اقتصاد الذكاء الاصطناعي: لماذا لا يحاول قادة السوق حتى تحقيق الأرباح

إذا كنتم تظنون أن Uber أو WeWork كانتا في أسوأ سنواتهما بارعتين في حرق الأموال، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي تطلب منكم أن تمسكوا لها محفظتها التي لا قاع لها. فأكبر اللاعبين في السوق، من OpenAI إلى Anthropic، لا يتظاهرون حتى بأنهم يسعون إلى تحقيق ربح تشغيلي في المستقبل المنظور. نحن أمام لحظة فريدة في تاريخ التكنولوجيا: شركات تُقدَّر قيمتها بمئات المليارات من الدولارات تعترف علنًا بأن نفقاتها على تدريب النماذج ستظل دائمًا أعلى من إيراداتها من الاشتراكات. وهذه ليست صعوبات مؤقتة، بل سمة جوهرية في سباق التسلح الحالي، حيث لن يفوز من يبيع بشكل أفضل، بل من يستطيع أطول مدة أن يتجاهل حسابه المصرفي الذي يفرغ.

السياق هنا أهم من أي أرقام. ولفهم حجم ما يجري، علينا أن نتذكر كيف عمل وادي السيليكون خلال السنوات العشر الماضية. فعادةً ما تحرق الشركة الناشئة الأموال للاستحواذ على السوق، ثم تبدأ في تحقيق الدخل من جمهورها الوفي. لكن هذه المعادلة انهارت مع الذكاء الاصطناعي. فتكلفة تدريب كل إصدار جديد من GPT أو Claude تنمو بمتوالية هندسية. وإذا كان تدريب GPT-4 قد كلّف نحو مئة مليون دولار، فإن الإصدارات التالية تتطلب مليارات. ولا يذهب الجزء الأكبر من هذه الأموال إلى رواتب المبرمجين، بل إلى جيب Nvidia مقابل الرقائق، وإلى شركات الطاقة مقابل الكهرباء. لقد وصلنا إلى وضع يرتفع فيه إنتاج المنتج في الكلفة أسرع مما يستطيع السوق أن يعتاد على سعره الحالي.

لماذا يواصل المستثمرون إذن كتابة شيكات بمليارات الدولارات وهم ينظرون إلى هذه الخرائب المالية؟ يكمن الجواب في إيمان أعمى بمفهوم AGI، أي الذكاء الاصطناعي العام. ففي أروقة OpenAI وGoogle DeepMind تسود قناعة بأنهم متى أنشأوا نظامًا قادرًا على استبدال الإنسان في معظم المهام المعرفية، فإن مسألة المال ستنتهي من تلقاء نفسها. فهذا النظام، كما يُزعم، سيبتكر بنفسه طرق جني تريليونات الدولارات، وسيحسّن الاقتصاد ويسدد جميع الديون. إنها نوع من المسيانية التكنولوجية: نحن نبني إلهًا رقميًا، والإله لا يحتاج إلى تقارير ربع سنوية. غير أن المشكلة أن علينا أن نبلغ تلك اللحظة أولًا، بينما تواصل تكلفة تذكرة الدخول إلى هذا النادي المختار ارتفاعها كل يوم.

وفي الوقت نفسه، تبدو نماذج الأعمال المطروحة علينا الآن أقرب إلى محاولة لتهدئة ضمائر المساهمين منها إلى خطة حقيقية. فاشتراكات العشرين دولارًا شهريًا لا تغطي حتى إهلاك الخوادم التي تعمل عليها هذه النماذج. أما التبني المؤسسي فيسير ببطء بسبب مخاوف الأمان و«هلوسات» الذكاء الاصطناعي. والنتيجة وضع متناقض: تقنية يُفترض بها أن تؤتمت كل شيء في العالم وتخفض كلفته، هي نفسها أغلى الأعمال وأقلها كفاءة. فالشركات مضطرة إلى جمع التمويل باستمرار لمجرد إبقاء الأضواء مضاءة في غرف الخوادم، ما يخلق اعتمادًا على رأس المال المغامر يشبه هرمًا ماليًا مبنيًا على خوارزميات بالغة الذكاء.

الصلة بفقاعات التكنولوجيا السابقة واضحة، لكن ثمة فارقًا جوهريًا واحدًا. ففي زمن الدوت كوم أنفقت الشركات أموالها على التسويق واستقطاب الانتباه. أما في عصر الذكاء الاصطناعي، فتُنفق الأموال على البنية التحتية المادية والحوسبة الخام. وهذا يجعل السقوط، إن حدث، أشد إيلامًا بكثير للاقتصاد كله. فإذا قرر المستثمرون غدًا أن الطريق إلى AGI أطول مما ينبغي، فلن يتبقى لنا مجرد مواقع مفلسة، بل جبال من المعدات الباهظة ومراكز بيانات عملاقة تستهلك طاقة مدن بأكملها. والمفارقة أن قادة السوق لا يحاولون حتى إخفاء هذا الوضع، بل يعلنون صراحة حاجتهم إلى مئات المليارات من الاستثمارات لمواصلة العمل.

ماذا يعني ذلك بالنسبة إلينا؟ نحن نستخدم أدوات باهظة الثمن بشكل غير معقول بما يقارب المجان، بينما تدفع صناديق رأس المال المغامر وMicrosoft ثمن هذه المأدبة. إنه عصر ذهبي للمستخدمين، لكنه إشارة مقلقة للصناعة. فالاستدامة طويلة الأمد لشركات الذكاء الاصطناعي تعتمد اليوم لا على جودة الشيفرة، بل على الجيوسياسة وإمدادات الليثيوم وصبر أكبر مستثمري العالم. وما داموا يؤمنون بالمعجزة، يستمر الاحتفال. لكن ما إن يسأل أحدهم أولًا «أين المال؟» حتى تتغير قواعد اللعبة في لحظة، وسيضطر كثيرون إلى تذكّر معنى الاقتصاد التقليدي بمفاهيمه الجافة عن الأرباح والخسائر.

الخلاصة: صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية ليست عملًا تجاريًا بالمعنى الكلاسيكي، بل تجربة علمية ضخمة تُجرى بأموال الآخرين. فهل ستتمكن النماذج من أن تصبح ذكية بما يكفي لتبرير وجودها اقتصاديًا قبل أن ينفد صبر المستثمرين؟