ما وراء طفرة النفقات الرأسمالية: فرضية ARK حول الذكاء الاصطناعي وتفكك الحصون التقليدية

تقرير أرك للاستثمار الأخير الذي يصور الإنفاق الرأسمالي المدفوع بالذكاء الاصطناعي كأنه موجة انتعاش متعددة السنوات يشير إلى تحول أعمق وذو طابع هيكلي في السوق حيث يتم إعادة توجيه تدفقات الاستثمارات من النماذج الصناعية التقليدية إلى بنية تحتية للذكاء الرقمي.

وهذا مهم لأنه يعيد تعريف ساحة المعركة لبقاء الشركات، حيث يتحول مصدر الميزة التنافسية من الحجم المادي والبرمجيات المملوكة إلى السيطرة على نماذج الذكاء الاصطناعي، حلقات التغذية الراجعة للبيانات، والأنظمة الذاتية. بالنسبة للمستثمرين والصناعات، فإن التداعيات تتضمن إعادة تقييم جوهرية لقيم الأصول، موجة من التدمير الإبداعي عبر قطاعات من البرمجيات إلى التكنولوجيا الحيوية، وظهور هرم جديد من القوة الشركاتية مركزه القدرات الأصلية على الذكاء الاصطناعي.

لماذا يعتبر الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي هو القصة الوحيدة التي تهم في 2026

في أوائل فبراير 2026، تلاقت مجموعة من الأحداث الظاهر أنها غير مرتبطة لتتبلور في سرد واحد لا مفر منه للأسواق العالمية. نشرت شركة كاثي وود، إدارة استثمار أرك، تقريرًا يضع توقعات الإنفاق الرأسمالي الضخم من جوجل وأمازون ومايكروسوفت ليس كإنفاق تقني دوري، بل كمقدمة لدورة استثمارية فائقة تمتد لسنوات في الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، انخفضت القيمة السوقية لأسهم البرمجيات الأمريكية بنحو 300 مليار دولار، أعلنت شركات السيارات التقليدية عن خسائر بقيمة مذهلة بلغت 59 مليار دولار على طموحاتها في السيارات الكهربائية، وشاركت شركة OpenAI مع Ginkgo Bioworks للكشف عن مختبر روبوتي مستقل—نظام خفض تكاليف التجارب بنسبة 40%. هذه ليست نقاط بيانات غير مرتبطة؛ بل أعراض مترابطة لنفس التحول الأساسي.

ما الذي تغير، ولماذا الآن؟ التغير الحاسم هو انتقال الذكاء الاصطناعي من أداة تعزز الإنتاجية ضمن نماذج الأعمال الحالية إلى بنية تحتية اقتصادية أساسية تقوم على تفكيك تلك النماذج ذاتها. السبب في “لماذا الآن” هو أمران. أولًا، إصدار نماذج مثل GPT-5.3-Codex، التي تدعي أنها ساعدت في تدريبها بنفسها، يمثل قفزة في التحسين الذاتي التكراري، مما يشير إلى أن تكلفة توليد رموز ومنطق معقد تقترب بشكل أس asymptotic من الصفر.

ثانيًا، ضغوط أسعار الفائدة الاقتصادية الكلية “الأعلى للأطول” تجبر على إجراء triage قاسٍ للاستثمار المؤسسي. يتعين على الشركات الاختيار: تمويل التحولات الصناعية التقليدية المكلفة (مثل خطوط تجميع السيارات الكهربائية) أو توجيه رأس المال نحو البنية التحتية الرقمية للذكاء. الانهيار المفاجئ في أسهم البرمجيات وتراجع صناعة السيارات يظهر أن هذا الترتيب يحدث في الوقت الحقيقي، مع هروب رأس المال من القطاعات التي تتآكل خنادقها الاقتصادية بسبب الذكاء الاصطناعي.

