هل الذكاء الاصطناعي فقاعة؟ حجة التقليل من شأن المكاسب المحتملة
آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: تمت مراجعة توقعات الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي لدى مزودي الخدمات السحابية الكبرى لترتفع إلى 405 مليار دولار لعام 2025، مقارنة بالتقديرات الأولية البالغة 250 مليار دولار. تكتسب توقعات McKinsey بخلق قيمة سنوية تتراوح بين 2.6 و4.4 تريليون دولار مصداقية متزايدة مع وصول GitHub Copilot إلى 1.8 مليون مشترك مدفوع، حيث أصبح 46% من الأكواد البرمجية الآن مُولَّدًا بالذكاء الاصطناعي. وصل تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات إلى 87% بين المنظمات الكبيرة مع نمو سنوي في الإنفاق بنسبة 130%. تتعزز حجة الاستثمار في البنية التحتية مع تحقق مكاسب الإنتاجية بوتيرة أسرع مما توحي به مقارنات فقاعة الدوت كوم.
السؤال يجيب على نفسه بشكل خاطئ. عندما يصف Ray Dalio الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بأنه "مشابه جدًا" لفقاعة الدوت كوم، وعندما يحذر صندوق النقد الدولي من انهيار وشيك، وعندما يلاحظ كبير الاقتصاديين في Apollo أن شركات التكنولوجيا الكبرى اليوم تتداول بتقييمات أعلى من نظيراتها في التسعينيات—فإن هذا التأطير يفترض أن الخطر الرئيسي هو الإفراط في الاستثمار.¹ ² ³
الخطر الرئيسي يسير في الاتجاه المعاكس. التكهنات تقلل من شأن المكاسب المحتملة.
ستفشل العديد من شركات الذكاء الاصطناعي. غالبية الشركات الناشئة التي تجمع تمويلًا بتقييمات مبالغ فيها لن تحقق أي عائد للمستثمرين. ستستمر المشاريع التجريبية في المؤسسات بمعدل فشل يبلغ 95%.⁴ سيأتي التصحيح، على الأرجح بشكل مؤلم. لا شيء من ذلك يناقض الأطروحة. الفائزون الذين سيظهرون من موجة الاستثمار الحالية سيولدون قيمة غير متناسبة مع رأس المال المُنفق، لدرجة أن 380 مليار دولار من الإنفاق الرأسمالي السنوي لمزودي الخدمات السحابية الكبرى ستبدو كخطأ في التقريب.⁵
مقارنة الدوت كوم تدعم الحجة في الواقع. ظهرت Amazon وGoogle من ذلك الحطام لتخلقا تريليونات من القيمة. البنية التحتية التي بنتها تلك الشركات في عصر الفقاعة—الألياف الضوئية ومراكز البيانات والبروتوكولات—غذّت عقودًا من التحول الاقتصادي. الخاسرون خسروا كل شيء. الفائزون غيّروا الحضارة. يتبع الذكاء الاصطناعي النمط نفسه بمقياس أكبر وسرعة أعلى.
معادلة خلق القيمة التي يتجاهلها خطاب الفقاعة
يركز تحليل الفقاعة على النسبة الخاطئة. يقارن المحللون استثمارات الذكاء الاصطناعي بإيرادات الذكاء الاصطناعي ويجدون فجوة. الفجوة موجودة. المقارنة تخطئ الهدف.
المقارنة ذات الصلة تقيس الاستثمار مقابل إمكانية خلق القيمة. عندما تنشر Anthropic نموذج Claude عبر المؤسسات، فإن المقياس المهم ليس إيرادات Anthropic. المقياس المهم يشمل مكاسب الإنتاجية وتخفيضات التكلفة وتوسعات القدرات عبر كل منظمة تستخدم التقنية. عندما تستخدم شركة أدوية الذكاء الاصطناعي لتحديد مرشحي الأدوية في أسابيع بدلاً من سنوات، فإن القيمة المُنشأة تتجاوز بكثير تكاليف الحوسبة ورسوم التراخيص.
تقدر McKinsey أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يضيف ما بين 2.6 و4.4 تريليون دولار سنويًا للاقتصاد العالمي عبر 63 حالة استخدام تم تحليلها.⁶ هذا النطاق يمثل تأثير سنة واحدة، وليس قيمة تراكمية. مقارنة بـ 380 مليار دولار من الاستثمار السنوي في البنية التحتية، تميل النسبة لصالح المتفائلين بمقدار عشرة أضعاف—حتى لو كانت تقديرات McKinsey مفرطة في التفاؤل بمقدار النصف.
