الرئيس التنفيذي لشركة IBM يقول إن حسابات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لا تستقيم

تم التحديث في 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: الرئيس التنفيذي لشركة IBM أرفيند كريشنا يحذر من أن 100 جيجاواط من البنية التحتية المخططة للذكاء الاصطناعي تتطلب 8 تريليون دولار من النفقات الرأسمالية و800 مليار دولار من الأرباح السنوية لتبريرها—"لا توجد طريقة للحصول على عائد من ذلك." كريشنا يقدر احتمالية تحقيق بنيات نماذج اللغة الكبيرة الحالية للذكاء العام الاصطناعي بين 0-1%. استهلاك المعدات الذي يفرض الاستبدال كل 5 سنوات يضاعف التحدي. الذكاء الاصطناعي المؤسسي ينجح؛ البنية التحتية المضاربة للذكاء العام الاصطناعي تعاني.

قدم أرفيند كريشنا، الرئيس التنفيذي لشركة IBM، تقييمًا واقعيًا في بودكاست Decoder التابع لموقع The Verge: إن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بتريليونات الدولارات لا يمكن أن يحقق عوائد في ظل الاقتصاديات الحالية.¹ يعتمد تحليل كريشنا على حسابات بسيطة اختارت الصناعة إلى حد كبير تجاهلها.

الأرقام تعمل على النحو التالي. يتطلب مركز بيانات للذكاء الاصطناعي بقدرة جيجاواط واحد حوالي 80 مليار دولار من أجهزة الحوسبة.² تشير الخطط الحالية عبر الإعلانات العامة والخاصة إلى ما يقرب من 100 جيجاواط من السعة المركزة على الذكاء العام الاصطناعي.³ وهذا يصل إلى 8 تريليون دولار من النفقات الرأسمالية. لتبرير هذا الاستثمار، يحتاج المشغلون إلى ما يقرب من 800 مليار دولار من الأرباح السنوية فقط لخدمة تكلفة رأس المال.⁴

"لا توجد طريقة للحصول على عائد من ذلك في رأيي،" صرح كريشنا بصراحة.⁵

مشكلة الاستهلاك التي لا يناقشها أحد

حدد كريشنا الاستهلاك باعتباره الحساب الأقل تقديرًا من قبل المستثمرين والمحللين. تُستهلك مسرعات الذكاء الاصطناعي على مدى خمس سنوات. وتيرة التغيير المعماري تعني أن المشغلين يجب أن يستبدلوا أساطيل كاملة بدلاً من تمديدها. المعدات المشتراة اليوم تصبح قديمة قبل أن تسدد تكلفتها.

"عليك استخدامها كلها في خمس سنوات لأنه في تلك المرحلة، عليك التخلص منها وإعادة ملئها،" أوضح كريشنا.⁶ كل جيل من الأجهزة يقدم تحسينات كبيرة في الأداء. تشغيل الاستدلال على وحدات معالجة الرسومات التي عمرها خمس سنوات يعني دفع المزيد مقابل الكهرباء مما تنتجه الحوسبة من قيمة. دورة الاستهلاك تفرض إعادة استثمار مستمرة تضاعف متطلبات رأس المال.

شركات الحوسبة السحابية الكبرى التي تبني هذه المنشآت تفهم حسابات الاستهلاك. إنها تبني على أي حال، راهنة على أن نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي سيفوق تكاليف البنية التحتية. يتساءل كريشنا عما إذا كان هذا الرهان يمكن أن يؤتي ثماره على النطاق المخطط له حاليًا. الفجوة بين متطلبات رأس المال والإيرادات المعقولة تظل واسعة جدًا.

كريشنا يختلف عن المؤمنين بالذكاء العام الاصطناعي

أعرب الرئيس التنفيذي لشركة IBM عن شكوكه حول تحقيق الذكاء العام الاصطناعي من خلال المناهج الحالية. قدر كريشنا احتمالية تحقيق بنيات نماذج اللغة الكبيرة الحالية للذكاء العام الاصطناعي بين صفر وواحد بالمائة.⁷ الذكاء العام الاصطناعي "سيتطلب تقنيات أكثر من مسار نماذج اللغة الكبيرة الحالي،" كما جادل.

