الذكاء الاصطناعي يهدد حرب الاحتياطي الفيدرالي على التضخم.. استثمارات البنية التحتية ترفع الأسعار

التضخم الخفي لبناء الذكاء الاصطناعي

تتصادم الرؤى الطموحة لعمالقة التكنولوجيا حول الذكاء الاصطناعي (AI) وقدرته على دفع خفض التكاليف، مع واقع اقتصادي يفرض ضغوطًا تضخمية فورية. فبينما يعدت تقنيات مثل تلك التي تطورها OpenAI بتقديم مكاسب إنتاجية هائلة، فإن التأثير الاقتصادي قصير الأجل يبدو أقرب إلى كونه محركًا للتضخم، مما يزيد من صعوبة مهمة الاحتياطي الفيدرالي في إدارة سياسته النقدية. الوعود بخفض الأسعار بنسبة 40% أو القضاء على الأعمال الشاقة، التي طرحها رواد مثل ماسايوشي سون من سوفت بنك، لا تزال بعيدة المنال. بدلاً من ذلك، يواجه الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي تباطؤًا بسبب جمود الشركات. يتزامن هذا التباطؤ في التبني مع طفرة هائلة في الاستثمار، تصل إلى تريليونات الدولارات، في مراكز البيانات ومعدات الذكاء الاصطناعي. هذه النفقات الرأسمالية الضخمة تضغط على سلاسل الإمداد وترفع التكاليف، لا سيما في قطاع الكهرباء، قبل أن تتحقق فوائد الإنتاجية الموعودة.

أقر روني تشاترجي، كبير الاقتصاديين في OpenAI، بأن التكاليف الفورية أكثر واقعية من الفوائد النهائية. وأوضح أن "لكي يؤثر (الذكاء الاصطناعي) على الاقتصاد، يجب أن تتبناه المؤسسات"، مضيفًا أن "تلك المؤسسات يجب أن تحقق قيمة". ويتوقع تشاترجي أن يستغرق الأمر وقتًا قبل أن تنعكس هذه التأثيرات بوضوح في إحصاءات الإنتاجية.

سباق النفقات الرأسمالية وسط تبني بطيء للذكاء الاصطناعي

حجم الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مذهل بحق. تقدر أبحاث Goldman Sachs أن النفقات الرأسمالية لبناء الذكاء الاصطناعي ستصل إلى 581 مليار دولار في الولايات المتحدة هذا العام، وقد تصل الإنفاق العالمي إلى تريليون دولار. ويمثل هذا 1.8% من الناتج المحلي الإجمالي في الولايات المتحدة، ومن المتوقع أن يرتفع إلى 2.8% بحلول عام 2028. ومع ذلك، فإن معدلات تبني الذكاء الاصطناعي تعكس صورة أكثر اعتدالًا. أشارت دراسة حديثة لمكتب الإحصاء الأمريكي إلى أن ما بين 17% إلى 20% فقط من الشركات الأمريكية تستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا، مع معدلات تبني أعلى بكثير في الشركات الكبرى مقارنة بالصغيرة.

يُجري بيتر بوكفار من One Point BFG Wealth Partners مقارنة مع انتشار الإنترنت، مشيرًا إلى أن هذه التقنية التحويلية لم تحقق سوى زيادة في الإنتاجية بنسبة 1.5% على مدى ثلاثة عقود. ويتساءل عما إذا كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يقدم تحسينًا أعلى بكثير. "لطالما جعلت التكنولوجيا الناس أكثر إنتاجية. ولكن هل الذكاء الاصطناعي التوليدي أعلى بخطوات متعددة؟ نحن ببساطة لا نعرف"، كما قال بوكفار.

عقبات تبني الذكاء الاصطناعي: ما وراء الضجيج

داخل الشركات، يجد المسؤولون التنفيذيون الذين طبقوا الذكاء الاصطناعي أن الواقع أكثر تعقيدًا من الضجيج المحيط به. شاركت جولي أفريل، الرئيس التنفيذي السابق للمعلومات في Lululemon، تجربتها في الإشراف على تبني الذكاء الاصطناعي. قالت أفريل: "الواقع هو أن التكنولوجيا موجودة. الضجيج يدور حول سهولة التكنولوجيا في مؤسسة كبيرة". وسلطت الضوء على أن تطبيق الذكاء الاصطناعي لمهام مثل التنبؤ بالمبيعات كان أكثر تعقيدًا بكثير من مجرد استخدام روبوتات الدردشة.

وأشارت إلى أن التحديات الأساسية للتغيير التنظيمي واسع النطاق لا تزال قائمة. وأوضحت: "جعل الناس يغيرون سلوكياتهم، وإشراكهم في الرحلة معك، وجعلهم يثقون في النموذج، هذا هو الصعب". وتدعم بيانات تشاترجي هذا، حيث تظهر أن المستخدمين المتقدمين للذكاء الاصطناعي ينشرون التكنولوجيا بمعدل ثماني مرات أسرع من الشركات المتوسطة، وهي فجوة اتسعت بشكل كبير في ثلاثة أشهر فقط. يؤكد هذا التباين على الميزة التي تتمتع بها الشركات التي تعيد تنظيم سير عملها بفعالية حول الذكاء الاصطناعي. يحدد الاقتصاديون هذه العقبات التنفيذية بأنها "روابط ضعيفة"، وهي مهام تقاوم الأتمتة السهلة. فبينما يتفوق الذكاء الاصطناعي في مهام محددة مثل قراءة المسح الطبي، فإن العديد من الوظائف هي عبارة عن حزم من مهام متنوعة. يلاحظ أستاذ ستانفورد تشارلز جونز أن أدوات الذكاء الاصطناعي تكمل المهارات الحالية عن طريق أتمتة جزء فقط من واجبات المحترف، بدلاً من استبدالها بالكامل. ولن يتضح المدى الكامل لهذه الروابط الضعيفة إلا مع توسع نطاق تبني الذكاء الاصطناعي.