الأدلة على الإنتاجية تتراكم بالفعل. مستخدمو GitHub Copilot يكملون المهام أسرع بنسبة 55% من غير المستخدمين.⁷ مستشارو BCG الذين يستخدمون GPT-4 أنتجوا عملًا أعلى جودة بنسبة 40% في وقت أقل بنسبة 25%.⁸ عمليات خدمة العملاء تُبلغ عن تحسينات في الإنتاجية بنسبة 14% للوكلاء الذين يستخدمون مساعدي الذكاء الاصطناعي، مع أكبر المكاسب بين العمال المبتدئين.⁹ هذه الأرقام تظهر من عمليات نشر مبكرة وبدائية. النماذج تتحسن شهريًا.
كل تحول كبير في منصات الحوسبة في التاريخ ولّد مضاعفات قيمة تتجاوز الاستثمار الأولي. أنشأت الحواسيب الشخصية ما يقرب من 10 دولارات من القيمة الاقتصادية مقابل كل دولار مُستثمَر في الصناعة خلال عقودها التأسيسية.¹⁰ الإنترنت ولّد نسبًا مماثلة أو أعلى. الحوسبة المتنقلة ضخّمت النمط. الذكاء الاصطناعي يمثل تقنية للأغراض العامة أكثر جوهرية من أي من هذه—تقنية تُعزز العمل المعرفي بالطريقة التي عززت بها الثورات السابقة العمل الجسدي والمعلوماتي.
تأطير الفقاعة يعامل الذكاء الاصطناعي مثل Pets.com: شركة بلا مسار لخلق القيمة تبيع منتجات لا يحتاجها أحد. الذكاء الاصطناعي يخلق قيمة بشكل واضح في كل عملية نشر. السؤال يتعلق بالحجم والتوزيع، وليس بالوجود.
لماذا تشير سرعة التبني إلى سرعة خلق القيمة
ينشر بنك الاحتياطي الفيدرالي في سانت لويس بيانات يجب أن تُرعب المشككين في الذكاء الاصطناعي. بعد ثلاث سنوات من إطلاق IBM PC في عام 1981، وصل تبني الحواسيب الشخصية إلى 19.7%.¹¹ بعد ثلاث سنوات من افتتاح الإنترنت تجاريًا، وصل التبني إلى 30.1%.¹² بعد ثلاث سنوات من إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022، وصل تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى 54.6% بحلول أغسطس 2025.¹³
يعكس التفاوت ميزة هيكلية ذات آثار عميقة على خلق القيمة. تحولات المنصات السابقة تطلبت من المستخدمين شراء أجهزة جديدة، وتعلم واجهات جديدة، وتغيير سير العمل الراسخ، وإعادة بناء العمليات حول قدرات غير مألوفة. تبني الذكاء الاصطناعي لا يتطلب أيًا من ذلك. التقنية تصل للمستخدمين من خلال الأجهزة الموجودة، والمتصفحات الموجودة، والتطبيقات الموجودة. العامل في مجال المعرفة في عام 2024 حصل على قدرات لم تكن موجودة في عام 2022 دون شراء أي شيء جديد أو تعلم أي نموذج واجهة جديد.
سرعة التبني مهمة لخلق القيمة لأن القيمة تتراكم مع النشر. التقنية التي تصل إلى 50% من التبني في ثلاث سنوات تولد قيمة خلال تلك السنوات الثلاث. التقنية التي تستغرق خمسة عشر عامًا للوصول إلى نفس الانتشار تؤخر خلق القيمة بشكل متناسب. سرعة تبني الذكاء الاصطناعي تعني سرعة خلق القيمة.
أرقام تبني المؤسسات تجعل النمط ملموسًا. بحلول عام 2025، طبّقت 87% من المؤسسات الكبيرة حلول الذكاء الاصطناعي.¹⁴ قفز الاستخدام الأسبوعي لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي من 37% إلى 72% على أساس سنوي.¹⁵ نما إنفاق المؤسسات على الذكاء الاصطناعي بنسبة 130% في عام واحد.¹⁶ هذه المنظمات لا تنفق من باب الحماس. إنها تنفق لأن التقنية تحقق عوائد.
