مقالة: الخطوة التالية في استثمار الذكاء الاصطناعي: من سيتمكن من تحويل قوة الحوسبة إلى أرباح؟

بعد أن قامت Morgan Stanley بدراسة حوالي 3600 شركة، طرحت تغيراً يستحق الانتباه: فرص الاستثمار في الذكاء الاصطناعي تنتقل من "من يبني الذكاء الاصطناعي" إلى "من يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل فعلي وفعّال".

في السنوات القليلة الماضية، عند الحديث عن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، كان أول ما يتبادر إلى أذهان السوق هو الرقائق، الخوادم ومراكز البيانات. وهذا أمر سهل الفهم: إذا لم يتم بناء القدرة الحاسوبية أولاً، فلا يمكن الحديث عن تطبيقات موسعة.

ولكن مع استمرار الاستثمارات في الازدياد، أصبح هناك سؤال مهم بشكل متزايد:الأموال التي تم إنفاقها، في النهاية لمن ستجلب الإيرادات والأرباح؟ أشارككم اليوم هذا التقرير البحثي.

في تقريرها الصادر في 24 سبتمبر بعنوان "Mapping AI's Rate of Change: From Buildout to Broadening"، وصفت Morgan Stanley هذه المرحلة بأنها الانتقال من "البناء" إلى "التوسع". وأعتقد أن هذا أكثر قيمة من مجرد مناقشة "هل انتهى سوق الذكاء الاصطناعي".

أولاً، قصة الرقائق لم تنته بعد

إذا كان الاستثمار في الذكاء الاصطناعي سيتوسع نحو التطبيقات، فهل هذا يعني أن الرقائق ومراكز البيانات يجب أن تتنحى جانباً؟ لا أعتقد أنه ينبغي فهم الأمر بهذه الطريقة.

تقييم التقرير هو أن الطلب على قوة الذكاء الاصطناعي لا يزال قويًا، لكن بناء مراكز البيانات يتعرض لعوائق مثل الكهرباء، العمالة والموافقات. من بينها، القدرة على الحصول على الكهرباء في الوقت المناسب هو عنق الزجاجة الأساسي.

وهذا يفسر أيضًا لماذا لا تزال Morgan Stanley تركز على بعض شركات أشباه الموصلات، البنية التحتية لمراكز البيانات، بالإضافة إلى شركات معدات توليد الكهرباء، معدات شبكات الكهرباء والشركات ذات الصلة بتخزين الطاقة.

ومع ذلك، هناك فرق بين "استفادة القطاع بأكمله" و"جدارة كل شركة بالشراء". كلما طال أمد دورة البناء، كلما أصبحت العوامل مثل تنفيذ الطلبات، تسليم الطاقة الإنتاجية، مواكبة الأرباح، بالإضافة إلى ما إذا كان سعر السهم قد عكس بالفعل التوقعات، أكثر أهمية.

ثانياً، البرامج قد تبدأ بجذب جزء من الانتباه

الأجهزة توفر القدرة الحاسوبية، بينما البرمجيات تحدد ما إذا كانت الشركات قادرة فعليًا على الاستفادة من هذه القدرة.

عادة لكي تقوم شركة بدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، يجب أولاً تنظيم البيانات لجعل النماذج قادرة على استخدام المعلومات الداخلية للشركة؛ وبعد ذلك يجب مراقبة حالة التشغيل ومعالجة مسائل الصلاحيات والأمان. بعد الانتهاء من هذه الأعمال الأساسية، حينها فقط يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أن تدخل العمليات اليومية.

لذا، ترى Morgan Stanley أن برامج البنية الأساسية وبرامج الأمان قد تكون الأسرع في رؤية الطلب مقارنة بالكثير من برمجيات التطبيقات الأخرى. المجالات ذات الصلة التي ذكرها التقرير تشمل منصات البيانات، مراقبة التشغيل، وأمن الشبكات؛ أما الشركات التي تقدم برمجيات وخدمات تطبيقية أوسع فقد يحتاج الأمر إلى الانتظار حتى يتمكن العملاء من تطوير نماذج دخل وإنفاق قابلة للتكرار.

وأعتقد أن هذا الترتيب مهم جداً. السوق يحب تخيل مدى ضخامة التطبيقات النهائية للذكاء الاصطناعي، لكن الشركات عادة تدفع الأموال خطوة بخطوة.

ثالثاً، ما يستحق المتابعة فعلاً هو بيان الدخل لـ"مستخدمي الذكاء الاصطناعي"

الجزء الأكثر جذباً لي في التقرير هو بحثه حول مستخدمي الذكاء الاصطناعي.