معضلة الاحتياطي الفيدرالي مع الذكاء الاصطناعي

يتعامل الاحتياطي الفيدرالي بنشاط مع التداعيات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي. عين رئيس الفيدرالي كيفن وارش فريق عمل، يضم المستثمر المغامر مارك أندريسن والأستاذ تشارلز جونز، لدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي. وبينما يتوقع البعض، مثل أندريسن، عصر "الانكماش المفرط"، يعبر آخرون داخل الفيدرالي عن حذرهم. ربط رئيس بنك الاحتياطي الفيدرالي في مينيابوليس، نيل كاشكاري، الاستثمار الكبير في مراكز البيانات بشكل مباشر بزيادة التضخم. وقال كاشكاري: "لقد أضاف الاستثمار الضخم في مراكز البيانات أيضًا عنصر طلب جديد إلى التضخم المرتفع الذي يعاني منه الأمريكيون". وشهدت أسعار الكهرباء للأسر، على سبيل المثال، زيادة بنسبة 10.1% في العامين المؤديين إلى يونيو، متجاوزة بذلك الزيادة العامة في الأسعار. علاوة على ذلك، فإن قيود سلاسل الإمداد على أجهزة الذكاء الاصطناعي الأساسية، مثل الرقائق من Nvidia، تدفع التكاليف إلى الارتفاع. تقدر JPMorgan Chase أن سعر ذاكرة الوصول العشوائي الديناميكي (DRAM)، وهو نوع من رقائق الذاكرة، قد يرتفع بنسبة 400% بنهاية العام مقارنة بعام 2024. وتكشف بيانات مؤشر أسعار المستهلك أن تكاليف البرامج والملحقات قد ارتفعت بنسبة 22.9% منذ يونيو 2024. وقد أدى هذا المشهد التضخمي المعقد إلى اعتراف مسؤولي الفيدرالي بعدم اليقين المحيط بالتوقيت الدقيق وحجم التأثيرات العرضية للذكاء الاصطناعي.

قراءة ما بين السطور: استراتيجيات المستثمرين في عصر الذكاء الاصطناعي

السرد الحالي المحيط بالذكاء الاصطناعي يقدم تباينًا صارخًا بين إمكاناته طويلة الأجل لكبح التضخم وعواقبه التضخمية الفورية المدفوعة بمتطلبات البنية التحتية واحتكاكات التبني. بالنسبة للمستثمرين، يخلق هذا الازدواجية بيئة معقدة. فبينما يعد الوعد بتحسين الإنتاجية وخفض التكاليف من الذكاء الاصطناعي أطروحة جذابة طويلة الأجل، فإن النفقات الرأسمالية الأولية الكبيرة والتكامل الأبطأ من المتوقع يخلقان رياحًا معاكسة ملموسة للاقتصاد ولأهداف التضخم الخاصة بالاحتياطي الفيدرالي.

يمكن أن يكون التأثير على مؤشر الدولار الأمريكي (DXY) وأسواق الأسهم الأوسع كبيرًا. قد يجبر التضخم المستمر، حتى لو كان مدفوعًا جزئيًا ببناء الذكاء الاصطناعي، الفيدرالي على الحفاظ على أسعار فائدة أعلى لفترة أطول، مما قد يقوي الدولار على المدى القصير ولكنه يضعف أيضًا النمو الاقتصادي. قد تشهد الأسهم التكنولوجية، لا سيما تلك المشاركة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتصنيع الرقائق مثل Nvidia، تقلبات مستمرة. فبينما تستفيد من طفرة الإنفاق، فإنها تواجه أيضًا مخاطر من اختناقات سلاسل الإمداد وتقلبات الطلب المحتملة إذا تعثر تبني الشركات بشكل أكبر. في المقابل، قد تقدم القطاعات التي يمكنها الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحقيق مكاسب فورية في الكفاءة دون استثمار رأسمالي ضخم، مرونة نسبية. يجب على المتداولين مراقبة تقارير أرباح الشركات للحصول على أدلة ملموسة على تحسينات الإنتاجية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بدلاً من مجرد زيادة الإنفاق.

يبقى الخطر الرئيسي هو دالة رد فعل الفيدرالي: هل سيعطي الأولوية لكبح التضخم المدفوع بالذكاء الاصطناعي أم يخاطر بتأجيجه لتشجيع مكاسب الإنتاجية التي لا تزال بعيدة المنال؟ يتحول تركيز السوق من الوعد المجرد للذكاء الاصطناعي إلى التكاليف الملموسة وتداعياتها الاقتصادية الفورية. توفر منصة PriceONN أدوات تحليلية متقدمة لمساعدة المستثمرين على فهم هذه الديناميكيات المعقدة.