معدل فشل المشاريع التجريبية البالغ 95% الذي يستشهد به النقاد يدعم الحجة المتفائلة عند فحصه بعناية.¹⁷ تُجري المؤسسات مشاريع تجريبية لمعرفة ما ينجح. معدل فشل 95% بين المشاريع التجريبية يعني معدل نجاح 5%—والمشاريع التجريبية الناجحة تتوسع إلى عمليات نشر إنتاجية تولد قيمة مستدامة. المؤسسات التي تستمر في الاستثمار بعد تجربة معدلات فشل عالية في المشاريع التجريبية وجدت الـ 5% التي تنجح. إنها تُحسّن، لا تتخلى.
ثورة إنتاجية البرمجة
يقدم تطوير البرمجيات أوضح نافذة على خلق القيمة للذكاء الاصطناعي لأن مكاسب الإنتاجية قابلة للقياس وفورية وتعمل بالفعل على نطاق واسع. على عكس التوقعات المجردة حول التطبيقات المستقبلية، تولد تحسينات إنتاجية البرمجة بيانات صلبة من ملايين المطورين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي يوميًا.
يوفر GitHub Copilot الدليل الأكثر قوة. وجد بحث GitHub الداخلي أن المطورين الذين يستخدمون Copilot يكملون المهام أسرع بنسبة 55% من المطورين الذين يعملون بدون مساعدة.⁷ ضبطت الدراسة تعقيد المهام ومستويات خبرة المطورين. بحلول أواخر عام 2024، جمع Copilot أكثر من 1.8 مليون مشترك مدفوع يولدون 400 مليون دولار من الإيرادات السنوية المتكررة.²⁷ والأكثر إثارة للدهشة، أن 46% من الأكواد في المستودعات المُمكّنة بـ Copilot تأتي الآن من اقتراحات الذكاء الاصطناعي.²⁸
تطورت التقنية إلى ما هو أبعد من الإكمال التلقائي. الإصدارات المبكرة كانت تقترح الأسطر القليلة التالية من الكود. الإصدارات الحالية تقترح أنماطًا معمارية، وتولد مجموعات اختبار شاملة، وتكتب التوثيق، وتصحح المشكلات المعقدة. التحول من "اقتراح السطر التالي" إلى "تنفيذ هذه الميزة" حدث في حوالي 18 شهرًا.
يمتد النظام البيئي إلى ما هو أبعد من Copilot. Cursor، بيئة تطوير متكاملة مبنية على الذكاء الاصطناعي، نمت من صفر إلى أكثر من 40,000 مستخدم مدفوع بحلول أواخر عام 2024، بمعدلات نمو شهرية تتجاوز 50%.²⁹ Claude Code وAider وCline تُمكّن وكلاء البرمجة المستقلين الذين ينفذون تغييرات متعددة الملفات بأقل تدخل بشري. يصف المطورون بشكل متزايد ما يريدونه بدلاً من كتابة كل حرف. تحول سير العمل يشبه التحول من لغة التجميع إلى البرمجة عالية المستوى—تغيير جوهري في مستوى التجريد.
الحسابات الاقتصادية تجعل تأطير الفقاعة صعب الاستدامة. يُبلغ مكتب إحصاءات العمل الأمريكي أن متوسط تعويض مطوري البرمجيات يبلغ حوالي 127,000 دولار سنويًا.³⁰ تحسن الإنتاجية بنسبة 55% يترجم إلى ما يقرب من 70,000 دولار من الإنتاج الإضافي المكافئ لكل مطور. توظف الولايات المتحدة ما يقرب من 4.4 مليون مطور برمجيات.³¹ حتى الافتراضات المحافظة—20% تبني بمكاسب إنتاجية 30%—تُنتج 26 مليار دولار من خلق القيمة السنوية من تطوير البرمجيات في الولايات المتحدة وحدها. تتجاوز أعداد المطورين عالميًا 28 مليونًا.³²
تستحق الحجة المضادة للمشككين تفاعلًا جادًا: الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي يحتوي على أخطاء، ويُدخل ثغرات أمنية، ويخلق ديونًا تقنية. المطورون يقضون وقتًا في تصحيح مخرجات الذكاء الاصطناعي بقدر ما يوفرون في توليدها. دراسات الإنتاجية موّلتها شركات الذكاء الاصطناعي التي لها حافز واضح لإنتاج نتائج مواتية. الاستخدام الواقعي يُظهر أن المطورين المبتدئين يصبحون معتمدين على أدوات لا يفهمونها، مما يُضعف مهاراتهم الأساسية.
