سي آي سي سي: اللحظة المالية للذكاء الاصطناعي

إن الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي يمر بنقطة تحول من الاعتماد على التدفقات النقدية الداخلية إلى التوسع في الميزانية العمومية، ومع تجاوز حجم الاستثمارات لقدرة التدفقات النقدية الداخلية، سيأتي التمويل الهامشي بشكل أكبر من النظام المالي. وكأول تقرير في سلسلة "تتبع تمويل الذكاء الاصطناعي"، تحاول هذه الدراسة الإجابة على ثلاثة أسئلة: كيف سيتعامل النظام المالي مع طلب تمويل الذكاء الاصطناعي البالغ 3.5 تريليون دولار؟ هل ستلبي استثمارات الذكاء الاصطناعي احتياجات سداد الديون وعوائد المساهمين؟ وما هي الفرص والمخاطر التي ستنقلها هذه الدورة التمويلية للمؤسسات المالية؟

الملخص

الإنفاق الرأسمالي على بنية الذكاء الاصطناعي التحتية: من التدفق النقدي إلى الديون. ارتفعت نسبة الإنفاق الرأسمالي لمزودي الحوسبة السحابية الكبار مقارنة بالإيرادات من حوالي 12% في عام 2023 إلى حوالي 23% في 2025، ووفقاً لتوقعات السوق الموحدة قد ترتفع هذه النسبة إلى أكثر من 40% في 2027، مقتربة أو حتى متجاوزة أعلى مستويات دورات الإنفاق الرأسمالي التاريخية في الإنترنت وقطاع الطاقة. ونتيجة لضغط الإنفاق الرأسمالي، قد تنتقل استثمارات الذكاء الاصطناعي لدى شركات السحابة إلى الاعتماد بشكل أكبر على التمويل الخارجي. وبالاستناد إلى توقعات السوق الموحدة للتدفقات النقدية التشغيلية والإنفاق الرأسمالي لشركات الحوسبة السحابية، فإن الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي من المتوقع أن يخلق طلبًا تمويليًا خارجيًا بنحو 3.5 تريليون دولار خلال السنوات الخمس المقبلة.

من أين تأتي 3.5 تريليون دولار؟ في السيناريو الأساسي، نتوقع أن تأتي احتياجات تمويل الذكاء الاصطناعي الخارجية البالغة 3.5 تريليون دولار من أسواق الأسهم العامة (0.4 تريليون دولار)، وسندات بدرجة استثمارية (1.5 تريليون دولار)، وتمويل بالرافعة المالية (0.3 تريليون دولار)، ومنتجات التسنيد (0.3 تريليون دولار)، ورؤوس أموال خاصة (1.1 تريليون دولار). من بينها، السندات ذات الدرجة الاستثمارية ورأس المال الخاص هما الركيزتان الرئيسيتان، فالأولى تعتمد على التوسع في الميزانية العمومية وقدرة التدفقات النقدية على سداد الديون، بينما تلبي الثانية مشاريع ذات مخاطر أعلى وحجم تمويل أكبر، ويمكن من خلال تصميمات هيكلية تمويل خارجي التغلب على بعض القيود وزيادة المرونة في تغطية فجوة التمويل.

سؤال التريليون دولار: كيف سيتم سداد ديون الذكاء الاصطناعي؟ لتلبية احتياجات سداد الديون وعوائد المساهمين، وعلى افتراض أن العائد على رأس المال المستثمر (ROIC) هو 10%، نقدر أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحتاج في النهاية لتحقيق إيرادات مستدامة بحوالي تريليون دولار سنويًا. بافتراض بلوغ هذا المستوى من الإيرادات قبل 2030، فهذا يتطلب أن تحقق إيرادات تطبيقات الذكاء الاصطناعي نموًّا يقارب الضعف سنويًا على مدى السنوات الخمس المقبلة. الأكثر أهمية من حجم الإيرادات هو هامش الربح وعمر الأصول: إذا كان هامش الأرباح قبل الفوائد والضرائب والاستهلاك والإطفاء حوالي 50% وفترة الاستهلاك حوالي خمس سنوات، فسيكون بالإمكان تحقيق عائد إيجابي، أما إذا كان الهامش أقل من 20% فلن يكون بالإمكان تغطية تكلفة رأس المال حتى مع إطالة عمر الأصول.

هل يمكن أن يستبدل إعادة التمويل التدفقات النقدية؟ عادةً ما تمتد آجال السندات طويلة الأجل التي تصدرها شركات الحوسبة السحابية الكبرى إلى 10-30 عامًا، كما أن صناديق البنية التحتية تستثمر في آجال تزيد عن 10 سنوات؛ بعد تدشين مراكز البيانات، يمكن الاستبدال بأدوات تمويل مثل سندات المشاريع والتوريق. مع ذلك، إعادة التمويل تشتري الوقت فقط ولا يمكن أن تحل محل التدفقات النقدية: إذا ظلت معدلات الاستخدام والأرباح وعمر الأصول أقل من المتوقع فستؤدي دورة التمويل المستمرة إلى ارتفاع الرافعة وتكلفة التمويل. ونقدر أن ذروة استحقاق سندات الشركات السحابية الكبرى ستكون بين 2027-2032، بمتوسط استحقاقات سنوي يقارب 28 مليار دولار، مرتفعة بنسبة 60% عن الفترة 2024-2026، مما يزيد الضغط على إعادة التمويل.

