خطة تمويل الذكاء الاصطناعي بقيمة 500 مليار دولار لشركة Nvidia تخفي مخاوف، ومستشار ترامب يحذر من خطر فائض "GPU المظلمة"

خطة Nvidia الكبرى لتحويل GPU إلى أصول مالية تواجه الآن تحذيرات من المخاطر قادمة من داخل البيت الأبيض.

مؤخرًا، صرّح David Sacks، عضو لجنة مستشاري الرئيس ترامب للعلوم والتكنولوجيا، في برنامج "All In Podcast" أن خطة Nvidia للتعاون مع المؤسسات الاستثمارية وتحويل GPU إلى أصول قابلة للتمويل وتوليد الدخل، أكبر تهديد لها ليس ضعف الطلب، بل فائض المعروض من القدرة الحوسبية—ففي حال حدوث ظاهرة "الـGPU المظلمة" (dark GPU)، سيؤدي ذلك إلى صدمة نظامية لسلسلة استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بأكملها.

يُعد تصريح Sacks هذا أشد تحذير مباشر حتى الآن من داخل دائرة حكومة ترامب بشأن موجة تمويل الذكاء الاصطناعي الحالية.

ما هو خطر “الـGPU المظلمة”

استخدم Sacks فترة فقاعة الإنترنت و"الألياف المظلمة" كتشبيه لشرح السيناريو الذي يقلقه.

في أوائل العقد الأول من الألفية، قامت شركات الاتصالات بمد كابلات الألياف البصرية على نطاق واسع، لكن الطلب جاء أقل بكثير من المتوقع، ما أدى إلى بقاء كميات هائلة من الألياف البصرية غير مستخدمة وانهيار الأسعار، وهو ما عُرف تاريخيًا بأزمة "الألياف المظلمة". يرى Sacks أن سوق GPU يواجه مخاطر مشابهة.

قال خلال البرنامج مباشرة: "بالنسبة لي، أكبر المخاطر ليست في جانب الطلب، بل في فائض القدرة الحوسبية والتوسع المفرط في البنية التحتية. تمامًا كما ظهرت الألياف المظلمة بعد انفجار فقاعة الإنترنت، إذا حدث نفس الشيء مع الـGPU المظلمة، فستكون كارثة للجميع—خاصة أولئك الذين استثمروا في بناء بنية تحتية للقدرة الحوسبية مع توقع أسعار نقدية تتراوح بين 30 إلى 50 دولارًا لكل واط."

تشير عبارة "30 إلى 50 دولارًا لكل واط" هنا إلى تقديرات Elon Musk السابقة لقيمة القدرة الحوسبية للذكاء الاصطناعي. وفقًا للتقارير، قال Musk في مكالمة داخلية مع SpaceX أن قيمة القدرة الحوسبية للذكاء الاصطناعي تبلغ حوالي 30 إلى 50 دولارًا لكل واط، وبناءً على ذلك توقع أن توفير 1 جيجاوات من القدرة الحوسبية قد يحقق إيرادات تتراوح بين 300 إلى 500 مليار دولار بحلول نهاية 2027.

ومع ذلك، كشفت شركة Nebius، مزود البنية التحتية للقدرة الحوسبية، لاحقًا أن القيمة السنوية لعقود خدمات السحابة لعدة سنوات تبلغ حوالي 20 إلى 25 مليون دولار لكل ميجاوات. هذا الرقم يعني أن الأسعار المتوقعة من قبل Musk هي في الحقيقة تعكس مستويات علاوة العقود قصيرة الأجل، وليس أسعار السوق السائدة.

المقاومة السياسية تتحول إلى “تأمين طبيعي”

لم يكتف Sacks بالتحذير من المخاطر، بل أشار أيضًا إلى تقييم معاكس للحدس: فالمقاومة السياسية الشديدة الحالية أمام بناء مراكز البيانات قد تحمي السوق من الفائض المحتمل.

قال: "إذا حدث فجأة أن هناك عددًا كبيرًا من الموردين الذين يتسارعون لتوفير القدرة الحوسبية ونشأ فائض، عندها سينهار السوق، وهذا هو الخطر الحقيقي. لكن الغريب أن كل تلك المقاومة السياسية شكلت نوعًا من التأمين ضد هذا المصير. فبناء مراكز البيانات أصبح صعبًا للغاية—for أسباب عديدة سبق وأن تحدثنا عنها، توجد الآن حالة ذعر أخلاقي وهستيريا وحتى يمكن وصفها بأنها مسرحية هزلية. أعتقد أن هذه المقاومة السياسية تقريبًا تضمن أنه، مقارنة بالنمو المتسارع في الطلب، لن يحدث فائض في المعروض. لذلك، ومن زاوية غريبة نوعاً ما، أنت محمي أكثر."

بعبارة أخرى، منطق Sacks هو: كلما زادت حواجز الدخول، أصبح من الأصعب توسيع المعروض بسرعة، وبالتالي انخفض خطر الفائض.

المنطق الرئيسي وراء خطة التمويل لدى Nvidia

شرح Sacks في البرنامج الدافع الجوهري وراء خطة التمويل الحالية من Nvidia: الفجوة في الإنفاق الرأسمالي للمشترين في المرحلة النهائية أصبحت كبيرة لدرجة أن التمويل بالأسهم والديون لم يعد كافيًا لتغطيتها.

وضرب مثالًا بخطة توسع Musk: "يخطط Musk لإضافة ما بين 6 إلى 8 جيجاوات من القدرة الحوسبية خلال العام القادم، ونحن نعلم أن هذا يتطلب إنفاقًا رأسماليًا يبلغ 300 إلى 400 مليار دولار. في حين أن شركته جمعت للتو 100 مليار دولار من خلال تمويل بالأسهم والديون. من الواضح، أنهم يحتاجون إلى وسائل تمويل أخرى."

يرى Sacks أن الحل الأنسب هو التوجه نحو تمويل البائع من Nvidia. وقال: "الآن، يقوم Jensen (Jensen Huang) بإنشاء خط ائتمان جديد، ومن خلال التعاون مع البنوك الكبرى ومؤسسات الأسهم الخاصة، سيفتح خط الائتمان هذا أمام جميع المشترين النهائيين، وهذا سيعود بالفائدة عليهم."

الآلية الجوهرية في خطة Nvidia الحالية هي تحويل وحدة GPU إلى فئة أصول شبيهة بالأوراق المالية المالية، وتوفير دعم للقيمة المتبقية من Nvidia، مما يمنح GPU خاصية إمكانية التمويل وتوليد العوائد. وصف Sacks هذا بأنه خطوة محورية لتخفيف ضيق تمويل مشروعات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الحالية.