كيف يعيد الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي تشكيل تخصيص رأس المال

الآلية التي تدفع هذا التحول ليست مجرد إنفاق المزيد على شرائح Nvidia؛ بل تتعلق بكيفية تغيير الذكاء الاصطناعي بشكل جذري لاقتصاديات الابتكار والحجم. المزايا التنافسية التقليدية—سواء كانت برمجيات مؤسسية مملوكة أو سلسلة إمداد عالمية معقدة لصناعة السيارات—كانت مبنية على تكاليف ثابتة عالية وتكاليف هامشية كبيرة للتكرار أو التكرار. الذكاء الاصطناعي، خاصة الأنظمة التوليدية والذاتية، يقضي على هذه التكاليف الهامشية. عندما يمكن لنظام ذكاء اصطناعي أن يولد، يختبر، ويصقل رمز برمجي أو مركب كيميائي بتكلفة إضافية قريبة من الصفر، فإن قيمة الملكية الفكرية الثابتة التي يكتبها البشر تنهار. هذا هو المحرك الأساسي وراء ما يُعرف بـ"مجزرة SaaS" وانخفاض قيمة الأسهم البرمجية التقليدية.

السلسلة السببية تمتد إلى الصناعات المادية. خسارة 59 مليار دولار من قيمة السيارات الكهربائية من قبل Stellantis وVW وGM وFord ليست مجرد رد فعل على تراجع الطلب؛ بل هي تراجع استراتيجي عن مستقبل مكلف يعتمد على رأس مال كبير حيث يتفوق عليهم الذكاء الاصطناعي. كان نموذجهم هو إنفاق مئات المليارات لتكرار تكامل تيسلا الرأسي وتوسيع التصنيع. ومع ذلك، فإن الساحة الجديدة للمزايا التنافسية في السيارات تكمن في برمجيات القيادة الذاتية، سلاسل التوريد المحسنة بالذكاء الاصطناعي، ومنصات السيارات المعرفة برمجياً—مناطق حيث إنفاقهم على المصانع المادية يوفر قليلًا من النفوذ. يتم إعادة تخصيص رأس المال من الأجهزة المادية للنقل إلى ذكاء التنقل.

المستفيدون المباشرون هم مقدمو خدمات السحابة العملاقة (AWS، Google Cloud، Microsoft Azure) والشركات الأصلية على الذكاء الاصطناعي التي توفر النماذج الأساسية والبنية التحتية. أما الكيانات التي تتعرض لضغوط شديدة ومستدامة فهي أي شركة تعتمد على خندق حصري غير مولد للذكاء الاصطناعي أو على بنية تحتية مادية معقدة غير مرنة.

المراحل الثلاث لتآكل نماذج الأعمال التقليدية بواسطة الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي

المرحلة 1: تآكل التكاليف والصدمة الإنتاجية

الموجة الأولى، حيث تقلل أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من تكلفة الوظائف الأساسية للأعمال. خسارة 300 مليار دولار في قيمة سوق البرمجيات هو تعديل مباشر لتقييم هذا الواقع الجديد، حيث تنهار التكاليف الهامشية لإنشاء البرمجيات. هذه المرحلة تكافئ المدمجين وتمكن من تحقيق مكاسب هائلة في الكفاءة الداخلية، لكنها تبدأ في تفتيت قوة التسعير للبائعين المستقلين للبرمجيات.

المرحلة 2: تآكل الخندق والانكماش الاستراتيجي

مع انتقال قدرات الذكاء الاصطناعي من مساعدة إلى توليد وذاتية، تبدأ في مهاجمة المزايا الاستراتيجية الأساسية للصناعات بأكملها. مثال على ذلك هو خسائر السيارات الكهربائية: القيمة المستقبلية المتوقعة لاستثمارهم الضخم في إنتاج EV (خندقهم الجديد المقصود) يتم شطبها لأن الساحة التنافسية الحقيقية قد تحولت إلى الذكاء الاصطناعي والقيادة الذاتية. يموّل رأس المال الخنادق القديمة لدعم الخنادق الجديدة.

المرحلة 3: التقاء وخلق أسواق جديدة

المرحلة الأخيرة، التي تتوقعها مختبرات OpenAI-Ginkgo، حيث يلتقي الذكاء الاصطناعي بالروبوتات والعلوم الصلبة لخلق نماذج جديدة تمامًا للاكتشاف والإنتاج. ليست هذه المرحلة حول إنجاز الأمور القديمة بشكل أرخص، بل حول إنجاز أشياء مستحيلة بشكل روتيني. يتم تحويل الإنفاق الرأسمالي من توسيع العمليات المعروفة (المزيد من روبوتات المختبر) إلى تمويل “العالم الذكي” الذي يصمم التجارب التي تجريها تلك الروبوتات، مما يفتح عوائد غير خطية ويخلق صناعات جديدة تجعل القديمة عتيقة.