فرص ومخاطر المؤسسات المالية. البنوك تستطيع تحقيق دخل من تعهدات الأسهم والسندات، والتداول، والاستشارات في الدمج والاستحواذ وتمويل المشاريع، بينما رأس المال الخاص وشركات التأمين تحصل على أصول طويلة الأجل جديدة. في الربع الثاني لعام 2026، ارتفعت إيرادات غير الفوائد لدى أكبر ستة بنوك أمريكية بنسبة 32% على أساس سنوي؛ وبحلول يونيو 2026، ارتفعت قروض البنوك للمؤسسات المالية غير المصرفية بنسبة 25% تقريبًا، وكان تمويل الذكاء الاصطناعي من بين المصادر الرئيسية. تميل إيرادات البنوك للتحقق في مراحل التمويل والبناء، بينما لا تظهر المخاطر الائتمانية إلا في مراحل التشغيل وإعادة التمويل، مما يؤدي إلى "تقديم الإيرادات وتأخير المخاطر".

هل الذكاء الاصطناعي "فقاعة" مالية؟ في الوقت الراهن تظل الاستثمارات مستندة إلى شركات حوسبة سحابية كبرى ذات تدفقات نقدية قوية، كما أن رأس المال السهمي وغيرها من رؤوس المال الفرعية تستطيع امتصاص الخسائر قبل قروض البنوك. لذا، حتى مع عدم تحقيق بعض المشاريع للعائدات المتوقعة، ستظهر المخاطر أولاً عبر تخفيض القيم السوقية، وتباطؤ الإنفاق الرأسمالي وخسائر ائتمانية جزئية، وليس عبر أزمة فورية في القطاع المالي. من ناحية أخرى، فإن النمو السريع للتمويل الخارجي وخاصة التمويل بالرافعة ورأس المال الخاص قد يولد آثارًا مرتدة في النظام المالي، وإذا استمر نمو العائدات التجارية في التأخر عن الإنفاق الرأسمالي، ستتفاقم المخاطر تدريجيًا من تقييمات السوق إلى جودة الائتمان، وتنتقل عبر دورات إعادة التمويل والتمويل الخاص والتسنيد داخل النظام المالي. وبحد ذاته، لا يعتبر حجم التمويل مشكلة، الاختبار الحقيقي هو القدرة على بناء حلقة التدفقات النقدية قبل ارتفاع تكلفة التمويل أو انكماش قيمة الأصول.

الرسم البياني 1: من أين يأتي تمويل الذكاء الاصطناعي البالغ 3.5 تريليون دولار؟

ملاحظة: تقديرات الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي ودعم التدفقات النقدية التشغيلية تعكس توقعات السوق الموحدة؛ بافتراض نسبة الأسهم في السوق المفتوحة 10%؛ تقديرات حجم إصدار السندات الاستثمارية استنادًا إلى تصنيف الديون وهيكل الرافعة المالية وتركيز السندات؛ تمويل الرافعة يشمل السندات عالية العائد والقروض ذات الرافعة المالية، بينما الأصول المورقة تشمل ABS وCMBS، وفقًا لقدرة السوق ودرجة القبول؛ بالنسبة لأي فجوة تمويل لا تغطيها المصادر المذكورة، يُفترض تغطيتها عبر رأس المال الخاص، بما في ذلك صناديق البنية التحتية، وصناديق الأسهم الخاصة، والتمويل الخاص والعقاري. هذا الحساب محاكاة ولا يمثل تنبؤات فعلية.

الإنفاق الرأسمالي لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية: من التدفق النقدي إلى الديون

دورة جديدة من الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي تخلق طلبًا تمويليًا

تتراوح تقديرات السوق حول الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي خلال السنوات الخمس المقبلة بين 4 إلى 8 تريليونات دولار، مع تفاوت منهجي ومنطقي كبير بين الحسابات، ونختار توقع السوق الموحد عند نحو 5.6 تريليون دولار كافتراض لإنفاق الذكاء الاصطناعي بين 2026-2030 لتوفير أساس لحساب فجوات التمويل. إذ نعتمد الإنفاق الرأسمالي لخمس شركات سحابية كبرى لعام 2025 كمرجعية، ونستخدم التوقعات السوقية الموحدة لإيرادات NVIDIA وAMD ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي كمؤشر بديل لاستقراء نمو استثمارات سلسلة إمداد الذكاء الاصطناعي المستقبلي. تشير التقديرات السوقية إلى أن معدل النمو المركب لإيرادات NVIDIA وAMD من الذكاء الاصطناعي على مدى خمس سنوات يقارب 44%، وهو أعلى بكثير من معدل نمو الإنفاق الرأسمالي المدعوم بالتدفقات النقدية التشغيلية لشركات السحابة والبالغ حوالى 21% وفق التوقعات حتى نهاية 2025. يشير هذا الفارق إلى أن الاعتماد الحصري على التدفقات النقدية التشغيلية لشركات السحابة قد لا يكون كافيًا لدعم الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي، والحاجة إلى مزيد من التمويل الخارجي في المستقبل.