عندما لاحظ نيلاي باتيل، مقدم Decoder، أن سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، يعتقد أن OpenAI يمكنها تحقيق عوائد على نفقاتها الرأسمالية، قدم كريشنا ردًا مباشرًا: "هذا اعتقاد. هذا ما يحب بعض الناس ملاحقته. أفهم ذلك من وجهة نظرهم، لكن هذا يختلف عن الموافقة عليهم."⁸

يسلط الخلاف الضوء على انقسام جوهري في صناعة الذكاء الاصطناعي. يعتقد فريق أن الذكاء العام الاصطناعي سينبثق من توسيع نطاق البنيات الحالية، مبررًا أي مستوى من الاستثمار في البنية التحتية. يعتقد الفريق الآخر، بما في ذلك كريشنا، أن المسار إلى الذكاء العام الاصطناعي يتطلب اختراقات تتجاوز النماذج الأكبر والمزيد من الحوسبة. فجوة الاعتقاد هذه تدفع حسابات استثمارية مختلفة تمامًا.

الفرصة المؤسسية تظل حقيقية

شكوك كريشنا حول اقتصاديات البنية التحتية للذكاء العام الاصطناعي لا تمتد إلى الذكاء الاصطناعي المؤسسي. يؤكد الرئيس التنفيذي لشركة IBM أن الذكاء الاصطناعي "سيفتح تريليونات الدولارات من الإنتاجية في المؤسسات."⁹ التمييز مهم: يعمل الذكاء الاصطناعي المؤسسي على نطاقات حيث تولد تكاليف البنية التحتية عوائد واضحة.

يمكن لشركة تنشر الذكاء الاصطناعي لأتمتة خدمة العملاء أو تحسين سلاسل التوريد أو تسريع اكتشاف الأدوية حساب العائد على الاستثمار بدقة معقولة. متطلبات الحوسبة تظل محدودة. القيمة المولدة تتدفق مباشرة إلى المنظمة التي تنشر التقنية. اقتصاديات الذكاء الاصطناعي المؤسسي تعمل على نطاق بشري.

تعمل اقتصاديات الذكاء العام الاصطناعي بشكل مختلف. بناء البنية التحتية لتحقيق الذكاء العام الاصطناعي يتطلب استثمارًا ضخمًا مقدمًا مع عائد غير مؤكد. الجدول الزمني يمتد إلى ما وراء آفاق الاستثمار العادية. الديناميكيات التنافسية تشجع على البناء المفرط، حيث يتسابق كل لاعب لتحقيق قدرات اختراقية أولاً. التحليل الاستثماري العقلاني يفسح المجال للمنافسة الوجودية.

يعكس الموقع الاستراتيجي لشركة IBM وجهة نظر كريشنا. تركز الشركة على نشر الذكاء الاصطناعي المؤسسي بدلاً من تطوير النماذج الحدودية. استحواذ Confluent بقيمة 11 مليار دولار المعلن عنه بعد أيام من ظهور كريشنا في البودكاست يعزز هذا التركيز.¹⁰ تبني IBM البنية التحتية للبيانات التي تحتاجها المؤسسات لنشر الذكاء الاصطناعي، تاركة السعي وراء الذكاء العام الاصطناعي للآخرين الراغبين في قبول احتمالات أطول.

ماذا لو كان كريشنا على حق؟

يستمر بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بغض النظر عن تحذيرات كريشنا. تخطط Microsoft وGoogle وAmazon وMeta مجتمعة لمئات المليارات في استثمارات مراكز البيانات. تستهدف OpenAI، من خلال شراكتها Stargate، 500 مليار دولار في الإنفاق على البنية التحتية.¹¹ يستمر تدفق رأس المال.

