هل نحن في فقاعة الذكاء الاصطناعي؟ نظرة واضحة على البنية التحتية مقابل الهيستيريا

أدى ظهور الذكاء الاصطناعي إلى استثمارات ضخمة وتطور سريع وانتباه عام مكثف. هذه الظروف تثير سؤالا مألوفا: هل نحن في فقاعة ذكاء اصطناعي؟

هذا هو خوف معقول. فترات التكنولوجيا المثيرة غالبا ما تليها تصحيحات مؤلمة، خاصة عندما تتجاوز التوقعات الأساسيات. لكن الإجابة على هذا السؤال تتطلب فصل الهيستيريا المرئية عن الأنظمة الأقل وضوحا تحتها وترسيخ المناقشة في التاريخ والاقتصاد وواقع طبقة البنية التحتية التي تعمل بالفعل على الذكاء الاصطناعي.

عندما تفعل ذلك، يبدو الصورة أكثر دقة من رواية الفقاعة.

1. الفرق الرئيسي: البنية التحتية مقابل التطبيقات

معظم المناقشات حول “فقاعة الذكاء الاصطناعي” تركز على ما يراه الناس في طبقة التطبيق. هذا يشمل جولات التمويل التي تلقىها شركات مثل OpenAI وAnthropic وxAI مع إعلانات تمويل سريعة فقط بعد أشهر. ثم هناك عروض تجريبية للوكلاء الذكاء الاصطناعي التي تشبع المنافذ الاجتماعية والادعاءات الواسعة حول الذكاء الاصطناعي العام أو النتائج البالغة تريليون دولار قبل أن تتماشى الإيرادات.

تتحرك هذه الطبقة من الصناعة بسرعة لأنها مدفوعة بالروايات والتوقعات وعلم النفس الاستثماري. يمكن للشركات التطبيقية أن تنتفض في الانتباه بنفس السرعة التي يمكن أن تفقد فيها صالحها. غالبا ما تتوسع الروايات بشكل أسرع من الأساسيات التجارية الأساسية وبسبب أن هذا هو الجزء الأكثر وضوحا من اقتصاد الذكاء الاصطناعي، يصبح نقطة مرجعية افتراضية لادعاءات أن القطاع بأكمله مفرط في التسخين.

لكن البنية التحتية للحوسبة تعمل في واقع مختلف تماما، وهو حكم الفيزياء والاقتصاد والقيود القاسية للقدرة.

تتشكل البنية التحتية للحوسبة بواسطة قوى قابلة للقياس: وحدات معالجة الرسومات التي تدر الأموال الساعة من تشغيل حمولات الذكاء الاصطناعي، ومتوفرة الطاقة وتكلفة البنية التحتية لمراكز البيانات وزيادة الطلب على التدريب والاستدلال مع نمو النماذج في الحجم. الاستخدام، وليس المزاج، يحدد ما إذا كانت هذه الطبقة تعمل.

أين ترتفع التطبيقات وتسقط بناء على الإدراك، فإن البنية التحتية مرساة في الطلب المستدام. هذا هو السبب في أن طبقة البنية التحتية لا تتصرف مثل فئة الأصول المعرضة للفقاعات. إنها تتصرف أكثر مثل شبكة الكهرباء أثناء الكهربة أو الألياف البصرية أثناء انفجار الإنترنت. إنها نظام أساسي يعتمد منحني الطلب على التقدم التكنولوجي بدلا من هواجس المستثمرين.

2. ما يظهره التاريخ بالفعل

النظر إلى التكنولوجيا العامة السابقة يكشف عن نمط متكرر ومستمر: التغييرات التكنولوجية الكبيرة تبدأ دائما بزيادة هائلة في استثمارات البنية التحتية، قبل سنوات من ظهور مكاسب الإنتاجية في الاقتصاد.

السكك الحديدية تتطلب رأس مال هائل مسبقا قبل عقود من تحويلها للتجارة. الكهرباء طالبت بنفقات بناء شبكة مكلفة قبل أن تتمكن المصانع من إعادة تنظيم نفسها حول الطاقة الكهربائية. شبكات الاتصالات وشبكة الإنترنت وشبكات الهاتف المحمول و الحوسبة السحابية اتبعت جميعها نفس المسار. في كل حالة، ارتفعت استثمارات البنية التحتية أولا، بينما تأخرت تحسينات الإنتاجية.

من الخارج، بدت هذه الفترات وكأنها فقاعات. فيما بعد، كانت مراحل التركيب. بناء تحتية ضروري و مكلف مسبقا وضع الأسس لعدة عقود من النمو الاقتصادي.

مخطط Goldman Sachs الشائع يظهر هذا الظاهرة بوضوح:

استثمارات البنية التحتية تتصدر سنوات قبل ظهور مكاسب الإنتاجية القابلة للقياس. الذكاء الاصطناعي اليوم يتبع هذه المنحنيات بدقة.

معظم بناء الذكاء الاصطناعي الحالي يتم دفعه من قبل شركات مختلفة بشكل جوهري عن تلك التي كانت في عهد الإنترنت. خلال أواخر التسعينيات، كانت العديد من الشركات المالية على الإنترنت لا تملك أي إيرادات. من ناحية أخرى، القوى الكبرى وراء اندفاع البنية التحتية الحالي للذكاء الاصطناعي، مثل Microsoft وGoogle وMeta وAmazon، هي شركات ربحية للغاية مع تدفقات نقدية ضخمة ومتكررة من الأعمال التجارية القائمة مثل الحوسبة السحابية والإعلان وبرمجيات الشركات.