من الإنفاق الرأسمالي إلى “إنفاق القدرات”

التغير على مستوى الصناعة الذي يعلنه فرض أرك هو إعادة تعريف جوهرية لما يشكل أصلًا استراتيجيًا. لعقود، كانت خطة الصناعة واضحة: استثمر رأس مال لبناء أصول مادية أو رقمية (مصانع، مناجم، منصات برمجية) تخلق حواجز دخول من خلال الحجم. اليوم، تلك الخطة تتفكك. النموذج الجديد، “إنفاق القدرات”، يعطي الأولوية للاستثمار في أنظمة تتعلم، تتكيف، وتولد تحسيناتها الخاصة. الأصل ليس المصنع، بل الذكاء الاصطناعي الذي يصمم ويحسن المصنع؛ وليس مكتبة المركبات الدوائية، بل المختبر الذكي الذي يكتشف مركبات جديدة أسبوعيًا.

هذا التحول يفسر التباين بين التوقعات المتفائلة بقيمة 527 مليار دولار للإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي من جولدمان ساكس والتراجع عن استثمارات صناعية أخرى. رأس المال لا يزداد فقط، بل يتركز حول محور جديد لخلق القيمة. كما تلاحظ بلاك روك، فإن ميزانيات عملاقة لعمالقة التقنية أصبحت قادرة على دفع الناتج المحلي الإجمالي الوطني.

إن إنفاقهم الرأسمالي ليس مصروفًا مؤسسيًا فحسب؛ بل هو استثمار سيادي في بنية الاقتصاد المستقبلي. هذا التركيز يخلق دورة ذاتية التعزيز: المزيد من الإنفاق الرأسمالي يؤدي إلى نماذج ذكاء اصطناعي أفضل، والتي تفتح كفاءات جديدة وتدفقات إيرادات، مما يبرر المزيد من الإنفاق ويزيد الفجوة بين القادة المدمجين بالذكاء الاصطناعي والمنافسين التقليديين. السوق تتشعب إلى شركات أصلية على الذكاء الاصطناعي وأخرى هدفها.

المسارات المستقبلية: المركزية، السيادة، والذكاء الموزع

مسار هذه الدورة الفائقة للإنفاق على الذكاء الاصطناعي سيحدد المشهد الاقتصادي للسنوات العشر القادمة. حجم الاستثمارات يدعو لعدة مسارات مستقبلية محتملة عالية المخاطر.

المسار 1: احتكار الشركات العملاقة (الذكاء المركزي).

هذا هو مسار أقل مقاومة ويمتد حاليًا. جوجل، أمازون، مايكروسوفت، وعدد قليل من الآخرين يصبحون الحكام الفعليين للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. إن إنفاقهم التراكمي، الذي يصل إلى تريليونات، يخلق ميزة لا يمكن التغلب عليها في الحوسبة، البيانات، وتطوير النماذج. تصبح قدرات الذكاء الاصطناعي خدمة تُشترى من قلة من المزودين، مما يؤدي إلى كفاءة مذهلة ولكن أيضًا إلى تركيز كبير للسلطة الاقتصادية وربما السياسية. الابتكار سريع لكنه موجه من خلال أولويات الهيمنة التجارية والبنية التحتية لهذا الاحتكار.

المسار 2: موجة مضادة من السيادة على الذكاء الاصطناعي (الذكاء الموزع).

مُقلقًا من الاعتماد الاستراتيجي على المسار الأول، تطلق الدول والكتل الاقتصادية برامج ضخمة عامة وخاصة للذكاء الاصطناعي لضمان الاستقلالية الرقمية. الاتحاد الأوروبي، الصين، الهند، وغيرها تستثمر في سحابة وطنية وتطوير نماذج لضمان السيادة الرقمية. هذا يفرّق المشهد العالمي للذكاء الاصطناعي، يخلق بنية تحتية مكررة، وقد يبطئ بعض الابتكار بسبب التكرار، لكنه يقلل من مخاطر التركيز. يحول الإنفاق الرأسمالي على الذكاء من منافسة شركاتية إلى عنصر أساسي في السياسات الجيوسياسية والصناعية.