الرسم البياني 2: توقعات نمو إيرادات شركات الرقائق في الذكاء الاصطناعي أعلى من نمو الإنفاق الرأسمالي لشركات السحابة

ملاحظة: البيانات من 2026-2030 حسب توقعات Bloomberg؛ الحساب للتوضيح فقط ولا يمثل توقعًا فعليًا.

المصادر: إفصاحات الشركات المدرجة، Bloomberg، إدارة الأبحاث لدى شركة الصين الدولية المالية (CICC)

شركات الحوسبة السحابية الكبرى: من التدفق النقدي إلى الديون

حتى نهاية 2025، بلغت الأصول المجمعة لكل من Microsoft، Amazon، Alphabet، Meta وOracle نحو 2.6 تريليون دولار بنسبة مديونية 45% تقريبًا، ونسبة الدين الصافي إلى EBITDA حوالي 0.3 مرة فقط؛ وتنتج الشركات الخمس سنويًا تدفقًا نقديًا تشغيليًا بقيمة حوالي 580 مليار دولار. ومع ضغط الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي، ارتفعت الرافعة المالية لبعض الشركات السحابية. بلغت نسبة الإنفاق الرأسمالي إلى الإيرادات لخمس الشركات من حوالي 12% في 2023 إلى 23% تقريبًا في 2025، ووفقًا لتوقعات السوق الموحدة قد ترتفع لأكثر من 40% بحلول 2027، ما يقترب أو حتى يتجاوز أعلى مستويات دورات الإنفاق الرأسمالي التاريخية. يتوقع السوق أن ينخفض التدفق النقدي الحر المجمع لشركات السحابة الكبرى من نحو 200 مليار دولار في 2025 إلى حوالي 24 مليار دولار في 2027، ما يقلص الأموال المخصصة لإعادة شراء الأسهم، وتوزيع الأرباح أو أي أغراض أخرى. لهذا، قد تنتقل استثمارات الذكاء الاصطناعي لدى هذه الشركات إلى اعتماد أكبر على التمويل الخارجي بدلاً من التدفقات النقدية التشغيلية.

الرسم البياني 3: مورّدو الذكاء الاصطناعي يستفيدون من الإنفاق الرأسمالي لشركات السحابة لكن انخفاض التدفق النقدي للشركات السحابية يسبب ضغطًا على أسعار الأسهم

ملاحظة: توقعات 2026-2027 حسب Bloomberg؛ مؤشر أسعار أسهم موردي الذكاء الاصطناعي يشمل NVIDIA، AMD، Broadcom، SK Hynix، سامسونج للإلكترونيات، Micron Technology، ASML؛ مؤشر أسعار أسهم شركات الذكاء الاصطناعي السحابية يشمل Meta، Amazon، Microsoft، Alphabet وOracle.
المصادر: Factset، Bloomberg، إفصاحات الشركات المدرجة، إدارة أبحاث CICC

الرسم البياني 4: ارتفاع شدة الإنفاق الرأسمالي لدى شركات السحابة قد يتجاوز فقاعة الإنترنت وفقاعة الطاقة

ملاحظة: توقعات 2026-2028 حسب Bloomberg
المصادر: Factset، Bloomberg، إفصاحات الشركات المدرجة، إدارة أبحاث CICC

3.5 تريليون دولار: فجوة تمويل إنفاق الذكاء الاصطناعي الرأسمالي

نفترض أن توقعات السوق الموحدة حتى نهاية 2025 للإنفاق الرأسمالي للشركات السحابية الكبرى يعكس الحد الأعلى للدعم الممكن بالتدفقات النقدية التشغيلية (نحو 2.1 تريليون دولار)، حيث لم تبدأ الشركات بعد في تمويل خارجي على نطاق واسع، ويفترض السوق أن التدفقات النقدية التشغيلية والإنفاق الرأسمالي يمكن أن تلبي احتياجات التوزيعات وإعادة الشراء والسيولة بالحد الأدنى من التمويل الخارجي. والجزء المتبقي من الإنفاق الرأسمالي للقطاع، أي حوالي 3.5 تريليون دولار، يُعتبر فجوة التمويل الخارجي.

