الرئيس التنفيذي لشركة IBM: "مستحيل" أن تؤتي استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لدى الشركات السحابية الكبرى ثمارها
10 ديسمبر 2025 بقلم بليك كروسلي
تحدى الرئيس التنفيذي لشركة IBM أرفيند كريشنا علنياً اقتصاديات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لدى الشركات السحابية الكبرى في 3 ديسمبر 2025، مصرحاً بأن حتى أبسط الحسابات تكشف أنه "مستحيل" أن تكون استثمارات شركات التكنولوجيا الضخمة في مراكز البيانات منطقية.1 وقال كريشنا: "من وجهة نظري، مستحيل أن تحقق عائداً على ذلك، لأن 8 تريليون دولار من الإنفاق الرأسمالي تعني أنك بحاجة إلى ما يقرب من 800 مليار دولار من الأرباح فقط لسداد الفوائد."[^2] وأضاف كريشنا أن إهلاك وحدات معالجة الرسومات (GPU) يمثل الخطر الأقل تقديراً: "يجب أن تستخدمها كلها في خمس سنوات لأنه في تلك المرحلة، عليك التخلص منها واستبدالها."[^3]
تأتي تصريحات كريشنا في وقت تلتزم فيه الشركات السحابية الكبرى برؤوس أموال غير مسبوقة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يتوقع الأربعة الكبار مجتمعين إنفاقاً رأسمالياً يتجاوز 380 مليار دولار في عام 2025، مع توقعات CreditSights بوصول الإنفاق الرأسمالي التراكمي إلى 602 مليار دولار بحلول عام 2026.[^4]
التزامات الإنفاق الرأسمالي للشركات السحابية الكبرى في 2025:
| الشركة | الإنفاق الرأسمالي 2025 | التغير السنوي | التركيز على الذكاء الاصطناعي |
|---|---|---|---|
| أمازون (AWS) | 125 مليار دولار | +35% | البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والسحابة |
| جوجل (Alphabet) | 91-93 مليار دولار | +40% | مراكز البيانات، الحوسبة للذكاء الاصطناعي |
| مايكروسوفت | 80-89 مليار دولار | +25% | البنية التحتية لـ Azure AI |
| ميتا | 70-72 مليار دولار | +28% | مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي |
| الإجمالي | +380 مليار دولار | +32% | ~75% مرتبطة بالذكاء الاصطناعي |
تخلق هذه الأرقام توتراً جوهرياً: من المرجح أن تصل إيرادات السحابة للذكاء الاصطناعي مجتمعة في 2025 إلى 50-60 مليار دولار بينما يتجاوز الإنفاق الرأسمالي 380 مليار دولار—أي نسبة استثمار إلى إيرادات تبلغ 6:1 تتطلب سنوات من النمو بثلاثة أرقام لتبريرها.[^5]
حجة كريشنا
يركز نقد كريشنا على الرياضيات المالية الأساسية بدلاً من القدرات التقنية، متمحوراً حول ثلاثة مخاوف مترابطة: تكاليف الفوائد، وجداول الإهلاك، وعدم اليقين بشأن الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
تحليل تكلفة الفوائد
إشارة كريشنا إلى 8 تريليون دولار من الإنفاق الرأسمالي التراكمي و800 مليار دولار من الأرباح المطلوبة تسلط الضوء على عبء الفوائد لاستثمار البنية التحتية. يكلف بناء جيجاواط واحد من سعة مراكز البيانات حوالي 80 مليار دولار بالدولار الحالي.[^6] تقترب الالتزامات العالمية الإجمالية للسعي نحو الذكاء الاصطناعي العام من 100 جيجاواط، مما يحدد الفاتورة بحوالي 8 تريليون دولار.
بأسعار الفائدة الحالية، يتطلب 8 تريليون دولار من رأس المال ما يقرب من 800 مليار دولار من الأرباح السنوية فقط لخدمة تكاليف التمويل—قبل تحقيق عوائد للمساهمين. للسياق، بلغ صافي الدخل المجمع لعام 2024 لمايكروسوفت وجوجل وأمازون وميتا حوالي 200 مليار دولار.[^7] تتطلب الرياضيات من الذكاء الاصطناعي توليد أربعة أضعاف الربحية الإجمالية الحالية فقط لتغطية الفوائد.
