من القصة التقنية إلى القصة الرأسمالية: ساحة المعركة الرئيسية التالية في دورة بناء الذكاء الاصطناعي

في 17 أغسطس، أشار كبير استراتيجيي الدخل الثابت في Morgan Stanley، فيشواناث تيروباتور، في أحدث تقرير له إلى أن دورة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي تنتقل من كونها مدفوعة بالتقنيات إلى أن تصبح مدفوعة برأس المال.

قامت شركات الحوسبة السحابية الضخمة بزيادة خطط نفقاتها الرأسمالية بشكل كبير، وتحملت أسواق القروض العامة والخاصة حصة أكبر في تمويل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وبدأ المستثمرون في التمييز بشكل أكثر دقة بين المقترضين المختلفين ونماذج الأعمال، كما أن هيكل التمويل بدأ يتطور بسرعة، ممتداً بشكل أعمق في سلسلة القيمة، مع تركيز متزايد على مكونات فردية مثل الرقائق الإلكترونية.

كتب تيروباتور:

حجم استثمار الذكاء الاصطناعي يشير منذ مدة إلى أن القنوات التقليدية للتمويل لن تكون قادرة وحدها على الاستمرار. الأمر المثير للإعجاب حقاً هو سرعة واستجابة وابتكار السوق.

لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد قصة تكنولوجية، بل يتحول إلى قصة أسواق رأس المال، وأهمية فهم تدفق رأس المال لا تقل عن أهمية فهم الابتكار التقني نفسه.

اتساع فجوة التمويل، وضغوط إصدار ديون متواصلة

العرض في القدرة الحاسوبية لا يزال غير قادر على تلبية الطلب، مما يدفع شركات الحوسبة السحابية الضخمة إلى زيادة الإنفاق الرأسمالي بشكل مستمر لتأمين القدرة الإنتاجية المستقبلية.

يُقدّر فريق الأبحاث في الأسهم لدى Morgan Stanley في أحدث تقديراته أن الإنفاق الرأسمالي المجمع لكبرى شركات الحوسبة السحابية Microsoft وAlphabet وAmazon وMeta سيرتفع في عام 2027 بنسبة 57% مقارنة بعام 2026.

تقف وراء هذه الخطط ثقة قوية في عوائد الاستثمار. أشار محلل الإنترنت في Morgan Stanley براين نواك في تقرير "طريق العائد على استثمار الذكاء الاصطناعي التوليدي بنسبة 25%-50%" إلى أن هذه الاستثمارات من المتوقع أن تحقق عائد على رأس المال المستثمر (ROIC) بأكثر من 25%.

لكن المشكلة تكمن في وجود فارق زمني واضح بين الإنفاق الرأسمالي وتوليد العائد المالي، مما يضغط على التدفق النقدي الحر مؤخراً. وتستمر توقعات المحللين في Morgan Stanley بشأن التدفق النقدي الحر لهذه الشركات الأربع بالانخفاض حتى عام 2027. مع ارتفاع الإنفاق الرأسمالي وتراجع التدفقات النقدية، فإن فجوة التمويل ستزداد اتساعًا بحلول 2027، ويرى المحللون أن إصدار ديون مرتبطة بالذكاء الاصطناعي سيظل مرتفعًا، بل ربما يحتاج للزيادة.

تباين الفروق الائتمانية: من يتحمل الضغط، ومن يصمد

أظهرت أسواق الائتمان هذا الصيف اختلافات هيكلية داخل النظام البيئي لتمويل الذكاء الاصطناعي.

اتسعت فروق أسعار الفائدة للديون المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير: إذ أن فروق المصدرين ذوي التصنيف العالي اتسعت بحوالي 35 نقطة أساس مقارنة ببداية العام، بينما اتسعت الأسماء ذات التصنيف المنخفض بحوالي 50 نقطة أساس، قبل أن تشهد تراجعًا ملحوظًا في الأسبوعين الماضيين.

الجدير بالاهتمام أيضًا هو التباين بين قنوات التمويل المختلفة.

السندات غير المضمونة عالية التصنيف تعرضت لأكبر تأثير. والسبب هو الزيادة الحادة في الإصدارات، مع زيادة تعرض المستثمرين للمخاطر، وارتباطها المباشر بعدم اليقين العام في دورة الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي.