الرسم البياني 5: إنفاق الذكاء الاصطناعي الرأسمالي يؤدي إلى فجوة تمويل قدرها 3.5 تريليون دولار

ملاحظة: حساب محاكاة لا يمثل توقعات فعلية. تم تقدير حجم إنفاق الذكاء الاصطناعي للقطاع اعتمادًا على معدلات نمو إيرادات NVIDIA وAMD للذكاء الاصطناعي والإنفاق الرأسمالي المتوقع لشركات الحوسبة السحابية لعام 2025؛ بينما تم استنتاج دعم الإنفاق الرأسمالي من التدفقات النقدية التشغيلية حسب توقعات سوق Bloomberg، مع الأخذ بعين الاعتبار الحاجة لضمان إعادة الشراء والتوزيعات استخدامات نقدية داخلية أخرى.
المصادر: إفصاحات الشركات المدرجة، Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

من أين تأتي 3.5 تريليون دولار: هيكل تمويل الذكاء الاصطناعي

السندات ذات الدرجة الاستثمارية: حجر الأساس في تمويل الذكاء الاصطناعي

نتوقع أن توفر السندات ذات التصنيف الاستثماري خلال 2026-2030 نحو 1.5 تريليون دولار لاستثمارات الذكاء الاصطناعي، أي حوالي 42% من طلبات التمويل الخارجي، وهي بذلك أكبر قناة تمويل منفردة. لدى شركات السحابة العملاقة تدفقات نقدية قوية، ورافعة مالية منخفضة، وتصنيف ائتماني استثماري يمكنها من جمع الأموال على نطاق واسع وآجال طويلة وبكلفة معقولة من أسواق السندات العالمية. وقد استنتجنا حجم الإصدارات بعيدة الأجل استنادًا لقيود نسب المديونية بحسب وكالات التصنيف، وتركيز مؤشرات السندات، وهدف نسبة الدين إلى EBITDA، وخلصنا إلى نطاق قدرة بين 1.2 إلى 2.3 تريليون دولار.

منذ بداية 2026 وحتى الآن، بلغت إصدارات السندات لخمس شركات سحابية كبرى حوالي 190 مليار دولار، في مستوى قياسي، كما امتد تنويع الإصدار ليشمل اليورو والجنيه الإسترليني والدولار الكندي بجانب الدولار الأميركي، ما يخفف الضغط على الأسواق. وبالرغم من قدرة السوق على امتصاص الإصدارات، فإن استمرار الإصدارات الكبيرة وطويلة الأجل قد يؤدي إلى مزيد من تركيز الوزن النسبي للقطاع التكنولوجي بمؤشرات الائتمان، ويوسع الفارق الائتماني للأجل الطويل ويرفع تكلفة التمويل ويزيد من القيود.

الرسم البياني 6: حجم إصدار سندات الشركات السحابية الكبرى يسجل رقما قياسيا، مع تنوع العملات

ملاحظة: حتى 14 يوليو 2026
المصادر: Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

الرسم البياني 7: الحدود القصوى لإصدارات السندات ذات الدرجة الاستثمارية لشركات السحابة

ملاحظة: البيانات حتى 14 يوليو 2026.
المصادر: Bloomberg، S&P Global، إدارة أبحاث CICC

الرسم البياني 8: قد تؤدي إصدارات السندات الطويلة جدًا إلى توسيع الفارق الائتماني طويل الأجل

المصدر: Wind، إدارة أبحاث CICC

تمويل الرافعة المالية: رأس مال انتقالي للشركات عالية النمو

حسب نسبة حجم سوق تمويل الرافعة المالية إلى السندات الاستثمارية (حوالي 20%)، نقدّر أن سوق السندات عالية العائد والقروض المرفوعة يمكن أن توفر حوالي 0.3 تريليون دولار لاستثمارات الذكاء الاصطناعي، وهو ما يمثل حوالي 8% من الحاجة التمويلية الخارجية. يخدم هذا السوق بشكل رئيسي شركات Neocloud ومشغلي حوسبة الأداء العالي HPC ومراكز البيانات الذين لم يحصلوا بعد على تصنيف استثماري ولكن لديهم أساس جيد من الإيرادات والأصول.

الرسم البياني 9: يقدر حجم سوق تمويل الرافعة في أمريكا بـ 3 تريليونات دولار تقريباً

ملاحظة: بيانات حتى 14 يوليو 2026

المصادر: Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

الأسهم في الأسواق العامة: من "إزالة التملك" إلى "إعادة التملك"

نفترض نسبة أسهم 20% في المشاريع (عادة القطاع 10%-30%)، على أن 50% منها سيتم توفيره من خلال الأسواق العامة، ونقدر أن أسهم الأسواق المفتوحة يمكن أن توفر حوالي 0.4 تريليون دولار لاستثمارات الذكاء الاصطناعي بين 2026-2030. فالأسهم لا تتطلب سدادًا وفوائد دورية، وهي الأولى في تحمل المخاطر المرتبطة بالتحديث التقني، والتجاري، وقيمة الأصول المتبقية، لذا فهي الأنسب لشركات الذكاء الاصطناعي التي لم تحقق تدفقات نقدية مستقرة بعد مثل شركات النماذج الكبرى وNeocloud ومشغلي مراكز البيانات.

