Jefferies يشكك في ربحية نماذج اللغات الكبيرة LLM مع انهيار أسعار الرموز

ضغط الطلبات المتراكمة

في تقرير بحثي موجه نحو الأسواق الآسيوية، تقدر Jefferies أن نحو نصف العقود المبرمة البالغة 2,3 تريليون دولار لشركات Microsoft وAlphabet وAmazon وOracle يعود إلى OpenAI وAnthropic. وبرأي المحلل، تنافس نماذج AI الصينية الرخيصة ومفتوحة المصدر والنماذج اللغوية الصغيرة الأسعار التي يضعها هذان الزعيمان الأمريكيان، مما يضع أرباحهما المستقبلية تحت التساؤل.

تدهور حركة الرموز

تشير Jefferies إلى بحث حول منصة المجمع العالمي OpenRouter: في الأسبوع المنتهي في 27 سبتمبر، عالجت النماذج الصينية 76,12 تريليون رمز، مقابل 4,37 تريليون في نهاية أبريل. وأكبر أربعة مزودين أمريكيين عالجوا 14,2 تريليون رمز. كما أن نموذج Kimi K3 مفتوح المصدر من Moonshot AI ينافس في الصدارة ويصل إلى نحو 95% من أداء Claude Fable 5 من Anthropic.

النفقات الرأسمالية وأسئلة الأرباح

يخطط أكبر المتوسعين لإنفاق ما بين 600 و800 مليار دولار هذا العام على بناء مراكز البيانات، مع تمويل متزايد بالديون.

تتساءل Jefferies عن مصدر الدخل المستقبلي، وترى أنه لا يمكن الجزم بأن النماذج اللغوية الكبيرة ستصبح رابحة يومًا ما، خاصة بعد ظهور نماذج مثل Kimi K3، في ظل الانهيار المستمر لأسعار الرموز.

يشير التقرير إلى أن هذا الافتراض بالغ الأهمية للمتوسعين، إذ إنهم يضخون استثمارات في قدرة مراكز البيانات على أساس أن شركات مثل Anthropic وOpenAI ستشتري موارد الحوسبة.

برأي Jefferies، قد يكون الاستثمار طويل الأمد في AI مبررًا، لكن المدى المتوسط يشهد قدرًا كبيرًا من عدم اليقين. ويتساءل التقرير عما إذا كان أربعة متوسعين سينفقون فعلاً 993 مليار دولار على النفقات الرأسمالية في 2027، ومدى اعتماد الأرباح المعلنة على استثمارات في شركات منشئة لنماذج AI، والتي سيعتمد عليها المزودون السحابيون في الدخل أيضًا. وقد زادت الإيرادات والمصروفات غير التشغيلية المرتبطة بأرباح الاستثمارات بشكل كبير، وتشمل غالبًا مراكز في شركات AI غير مدرجة في البورصة.

في الأرباع الأربعة المنتهية بالربع الثاني من 2026، ارتفعت الأرباح المحاسبة سنويًا لأربعة متوسعين رئيسيين بمقدار 222 مليار دولار لتصل إلى 581 مليار دولار، ويعزو Jefferies هذه الزيادة بالكامل إلى إيرادات أو خسائر غير تشغيلية. وفي نفس الفترة، ارتفعت الإيرادات أو الخسائر غير التشغيلية الأخرى سنويًا بمقدار 224 مليار دولار لتصل إلى 237 مليار دولار.

عجز الإيرادات

وفقًا لتقرير Bain and Company السنوي للتكنولوجيا لعام 2026، يجب على صناعة AI توليد 6 تريليونات دولار من الإيرادات السنوية بحلول 2031 لتمويل البنية التحتية اللازمة للطلب المتوقع، وهو ما يتطلب تطبيقات جديدة إضافة إلى إنتاجية الموظفين.

تفترض Bain أن تطبيقات AI الحالية قد تولد 1,8 تريليون دولار من الإيرادات، مما يترك عجزًا قدره 4,2 تريليون دولار.

قد تساعد تطبيقات AI الجديدة مثل أنظمة البحث والإعلانات، والسيارات الذاتية القيادة المبنية على AI، ومحاكاة AI.

حتى لو تحققت، لن تولد هذه الفئات الجديدة أكثر من 1,5 تريليون دولار من الإيرادات، مما يترك فجوة قدرها 2,7 تريليون دولار قد تسدها منتجات وتطبيقات غير موجودة اليوم.

المصادر: Theregister