المسار 3: ظهور شبكات الذكاء الاصطناعي الموزعة والناتجة عن العملات المشفرة.

يفترض هذا المسار أن القوة المركزية لإنفاق ضخم ستواجهها شبكات لامركزية تعتمد على التشفير والأسواق. تخيل أن قوة الحوسبة، البيانات، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي تتجمع في أسواق عالمية يمكن الوصول إليها، تقلل من الثقة، وتُعتمد على السوق—كما تستكشف مشاريع العملات المشفرة. هنا، يُجمع الإنفاق الرأسمالي ويُصبح سلعة، وتُعطى القيمة لمالكي البيانات الخاصة أو لمطوري النماذج المتخصصة التي تزدهر على شبكة لامركزية. هذا المسار هو الأكثر اضطرابًا لكنه يواجه أصعب العقبات التقنية والتبني ضد هجوم رؤوس الأموال من قبل الشركات العملاقة.

التأثير الملموس: إعادة تقييم الأصول، وإعادة تصور الاستراتيجيات

بالنسبة للمستثمرين في السوق العامة، فإن التأثير المباشر هو إعادة تقييم قاسية للأصول بناءً على تعرضها للتآكل أو التعزيز المدفوع بالذكاء الاصطناعي. “البرمجيات مقابل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي” هو مجرد بداية. ستُطبق تحليلات مماثلة على كل قطاع: أي شركات الرعاية الصحية تبني مختبرات اكتشاف مستقلة مقابل تلك التي تبيع فقط محافظ أدوية موجودة؟ وأي الصناعات تُحسن عملياتها بالذكاء الاصطناعي مقابل تلك التي تدير مصانعها القديمة؟ يجب أن تتضمن فرضيات الاستثمار الآن تدقيقًا صارمًا لـ"خندق الذكاء الاصطناعي".

بالنسبة للاستراتيجيات الشركات، فإن المطلب هو إعادة ضبط استراتيجية كاملة. إطار بورتر التقليدي للمنافسة لم يعد كافيًا. يجب أن تركز الاستراتيجية الآن على بناء والمشاركة في حلقات التغذية الراجعة للذكاء الاصطناعي. الشراكات مثل OpenAI-Ginkgo هي نماذج: النجاح يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي بشكل أصيل في عملية خلق القيمة، وليس كمساند. قد يتطلب ذلك تحولات جذرية، مثل تحول شركات السيارات إلى شركات روبوتات ذكاء اصطناعي أو شركات الأدوية إلى منصات اكتشاف تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تكلفة فشل هذا التحول ستكون التقادم، كما يتضح من الخسائر الكبيرة التي تحدث بالفعل.

بالنسبة للاقتصاد الأوسع وصانعي السياسات، فإن طفرة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي تمثل تحديًا مزدوجًا: تعزيز مكاسب الإنتاجية مع إدارة التشتت. خسارة 59 مليار دولار في قطاع السيارات ليست مجرد خسارة ورقية؛ بل تمثل رأس مال متروك وتحولات محتملة في القوى العاملة. الرهان المجتمعي يعتمد على ما إذا كانت الصناعات والوظائف الجديدة التي يخلقها الذكاء الاصطناعي ستفوق على تدمير القديمة—وهو ديناميك يُغذيه بشكل مباشر أين وكيف يُنفق هذا الموجة التاريخية من رأس المال.

ما هي أرك للاستثمار؟ مدير الأصول الرؤيوي في عصر الذكاء الاصطناعي

شركة أرك للاستثمار Management LLC هي شركة استشارات استثمارية أسسها كاثي وود، معروفة بتركيزها على “الابتكار المزعزع”. منهجها قائم على موضوعات أساسية، تسعى لتحديد والاستثمار في الشركات العامة التي تقود، تمكّن، وتستفيد من الاختراقات التكنولوجية التي من المتوقع أن تغير العالم. أبحاثها ذات الرؤية الطويلة جعلتها مرآة لاتجاهات التكنولوجيا ومصدرًا متقلبًا ومثار جدل في الأسواق.