على مدى العقد الماضي، فضلت الشركات المدرجة في أمريكا والصين إعادة شراء الأسهم وزيادة التوزيعات وتقليل عدد الأسهم المتداولة لرفع ربحية السهم، ما أضعف دور الأسواق العامة كمصدر للتمويل، وهي ظاهرة "إزالة التملك". أما "إعادة التملك" فتعني عكس هذا الاتجاه عبر العودة للاعتماد على الإصدارات الجديدة لجمع الأموال. وتعتمد قدرة التمويل السهمي على مستوى التقييمات وفترة النافذة، فإذا زادت تقلبات السوق أو تراجعت التقييمات يتباطأ التمويل.

الرسم البياني 10: من المتوقع أن يبلغ حجم تمويل الأسهم لشركات التكنولوجيا الأمريكية هذا العام مستوى قياسيًا

ملاحظة: يشمل عروض الأسهم العامة (IPO)، الإصدارات الخاصة، الإصدارات العامة، وتوزيعات الأسهم؛ بيانات حتى 14 يوليو 2026.

المصادر: Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

منتجات التسنيد: من ائتمان الشركات إلى ائتمان الأصول

نفترض أن حجم التسنيد لتمويل الذكاء الاصطناعي بين 2026-2030 يتضاعف مقارنة بمستوى 2025، لذا يمكن لأدوات مثل ABS وCMBS وغيرها من أدوات التمويل المدعومة بالأصول أن توفر حوالي 0.3 تريليون دولار أي 9% من الحاجة التمويلية الخارجية. ويقع استخدام التسنيد على مراكز البيانات وموجودات الحوسبة الفعّالة التي تمتلك عقود إيجار طويلة الأجل أو تدفقات نقدية معروفة، فيتحول مصدر التمويل من ائتمان الشركة إلى ائتمان الأصول الفردية والإيجارات والتدفقات النقدية.

التسنيد يساعد الشركات المشاركة في الإنشاء أو رؤوس الأموال الخاصة على تحرير السيولة، ويوفر أدوات طويلة الأجل لصناديق التأمين والمعاشات والصناديق ذات الدخل الثابت، لكن توسيع حجم هذا السوق يتوقف على استقرار الإيجارات، وملاءة العملاء وقيمة الأصول المتبقية ودرجات المعيرة والتوحيد. وبالنسبة لمعدات الـ GPU التي تتسم بسـرعة التطور التقني، يمثل معدل الاستهلاك والقيمة السوقية في الأسواق الثانوية عاملا مهما في التقييم وتصميم الهياكل.

الرسم البياني 11: بلغت قيمة تمويل منتجات تسنيد مراكز البيانات في أمريكا للعام 2025 حوالي 30 مليار دولار

ملاحظة: بيانات حتى 14 يوليو 2026

المصادر: Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

رأس المال الخاص: مكمل مرن لفجوة التمويل

نتوقع أن يستوعب رأس المال الخاص (بما في ذلك صناديق البنية التحتية، وصناديق الأسهم الخاصة، والتمويل العقاري الخاص وغيره) ما يقارب 1.1 تريليون دولار، أو نحو 30% من الحاجة التمويلية الخارجية، ليكون ثاني أكبر مصدر بعد السندات الاستثمارية. لدى رأس المال الخاص ميزة استخدام أدوات مرنة: تنويع ما بين الأسهم، الأسهم الممتازة، الترتيبات المالية المركبة وقروض المشاريع، وتحمل المخاطر غير المعيارية وشبه التشغيلية التي يصعب تقييمها في الأسواق العامة. كما يمكن لصناديق الاستثمار الخاصة إقامة مشروعات مشتركة (JV) أو كيانات ذات غاية خاصة (SPV) مع شركات السحابة لضخ التمويل على مستوى المشروع، وفي حالة تحقيق شروط المحاسبة، قد يتم اعتبار هذه الترتيبات تمويلاً خارج الميزانية، ما يقلل الحاجة لرأس مال الشركة السحابية وعبء توحيد البيانات ويتيح توزيع المخاطر.

مع ذلك، يواجه رأس المال الخاص قيودًا على جانب الخصوم. فوفقًا لبيانات Preqin وMcKinsey، بلغت نسبة التوزيع النقدي لصناديق الأسهم الخاصة 6% من صافي الأصول الخاضعة للإدارة حتى يونيو 2025، في أدنى مستوياتها خلال السنوات الأخيرة؛ كما يواجه البعض ضغوط استرداد متزايدة لصناديق الاستدانة الجزئية في 2026. لذا، بينما قد يكون رأس المال الخاص مصدراً هاماً للتمويل الإضافي للذكاء الاصطناعي، فإنه يظل مشروطًا بقدرات جمع الأموال وسيولة المنتجات.

