جون زيتو من «أبولو»، متحدثاً في مؤتمر «مورغان ستانلي» للخدمات المالية الأميركية، جادل بأن المقاييس القائمة على «التوكنز» تُسعّر اقتصاديات الذكاء الاصطناعي بشكل خاطئ لأنها تتبع معدل الإنتاج (Throughput) بدلاً من قيمة الأعمال. وتعيد تقييماته صياغة «التوكنز» بوصفها نواتج جانبية لا مؤشرات للإنتاجية، ما يحوّل التركيز إلى تكلفة كل وحدة من «الذكاء المفيد». وبناءً على ذلك، يُوصَف سعر الذكاء الاصطناعي بأنه في حالة تراجع، حتى مع بقاء السرديات السائدة مركّزة على أعداد «التوكنز».

غير أن انخفاض تكلفة الوحدة لا يترجم تلقائياً إلى انخفاض في الإنفاق: فارتفاع الاستخدام يمكنه أن يوسّع الفواتير الإجمالية ويستدعي تدخلاً أكبر من المديرين الماليين (CFOs) عبر حوكمة أكثر صرامة. وتتجه الشركات بعيداً عن مرحلة «البوفيه المجاني» نحو وضع حدود للإنفاق، وتنبيهات، وتوجيه النماذج (Model Routing)، وضوابط أشد لإدارة التكلفة. ومن المرجح استمرار التسعير الممتاز للنماذج المتقدمة (Frontier Models) حيث تكون العوائد على الاستثمار (ROI) واضحة، فيما تنتقل المهام الأقل قيمة إلى خيارات أرخص. وقد تستمر «صفقة» الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع، لكن مضاعفات التقييم ستواجه تدقيقاً مع قيام الأسواق بالفصل بين الرافعة الحقيقية للذكاء وبين المكاسب المدفوعة بالاستهلاك غير المنضبط للقدرات الحاسوبية.

الكفاءة قبل النمو: السردية الاستثمارية الجديدة للذكاء الاصطناعي

نرى أن السوق بدأ يستوعب أن قصة الذكاء الاصطناعي تتحول من سردية نمو بسيطة إلى سردية كفاءة. وتتعرض فكرة أن إنفاق الذكاء الاصطناعي «قطار جامح» للتحدي، إذ تركز الشركات الآن على العائد على الاستثمار من ذلك الإنفاق. وهذا يعني أن الشراء غير الانتقائي لأي شيء مرتبط بالذكاء الاصطناعي يُرجّح أنه يقترب من نهايته.

ويظهر هذا التحول بالفعل في البيانات. فقد أشارت نتائج الربع الأول 2026 الأخيرة لدى كبار مزودي الخدمات السحابية إلى أنه رغم ارتفاع الاستهلاك الإجمالي للذكاء الاصطناعي، تباطأ نمو واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الأعلى كلفة للنماذج المتقدمة من 60% إلى 45% على أساس سنوي. وفي الوقت نفسه، تضاعف استخدام النماذج الأصغر مفتوحة المصدر على منصاتهم بأكثر من ثلاث مرات، ما يؤكد أن العملاء يبحثون بنشاط عن بدائل أقل كلفة للمهام الأقل حساسية.

ومن وجهة نظرنا، يشير ذلك إلى ارتفاع ملحوظ في التقلبات لدى اللاعبين الكبار في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. وستكون نتائج يوليو 2026 المرتقبة لشركة مثل «إنفيديا» اختباراً حاسماً، ونعتقد أن أسواق الخيارات تُسعّر بخسّة مخاطر مراجعة الإرشادات المستقبلية (Guidance) في ضوء هذا التوجه المؤسسي نحو الكفاءة. وقد يكون شراء استراتيجيات «سترادل» أو «سترانغل» قبيل صدور التقرير نهجاً حصيفاً للاستفادة من احتمالات حركة سعرية كبيرة في أي من الاتجاهين.

لقد رأينا هذا النمط من قبل، لا سيما في أوائل الألفية حين تحوّل السوق من تقييم «عدد العيون» إلى تقييم الأرباح الفعلية. إن تكلفة كل وحدة مفيدة من الذكاء تتهاوى، في اتجاه يشبه «قانون مور»، لكن السوق ما زال يكافئ الشركات بناءً على الحجم الخام لقدرات الحوسبة التي تبيعها. ويُظهر تحليل حديث أن تكلفة استعلام برمجي معقد انخفضت بأكثر من 90% خلال آخر 18 شهراً، ما يشكل رياحاً انكماشية معاكسة قوية للشركات التي تبيع قدرة معالجة خام بعلاوة سعرية.

استراتيجيات التداول وتداعيات السوق

يخلق هذا الوضع فرصاً واضحة لصفقات المزاوجة (Pair Trades). نحن ننظر في بناء مراكز شراء في الشركات التي توفر «المعول والمجرفة» لإدارة تكلفة الذكاء الاصطناعي ورفع الكفاءة، مقابل مراكز بيع على المكشوف في مزودي الحوسبة الخالصة (Pure-Play Compute) الذين لا تعكس مضاعفاتهم ضغط الهوامش المتوقع. وعلى سبيل المثال، فإن إعلان شركة مثل «سيرفس ناو» الشهر الماضي عن منصة جديدة للتحكم في تكاليف الذكاء الاصطناعي هو نموذج بالضبط للأسماء التي تستفيد من هذه المرحلة الجديدة من التدقيق المؤسسي.

ويبدو أن السوق الأوسع يتسم بالاطمئنان، إذ يحوم مؤشر «فيكس» قرب مستوى منخفض عند 14 رغم هذه التحولات الأساسية تحت السطح. ويشير ذلك إلى أن استراتيجيات التحوط رخيصة نسبياً في الوقت الراهن. ونعتقد أن شراء عقود «بوت» على سلال لشركات برمجيات الذكاء الاصطناعي مرتفعة الأداء التي تكتفي بدمج نماذج خارجية مرتفعة الكلفة، يمثل وسيلة فعّالة من ناحية التكلفة للتموضع قبيل «تدقيق» مضاعفات تقييم الذكاء الاصطناعي المتوقع.