ما يسمى "مستخدمي الذكاء الاصطناعي" ليس بالضرورة شركة تكنولوجيا. قطاعات مثل التجزئة، المالية، الرعاية الصحية والصناعة يمكنها جميعاً تحسين خدمة العملاء، سلسلة التوريد، البحث والتطوير أو العمليات الداخلية باستخدام الذكاء الاصطناعي. الأهم هو مدى قدرة هذه التحسينات على عكس نتائج مالية ملموسة.

المجموعة التي اختارها التقرير من مستخدمي الذكاء الاصطناعي، شهدت توقعات أرباحها للسهم في الاثني عشر شهراً القادمة ارتفاعاً بحوالي 70% خلال العامين الماضيين. هذا هوتغير التوقعات الربحيةولا يمكن اعتباره أرباحاً متحققة بالفعل، ولا يمكن تفسيره مباشرة على أنه ارتفاع في سعر السهم.

في الوقت ذاته، يُظهر التقرير أن متوسط مضاعف السعر إلى الربحية المتوقع لهذه المجموعة يقارب 18 مرة، وهو أقل من مستوى 22 مرة لمجموعة "بناة الذكاء الاصطناعي" التي اختارها التقرير. وترى Morgan Stanley أنه عندما تبدأ توقعات الأرباح بالتحسن بينما التقييمات لم ترتفع بنفس القدر، فإن مستخدمي الذكاء الاصطناعي يستحقون المزيد من الانتباه.

لكنني أضيف شرطاً لهذا الاستنتاج:يجب التحقق مع كل شركة مقدار التحسن في الربحية الناتج فعلاً عن الذكاء الاصطناعي.تحسن هامش الربح في إحدى الشركات قد يكون أيضاً نتيجة لرفع الأسعار، انخفاض التكاليف أو تعافي الأعمال التقليدية. إذا نسبنا كل التحسينات إلى الذكاء الاصطناعي، سنقوم بسهولة بالمبالغة في تقدير دوره.

هناك الآن بعض المؤشرات الأكثر تحديدًا. على سبيل المثال، حسب إفادات الشركات التي جمعها التقرير، قالت Airbnb إن مساعدها المدعوم بالذكاء الاصطناعي استطاع التعامل مع أكثر من 40% من استفسارات خدمة العملاء؛ بينما قالت Verizon إنها وفرت أكثر من 200 مليون دولار في الطاقة بعد تحسين الشبكة عبر الذكاء الاصطناعي. هذه أمثلة كشفت عنها الشركات، وتوضح أن الذكاء الاصطناعي بدأ يؤثر بشكل ملموس على الأداء التشغيلي، ولكن ما زال من الضروري مراقبة ما إذا كانت النتائج مستدامة وقابلة للتوسع. وأشارت مقالة عامة أخرى لـMorgan Stanley أنه حتى يوليو 2026، ذكر حوالي ربع شركات S&P 500 في تقارير الأداء أو محاضر الاجتماعات أن لديها على الأقل تأثيراً كمياً واحداً للذكاء الاصطناعي.

كيف أنظر للمرحلة القادمة؟

بعد قراءتي لهذا التقرير، لا أعتمد استنتاج "بيع الرقائق وشراء التطبيقات بالكامل". الفهم الأدق هو:الاستثمار في الذكاء الاصطناعي ينتقل من محور رئيسي واحد إلى محاور متعددة كل منها يتقدم بسرعة مختلفة.

من ناحية هناك الرقائق والبنية التحتية للطاقة التي لا يزال عليها طلب وهي مقيدة بعنق زجاجة التوريد؛ من ناحية أخرى، هناك البرمجيات التي بدأت بالفعل في كسب عقود الشركات؛ ومن ثم يأتي أولئك القادرون على تحويل الذكاء الاصطناعي إلى نمو ربحي مستمر.

سأركز في المستقبل على ثلاثة أسئلة رئيسية:

أولاً، عندما تقول الشركات إنها تستخدم الذكاء الاصطناعي، هل هناك بيانات تشغيلية دقيقة تدعم هذا الادعاء؟

ثانياً، هل المدخرات في التكاليف أو الإيرادات الجديدة يمكنها أن تنعكس بشكل مستدام في بيان الدخل؟

ثالثاً، حتى لو كان الاتجاه صحيحاً، هل الأسعار الحالية تعكس بالفعل الكثير من التوقعات المتفائلة؟

في الأيام الأخيرة، حققت أسهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في محفظة النماذج أرباحاً وجرى جني الأرباح، ويجب الاستمرار في التحقق مستقبلاً.