الرسم البياني 12: ارتفعت استثمارات مراكز البيانات بشكل حاد

المصادر: Preqin، Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

الرسم البياني 13: انخفاض أحجام جمع رأس المال الخاص لكن نمو سريع لصناديق البنية التحتية

المصادر: Preqin، McKinsey، إدارة أبحاث CICC

الرسم البياني 14: أدنى نسبة توزيعات نقدية لصناديق الأسهم الخاصة منذ سنوات

المصادر: Preqin، McKinsey، إدارة أبحاث CICC

سؤال التريليون: كيف سيتم سداد ديون الذكاء الاصطناعي؟

1 تريليون دولار: كم الإيراد المطلوب لاستعادة تمويل الذكاء الاصطناعي؟

في السيناريو الأساسي، قمنا بحساب أنه لتلبية متطلبات سداد الديون وتحقيق عوائد المساهمين، واستنادًا إلى 10% ROIC، تحتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي في النهاية لإيرادات تجارية مستدامة بحوالي 1 تريليون دولار سنويًا (وبالتحديد 958 مليار دولار). يعتمد هذا الحساب على افتراضات حول الرافعة المالية والعمر الاقتصادي للبنية التحتية وهوامش الأرباح في مرحلة النضج وغيرها؛ نفترض أن حوالي 70% من القيمة الاقتصادية تظهر من إيرادات التطبيقات والباقي من توفير التكاليف ورفع الكفاءة.

تتراوح تقديرات المؤسسات السوقية لإيرادات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل بين 600 مليار و2 تريليون دولار، مع اختلاف في الافتراضات والمنهج. ويقع تقديرنا عند نقطة وسطية في هذا النطاق، بما يعني الحاجة لتوسع هائل في التطبيق التجاري للذكاء الاصطناعي خلال السنوات المقبلة: إذا أردنا بلوغ هذا الدخل السنوي بحلول 2030، فإن على الإيرادات أن تنمو سنويًا بمعدل يقارب الضعف.

الرسم البياني 15: حسابات العائد على الاستثمار لرأس المال في الذكاء الاصطناعي

ملاحظة: الحسابات للتوضيح ولا تمثل تنبؤًا فعليًا؛ تم افتراض دخل القطاع لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبرى على أنه 90% من مجموع OpenAI وAnthropic وZhipu وMinimax؛ تم افتراض نسبة الدين إلى إجمالي الموجودات عند 85%؛ ROIC هو معدل العائد على رأس المال قبل الضرائب؛ هامش الربح يأخذ صيانة الأصول بعين الاعتبار.

المصادر: إفصاحات الشركات المدرجة، IMF، Counterpoint Research، إدارة أبحاث CICC

يمثل حجم تريليون دولار سنويًا ما يقارب 0.7% من الناتج المحلي الإجمالي العالمي، أو ما يعادل 46 دولارًا شهريًا لكل جهاز iPhone، ومع ذلك لا تقتصر عائدات الذكاء الاصطناعي على المدفوعات الفردية بل تشمل إنفاق الشركات والإعلانات والتجارة الإلكترونية والمشتريات الحكومية وغيرها من القنوات. وحسب Gartner، من المتوقع أن يبلغ إنفاق المستخدمين النهائيين العالمي على SaaS حوالي 300 مليار دولار في 2025، وإنفاق الخدمات السحابية العامة 700 مليار دولار. بالمقارنة، فإن دخل الذكاء الاصطناعي السنوي المقترح يساوي تقريبًا 3.2 مرة حجم سوق SaaS في 2025 و1.4 مرة حجم سوق الخدمات السحابية العامة. لذا ومن حيث الحجم الكلي، قد يكون بلوغ تريليون دولار هدفًا صعبًا لكن ليس بعيدًا عن الواقع، ويمكن تحقيقه لتغطية تسديد الديون وعوائد المساهمين.

تحليل الحساسية للفرضيات الرئيسية

في هذه الحسابات، تمثل افتراضات هامش الربح وفترة الاستهلاك أكبر درجات عدم اليقين. إذ اعتمدنا افتراض أن هامش EBITDA بعد النضج لقطاع الذكاء الاصطناعي يبلغ 50% تقريبًا، لكن لا توجد بعد بيانات مالية كافية لدعم تحقق ذلك. ولا تزال غالبية شركات النماذج الضخمة في طور الاستثمار، وبعضها يسجل معدلات خسائر صافية معدلة تبلغ 300%-500%.

المتغير المحوري الآخر هو فترة استهلاك البنية التحتية. إذ يمكن لمباني ومرافق مراكز البيانات أن تستخدم لعشر سنوات أو أكثر، لكن تواجه شرائح وعتاد الإلكترونيات معدل استهلاك أسرع بسبب وتيرة التطوير التقني، ما قد يقصر عمر استهلاك المركز ككل.

لذا، أجرينا تحليل حساسية لهذين المتغيرين، وتبين:

1. في حال استهلاك المرافق خلال سبع سنوات وهامش EBITDA يبلغ 30% فقط، تحقق نقطة التعادل بين العائد والتكلفة؛ أما إذا انخفض الهامش دون 20% فلن تغطي الأرباح تكلفة رأس المال حتى مع فترة استهلاك أطول.