النقد يخلط بين الاستخدام الساذج والاستخدام الماهر. الدراسات التي تُظهر تدهور الجودة عادةً تفحص المبتدئين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي كعكاز بدلاً من المحترفين الذين يستخدمونه كرافعة. دراسة BCG/Harvard التي وجدت تحسنًا في الجودة بنسبة 40% فحصت تحديدًا مستشارين ذوي خبرة—وليس مطورين مبتدئين يتعثرون بأدوات غير مألوفة.⁸
عمليات مراجعة الكود تلتقط أخطاء الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي تلتقط بها أخطاء البشر. القلق الأمني له جدارة لكنه يفتقد المسار: أدوات التحليل الثابت تفحص الآن الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي تلقائيًا، وتكامل GitHub Advanced Security يعني أن اقتراحات الذكاء الاصطناعي تتلقى مراجعة أمنية قبل الدمج. الأدوات تلحق بالقدرة.
الأهم من ذلك، المطورون يصوّتون بأصابعهم. معدلات الاحتفاظ بـ Copilot تتجاوز 80%.³³ نمت Cursor من صفر إلى 40,000 مستخدم مدفوع في أشهر. إذا كانت الأدوات تقدم قيمة سلبية صافية، لتخلى المطورون عنها. إنهم لا يتخلون عنها؛ إنهم يوسعون الاستخدام.
البرمجيات تمثل صناعة عالمية بقيمة 650 مليار دولار.³⁴ تحسن الإنتاجية بنسبة 20% عبر الصناعة يخلق 130 مليار دولار من القيمة السنوية—من قطاع واحد بين عشرات حيث يخلق الذكاء الاصطناعي مكاسب قابلة للقياس. الاستثمار في البنية التحتية الذي يُمكّن أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي يمثل جزءًا صغيرًا من خلق تلك القيمة. تأطير الفقاعة يسأل ما إذا كان استثمار الذكاء الاصطناعي يطابق إيرادات الذكاء الاصطناعي. التأطير الصحيح يسأل ما إذا كان استثمار الذكاء الاصطناعي يطابق خلق قيمة الذكاء الاصطناعي. في البرمجيات وحدها، النسبة ليست حتى قريبة.
درس الألياف المعطلة: الخاسرون يموّلون الفائزين
بين عامي 1995 و2000، استثمرت شركات الاتصالات ما يقرب من 2 تريليون دولار في بناء 80 إلى 90 مليون ميل من شبكات الألياف الضوئية.¹⁸ عندما انفجرت الفقاعة، ظلت 95% من تلك الألياف معطلة.¹⁹ الشركات التي بنتها—Global Crossing وLevel 3 وQwest وWorldCom—أفلست أو كادت. المستثمرون في تلك الشركات خسروا كل شيء.
الألياف نفسها احتفظت بقيمتها. البنية التحتية التي دمرت بُناتها مكّنت خلفاءهم. Netflix تبث الفيديو عبر كابلات دفع ثمنها مساهمو WorldCom. الحوسبة السحابية تعمل عبر ألياف معطلة أفلست مالكيها الأصليين. القيمة الاقتصادية التي خلقتها تلك البنية التحتية عبر عقدين تتجاوز التريليوني دولار المُستثمَرة بعشرة أضعاف على الأقل.
الخاسرون موّلوا الفائزين. مستثمرو الأسهم في شركات الاتصالات في عصر الفقاعة تحملوا الخسائر. الاقتصاد الأوسع جنى المكاسب. Amazon لم تبنِ البنية التحتية للإنترنت التي تعتمد عليها؛ بنت على بنية تحتية موّلها وخسرها مستثمرو شركات أخرى.
الذكاء الاصطناعي يتبع النمط نفسه مع فرق حاسم واحد: النسبة بين تكلفة البنية التحتية والقيمة المُنشأة أكثر ملاءمة. الألياف تطلبت تركيبًا ماديًا عبر القارات. بنية الذكاء الاصطناعي التحتية تتركز في مراكز بيانات تخدم قواعد مستخدمين عالمية. كفاءة رأس المال لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية تتجاوز كفاءة رأس المال لبنية الشبكات المادية التحتية بهامش كبير.
استثمار بنية الذكاء الاصطناعي التحتية اليوم سيُنتج خاسرين. الشركات الناشئة المُقيَّمة بمليارات ستعود بصفر. بعض البنية التحتية المبنية بشكل مضاربي ستظل غير مستغلة بالكامل لسنوات. الشركات التي ست
[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]