إنفاقهم على الذكاء الاصطناعي يمول إلى حد كبير من الأرباح التشغيلية، وليس الديون التكهنية. هذا الفرق مهم. إنه يقلل بشكل كبير من الهشاشة النظامية ويعيد صياغة النفقات الرأسمالية الحالية ليس كفائض غير مسؤول، ولكن كاستثمار طويل الأمد متعمد.

3. الطلب على الحوسبة هو هيكلي وليس مدفوعا بالعواطف

ما يجعل دورة الذكاء الاصطناعي الحالية استثنائية هو أن الطلب على الحوسبة لا يعتمد في الأساس على الحماس السردي. إنه مدفوع بالمتطلبات الفنية التي تستمر في التوسع بغض النظر عن المزاج السوقي.

المحركات الأساسية للطلب على الحوسبة تستمر في التسارع:

• الضريبة “التفكير”: نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة لا تسترجع فقط الإجابات بل تفكر فعلا من خلال آلاف الإمكانيات قبل الاستجابة. هذا يخلق واقعا جديدا حيث يمكن أن يستهلك كل استفسار مستخدم واحد 100 مرة الحوسبة التقليدية للبحث.

• إنتاج البيانات الاصطناعية: لقد نفدنا فعليا من البيانات عالية الجودة البشرية للتدريب. من أجل الاستمرار في التحسين، أساطيل من وحدات معالجة الرسومات تعمل 24/7 فقط لكتابة بيانات التدريب للجيل التالي من النماذج.

• البنية التحتية السيادية: الحكومات الآن تشتري الحوسبة للأمن القومي مثل شراء احتياطي الطاقة أو أنظمة الدفاع. هذا يخلق قاعدة demande هائلة و دائمة لا تتأثر بالمزاج السوقي.

توجد هذه القوى بشكل مستقل عن كيفية تقييم شركات الذكاء الاصطناعي في أي ربع سنوي. حتى خلال انسحابات السوق، تبقى استفادة وحدات معالجة الرسومات عالية لأن الحمولات نفسها تستمر في النمو في التعقيد والكمية.

هذا البناء ملموس بطريقة لم تكن العديد من الفقاعات التكهنية. وحدات معالجة الرسومات والخادمات و بنية تحتية للطاقة و تطبيقات الذكاء الاصطناعي المثبتة هي أصول حقيقية تسلط بالفعل مكاسب إنتاجية قابلة للقياس. على عكس العديد من مفاهيم الإنترنت التي كانت بعيدة عن الاستخدام العملي، أنظمة الذكاء الاصطناعي已经 متأصلة في سير العمل عبر تطوير البرمجيات والبحث والدعم الزبوني والتصميم واللوجستيات و اتخاذ القرارات.

هناك أيضا ديناميكية تنافسية في اللعب تتجاوز الأسواق. أصبح الذكاء الاصطناعي “سباق تسلح” بين الشركات والبلدان. لا يمكن للحكومات والشركات أن تتخلى ببساطة عن الاستثمار دون المخاطرة بالتنافس على المدى الطويل. التخلف عن القدرة على الحوسبة يزيد بشكل متزايد من التخلف عن الابتكار وجذب المواهب ووصول الرأس المال.

4. فقاعة أم نقطة انعطاف؟

يتميز بعض الاقتصاديين بين نوعين من الفقاعات. الفقاعات المالية تترك القليل بعد انفجارها. الفقاعات الانعطافية، من ناحية أخرى، تسريع بناء البنية التحتية الأساسية التي تغير مناظير الاقتصاد بشكل دائم، حتى لو تم تخصيص رأس المال بشكل خاطئ على طول الطريق.

السكك الحديدية والكهربة والإنترنت المبكر أظهرت جميعها عناصر من الفائض التكهنية. ومع ذلك، فإنها غيرت المجتمع بطريقة لا يمكن đảo ngược. الفاقد لا يبطل التقدم.

دورة الذكاء الاصطناعي تظهر سمات فقاعة انعطافية. هناك بالتأكيد هيستيريا على الحواف و بعض الاستثمارات سوف تفشل. لكن البنية التحتية التي يتم بناؤها حقيقية و متينة و أصبحت ضرورية بشكل متزايد. حتى مع انكماش التقييمات، وتوحيد السوق، وفشل التطبيقات المحددة، فإن البنية التحتية ستبقى.

5. مشكلة التقليل البشري

أخيرا، هناك ميل متكرر لتقليل تأثير التكنولوجيا الجديدة على الحياة اليومية. قبل 18 شهرا فقط، كان معظم الجمهور يتعرف على الذكاء الاصطناعي من خلال أدوات مثل ChatGPT. اليوم، بالنسبة للعديد من العمال المعرفيين، يصبح من الصعب تخيل العمل بدون مساعدة الذكاء الاصطناعي.

هذا التحول حدث بسرعة مذهلة وهو لا يزال في مراحله الأولى.

من هذا المنظور، وصف هذا كفقاعة ذكاء اصطناعي يفوق النقطة الأكبر. ما نشهده يبدو أقل مثل الفائض التكهنية غير المرتبطة بالواقع وأكثر مثل مرحلة التركيب الرأسمالية و المتعثرة لثورة الإنتاجية التي已经 بدأت.

المزاج العام سوف يرتفع ويهبط. الأسعار سوف تتعافى. البنية التحتية و الابتكار الذي تمكّنه سيبقى.