⚡مايكل بيري يراهن ضد طفرة الذكاء الاصطناعي… والمعلومات الجديدة تُشعل الجدل أكثر!
عاد Michael Burry— الرجل الذي توقّع أزمة 2008 — ليدّعي أن طفرة الذكاء الاصطناعي مبالغ فيها، وأن الشركات العملاقة تُخفي “التكلفة الحقيقية” خلف جداول استهلاك مبالغ في تمديدها.
لكن التطورات الجديدة في 2025 تجعل الصورة أكثر تعقيدًا… وربما أكثر إثارة للقلق.
🔍 ما الجديد في 2025؟ ولماذا عاد الجدل للنقطة صفر؟
1️⃣ شركات التقنية مدّدت عمر رقاقات الـAI أكثر مما توقعه أحد
خلال 2024–2025، اعتمدت الشركات العملاقة فترات استهلاك أطول:
Meta: رفعت الاستهلاك إلى 11–12 سنة بشكل غير مسبوق.
Google / Microsoft / Oracle: بين 4–6 سنوات.
AWS: تمسّكت بحدود 4 سنوات.
CoreWeave: مدّدت من 4 إلى 6 سنوات عام 2023 — وما زالت تعتمدها.
الجديد؟
بعض الشركات تدرس زيادات إضافية في 2026 مع دخول أجيال جديدة من الرقائق ذات كفاءة طاقية أعلى.
2️⃣ إنفيديا سرعت دورة ترقية الرقائق إلى 12 شهرًا فقط
ما كان يُسمّى “تطورًا سنويًا” أصبح الآن “تسارعًا نصف سنوي”:
Blackwell → Blackwell Ultra → Rubin → Rubin Ultra (خارطة معلنة حتى 2027).
كل جيل يقفز في الأداء 2× إلى 4×.
الأجيال الجديدة تأتي باستهلاك طاقة أقل بنسبة 30–45%.
وهذا يعني أن الجيل الحالي يصبح متخلفًا اقتصاديًا قبل نهاية سنة واحدة تقريبًا.
هذه أكبر نقطة في صالح مايكل بيري.
3️⃣ معدلات الاستهلاك الفعلية أعلى بكثير مما يظهر في الدفاتر
مراكز البيانات الآن تعمل بـ:
استهلاك يصل 65%–80% من طاقة الرقائق بسبب طفرة نماذج GPT-5 و Llama 4 و Gemini Ultra.
تشغيل 24/7 لمهام التدريب الضخمة.
ضغط حراري وكهربائي أعلى مما كان عليه قبل 2023.
هنا أيضًا يبدو أن بيري مُحق:
الرقاقات تتآكل أسرع من الافتراضات المحاسبية.
4️⃣ لكن… مفاجأة! الرقائق القديمة تحقق قيمة اقتصادية مضاعفة في 2025
وهذا هو التطور الأكبر هذا العام.
🔁 “القيمة المتسلسلة” أصبحت حقيقة تجارية ضخمة
الهيبرسكايلرز يحققون دخلًا متزايدًا من:
نقل رقاقات H100 وA100 القديمة إلى مزارع inference.
تشغيل عشرات مليارات الطلبات اليومية على موديلات أصغر.
استخدامها في الفيديو، الألعاب، الخدمات السحابية، وتحسين البحث.
تشغيل خدمات, Agents, copilots, automated customer support.
هذه الرقائق القديمة تُدر الآن تدفّقات نقدية أعلى مما كانت عليه عندما كانت تُستخدم للتدريب.
الرسم البياني الأخير (حسب تقارير Meta, AWS, Google Cloud) يُظهر:
“مساهمة مزارع Inference في نمو الإيرادات فاقت مزارع Training لأول مرة في 2025.”
وهذا يبرّر جزئيًا لماذا الشركات تمدّد الاستهلاك.
5️⃣ صناعة الذكاء الاصطناعي أصبحت رأس مال أكثر كثافة من أي وقتٍ مضى
الجديد في 2025:
Microsoft أعلنت استثمارات مراكز بيانات بقيمة $57 مليار خلال 12 شهرًا.
Amazon أعلنت إنفاقًا بـ $47 مليار في AWS.
Google Cloud وصلت إلى $32 مليار.
حتى Meta رفعت Capex إلى $40 مليار — الأعلى في تاريخها.
أي خطأ بسيط في جداول الاستهلاك سيضرب الأرباح بقوة، ويعيد تقييم القطاع بالكامل.
وهذا هو لبّ رهان مايكل بيري.
6️⃣ خلاصة مُرَكَّب — بعد أحدث المعلومات: من المُحق؟
✔️ بيري مُحق في نقطتين أساسيتين:
دورة حياة رقاقات الذكاء الاصطناعي أصبحت أقصر من أي وقت.
الاستهلاك المحاسبي أطول مما ينبغي ويُعطي أرباحًا منفوخة.
✔️ لكن الشركات العملاقة أيضًا مُحقّة في نقطتين:
القيمة الاقتصادية للرقاقات لم تعد مرتبطة فقط بالتدريب.
الـInference الآن يخلق سوقًا ضخمة ومستقرة ومستدامة، تستوعب الرقائق القديمة بكفاءة عالية.
🟦 🔵 رأي مُرَكَّب النهائي: نحن في صفّ شركات التكنولوجيا الكبرى
بعد مراجعة أحدث بيانات 2025:
✔️ بيري مُحق في:
سرعة تقادم رقاقات الـAI
المبالغة في إطالة فترة الاستهلاك
تضخّم الأرباح المحاسبية
✔️ لكن شركات التكنولوجيا الكبرى مُحقّة في:
أن الرقائق القديمة ما زالت ذات قيمة اقتصادية هائلة
أن الـInference أصبح أكبر محرك إيرادات
أن الاستثمار الضخم في مراكز البيانات ما زال يُثبت جدواه
💡 خلاصة مُرَكَّب:
نميل بوضوح إلى جانب الهيبرسكايلرز.
البيانات التشغيلية والإيرادات الفعلية أقوى بكثير من مخاوف بيري المحاسبية.
قطاع الذكاء الاصطناعي مكلف… لكنه حتى الآن يثبت نفسه بالأرقام وليس بالوعود.
والشركات الكبرى هي المستفيد الأكبر من هذا التحول.
🚀 ارتقِ إلى مُرَكَّب+
إذا أعجبك هذا التحليل، فاعلم أن التفاصيل الأهم والأعمق موجودة داخل مُرَكَّب+:
تقييمات عادلة لأكثر من 1,300 سهم
فلاتر الجودة والشريعة والسعر العادل
توصيات أسبوعية وفرص جاهزة
أدوات تساعدك تتخذ قرارات أوضح وأذكى
مُرَكَّب+ بـ199 دولار سنويًا — أقل من تكلفة خطأ استثماري واحد.
👉 رقِّ حسابك الآن وادخل مستوى أعلى من التحليل.