السعر الزائف للائتمان وراء طفرة قوة الحوسبة الذكية الاصطناعية: كيف تتصادم نماذج تمويل البنية التحتية مع الأصول التي تتدهور قيمتها

تُصور عناوين التكنولوجيا صورة وردية لنهاية 2026: تواصل استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تسريع وتيرتها، وارتفاع حاد في بناء مراكز البيانات عبر أمريكا الشمالية، ويحتفل عمال المناجم المشفرون بنجاحهم في التحول إلى خدمات قوة الحوسبة المستقرة للذكاء الاصطناعي. لكن وراء الكواليس، يواجه محللو الائتمان في المؤسسات المالية الكبرى شعورًا مختلفًا تمامًا. ففي غرف الاجتماعات في وول ستريت، التركيز ليس على أداء النماذج أو مواصفات وحدات معالجة الرسوميات—بل على جداول بيانات تظهر كابوسًا هيكليًا: السوق يمول أصولًا ذات عمر افتراضي 18 شهرًا باستخدام نماذج رهن عقاري لمدة 10 سنوات. هذا الت mismatch ليس نظريًا. تقارير حديثة من رويترز وبلومبرغ تكشف عن ما يحدث حقًا: لقد أصبحت بنية تحتية للذكاء الاصطناعي قطاعًا كثيفًا للديون، والهيكل المالي المبني تحت موجة الذكاء الاصطناعي يحتوي على بذور أزمة ائتمانية كبيرة.

المشكلة الأساسية ليست فشل التكنولوجيا—إنها عدم توافق عميق بين أصول القدرة الحاسوبية التي تتآكل بسرعة، والضمانات المفرطة الرفع، والديون الهيكلية غير المرنة. عندما تتلاقى هذه القوى الثلاث، يتم تفعيل سلسلة خفية من انتقال التخلف عن السداد، ويتحطم وهم الأمان.

فخ الانكماش: عندما يلتقي قانون مور بالديون الثابتة

في أساس كل سند أو استثمار دين يوجد فرضية أساسية: نسبة تغطية خدمة الدين (DSCR). على مدى الـ 18 شهرًا الماضية، راهن المشاركون في السوق على أن دخل تأجير قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي سيتصرف مثل العقارات التجارية—ثابت، متوقع، وربما مقاوم للتضخم. لكن البيانات تقول قصة مختلفة تمامًا.

وفقًا لتتبع SemiAnalysis وEpoch AI الذي صدر في الربع الرابع من 2025، انخفضت تكلفة تشغيل أحمال عمل استنتاج الذكاء الاصطناعي بنسبة 20-40% على أساس سنوي. هذا ليس تصحيحًا متواضعًا؛ إنه مسيرة حتمية لقانون مور تلتقي بتسريع اعتماد تقنيات التكميم، والتقطير، والدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيق (ASICs). كل تقدم في الكفاءة يجعل نشر وحدات معالجة الرسوميات المكلف بالأمس أقل قيمة بشكل منهجي لتوليد دخل الإيجار.

هذا يخلق أول عدم توافق حاسم في المدة: اشترى المستثمرون وحدات معالجة الرسوميات عند أعلى تقييمات 2024، مع تثبيت تكاليف رأس المال، وفي الوقت نفسه، تثبيت منحنى عائد الإيجار الذي من المتوقع أن ينخفض خلال 2025 وما بعدها. الحساب بسيط: إذا كنت مدينًا بأقساط خدمة دين على أجهزة تم شراؤها بسعر 10,000 دولار لكل وحدة، لكن القدرة الحاسوبية التي تنتجها تتراجع بنسبة 30% في قيمة الإيجار السنوي، فإن الهامش بين الإيرادات والالتزامات يتلاشى. من وجهة نظر المستثمر في الأسهم، هذا هو “التقدم التكنولوجي”. ومن وجهة نظر الدائن، هذا هو “تدهور الضمان”—أساس خطر التخلف عن السداد.

يتعمق التناقض عندما تفكر في نموذج عمل القدرة الحاسوبية نفسه: على عكس العقارات التي قد تقدر أو تظل مستقرة، فإن الأصل الأساسي—سعة القدرة الحاسوبية—هو بطبيعته انكماشي. كل جيل جديد من وحدات معالجة الرسوميات يؤدي إلى مزيد من العمليات الحسابية مقابل الدولار، مما يقلل من دخل الإيجار لكل وحدة من البنية التحتية المنشأة. هذا يعني أن الديون المُصدرة اليوم ضد إيرادات القدرة الحاسوبية تُسدد من فئة أصول ذات تدفقات نقدية تتناقص هيكليًا.