قنبلة الإهلاك الموقوتة
حدد كريشنا الإهلاك على أنه "الجزء الأقل تقديراً من الحساب من قبل المستثمرين."[^3] تُهلك الشركات السحابية الكبرى البنية التحتية لوحدات GPU على مدى خمس إلى ست سنوات، لكن NVIDIA تصدر الآن بنيات جديدة سنوياً مقارنة بدورة السنتين السابقة.[^8]
واقع إهلاك GPU:
| المقياس | المعالجة المحاسبية | الواقع الاقتصادي |
|---|---|---|
| العمر الإنتاجي | 5-6 سنوات | 1-3 سنوات |
| معدل الإهلاك | 17-20%/سنوياً | 33-100%/سنوياً |
| القيمة المتبقية | ~0% في نهاية العمر | ~0% في السنة 3 |
| دورة البنية | مفترض ثابتة | إصدارات سنوية |
جادل مايكل بوري بأن شركات مثل ميتا وأوراكل ومايكروسوفت وجوجل وأمازون تبالغ في تقدير العمر الإنتاجي لوحدات GPU وتقلل من الإهلاك، محدداً العمر الإنتاجي الفعلي بسنتين إلى ثلاث سنوات.[^9] أفاد مهندس معماري في جوجل أن وحدات GPU في مراكز البيانات قد تدوم فقط من سنة إلى ثلاث سنوات حسب الاستخدام، مدفوعة بالإجهاد الحراري بدلاً من التقادم.[^10]
التشابه مع فقاعة الاتصالات
أنتجت استثمارات البنية التحتية التقنية تاريخياً فائضاً في السعة. خلال طفرة الألياف الضوئية (1995-2000)، أنفقت الشركات ما يقدر بـ 2 تريليون دولار لبناء 80-90 مليون ميل من شبكات الألياف.[^11] بحلول عام 2001، بقي 95% منها أليافاً مظلمة—سعة غير مستخدمة في انتظار طلب لم يتحقق أبداً.[^12]
فقاعة الاتصالات مقابل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي:
| المقياس | الاتصالات (1995-2000) | الذكاء الاصطناعي (2023-2025) |
|---|---|---|
| إجمالي الاستثمار | ~2 تريليون دولار | ~600 مليار دولار (2024-2025) |
| الاستخدام في الذروة | 5% | غير معروف |
| انخفاض الأسهم | 98% (Corning, Ciena) | يُحدد لاحقاً |
| وقت التعافي | 5-10 سنوات | يُحدد لاحقاً |
انهار سهم Corning من 100 دولار إلى 1 دولار بحلول 2002. أعلنت Global Crossing وWorldCom و360networks إفلاسها. بين عامي 2000 و2002، خسرت أسهم الاتصالات العالمية أكثر من 2 تريليون دولار من القيمة السوقية.[^13]
التشكيك في الذكاء الاصطناعي العام
تساءل كريشنا عما إذا كانت البنيات الحالية ستحقق الذكاء الاصطناعي العام على الإطلاق، مقدراً الاحتمال بـ "حوالي 0-1%" دون اختراق جوهري.[^14] إذا ظل الذكاء الاصطناعي العام بعيد المنال، فقد تثبت البنية التحتية المبنية لحوسبة على نطاق AGI أنها أكبر من اللازم للتطبيقات الفعلية.
الحجج المضادة
تقدم قيادة الشركات السحابية الكبرى نقاطاً مضادة جوهرية لنقد كريشنا.
الطلب يفوق العرض
صرح الرئيس التنفيذي لأمازون آندي جاسي أن السعة تُستهلك "بأسرع ما نضعها فعلياً."[^15] تعمل أعمال AWS للذكاء الاصطناعي بنمو سنوي "بثلاثة أرقام"، وتتوسع "أسرع بأكثر من ثلاث مرات في هذه المرحلة من تطورها مما نمت AWS نفسها."[^16] ظل نمو إيرادات السحابة في الربع الثالث من 2025 قوياً: AWS +20% إلى 33 مليار دولار، Azure +40%، Google Cloud +34% إلى 15.15 مليار دولار.[^17]
وصل الإنفاق العالمي على البنية التحتية السحابية إلى 95.3 مليار دولار في الربع الثاني من 2025، مسجلاً الربع الرابع على التوالي الذي يتجاوز فيه النمو 20%.[^18] يبدو الطلب حقيقياً وليس مضارباً.
