء ما بين 2-5 دولارات فقط، بعائد استثمار يتجاوز 10 أضعاف.
الأدوات ذات مضاعف العائد على الاستثمار بنسبة 10x أو أكثر، فإن اعتمادها أو عدم اعتمادها ليس مسألة قرار ميزانية، بل مسألة قدرة تنافسية أساسية، وسيواجه الشركات التي لا تنشر قدرات الذكاء الاصطناعي بنشاط عجزًا تنافسيًا متزايدًا بوضوح.
ثانيًا، ستساهم التطورات في أجيال GPU في رفع هامش ربح مراكز البيانات، مما يعني أنه يمكن خفض سعر الرموز بشكل كبير في المستقبل دون المساس بالربحية، مما يحرر الطلب بشكل إضافي.
أظهر نموذج Intelligence Factory من Morgan Stanley أن هامش الربح الصافي من مبيعات رموز مراكز البيانات القائمة على Blackwell يبلغ حوالي 58%.
عند نشر وحدات معالجة الرسوميات من جيل Rubin و Feynman، ارتفعت هامش الربح إلى حوالي 80% و90% على التوالي.
هذا يعني أن Hyperscaler يمكنه خفض سعر الرمز المميز بنسبة حوالي 75% دون التأثير على هامش الربح، حيث أن المساحة المنخفضة لمنحنى التكلفة كافية لتحقيق التخفيضات والربح معًا.
(2) قلق سوق رأس المال الثاني: هل يُثبت وقت كيمي عدم معقولية الإنفاق الرأسمالي؟
إطلاق كيمي K3 يدفع الأسواق المالية لإعادة تقييم افتراض أساسي: إذا كان بإمكان الصين تدريب نماذج متقدمة ذات أداء قريب بتكاليف أقل، فهل يواجه إنفاق الرأسمال على الذكاء الاصطناعي الذي يتجاوز تريليون دولار سنويًا من قبل مزودي السحابة الأمريكيين تخفيضًا في العائد؟
تعتقد مورغان ستانلي أن السعي الحثيث من قبل شركات النماذج الكبيرة في الصين والولايات المتحدة نحو الكفاءة لن يُضعف طلب الحوسبة. على العكس، فإنه يعزز التقييم الهيكلي القائل بأن الطلب يفوق بكثير العرض.
لاحظ الاقتصادي في القرن التاسع عشر ويليام ستانلي جيفونز أن تحسينات وات على المحرك البخاري زادت بشكل كبير كفاءة حرق الفحم، لكن استهلاك الفحم الإجمالي في بريطانيا ارتفع بشكل حاد، لأن المحركات البخارية أصبحت اقتصادية وتم نشرها في عدد أكبر بكثير من المصانع والمناجم مقارنةً بالسابق.
لذلك قدم مفارقة جيفونز الشهيرة: عندما تتحسن كفاءة استخدام مورد معين، يزداد الاستهلاك الكلي لذلك المورد بدلاً من أن ينخفض.
مفارقة جيفونز تنطبق أيضًا على موجة الثورة الحالية في الذكاء الاصطناعي: إن تحسين كفاءة قوة الحوسبة يقلل من تكلفة وحدة التوكن، وتكاليف أقل تعني مزيدًا من السيناريوهات، ومزيدًا من المستخدمين، وعمليات استدعاء أكثر تكرارًا، مما يرفع في النهاية استهلاك الحوسبة الإجمالي.
استشهدت مورغان ستانلي بمجموعة من البيانات لقياس مدى خطورة هذا الخلل في العرض والطلب:
أعرب مسؤولون في جوجل مؤخرًا عن أن الشركة قد تحتاج إلى مضاعفة قوتها الحسابية كل 6 أشهر، أي تحقيق نمو قدره 1000 مرة خلال 5 سنوات.
لكن من منظور العرض، فإن متوسط النمو السنوي المركب لمبيعات شرائح NVIDIA للذكاء الاصطناعي بين عامي 2025 و2028 يبلغ حوالي 140٪، وحتى لو استمر هذا المعدل لمدة 5 سنوات، فإن إجمالي قوة الحوسبة المُسلّمة لا يتجاوز 10٪ من توقعات الطلب الخاصة بشركة Google فقط.
بعبارة أخرى، حتى أكبر مزود عالمي للقوة الحسابية، وهو يعمل بأقصى سرعة تاريخية، لا يستطيع تغطية سوى جزء ضئيل من طلب عميل واحد.
(3) قلق سوق رأس المال الثالث: هل تشكل قيود العرض حدًا أعلى صارمًا؟
القلق الثالث في أسواق رأس المال هو أنه حتى مع وجود يقين كافٍ من جانب الطلب، هل ستؤدي القيود المادية إلى منع بنية تحتية للقوة الحسابية من التسليم حسب الطلب؟
تعتبر مورغان ستانلي القيود في العالم المادي مجتمعة تحت مصطلح 3P: People، Power، Politics.
الأشخاص: هناك نقص هيكلية في المهارات المطلوبة لبناء مراكز البيانات (الكهربائيون، لاصقو اللحام، عمال السباكة).
الطاقة: تم تمديد دورة الانتظار لتوصيل الشبكة الكهربائية إلى 5-7 سنوات في بعض المناطق، مما يجعلها العائق الزمني الفردي الأكبر لتشغيل مراكز البيانات.
السياسة: يواجه بناء مراكز البيانات مقاومة سياسية متعددة المستويات من المحلي إلى الفيدرالي، واتجاهات السياسة تشهد انعكاسًا هيكليًا.