أوراق الدين المضمونة بالأصول لمراكز البيانات ABS وCMBS أظهرت متانة نسبية. فهذه المنتجات الهيكلية مدعومة بأصول تشغيلية مكتملة ومؤجرة ومتاحة للطاقة، مع تدفقات نقدية تعاقدية شبه مؤكدة، بالإضافة إلى وتيرة إصدار معتدلة، مما يعزلها عن تقلبات السوق غير المضمونة بفاعلية.

أشار تيروباتور أيضًا إلى اختلاف سلوك الجهتين المصدرتين:

• الطرف عالي التصنيف: شركات الحوسبة السحابية الضخمة مثل Microsoft وAlphabet وAmazon وMeta بمتوسط تصنيف AA، ولديها طلب كبير على التمويل لكن تتمتع بمرونة تصنيفية كافية. كما تندرج شركات أشباه الموصلات الرائدة مثل Nvidia وBroadcom ضمن هذه الفئة. وبالنظر إلى توقعات العائد على رأس المال المستثمر ROIC، فإن هذه الجهات ليست حساسة بشكل كبير لتغيرات طفيفة في تكلفة التمويل، ولن يؤدي اتساع الفروق إلى إبطاء وتيرة التمويل فعلياً.

• الطرف منخفض التصنيف: مثل Oracle (بتصنيف متوسط إلى منخفض BBB)، إضافة إلى شركات التعدين السابقة لـ Bitcoin واتحادات الاستثمار العقاري REITs وغيرها من مطوري مراكز البيانات، مرونة الميزانية لديهم محدودة، وهم أكثر حساسية لتكلفة التمويل. بالنسبة لهؤلاء، يشكل اتساع الفروق عائقًا جوهرياً، وتصبح تكلفة التمويل ذاتها مثبتًا طبيعيًا للعرض.

تقدم حدود التمويل: من مراكز البيانات إلى الشرائح الإلكترونية

أشار المحلل تيروباتور إلى أن المرحلة القادمة من تمويل الذكاء الاصطناعي ستشهد تحولاً هيكلياً واضحاً.

أصبح تركيز الإنفاق الرأسمالي الإضافي ينتقل من بنية مراكز البيانات الخارجية إلى معدات القدرة الحاسوبية (الخوادم والرقائق) والأصول الطاقوية. هذه الأصول بطبيعتها مناسبة لترتيبات التمويل على مستوى الأصول، مما يمنح رأس المال الخاص مساحة أكبر للتدخل.

وقد ظهرت مؤخراً إشارات واضحة في السوق:

• أعلنت Nvidia إطلاق منصة تمويل للبنية التحتية للقدرة الحاسوبية؛

• صفقة تمويل شرائح بقيمة 35 مليار دولار مدعومة من Broadcom تم تنفيذها، لتكون الأكبر في تاريخها؛

• صفقتا Beignet المقررة نهاية 2025 وصفقة Sopaipilla الأخيرة تمثلان اتجاهًا جديدًا في هيكلة التمويل.

يرى تيروباتور أن صعود تمويل المكونات الضخمة سيعتمد إلى حد كبير على المصدرين ذوي التصنيف العالي لاستغلال قوة تصنيفهم وميزانياتهم العمومية — من خلال تقديم ترتيبات الضمان، الدعم الائتماني، وضمان القيمة المتبقية لمساعدة رأس المال الخاص على الاكتتاب في أصول بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ذات حجم متزايد باستمرار.

تدفق رأس المال سيوازي أهمية الابتكار التقني

مع تحول الذكاء الاصطناعي من دورة تكنولوجية إلى دورة رأسمالية، أصبح فهم تفاصيل التمويل أكثر أهمية من أي وقت مضى.

يتوسع نظام تمويل الذكاء الاصطناعي بسرعة، لكن ليس بشكل متجانس. فتتنوع المخاطر حسب القناة الائتمانية، وتختلف تصرفات المصدرين تبعًا لاحتياجاتهم من رأس المال ومرونة تصنيفهم وحساسيتهم لتكلفة التمويل. والنتيجة في النهاية هي سوق أكثر تعقيداً وتدرجاً ستقرر نتائج التمويل فيه نتائج المنافسة بشكل متزايد.

وكما قال تيروباتور: "في المرحلة القادمة من دورة بناء الذكاء الاصطناعي، يكاد يكون فهم اتجاه رأس المال بمثل أهمية فهم اتجاه الابتكار. الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد قصة تكنولوجية، بل أصبح تدريجياً قصة أسواق رأس المال".