جولدمان ساكس: المسار الرئيسي التالي للذكاء الاصطناعي سينتقل من قوة الحوسبة إلى الروبوتات البشرية

تتحول السردية الاستثمارية للذكاء الاصطناعي من البُنى التحتية إلى جانب التطبيقات.

أشارت أحدث تقارير Goldman Sachs إلى أنه مع التوسع المستمر لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية، من المتوقع أن تصبح الروبوتات البشرية نقطة نمو مهمة في المرحلة القادمة من الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر نقص القوى العاملة والحاجة إلى الأتمتة دعماً هيكلياً للتطور طويل الأمد للصناعة.

يعتقد فريق تداول Goldman Sachs في آسيا، بعد دراسة حديثة، أن صناعة الروبوتات في آسيا لا تزال في مراحلها الأولية من التطور. بالمقارنة مع الأصول المماثلة في الولايات المتحدة، لا تزال قطاعات الروبوتات والأتمتة في آسيا تتمتع بتقييم أقل، مع توقعات أعلى لنمو الأرباح، وقد بدأت رؤوس الأموال في التحول نحو سلسلة توريد الروبوتات.

وأكد المصرف أيضاً أن القطاع لا يزال في مرحلة الانتقال من التحقق الفني إلى التتجير، وأن تطبيقه الواسع لا يزال بحاجة إلى مزيد من الوقت.

تطور تقني سريع، والتجارية لا تزال في بدايتها

كشفت Jacqueline Du، محللة استراتيجيات الأسهم في Goldman Sachs، في تقريرها الأخير أن المصرف زار في الفترة من 18 إلى 22 مايو أربع عشرة شركة روبوتات في هونغ كونغ، شنتشن، وبكين، شملت سلسلة صناعة التجسيد الذكي والروبوتات والأتمتة في الصين.

أظهرت هذه الدراسة أن نماذج VLA/VTLA ونماذج العالم تتكامل بوتيرة متسارعة، مما يدفع إلى تعزيز قدرة تخطيط الروبوتات وقدرتها على التكيف مع البيئة، فيما يستمر توسيع نطاق النماذج.

لكن، على عكس نماذج اللغة الكبيرة، تواجه روبوتات الذكاء الاصطناعي نقصاً أشد في بيانات العالم الحقيقي. إذ تتطلب تدريب الروبوتات كمية ضخمة من بيانات القوة، عزم الدوران، والحركة الفيزيائية، وهي بيانات يصعب الحصول عليها على نطاق واسع كما هو الحال مع نصوص وصور الإنترنت، وقد أصبحت ذلك عنق الزجاجة الرئيسي الذي يحد من تدريب النماذج وتعزيز قدراتها.

ولحل هذه المشكلة، زاد القطاع استثماراته في مصانع البيانات المركزية وكذلك في جمع بيانات التعاون بين الإنسان والآلة. ويرى Goldman Sachs أن مع تزايد احتياج البيانات للروبوتات، قد تصبح خدمات جمع البيانات ومجالاتها مصدراً رئيسياً للإيرادات ضمن سلسلة الصناعة مستقبلاً.

من ناحية التطبيقات، فإن نشر الروبوتات حالياً في مشاهد الصناعة واللوجستيات لا يزال يتمحور حول إثبات المفهوم (POC)، وما زال بعيداً عن التجارية واسعة النطاق. ويُتوقع غالبية المشاركين في القطاع أنه بعد تجميع عشرات الملايين من ساعات البيانات عالية الجودة وتطوير نماذج جاهزة للنشر، سيدخل الروبوت البشري المرحلة التجارية الواسعة تدريجياً بين عامي 2027 و2029.

وتتوقع Goldman Sachs أن تصل شحنات الروبوتات البشرية عالمياً إلى 76 ألف وحدة في عام 2027، وترتفع إلى 502 ألف وحدة بحلول عام 2032.

من "القابلية للحركة" إلى "القابلية للاستخدام"، لا بد من اجتياز العتبة التقنية

تنظر Goldman Sachs بإيجابية طويلة الأمد إلى آفاق قطاع الروبوتات البشرية، وتعتقد أن له القدرة على أن يصبح الجيل الجديد من الأجهزة الذكية واسعة التطبيق بعد الهواتف الذكية والسيارات. ومع تقدم الإنتاج الضخم، من المتوقع أن ينخفض متوسط ​​سعر الروبوتات وتكلفة المواد، مما يحسن نماذج الأعمال.