منهجية الاستثمار و"الأفكار الكبرى":

عملية أرك مبنية على أبحاث عميقة ومتعددة التخصصات تتوقع معدل اعتماد التكنولوجيا وتأثيرها الاقتصادي. تتوج هذه في تقريرها السنوي “الأفكار الكبرى”، وهو منشور رئيسي يوضح محاور استثمارها الأساسية—حيث يكون الذكاء الاصطناعي، والروبوتات، وتسلسل الجينوم من الركائز الدائمة. فرضية الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي تتوسع مباشرة من هذا الإطار، حيث تفسر الإنفاق المؤسسي ليس من خلال عدسة محاسبية قصيرة الأمد، بل كمؤشر قيادي لتحول اقتصادي مستقبلي. يضعون النفقات الحالية كـ"دفعة أولى" على صناعات مُحولة.

تقاطع العملات المشفرة وWeb3:

كانت أرك دائمًا من المدافعين الصريحين عن البيتكوين والأصول المشفرة الأوسع، معتبرة إياها ابتكارًا مزعزعًا موازٍ في التمويل. غالبًا ما تتشابك فرضيتها مع الذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أن الشبكات اللامركزية والندرة الرقمية (العملات المشفرة) ستشكل طبقة الثقة والاقتصاد لعالم يُدار بشكل متزايد بواسطة وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين. هذا يضع أرك في موقع فريد عند تقاطع اثنين من أكبر القوى التكنولوجية في عقد 2020.

تحديد الموقع وخارطة الطريق:

خارطة أرك هي جدول أعمال أبحاثها. يهدفون إلى الاستمرار في تحديد نقاط التقاء رئيسية—مثل الذكاء الاصطناعي + البيولوجيا أو الذكاء الاصطناعي + البلوكشين—قبل أن تصبح قواسم مشتركة. تموضعهم كمخصصين للمستقبل الذي يُبنى، وغالبًا يتخذون مراكز مركزة في أسماء ذات قناعة عالية. نجاحهم يعتمد على دقة وتوقيت توقعاتهم الموضوعية، مما يجعل تصريحاتهم الجريئة حول الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي استراتيجية استثمارية وبيانًا عامًا حول وتيرة التغير التكنولوجي.

إعادة التخصيص الكبرى: من الدورات الاقتصادية إلى دورات القدرات

تقرير أرك للاستثمار هو أكثر من مجرد نظرة متفائلة على الإنفاق التكنولوجي؛ هو إطار لفهم إعادة تخصيص تاريخية لرأس المال العالمي. نحن لا نشهد انتعاشًا بسيطًا ضمن الدورة الاقتصادية التقليدية. نحن نراقب بداية “دورة القدرات”، حيث يتحول المقياس المحدد للقوة الاقتصادية من استغلال القدرة إلى تعزيز الذكاء.

الاتجاه واضح: يتم سحب رأس المال بشكل عنيف من الهياكل القديمة التي أصبحت عروض قيمتها عتيقة، ويُوجه نحو البنية التحتية الرقمية للذكاء. لهذا السبب يمكن أن تنهار أسهم البرمجيات بينما يزداد إنفاق الشركات العملاقة على السحابة، ولماذا تتخلى عمالقة السيارات عن مصانع EV بينما تمول مختبرات مستقلة. السوق يحاول تسعير مستقبل تُعاد فيه كتابة قواعد المنافسة، والخنادق، وخلق القيمة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

الإشارة الحاسمة التي يجب مراقبتها ليست بعد الآن أرباح الربع، بل جودة وطموح الإنفاق الرأسمالي للشركات. هل يُنفق على الدفاع عن الماضي أم على بناء قدرات الذكاء الاصطناعي الأساسية للمستقبل؟ السؤال الذي يطرح نفسه في 2026 هو ما إذا كانت هذه الاستثمارات غير المسبوقة ستوفر مكاسب إنتاجية تحويلية تبررها. الأدلة المبكرة—من انخفاض تكاليف البرمجيات إلى تسريع اكتشاف الأدوية—تُشير إلى أن التحول قد بدأ بالفعل، وأن تداعياته الاقتصادية والسوقية ستكون أعمق بكثير من مجرد انتعاش مؤقت في قطاع معين. إنه صوت ترقية نظام تشغيل الاقتصاد في الوقت الحقيقي.