عمالقة التكنولوجيا يتجهون إلى الاستدانة: Alphabet وMeta تقترضان مليارات الدولارات لتمويل الذكاء الاصطناعي
غيّرت كبرى شركات التكنولوجيا الأمريكية طريقة دفع تكاليف توسعها في الذكاء الاصطناعي. فبعدما اعتمدت سابقًا على الإيرادات وارتفاع أسعار الأسهم، باتت Alphabet وMeta وشركات أخرى تقترض بنشاط لتمويل البنية التحتية التي تشغّل روبوتات الدردشة. والسبب عبء مزدوج: فعليها تطوير نماذجها الخاصة، وفي الوقت نفسه تأجير القدرات الحاسوبية لفئة متنامية من الشركات الناشئة. فعلى سبيل المثال، طرحت Meta في أكتوبر 2025 سندات بقيمة 30 مليار دولار، ومُوّل مشروع مركز البيانات Hyperion بنحو 27 مليار دولار عبر كيان منفصل. • تحوّل مصدر الأموال من السيولة التشغيلية إلى سوق الدين. • تتزايد النفقات بسبب النماذج الخاصة وتأجير القدرات للشركات الناشئة. • السؤال الرئيسي: هل ستحقق مراكز البيانات الممولة بالاقتراض عائدًا يغطي تكلفتها؟
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Bloomberg Tech؛ بتحرير Hamidun News
لم تعد كبرى شركات التكنولوجيا الأمريكية تدفع تكاليف الذكاء الاصطناعي من أموالها وحدها. فقد أصبحت Alphabet وMeta وعمالقة آخرون يقترضون بنشاط من الأسواق لبناء البنية التحتية التي تعمل عليها روبوتات الدردشة. وتصف Bloomberg ذلك بأنه تحول جذري في النموذج: فعلى مدى عقود قام نمو هذه الشركات على إيرادات مرتفعة وأسهم متصاعدة القيمة، أما الآن فقد أُضيف إليهما الدين. ويتضح حجم التحول من صفقات العام الماضي. ففي أكتوبر 2025 طرحت Meta سندات بقيمة 30 مليار دولار، أما بناء مجمّع Hyperion في لويزيانا فتطلّب نحو 27 مليار دولار من التمويل الخارجي عبر كيان منفصل بالشراكة مع Blue Owl.
لا تتضمن المقتطفات من مادة Bloomberg التي نستعرضها هنا أرقامًا جديدة. لذلك نستند أدناه إلى الصفقات المعلنة في السنوات الماضية وإلى المنطق الذي تعرضه المجلة.
مهمتان بميزانية واحدة
تواجه المنصات عبئًا مزدوجًا. فهي أولًا تدرّب نماذجها الخاصة وتشغّلها: Gemini لدى Google، وLlama وما تلاه من تطويرات لدى Meta. وهي ثانيًا تبيع القدرات الحاسوبية لشركات ناشئة لا تستطيع بنفسها شراء عشرات الآلاف من المسرّعات. وتتطلب كل مهمة مراكز بيانات وكهرباء ومعدات شبكات ورقائق، وتتم المشتريات قبل ظهور الطلب. فالأموال تُنفق اليوم، بينما تأتي الإيرادات بعد أرباع سنوية أو سنوات.
ومع هذه الفجوة، تصطدم حتى الشركات التي تملك عشرات المليارات من التدفق النقدي الحر بسقف. فإنفاق كل السيولة على النفقات الرأسمالية يعني التخلي عن إعادة شراء الأسهم وعن توزيعات الأرباح التي يعوّل عليها المستثمرون. أما الدين فيتيح عدم الاضطرار إلى الاختيار.
لماذا الاقتراض تحديدًا
تتمتع السندات بالنسبة إلى هذه الجهات المُصدِرة بمزايا واضحة:
- تصنيفاتها الائتمانية مرتفعة، ولذلك تبقى أسعار الفائدة معتدلة ويكون الطلب هائلًا؛
- تقلّل فوائد الدين الوعاء الضريبي؛
- لا تتعرض حصص المساهمين للتخفيف كما يحدث عند إصدار أسهم إضافية؛
- يمكن مواءمة أجل القرض مع العمر التشغيلي لمراكز البيانات.
وثمة حالة منفصلة هي الهياكل خارج الميزانية. فقد صُمّم Hyperion بحيث يقع جزء من الالتزامات في شركة منفصلة، لا مباشرة في تقارير Meta. وهذا أيضًا إشارة للمستثمرين: حتى حين تتوافر الأموال، تفضّل الشركات عدم تحميل ميزانياتها العمومية. أما Oracle، التي لا تدخل ضمن الثلاثة الأوائل في الحوسبة السحابية، فقد اقترضت نحو 18 مليار دولار في سبتمبر 2025، وأظهر ذلك أن سوق الدين ليست مفتوحة للأكثر ثراءً وحدهم.
أين المخاطر
ثمة نقطة خلافية واحدة: القدرة على استرداد الاستثمار. فمراكز البيانات تُبنى لتلبية طلب متوقع على الذكاء الاصطناعي، ولا يسبق الطلب الإيرادات حتى الآن إلا لدى بعض العملاء. كما يعتمد كثير من مستأجري القدرات أنفسهم على أموال رأس المال الجريء. وإذا بدأت الشركات الناشئة تقليص مشترياتها من القدرات الحاسوبية، فسيتعين على المنصات خدمة الدين بينما مواقعها غير مستغلة بالكامل. كذلك تتقادم المسرّعات أسرع من المباني: فجيل الرقائق يتغير خلال عامين تقريبًا، بينما تبقى السندات أطول.
ويرتبط الخطر الثاني بسلسلة الاعتماد المتبادل. فكثيرًا ما تجد الشركة المصنّعة للرقائق ومزوّد الخدمات السحابية ومختبر النماذج والبنك المقرض نفسها مرتبطة بعقود بعضها مع بعض. وأي عطل في حلقة واحدة يصل سريعًا إلى بقية الحلقات.
ما الذي ينبغي مراقبته لاحقًا
بالنسبة إلى المستثمرين، المؤشر الرئيسي هو نسبة النفقات الرأسمالية إلى التدفق النقدي التشغيلي في تقارير Alphabet وMeta وMicrosoft وAmazon. فإذا نما الدين أسرع من إيرادات قطاعي السحابة والذكاء الاصطناعي، يشتد الضغط. ويجدر قراءة الحواشي المتعلقة بالالتزامات خارج الميزانية واتفاقيات الإيجار، فهناك عادةً تختبئ الأحجام الحقيقية للأعباء.
أما الخلاصة العملية للشركات الناشئة فأبسط. فأسعار القدرات الحاسوبية تعتمد على تكلفة رأس المال لدى المزوّدين. وسينعكس ارتفاع تكلفة الأموال المقترضة عاجلًا أو آجلًا على التعرفات، ولذلك من الأفضل تثبيت عقود القدرات طويلة الأجل ما دامت سوق الائتمان رخيصة. ولا ينبغي بناء نموذج العمل على افتراض هبوط مستمر في سعر التوكن، فهذا الهبوط يقوم على افتراض آخر، هو أن المنصات ستواصل الاقتراض.
Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace
Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.