حجة سلسلة القيمة
يجادل المدافعون بأن العمر الإنتاجي لوحدات GPU يمتد من خلال "تسلسل القيمة"—إعادة توظيف الشرائح من التدريب إلى الاستدلال إلى أعباء العمل المساعدة.[^19] لاحظ الرئيس التنفيذي لـ CoreWeave أن شرائح A100 من طراز 2020 لديهم لا تزال محجوزة بالكامل، مع حجز H100 المتاحة حديثاً فوراً بنسبة 95% من الأسعار الأصلية.[^20]
يتطلب التدريب أحدث البنيات، لكن أعباء العمل للاستدلال—ذات الحجم الكبير والربحية العالية—تعمل بكفاءة على الشرائح الأقدم. التقدم من التدريب إلى الاستدلال إلى الضبط الدقيق قد يمدد العمر الاقتصادي إلى خمس سنوات.
الخنادق الاستراتيجية
تخلق استثمارات البنية التحتية حواجز لا يمكن للداخلين المتأخرين تكرارها. تدافع البنية التحتية لـ Azure من مايكروسوفت عن موقع الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. تحمي حوسبة جوجل البحث من بدائل الذكاء الاصطناعي. تمكّن سعة التدريب لدى ميتا تطوير النماذج الأساسية التي لا يستطيع المنافسون الأصغر مضاهاتها.
القيمة الاستراتيجية بما يتجاوز العائد على الاستثمار:
| الشركة | الضرورة الاستراتيجية | دور البنية التحتية |
|---|---|---|
| مايكروسوفت | ريادة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات | تمييز Azure AI |
| جوجل | الدفاع عن البحث | سعة تطوير Gemini |
| أمازون | هيمنة السحابة | توسيع خدمات AWS |
| ميتا | ميزات الذكاء الاصطناعي الاجتماعية | تدريب نموذج Llama |
آفاق زمنية طويلة الأجل
يثبت الجانب الإيجابي لفقاعة الاتصالات أنه مفيد: الألياف المبنية بإفراط في عام 2000 مكّنت YouTube (2005) وبث Netflix (2007) والحوسبة السحابية (2006+).[^21] خلق عرض النطاق الترددي الرخيص من فائض السعة نماذج أعمال جديدة تماماً.
وبالمثل، فإن فائض سعة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي—إذا تحقق—سيقلل تكاليف استئجار GPU ويمكّن تطبيقات الذكاء الاصطناعي غير المجدية اقتصادياً حالياً. قد تثبت البنية التحتية أنها أساسية حتى لو عانى المستثمرون الأصليون من خسائر.
إطار قرار لتخطيط البنية التحتية
يخلق نقد كريشنا تداعيات قابلة للتنفيذ للمنظمات التي تقيّم استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
مصفوفة استراتيجية البنية التحتية:
| السيناريو | كريشنا محق | كريشنا مخطئ |
|---|---|---|
| بنيت بنية تحتية مملوكة | أصول عالقة، عائد استثمار ضعيف | ميزة تنافسية |
| تستأجر من الشركات السحابية الكبرى | انخفاض الأسعار، المرونة محفوظة | أسعار مستقرة، سعة متاحة |
| تنتظر | تدخل بتكاليف أقل | تفوّت مزايا المحرك الأول |
إذا أثبت كريشنا صحته
المنظمات التي تستأجر بدلاً من البناء تحافظ على الخيارات. سيدفع فائض السعة أسعار H100 دون 2.85-3.50 دولار/ساعة الحالية نحو 1-2 دولار/ساعة.[^22] اتفاقيات الإيجار مع بنود المرونة تتفوق على الالتزامات طويلة الأجل.
مؤشرات للمراقبة: - انخفاض معدلات استخدام الشركات السحابية الكبرى دون 70% - انخفاض أسعار GPU الفورية >20% ربع سنوياً - تخفيضات في توجيهات الإنفاق الرأسمالي في مكالمات الأرباح - إلغاءات أو تأخيرات كبيرة في المشاريع
إذا أثبت كريشنا خطأه
المنظمات التي أمّنت السعة مبكراً تستفيد من علاوات الندرة والأسعار المقفلة. مزايا المحرك الأول في تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتراكم مع الوقت. قيود البنية التحتية ستفضل المشغلين الراسخين.