إذا ثبتت صحة تحليل كريشنا، يصل الحساب خلال دورة الاستهلاك. المنشآت المبنية في 2025 يجب أن تولد عوائد بحلول 2030 أو تواجه شطب القيمة. الشركات التي بالغت في البناء ستعقلن السعة. سيتوحد سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي حول الناجين ذوي الاقتصاديات المستدامة.

السيناريو لا يتطلب فشل الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم قيمة هائلة بينما يظل الاستثمار في البنية التحتية على نطاق الذكاء العام الاصطناعي غير اقتصادي. يزدهر الذكاء الاصطناعي المؤسسي بينما يستهلك السعي وراء الذكاء العام الاصطناعي رأس المال دون عوائد كافية. التمييز بين التقنية القيمة والاستثمار السليم يظل مهمًا.

إذا ثبت خطأ تحليل كريشنا، يفوز المؤمنون بالذكاء العام الاصطناعي بأكبر رهان في تاريخ التقنية. نجاح الذكاء العام الاصطناعي سيبرر أي استثمار في البنية التحتية ويكافئ البناة الأوائل بقدرات تحويلية. تعمل OpenAI وxAI والمنظمات الأخرى المركزة على الذكاء العام الاصطناعي على هذه الفرضية.

السوق سيقرر

تحتل IBM موقعًا مختلفًا عن الشركات التي ينتقدها كريشنا ضمنيًا. تفتقر Big Blue إلى الموارد للمنافسة في سباق البنية التحتية للذكاء العام الاصطناعي واختارت عدم المحاولة. تحذيرات كريشنا قد تعكس موقعًا استراتيجيًا بقدر ما تعكس قناعة تحليلية. تستفيد IBM إذا استحوذ الذكاء الاصطناعي المؤسسي على المزيد من الاهتمام ورأس المال من السعي وراء الذكاء العام الاصطناعي.

هذا الموقع لا يبطل التحليل. الحسابات التي يقدمها كريشنا تتطلب دحضًا، وليس رفضًا. ثمانية تريليونات دولار من رأس المال تتطلب مئات المليارات من العوائد السنوية. إيرادات الذكاء الاصطناعي الحالية، رغم نموها السريع، تقصر كثيرًا. يجب أن تُسد الفجوة لكي تؤتي الاستثمارات ثمارها.

استعداد كريشنا للتعبير عن الشكوك علنًا يوفر ثقلًا موازنًا مفيدًا للحماس السائد. تستفيد صناعة الذكاء الاصطناعي من مديرين تنفيذيين يشككون في الافتراضات ويطالبون بتحليل مالي صارم. سواء ثبت أن كريشنا على حق أو خطأ، فإن الانضباط للإجابة على تحديه يعزز قرارات الاستثمار عبر المنظومة.

يظل السؤال بتريليون دولار مفتوحًا: هل يمكن للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي توليد عوائد على النطاق المخطط له حاليًا؟ كريشنا يقول لا. البناة يختلفون. السنوات الخمس القادمة ستكشف أي وجهة نظر ستثبت صحتها.

المراجع

1. 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, 2025. https://fortune.com/2025/12/03/ibm-ceo-no-way-hyperscalers-google-amazon-turn-profit-data-center-spending/

2. Tom's Hardware. "IBM CEO warns that ongoing trillion-dollar AI data center buildout is unsustainable." December 4, 2025. https://www.tomshardware.com/tech-industry/ibm-ceo-warns-trillion-dollar-ai-boom-unsustainable-at-current-infrastructure-costs

3. Tom's Hardware. "IBM CEO warns that ongoing trillion-dollar AI data center buildout is unsustainable."

4. Fortune. "IBM CEO warns there's 'no way' hyperscalers will be able to turn a profit."

5. Fortune. "IBM CEO warns there's 'no way' hyperscalers will be able to turn a profit."

6. TechRadar. "IBM CEO warns trillion-dollar AI data center expansions risk catastrophic losses if hardware refresh cycles stay relentlessly fast." December 2025. https://www.techradar.com/pro/there-is-no-way-ibm-ceo-says-current-ai-data-center-trends-are-unsustainable-and-he-would-know

