اقتصاد الذكاء الاصطناعي: لماذا قادة السوق لا يحاولون حتى كسب المال

إذا كنت تظن أن أوبر أو ويورك في أسوأ سنواتهما كانا من أساتذة حرق الأموال، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي تطلب منك أن تمسك بمحفظتها بلا قاع. اليوم، أكبر لاعبين في السوق — من OpenAI إلى Anthropic — لا حتى يتظاهرون بأنهم يسعون لتحقيق ربح تشغيلي في أي مستقبل منظور. نحن نشهد لحظة فريدة في تاريخ التكنولوجيا، عندما تعترف الشركات المقيمة بمئات المليارات من الدولارات علناً: نفقاتنا على تدريب النماذج ستتفوق دائماً على إيراداتنا من الاشتراكات. هذا ليس مجرد صعوبة مؤقتة، بل هو خاصية أساسية لسباق التسلح الحالي، حيث لن يكون الفائز هو من يبيع بشكل أفضل، بل من يستطيع تجاهل حساب بنكي يتفرغ لأطول وقت.

السياق يهم أكثر من أي أرقام. لفهم حجم ما يحدث، نحتاج إلى تذكر كيفية عمل وادي السيليكون على مدى السنوات العشر الماضية. عادة، تحرق شركة ناشئة المال لالتقاط السوق، ثم تبدأ في تحقيق الدخل من جمهورها الموالي. لكن مع الذكاء الاصطناعي، انهار هذا النمط. تكلفة تدريب كل نسخة لاحقة من GPT أو Claude تنمو بالتقدم الهندسي. إذا كان تدريب GPT-4 يكلف حوالي مائة مليون دولار، فإن التكرارات التالية تتطلب بالفعل مليارات. يذهب الجزء الأكبر من هذه الأموال ليس إلى رواتب المبرمجين، بل إلى جيوب Nvidia مقابل الرقائق وشركات الكهرباء مقابل الكهرباء. وجدنا أنفسنا في موقف حيث يصبح المنتج أغلى في الإنتاج أسرع مما يستطيع السوق الاعتياد على سعره الحالي.

لماذا يستمر المستثمرون في إصدار شيكات بمليارات الدولارات بينما ينظرون إلى هذه الأطلال المالية؟ الإجابة تكمن في الإيمان العمياوي بمفهوم AGI — الذكاء الاصطناعي العام. في أروقة OpenAI و Google DeepMind، هناك اقتناع بأنه بمجرد إنشاء نظام قادر على استبدال البشر في معظم المهام المعرفية، ستحل مسألة المال نفسها بنفسها. يُفترض أن هذا النظام سيكتشف كيفية تحقيق تريليونات، وتحسين الاقتصاد، وإغلاق جميع الديون. هذا نوع من المسيحانية التكنولوجية: نحن نبني إلهاً رقمياً، والآلهة لا تحتاج إلى تقارير ربع سنوية. لكن المشكلة هي أننا لا نزال بحاجة للبقاء على قيد الحياة حتى تلك اللحظة، وتكلفة الدخول إلى هذا النادي من المختارين تستمر في الارتفاع كل يوم.

وفي الوقت نفسه، تبدو نماذج الأعمال التي تُعرض علينا الآن وكأنها محاولة لتهدئة ضمير المساهمين أكثر من كونها خطة حقيقية. الاشتراكات بعشرين دولاراً شهرياً لا تغطي حتى استهلاك الخادم للآلات التي تشغل هذه النماذج. يتقدم الانتشار في الشركات ببطء بسبب مشاكل الأمان والهلوسات في الذكاء الاصطناعي. في النتيجة، لدينا موقف متناقض: تكنولوجيا يُفترض أن تؤتمت وتنخفض سعراً بكل شيء هي نفسها أغلى وأكثر عدم كفاءة في العالم. تضطر الشركات إلى جمع الأموال باستمرار فقط للحفاظ على الأضواء مضاءة في غرف الخادم، مما يخلق اعتماداً على رأس المال المغامر يشبه هرم مالي مبني على خوارزميات ذكية جداً.

الارتباط بفقاعات التكنولوجيا السابقة واضح، لكن هناك فرق جوهري واحد. في عصر شركات الإنترنت النقطية، كانت الشركات تنفق المال على التسويق والاستيلاء على الانتباه. في عصر الذكاء الاصطناعي، يتم إنفاق الأموال على البنية التحتية المادية والقوة الحسابية الخام. هذا يجعل أي انهيار، إن حدث، أكثر إيلاماً بكثير للاقتصاد بأكمله. إذا قرر المستثمرون غداً أن الطريق إلى AGI طويل جداً، فلن نترك فقط مع مواقع ويب مفلسة، بل مع جبال من الأجهزة مكلفة ومراكز بيانات عملاقة تستهلك كهرباء مدن بأكملها. السخرية هي أن قادة السوق لا يحاولون حتى إخفاء هذا الموقف، معلنين علناً عن الحاجة لمئات المليارات من الاستثمار للاستمرار في العمل.

ماذا يعني هذا لنا؟ نحن نستخدم أدوات باهظة الثمن بشكل لا يصدق عملياً مجاناً، بينما تدفع صناديق رأس المال المغامر و Microsoft فاتورة هذه الولائم. هذا عصر ذهبي للمستخدمين، لكنه إشارة تحذير للصناعة. الاستدامة على المدى الطويل لشركات الذكاء الاصطناعي تعتمد الآن ليس على جودة الكود، بل على الجيوسياسة والإمدادات من الليثيوم وصبر أكبر المستثمرين في الكوكب. طالما أنهم يؤمنون بالمعجزة، تستمر الحفلة. لكن اللحظة التي يسأل فيها شخص ما أولاً "أين الأموال؟"، ستتغير قواعد اللعبة على الفور، وسيتعين على الكثيرين أن يتذكروا كيف يبدو الاقتصاد التقليدي برؤية غريبة عن الربح والخسارة.

النقطة الأساسية: صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية ليست عملاً بالمعنى الكلاسيكي، بل تجربة علمية كبرى ممولة برأس مال الآخرين. هل ستصبح النماذج ذكية بما يكفي لتمويل وجودها قبل نفاد صبر المستثمرين؟