انعكاس التمويل: مخاطرة رأس المال المغامر تتظاهر بأنها أمان للبنية التحتية

في مواجهة تراجع العوائد على جانب الأصول، ينبغي للمشاركين العقلانيين في السوق أن يشددوا معايير الإقراض ويطالبوا بعلاوات مخاطرة أعلى. بدلاً من ذلك، حدث العكس. من المتوقع أن يتضاعف التمويل بالدين لمراكز البيانات للذكاء الاصطناعي والبنية التحتية ذات الصلة إلى حوالي 25 مليار دولار في 2025 فقط، وفقًا لتقارير The Economic Times ورويترز.

هذا الانفجار في الديون لا يقوده المقرضون المحافظون للبنية التحتية. بل يهيمن عليه بائعو Neo-Cloud مثل CoreWeave وCrusoe Energy، بالإضافة إلى عمال المناجم المشفرين الذين يمرون بما يُسمى “تحولهم”، باستخدام نماذج الإقراض المدعومة بالأصول (ABL) وهياكل التمويل بالمشاريع—نماذج مصممة لأصول مستقرة ومنخفضة المخاطر مثل الطرق الرسومية أو محطات الطاقة الكهرومائية.

وهذا يمثل خطأ تصنيف أساسي في فئة المخاطر:

النموذج القديم (قبل 2024): كانت الذكاء الاصطناعي لعبة رأس مال مغامر. استثمرت في شركة، وبنيت تكنولوجيا، وأملت في النجاح. الفشل يعني خسارة الأسهم؛ الدائنون لم يكونوا متورطين.

النموذج الجديد (2025 وما بعده): أصبح الذكاء الاصطناعي لعبة بنية تحتية. الآن، الدين يمول نشر القدرة الحاسوبية. الفشل يعني التخلف عن سداد السندات والالتزامات الهيكلية. مخاطر الخسارة تمتد إلى الدائنين والمستثمرين في الدخل الثابت.

لكن السوق، مع ذلك، يقيّم هذا كما لو أنه لم يتغير شيء جوهريًا. المقرضون يطبقون نماذج مخاطر من الدرجة التحتية (مضاعفات منخفضة، فروقات أقل، آجال أطول) على أصول من الدرجة المغامرة (انخفاض سريع، تقادم تكنولوجي، ملفات نجاح/فشل ثنائية). هذا خطأ تصنيف ائتماني منهجي ذو عواقب كبيرة.

وهم تقليل الديون لدى عمال المناجم: اللعب بمضاعف الرفع المزدوج

أكثر المواقع عرضة للخطر هي عمال المناجم المشفرون الذين تحولوا نحو القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي. تروج وسائل الإعلام لهذا التحول باعتباره “تخفيف المخاطر”—أي أن عمال المناجم أخيرًا يفرون من تقلبات تعدين العملات المشفرة لتقديم خدمات بنية تحتية مستقرة. لكن فحص البيانات الحقيقية يُظهر قصة أكثر ظلامًا.

تكشف بيانات من VanEck وTheMinerMag أن نسب الدين الصافي للشركات الرائدة المدرجة في 2025 لا تزال إلى حد كبير كما كانت عند الذروة في 2021. بعض اللاعبين العدوانيين زادوا ديونهم بنسبة تصل إلى 500%. كيف حقق عمال المناجم هذا التخفيف الظاهري من الديون دون تقليل الرفع الحقيقي؟

الآلية بسيطة بشكل خادع:

• جانب الأصول في الميزانية (الأصول): يواصل عمال المناجم الاحتفاظ بمراكز متقلبة من العملات المشفرة (BTC/ETH) أو تسجيل إيرادات تأجير القدرة الحاسوبية المستقبلية كضمان ضمني.

• جانب الالتزامات في الميزانية (الخصوم): يصدرون سندات قابلة للتحويل، وسندات عالية العائد، وأدوات أخرى مقومة بالدولار الأمريكي لتمويل شراء وحدات H100/H200 والبنية التحتية المرتبطة.