2. بافتراض هامش EBITDA حوالي 50%، يكفي أن تكون فترة الاستهلاك خمس سنوات للوفاء بالعوائد الإيجابية، وكلما زاد عمر الأصل ارتفع معدل الأداء.

بالتالي، فإن تحديد جدوى استرجاع استثمارات الذكاء الاصطناعي لا يرتبط فقط بحجم الإيرادات بل بهوامش الربح وفترات الاستهلاك إلا أن انخفاض هذه المؤشرات سيرفع بقوة العتبة المحاسبية المطلوبة.

الرسم البياني 16: تفاوت كبير في عائد الاستثمار للذكاء الاصطناعي تبعًا لهامش الربح وفترة عمر البنية التحتية

ملاحظة: حسابات تعتمد دخل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيناريو الأساسي (حوالي 1 تريليون دولار سنويًا).
المصدر: إدارة أبحاث CICC

الرسم البياني 17: بعض شركات النماذج الكبرى للذكاء الاصطناعي لا تزال في مرحلة خسائر كبيرة

ملاحظة: "صافي الخسارة المعدلة" هو مؤشر غير معنوي وفق إفصاحات الشركة، حيث يستثني تعويضات الأسهم وتغيرات القيمة العادلة للأدوات المالية قبل الطرح وتكاليف الإدراج.

المصادر: إفصاحات الشركات المدرجة، Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

فرص ومخاطر المؤسسات المالية

استثمار الذكاء الاصطناعي يدفع البنوك لتوسيع ميزانياتها

تفتقر مشاريع مراكز البيانات إلى تدفقات نقدية مستقرة أثناء البناء، ما يستدعي تمويلًا بنكيًا؛ وبعد تدشين العمليات وتكوين عقود الإيجار، يمكن استبداله بأدوات الدين طويلة الأجل مثل السندات أو التمويل الخاص. بذلك تلعب البنوك دور الجسر بين فترة البناء والسوق المالية.

كما يؤدي تمويل المؤسسات المالية غير المصرفية إلى توسيع نمو القروض البنكية. إذ تستطيع البنوك توفير رافعة مالية غير مباشرة للمؤسسات المالية الخاصة عبر اكتتابات الصناديق أو قروض الإنصاف الصافي. مع تحمل رؤوس الأموال الخاصة لمخاطر المشاريع، تتولى البنوك تمويلًا قصير الأجل وذا أولوية عالية. حتى يونيو 2026، ارتفعت قروض البنوك الأمريكية للمؤسسات المالية غير المصرفية بنسبة 25% على أساس سنوي، وهي نسبة تفوق نمو القروض الإجمالية، ويشكل تمويل الذكاء الاصطناعي جزءًا هامًا فيها.

الرسم البياني 18: قروض المؤسسات غير المصرفية تدفع الدورة الائتمانية الأمريكية للصعود

ملاحظة: تم استبعاد أثر اختلافات التعريف الإحصائي في القروض غير المصرفية وقروض الأعمال وقروض المستهلكين.

المصادر: البنك الاحتياطي الفدرالي، Wind، إدارة أبحاث CICC

تمويل الذكاء الاصطناعي يرفع دخل سوق رأس المال

التأثير الأكثر مباشرة لتمويل الذكاء الاصطناعي على البنوك يظهر في ارتفاع دخلها غير المرتبط بالفوائد؛ ففي الربع الثاني من 2026 ارتفع صافي الأرباح الإجمالي لأكبر ستة بنوك أمريكية بنسبة 40% على أساس سنوي، وإجمالي الإيرادات بنسبة 22%، منها إيرادات غير الفوائد بنسبة 32%. وتغذي عمليات IPO، وصفقات الدمج والاستحواذ وإصدار السندات المدفوعة بتمويل الذكاء الاصطناعي هذا النمو في الدخل.

البنوك الاستثمارية المتنوعة تمتلك القدرات على تقديم الخدمات المالية المرتبطة بتمويل الذكاء الاصطناعي مقابل رسوم، مع تقليل الانكشاف طويل الأجل في الميزانية. أما المؤسسات الأصغر فتحصل على هوامش أعلى عبر قروض المشاريع لكنها تتحمل مخاطر رأسمالية وائتمانية أعلى.

من الجدير بالانتباه أن إيرادات البنوك تُثبت غالبًا حين التمويل بينما المخاطر الائتمانية لا تظهر سوى في مراحل دخول التدفقات النقدية، ما يؤدي لخاصية تقديم الإيراد وتأخير المخاطر.

الرسم البياني 19: دورة الأداء التصاعدية في المصارف الأمريكية مدفوعة بإيرادات مرتبطة بالأسواق المالية

ملاحظة: تشمل أكبر ستة بنوك أمريكية: JPMorgan Chase، Bank of America، Citigroup، Wells Fargo، Goldman Sachs، Morgan Stanley.

