بقلم: نور | محررة الأبحاث والدراسات · صوت تحريري بإشراف بشري
110 مليارات دولار — هذا ما أنتجه اقتصاد الذكاء الاصطناعي التوليدي خلال الاثني عشر شهراً الماضية، وفق أول تقرير شامل لحالة اقتصاد الذكاء الاصطناعي صدر عن Exponential View. لكن الرقم الأكثر دلالة هو ما يكشفه المعدل السنوي للشهر الأخير: 175 مليار دولار، وهو ما يعني أن السوق لا يتراكم فحسب، بل يتسارع (وفقاً لـ Exponential View).
ما يميز هذا التقرير عن كل ما سبقه أنه بُني من القاع للقمة، لا من الأعلى للأسفل. أعد فريق أزيم أزهر وزملاؤه نموذجاً مالياً لكل شركة رئيسية على حدة — بيان دخل وميزانية عمومية وتدفق نقدي — ثم دققوا الأرقام في مواجهة مصادر خارجية ومنطق داخلي. والأهم أنهم اعتمدوا مبدأ عدم الحساب المزدوج: إذا دفعت دولاراً واحداً لـ Anthropic مقابل Claude وأنفقت Anthropic منه 50 سنتاً على Amazon لتشغيل النموذج، فالتقرير يُسجّل دولاراً واحداً فقط — لا دولاراً وخمسين سنتاً.
المشكلة التي أراد التقرير حلها حقيقية: جانب العرض في سوق الذكاء الاصطناعي — رقائق NVIDIA، الذاكرة، محطات الطاقة، منظومات التبريد — شركاته عامة وتنشر أرقامها. أما جانب الطلب فمختلف تماماً؛ الشركات الأكثر تأثيراً كـ OpenAI وAnthropic وCursor وElevenLabs خاصة وغير ملزمة بالإفصاح، فيما تدمج المنصات الكبرى كـ Amazon وGoogle وMicrosoft إيراداتها دون تفصيل واضح لشريحة الذكاء الاصطناعي (وفقاً لـ Exponential View).
ما الذي يُحسبه التقرير وما الذي يستثنيه؟ الفريق واضح في حدوده. الأرقام لا تشمل الأثر الداخلي للذكاء الاصطناعي على إيرادات الإعلانات في Meta أو Google، ولا الوفورات التشغيلية التي تحققها الشركات الكبرى من أدواتها الداخلية، ولا الإنفاق على خدمات الاستشارات وتكامل الأنظمة المصاحبة لمشاريع AI، ولا بيانات السوق الصيني الذي وصفه الفريق بأنه موجود في نماذجهم لكنه غائب عن الإصدار الأول.
السؤال الذي يشغل المستثمرين والمحللين على حد سواء: هل تستطيع إيرادات الذكاء الاصطناعي سداد فاتورة البنية التحتية؟ التقرير يُفصل بين النفقات الرأسمالية المخصصة للذكاء الاصطناعي وتلك العادية عند المنصات الكبرى، وهي خطوة ضرورية لأن هذه الشركات كانت تنفق نحو 120 مليار دولار سنوياً على البنية التحتية قبل ظهور ChatGPT أصلاً (وفقاً لـ Exponential View). يُستهلك الحوسبي على مدى 6 سنوات، وبقية البنية التحتية على مدى 14 سنة. النتيجة: إيرادات المنصات الكبرى المنسوبة للذكاء الاصطناعي تكاد تُغطي مصاريف الاستهلاك تحديداً — لا تزيد ولا تنقص بفارق كبير. الفريق يُسوّغ اختيار 6 سنوات للاستهلاك بأمرين: الطلب لا يزال يتجاوز طاقة الحوسبة المتاحة، والمشغّلون باتوا أكثر كفاءة في إدارة أساطيل GPU، وهو وحده كافٍ لتبرير العمر الاقتصادي الأطول.
على صعيد النمو القياسي للسوق، التقرير يضع الأرقام في سياق تاريخي مثير: هذه الإيرادات تنمو بوتيرة ثلاثة أضعاف سرعة موجتَي الإنترنت والهواتف الذكية في مراحل مقارنة مماثلة (وفقاً لـ Exponential View). وعلى صعيد الطلب المؤسسي، اللقاءات التي أجراها أزيم مع كبار المسؤولين التنفيذيين في أوروبا والولايات المتحدة — من قطاعات الصناعة والتأمين والمالية والأدوية — تُظهر رسالة متسقة: الشركات تنوي رفع استثماراتها في الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القادمة. ونصف الرؤساء التنفيذيين المُستطلَعين يعتقدون أن مناصبهم مرتبطة بنجاحهم في تطبيق الذكاء الاصطناعي أو إخفاقهم فيه.
واحدة من أكثر نتائج التقرير إثارة للجدل تتعلق بـمرونة الطلب عند انخفاض أسعار التوكنات. كل تخفيض بنسبة 10% في السعر يُفضي إلى زيادة الاستهلاك بين 12% و18%، ما يعني أن الإنفاق الكلي يرتفع رغم انخفاض السعر الوحدوي — وهي ديناميكية مُشجعة للمزودين على المدى البعيد (وفقاً لـ Exponential View). لكن الفريق يتجاوز مجرد رصد الكمية ليطرح مفهوماً جديداً: بدلاً من عدّ التوكنات كوحدة قياس، يقترح مفهوم “التوكن المُعدّل نوعياً” (Quality-adjusted output token) الذي يجمع بين عدد التوكنات المُنتجة، ونسبة ما يظهر منها للمستخدم فعلياً، ومستوى قدرات النموذج المُولِّد. الفكرة أن قياس “ذكاء” السوق لا يكفيه عدّ الكميات دون اعتبار الجودة.
يتضمن التقرير كذلك أربعة سيناريوهات لمسارات نمو الطلب تحت افتراضات مختلفة من حيث الأسعار والقدرات، إضافة إلى تحليل لأثر الذكاء الاصطناعي على صناعة الطاقة الأمريكية وكيف تتطور كفاءة استهلاك الطاقة، وتفصيل لكيفية توسيع نماذج الفوترة القائمة على الاستهلاك لحجم السوق.
هذا الإصدار هو النسخة الأولى (v1)، والفريق يعترف بثغراتها صراحةً — غياب البيانات الصينية أبرزها — لكن المنهجية القابلة للمراجعة (auditable) التي اعتمدوها هي ما يمنح الأرقام ثقلاً حقيقياً. في سوق مليء بالتقديرات المتضاربة والأرقام التي تُضخّم جانب العرض وتتجاهل جانب الطلب، يُعدّ هذا التقرير الإطار الأوضح حتى الآن لفهم حجم ما تدفعه المؤسسات والأفراد فعلاً مقابل الذكاء الاصطناعي — لا ما تدفعه الشركات في سلسلة التوريد لبعضها البعض.