ومع ذلك، فإن النقطة الفاصلة التقنياً لم تتحقق فعلياً بعد.

وأشارت Goldman Sachs إلى أن عرض Optimus من Tesla في مؤتمر "We, Robot"، وظهور Unitree H1 في احتفالات ربيع 2025، كلاهما أظهر تقدماً ملحوظاً في مرونة الأجهزة وقوة تحمل الروبوتات البشرية. ومع ذلك، بالنسبة لمتطلبات التطبيقات الصناعية والاستهلاكية واسعة النطاق، لا تزال الروبوتات تعاني من فجوات في الدقة، الاتساق، التكلفة، وقدرات الذكاء الاصطناعي العامة الذاتية.

ومن بين هذه التحديات، لا تزال القدرات العامة للذكاء الاصطناعي الذاتي أكبر عامل مقيد. إذ لا تقتصر حاجة الروبوت فقط على "فهم الرؤية" و"الإدراك السمعي" للبيئة، بل يتعين عليه أيضاً تخطيط وتنفيذ سلسلة من الإجراءات بشكل مستقل في بيئات واقعية ومعقدة، مما يزيد من متطلبات النماذج والبيانات والأجهزة.

في الوقت ذاته، تسرع Nvidia هذه العملية من خلال منظومة Physical AI. إذ يمكن لشرائح الحوسبة الطرفية Jetson Thor، نموذج GR00T ومنصة Isaac، بالإضافة إلى Isaac GR00T Blueprint وإطار المحاكاة Cosmos، مساعدة مطوري الروبوتات في توليد كميات ضخمة من البيانات الاصطناعية باستخدام بيئات المحاكاة، مما يخفف من مشكلة ندرة البيانات الفيزيائية الحقيقية.

التركيز على المكونات الأساسية واغتنام فرصة التقييم المنخفض في آسيا

ترى Goldman Sachs أن القيمة الأكبر في سلسلة توريد الروبوتات البشرية ستتركز على المكونات الأساسية ذات الحواجز التقنية العالية. من بينها، تعد وحدات تقليل الحركة التوافقية هي الأعلى تقنياً، وذات متطلبات صارمة للدقة وخفة الوزن وسعة عزم الدوران، ما يضمن إمكانات نمو كبيرة؛ أما مجموعات المشغلات فتعتمد تقنيات متقدمة بشكل شبه مؤكد في الروبوتات عالية المواصفات.

وفي المقابل، لا تزال براغي الكرات الكوكبية في مرحلة تطور سريع، وهناك حالة من عدم اليقين حول الإنتاج، الاتساق التحضيري، والسعة؛ كما أن مسار التقنيات الخاصة بالأيادي الذكية لم يتضح بعد بالكامل.

أما من ناحية التقييم، فتعتقد مجموعة تداول Goldman Sachs في آسيا أن قطاع الروبوتات في آسيا ما يزال يتمتع بتقييم أقل مقارنة بنظيره في الولايات المتحدة. وتظهر البيانات أن متوسط ​​مكرر الربحية لسلة روبوتات آسيا والمحيط الهادئ يبلغ 22 مرة، مقابل 28 مرة للأصول الأمريكية المماثلة، أي أقل بنحو 21%؛ أما من جانب PEG، فتبلغ النسبة 1.5 مرة في آسيا والمحيط الهادئ مقابل 2.0 مرة في الولايات المتحدة.

وهذا يعني أن شركات الروبوتات والأتمتة في آسيا حالياً تُقيّم بأقل من مثيلاتها في الولايات المتحدة، لكن توقعات نمو الأرباح لا تقل قوة عن نظيراتها.

كما بدأت تدفقات رؤوس الأموال تتغير تدريجياً. فقد لاحظت Goldman Sachs أن صناديق الاستثمار المشتركة بدأت في التوجه نحو سلاسل توريد الروبوتات، لكنها لا تزال في مرحلة مبكرة، مع تركز معظم الأموال في مكونات الأجزاء، أتمتة السيارات، والأتمتة الصناعية والتصنيع الدقيق.

وتعتقد Goldman Sachs أن هذا يعني أن قطاع الروبوتات لم يدخل بعد في مرحلة ازدحام كامل للتمويل، وإذا دخلت الصناعة مستقبلاً في دورة تجارية واسعة النطاق، فقد لا تزال تمر حالياً في المرحلة المبكرة من انتقال رؤوس الأموال.