المصادر: إفصاحات الشركات المدرجة، Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

من المخاطر في الذكاء الاصطناعي إلى المخاطر المالية

هل يمكن لإعادة التمويل أن تحل محل التدفقات النقدية؟ غالبا ما تصدر شركات الحوسبة السحابية الكبرى سندات طويلة الأجل من 10 إلى 30 سنة، كما تستثمر صناديق البنية التحتية في أجال تتجاوز العقد؛ أما بعد تدشين مراكز البيانات، فيمكن الاستعاضة عن قروض البناء بسندات المشاريع أو التسنيد. تهدف مثل هذه الترتيبات إلى تخفيف ضغط سداد الديون قصير الأجل وإعطاء الذكاء الاصطناعي وقتًا للبناء التجاري؛ وإذا تباطأ تحقيق الإيرادات يمكن دائما محاولة تمديد آجال الديون. لكن مثل هذه الدورات تشتري الوقت فقط ولا يمكنها استبدال التدفقات النقدية. فلو بقيت معدلات الاستخدام أو الربحية وعمر الأصل دون التوقعات، ستؤدي إعادة التمويل المتواصلة لتركم الرافعة وتكلفة التمويل. ونقدر أن ذروة آجال سندات السحابة ستحل بين 2027-2032، بحجم استحقاقات سنوي حوالي 28 مليار دولار، مرتفعة 60% عن فترة 2024-2026، ما يضع ضغطًا إضافيا على إعادة التمويل.

الرسم البياني 20: ستصل سندات شركات السحابة الكبرى إلى ذروة الاستحقاق بدءًا من عام 2027

المصادر: Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

مخاطر الائتمان لدى شركات السحابة هي الركيزة الأساسية. فأبرز شركات الحوسبة السحابية هي اللاعب الرئيسي في الإنفاق الرأسمالي، وهي المصدرون للسندات، والمستأجرون لمراكز البيانات، والعملاء النهائيون لـ Neocloud، والأطراف الأساس لـ SPV المشاريع. وتعتمد استمرارية التدفقات النقدية في سلسلة القيم إلى حد كبير على جودة ائتمان هذه الشركات، ويعد فرق عقود مبادلة الائتمان (CDS) مؤشرا عالي التواتر لمخاطرهم. ومنذ نهاية 2025، اتسعت فروق مقايضات الائتمان لدى الشركات الكبرى، مع تمايز واضح بين الكيانات. فحتى يوليو 2026، كانت CDS لفترة 5 سنوات لـ Microsoft وAmazon وAlphabet وMeta عند 45-80 نقطة أساس، بينما سجلت Oracle وCoreWeave 180 و600 نقطة أساس على التوالي، ما يظهر أن السوق يمنح وزنا أعلى للشركات ذات الرافعة المرتفعة، والتدفق النقدي الحر الأضعف، وأعلى اعتماد على إعادة التمويل.

الرسم البياني 21: ارتفاع فروق تسعير مخاطر التخلف عن السداد لديون شركات الذكاء الاصطناعي السحابية

المصادر: Bloomberg، إدارة أبحاث CICC

مسارات انتقال المخاطر المالية. إذا أخفقت الذكاء الاصطناعي في تحقيق الطموحات التجارية، ستبدأ المخاطر بالتجلي عبر تراجع استخدام مراكز البيانات والدخل والهامش، ما سيضغط على قيمة الأصول المتبقية. وعادةً ما تستوعب الأسهم لدى شركات السحابة، وNeocloud وSPV المشاريع الخسائر أولاً، وينعكس ذلك في إعادة التقييم السوقي؛ لكن إذا استمر تآكل التدفقات النقدية التشغيلية وانخفضت المخازين السهمية، تنتقل المخاطر تدريجيا عبر سندات الدين والرافعة المالية والتسنيد والتمويل الخاص. وتمتاز قروض البنوك عموماً بأولوية أعلى على خط امتصاص الخسائر.

هل الذكاء الاصطناعي "فقاعة"؟ منظور النظام المالي

التمويل الكبير لوحده لا يعني بالضرورة وجود فقاعة، فالمفتاح هو قدرة رأس المال الجديد على توليد طلب نهائي وتدفقات نقدية مستدامة. إذ يمكن للأسواق المالية تمويل تشييد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لكنها لا تضمن استرداد الاستثمار. وقدّرنا أن الاستثمارات الحالية تتطلب دعم دخل تطبيقات بقيمة تريليون دولار سنويا، وهو هدف واقعي لكن يفرض مطالب عالية للاستخدام والأرباح وعمر الأصول. وإذا ظل النمو التجاري أبطأ من الاستثمار، ستترجم المخاطر تدريجيا إلى فائض سعة، وقيم متبقية متهاوية وجودة ائتمانية متدنية، لتنتقل بعدها عبر إعادة التمويل والتمويل الخاص والتسنيد لباقي النظام المالي. المشكلة ليست في حجم التمويل بقدر ما هي في القدرة على بناء دورة تدفقات نقدية قبل صعود تكلفة التمويل أو تراجع قيمة الأصول.

الرسم البياني 22: سلسلة انتقال المخاطر المالية للذكاء الاصطناعي

المصدر: إدارة أبحاث CICC