هذا ليس تخفيف ديون—إنه مخاطر إعادة التمويل مع تركيز الارتباط. عمال المناجم يلعبون لعبة “مضاعف الرفع” المزدوج: يستخدمون تقلبات أصول العملات المشفرة كضمان للمقامرة على تدفقات إيرادات تأجير وحدات المعالجة. في بيئات السوق الهادئة، يعزز هذا العوائد. لكن بمجرد أن يحدث تشديد اقتصادي كلي، يفشل كلا العنصرين في آن واحد. تنخفض أسعار العملات المشفرة بينما تنخفض معدلات تأجير وحدات المعالجة بالتوازي (مشاريع أقل لتمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي، وانخفاض معدل الاستثمار العام). في نمذجة الائتمان، يُطلق على هذا السيناريو اسم تقارب الارتباط—كابوس للمنتجات الهيكلية وكارثة للدائنين غير المضمونين.

لم يتحقق الافتراض بأن إيرادات القدرة الحاسوبية ستعمل كقوة استقرار لميزانيات عمال المناجم. بدلاً من ذلك، أضافوا ديونًا إضافية فوق تقلباتهم الحالية، مما أنشأ هيكلًا يعزز مخاطر الهبوط مع توفير حد أدنى من الوسادة للصعود.

السيولة المختفية: عندما يصبح الضمان نظريًا

ما يبقي مديري الائتمان مستيقظين ليس التخلف عن السداد نفسه، بل ما يحدث بعد ذلك. في أزمة الرهن العقاري الثانوية عام 2008، كان الدائنون يستطيعون بيع العقارات المرهونة لاسترداد رأس المال. لكن إذا تخلف مشغل قدرة حاسوبية رئيسي عن السداد واستولى الدائنون على 10,000 بطاقة رسومات H100، ماذا يحدث بعد ذلك؟ من يشتريها، وبأي سعر؟

هذا السوق الثانوي لا يوجد بحجم ذي معنى—وهي حقيقة مخفية تحت قشرة تقييمات الضمان المنشورة. الوهم بالأمان يعتمد على ثلاث نقاط ضعف حاسمة:

اعتمادية البنية التحتية المادية: وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء ليست أجهزة قابلة للتوصيل والتشغيل مباشرة. فهي تتطلب رفوف تبريد سائل مخصصة، وبنية كهربائية محددة (30-50 كيلوواط لكل رف)، وتكوينات شبكات متخصصة. بطاقة رسومات مسترجعة خارج بنيتها التحتية الأصلية تواجه مقاومة كبيرة في العثور على مواقع نشر بديلة.

انخفاض غير خطي بسبب التقادم التكنولوجي: مع إصدار NVIDIA لمعمارية Blackwell في أواخر 2024 وخططها لـ Rubin في السنوات التالية، فإن أجيال وحدات معالجة الرسوميات الأقدم لا تتآكل بشكل خطي. بل تواجه انخفاضًا حادًا في القيمة عند ظهور شرائح أكثر كفاءة. بطاقة H100 التي كانت تساوي 40,000 دولار قبل أشهر قد تطلب 8,000-12,000 دولار في بيع من حالة اضطرارية، بنسبة خصم تصل إلى 70-80%.

غياب مزود سيولة: الأهم، لا يوجد آلية “مقرض الملاذ الأخير” في سوق أجهزة الحوسبة المستعملة التي تكون على استعداد لامتصاص ضغط البيع بمليارات الدولارات. على عكس أسواق الأسهم أو السندات الحكومية حيث تقوم البنوك المركزية والوسطاء الماليون بتثبيت الأسعار أثناء الضغوط، فإن الأسواق الثانوية المتخصصة لوحدات معالجة الرسوميات لا تملك مثل هؤلاء المثبتين. وعندما يبدأ البيع الاضطراري، يصبح اكتشاف السعر كارثيًا.

يمثل هذا ما يمكن تسميته بـ “وهم الضمان”—نسبة LTV (نسبة القرض إلى القيمة) على الورق تبدو حكيمة، غالبًا بين 50-70% استنادًا إلى تقييمات الأجهزة المنشورة. لكن هذه النسب تفترض تصفية منظمة في أسواق ثانوية تعمل بشكل سليم. السوق الفعلي لوحدات معالجة الرسوميات المستعملة التي تواجه خطر التقادم أضعف بكثير وأكثر فوضوية، مما يجعل القيم النظرية للضمانات خيالية إلى حد كبير عند حدوث الضغوط.