مؤشرات للمراقبة: - استمرار نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي بثلاثة أرقام حتى 2026 - استقرار أو ارتفاع أسعار GPU - زيادات في توجيهات الإنفاق الرأسمالي للشركات السحابية الكبرى - تأخيرات في إصدار البنيات الجديدة
النهج المتحوط
يجب على معظم المنظمات التحوط بدلاً من المراهنة باتجاه واحد:
- استأجر 60-70% من الاحتياجات الحالية - حافظ على المرونة
- أمّن سعة ملتزمة لـ 30-40% - اضمن التوفر لأعباء العمل الحرجة
- تفاوض على بنود المرونة - حقوق التوسع دون عقوبات
- راقب ربع سنوياً - عدّل التوزيع بناءً على إشارات السوق
التوجيه المهني
قرارات البنية التحتية بهذا الحجم وعدم اليقين تستفيد من المنظور ذي الخبرة.
تدعم شبكة Introl المكونة من 550 مهندساً ميدانياً المنظمات في تقييم اقتصاديات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عبر استراتيجيات البناء والاستئجار والهجين.[^23] احتلت الشركة المرتبة 14 في قائمة Inc. 5000 لعام 2025 بنمو 9,594% على مدى ثلاث سنوات، مما يعكس الطلب على خدمات استشارات البنية التحتية.[^24]
توفر الخبرة عبر 257 موقعاً عالمياً منظوراً حول استثمار البنية التحتية عبر ظروف السوق المتنوعة.[^25] تدير Introl عمليات نشر تصل إلى 100,000 وحدة GPU، مما يوفر رؤية تشغيلية حول تحسين الاستخدام وإدارة التكاليف.[^26]
النقاط الرئيسية
لمخططي البنية التحتية: - نمذج كلا سيناريوهي كريشنا-محق وكريشنا-مخطئ قبل الالتزام برأس المال - فضّل الإيجار مع بنود المرونة على البنية التحتية المملوكة ما لم يتجاوز الاستخدام 80% - راقب معدلات استخدام الشركات السحابية الكبرى واتجاهات التسعير ربع سنوياً - ضمّن بنود الخروج في الالتزامات متعددة السنوات
للمحللين الماليين: - راقب تغييرات سياسة الإهلاك التي تشير إلى قلق الإدارة - قارن الأعمار المحاسبية 5-6 سنوات مع الواقع الاقتصادي 1-3 سنوات - تتبع معدلات نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي نسبة إلى معدلات نمو الإنفاق الرأسمالي - قيّم مخاطر الأصول العالقة في المحافظ كثيفة البنية التحتية
للمخططين الاستراتيجيين: - اعترف بأن فائض السعة يفيد المستهلكين حتى لو أضر بالمستثمرين - فكر في ميزة المحرك الثاني إذا انخفضت تكاليف البنية التحتية 30-50% - قيّم الديناميكيات التنافسية إذا أفرط الأقران في الاستثمار وواجهوا شطباً - حافظ على الخيارات من خلال بنيات السحابة الهجينة
التوقعات
يمثل نقد كريشنا وجهة نظر الأقلية وسط حماس الصناعة، لكن التحليل الرياضي يتطلب اعتباراً جاداً. يتطلب الإنفاق الرأسمالي البالغ 380 مليار دولار في 2025 توليد إيرادات غير مسبوق لتبريره—نمو إيرادات يجب أن يستمر لسنوات في مواجهة جداول إهلاك قد تثبت أنها متفائلة.
حل الجدل يهم أقل من الاستجابة: يجب على المنظمات التحوط بدلاً من المراهنة. استأجر بمرونة، تفاوض على الشروط، راقب الإشارات، وحافظ على الخيارات. سواء أثبت كريشنا أنه نبي أو مخالف للتيار، تستفيد المنظمات المستعدة من قرارات البنية التحتية المرتكزة على تحليل السيناريوهات بدلاً من افتراضات الإجماع.
كما لاحظ كريشنا نفسه رغم شكوكه في البنية التحتية: "أعتقد أنه سيفتح تريليونات الدولارات من الإنتاجية في المؤسسات، لأكون واضحاً تماماً."[^27] السؤال ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يخلق قيمة، بل ما إذا كانت مستويات استثمار البنية التحتية الحالية تتطابق مع الجدول الزمني وحجم خلق تلك القيمة.
المراجع
[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]
-
Fortune. "IBM CEO warns there's 'no way' hyperscalers like Google and Amazon will be able to turn a profit at the rate of their data center spending." December 3, 2 ↩