على مدار السنوات القليلة الماضية، تنافست الولايات لتقديم سياسات جذب سخية لجذب مراكز البيانات، لكن الآن عكس الاتجاه، وبدأت الولايات في تعليق أو فرض شروط أو سحب إعفاءات الضرائب لمراكز البيانات مباشرة.
تُصبح قضايا مثل تقليل وتيرة تطوير مراكز البيانات وحماية فواتير الكهرباء للسكان من تأثير تكاليف بنية مراكز البيانات، أكثر شيوعًا كجزء من برامج حملات الحكام، ومن المتوقع أن تصبح قضايا مهمة للناخبين في انتخابات نوفمبر.
في الوقت نفسه، تحاول الحكومة الفيدرالية إنشاء "رسوم مراكز بيانات" وطنية.
يُنظر في قانون حماية دافعي الضرائب في مجلس النواب، وهو أول محاولة فدرالية لسن قانون لتوزيع تكاليف البنية التحتية، ويطالب شركات المرافق العامة في الولايات بمراعاة إنشاء "معايير الأحمال الكبيرة" لجعل مراكز البيانات تتحمل تكاليف ترقية الشبكة.
في وقت سابق (مارس)، وقعت أمازون وغوغل وميتا ومايكروسوفت وأوراكل و xAI على وعد حماية دافعي الضرائب من البيت الأبيض، وتعهدت طوعًا بحماية المستهلكين الحاليين من تكاليف بنية تحتية مراكز البيانات.
سيقوم هذا القانون بقانوننة هذا الالتزام الطوعي، مما يشكل فعليًا نظامًا قوميًا لرسوم كهرباء مراكز البيانات.
تعترف مورغان ستانلي بشرعية هذا القلق، لكنها تصنفه على أنه "عوائق مؤقتة" وليس عوائق هيكلية.
مع تجاوز دور انتظار دمج الشبكة الكهربائية في بعض المناطق 5 سنوات، ومواجهة مراكز البيانات لضغط متزايد للحصول على طاقة ذاتية، أصبح توليد الطاقة الميداني حلاً أساسياً.
(4) وقت الطاقة: أرباح الوقت المُستغلة في الطاقة
Morgan Stanley قام بإجراء قياس كمي للفجوة الكهربائية في مراكز البيانات الأمريكية.
الاستنتاج هو أن الطلب على الكهرباء لمراكز البيانات في الولايات المتحدة بين عامي 2026 و2028 سيصل إلى حوالي 68 جيجاوات، وبعد خصم المرافق قيد الإنشاء (15 جيجاوات) وسعة الشبكة المتعاقد عليها (15 جيجاوات)، يبلغ العجز المحتمل 38 جيجاوات، كما أن فترة الانتظار للربط بالشبكة وصلت في بعض المناطق إلى 5-7 سنوات.
في هذا السياق، ترى مورغان ستانلي أن قيمة الوقت للوصول إلى الطاقة (Time to Power) هي الاتجاه الذي يعاني من أكبر انحراف في التسعير الحالي للسوق.
سلسلة المنطق خلف ذلك واضحة جدًا: تشغيل مراكز البيانات يعتمد على إمدادات الطاقة → انتظار للربط بالشبكة الكهربائية لمدة 5-7 سنوات → الحلول البديلة التي يمكنها توفير الطاقة خلال 1-3 سنوات تمتلك قيمة تحوط زمني واضحة.
المساران الأساسيان لتحرير الاختناقات التي حددتها مورغان ستانلي:
- مجمعات تعدين البيتكوين: هذه الشركات تمتلك بالفعل سعة كبيرة متصلة بالشبكة الكهربائية وأراضٍ فيزيائية يمكن تحويلها مباشرة لاستخدامات مراكز البيانات: 10-19 جيجاواط.
- حلول توليد كهرباء تدعم النشر السريع: يمكن أن توفر ميزة زمنية تتراوح بين 1-3 سنوات مقارنة بالشبكة الكهربائية، حيث يمكن أن تسهم توربينات الغاز بـ 15-20 جيجاوات وخلايا الوقود بـ 5-8 جيجاوات.
حتى مع دمج حلول "Time-to-Power" مثل محطات التوربينات الغازية، خلايا الوقود، التزويد المباشر من محطات الطاقة النووية، وتحويل مناجم البيتكوين في حسابات الاحتمالات الموزونة، لا يزال هناك عجز صافٍ بحوالي 1 جيجاواط في السيناريو المتوسط، ويتسع العجز إلى 11 جيجاواط في السيناريو المتشائم.
بعبارة أخرى، فإن أشد ما ينقص المُزودين الكبار حاليًا ليس رأس المال الاستثماري، بل المساحات المادية المتاحة بالكهرباء، أي "الهيكل المزود بالطاقة".
تعتقد مورغان ستانلي أن السوق الحالي لا يُسعّر بشكل كافٍ هذه الأصول من مزودي Shell المدعومين.
لقياس هذا التقييم المنخفض، استخدمت مورغان ستانلي عقود شراء الطاقة المتجددة التقليدية كمرجع مقارن، كما هو موضح في الجدول أدناه:
حاليًا، تقع كفاءة EV/Watt لأنواع مزودي Powered Shell هذه في نطاق 2-4 دولارات، وتشمل شركات مثل TeraWulf و Cipher Mining و HUT 8 و Riot Platforms و Applied Digital و Galaxy Digital.
استنادًا إلى مرجعية قدرها 20-25 ضعف EV/Watt لمشغلي مراكز البيانات الناضجة مثل Equinix وDigital Realty، منحت مورغان ستانلي هذه الشركات المُحولة هدف تقييم بخصم قدره 15 ضعف EV/Watt.