7. CXO Digital Pulse. "IBM's Arvind Krishna Warns of Unsustainable Economics Behind AGI-Scale Data Center Race." December 2025. https://www.cxodigitalpulse.com/ibms-arvind-krishna-warns-of-unsustainable-economics-behind-agi-scale-data-center-race/

8. Fortune. "IBM CEO warns there's 'no way' hyperscalers will be able to turn a profit."

9. Fortune. "IBM CEO warns there's 'no way' hyperscalers will be able to turn a profit."

10. IBM. "IBM to Acquire Confluent to Create Smart Data Platform for Enterprise Generative AI." IBM Newsroom, December 8, 2025. https://newsroom.ibm.com/2025-12-08-ibm-to-acquire-confluent-to-create-smart-data-platform-for-enterprise-generative-ai

11. OpenAI Stargate Partnership announcements, 2025.

عناصر تحسين محركات البحث

عنوان SEO (57 حرف): الرئيس التنفيذي لـ IBM: رهان البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بـ 8 تريليون دولار لن يؤتي ثماره

وصف SEO (155 حرف): أرفيند كريشنا من IBM يشكك في اقتصاديات مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي: 8 تريليون دولار من الإنفاق المخطط تحتاج 800 مليار دولار ربح سنوي لتبريرها. تحليل مخاوف الاستدامة.

روابط URL: - Alt 2: ibm-ceo-8-trillion-ai-infrastructure-returns

النقاط الرئيسية

للمخططين الاستراتيجيين: - مركز بيانات الذكاء الاصطناعي بقدرة 1 جيجاواط يتطلب ~80 مليار دولار من أجهزة الحوسبة؛ 100 جيجاواط من السعة المخططة للذكاء العام الاصطناعي = 8 تريليون دولار نفقات رأسمالية - 800 مليار دولار ربح سنوي مطلوب فقط لخدمة تكلفة رأس المال على استثمار البنية التحتية بـ 8 تريليون دولار - كريشنا يقدر احتمالية 0-1% لتحقيق بنيات نماذج اللغة الكبيرة الحالية للذكاء العام الاصطناعي

لفرق المالية: - مسرعات الذكاء الاصطناعي تُستهلك على مدى 5 سنوات؛ التغييرات المعمارية تفرض استبدال الأسطول بالكامل - تشغيل الاستدلال على وحدات معالجة الرسومات التي عمرها 5 سنوات يكلف كهرباء أكثر مما تنتجه الحوسبة من قيمة - الفجوة بين متطلبات رأس المال والإيرادات المعقولة تظل واسعة جدًا حسب كريشنا

لفرق الذكاء الاصطناعي المؤسسي: - كريشنا يميز السعي وراء الذكاء العام الاصطناعي عن الذكاء الاصطناعي المؤسسي: متطلبات حوسبة محدودة، عائد استثمار قابل للحساب - استحواذ IBM على Confluent بـ 11 مليار دولار يعزز التركيز على البنية التحتية للبيانات المؤسسية بدلاً من النماذج الحدودية - اقتصاديات الذكاء الاصطناعي المؤسسي تعمل على نطاق بشري؛ اقتصاديات الذكاء العام الاصطناعي تتطلب استثمارًا ضخمًا مقدمًا مع عائد غير مؤكد

للمستثمرين: - إذا ثبتت صحة كريشنا، يصل الحساب خلال دورة استهلاك 5 سنوات (المنشآت المبنية 2025 يجب أن تعود بحلول 2030) - شراكة OpenAI Stargate تستهدف 500 مليار دولار بنية تحتية؛ Microsoft/Google/Amazon تخطط لمئات المليارات أكثر - IBM موضعة لنشر الذكاء الاصطناعي المؤسسي بدلاً من تطوير النماذج الحدودية