يُفنّد دان آيفز المخاوف الكبيرة التي تُساور السوق بشأن الذكاء الاصطناعي. ومع انطلاق إعلانات أرباح شركات التكنولوجيا ، يقول محلل ويدبوش إن هذه ليست دورة فائضة على غرار عام 1999، بل هي دورة منتصف عام 1996، حيث تسارع الإنفاق، وظلت الشكوك قائمة، وما زالت المكاسب الأكبر في انتظارنا. رسالته واضحة: يجب أن تُؤكد النتائج القادمة التوسع الهائل في مجال الذكاء الاصطناعي الذي لا تزال وول ستريت تُقلل من شأنه من حيث الحجم والمدة.

لماذا تُعدّ الأرباح أهم من التقييمات في الوقت الحالي؟

يتوقع آيفز موسم أرباح قويًا في الربع الأخير من العام، مدفوعًا بشركات التكنولوجيا الكبرى، مدعومًا بتقارير ميدانية تُظهر طلبًا قويًا على الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لدى مايكروسوفت وألفابت وأمازون. والأهم من ذلك، يعتقد أن المستثمرين ما زالوا يقللون من شأن ما سيأتي لاحقًا، حيث يُقدّر الإنفاق على الذكاء الاصطناعي بنحو 3 تريليونات دولار على مدى السنوات الثلاث المقبلة، مع وجود أكثر من 550 مليار دولار من النفقات الرأسمالية قيد التنفيذ بالفعل.

يُعدّ هذا الإطار مهماً لأن الذكاء الاصطناعي يتجاوز نطاق البنية التحتية. ومع نضوج عمليات النشر، تتجه الفرصة نحو المنصات التي تُحقق الربح من الاستخدام وأحمال العمل والتنفيذ، وليس فقط من مبيعات الرقائق.

ثلاثة أسهم في مجال الذكاء الاصطناعي تستفيد من المرحلة التالية

ندفة الثلج

تُعدّ شركة Snowflake Inc (المدرجة في بورصة نيويورك تحت الرمز: SNOW ) مثالاً نموذجياً لاستهلاك الذكاء الاصطناعي، حيث يدفع العملاء مقابل البيانات المُعالجة، وليس مقابل عدد المستخدمين. ومع ازدياد أعباء العمل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يزداد أيضاً دخل الاستهلاك. ويقول آيفز: "إن مرحلة استهلاك المؤسسات لا تزال أمامنا حتى عام 2026".

تُتداول أسهم Snowflake حاليًا بقيمة مؤسسية أقل بكثير من متوسط نمو الشركات المماثلة على المدى الطويل (نسبة القيمة المؤسسية إلى الإيرادات المتوقعة حوالي 10-11 ضعفًا مقارنةً بالشركات المنافسة التي تتجاوز 15 ضعفًا)، مما يشير إلى أن السوق لا يزال يتعامل معها كشركة متأخرة عن الركب بعد فترة من الضجة الإعلامية. ومع تزايد استخدامها في مشاريع الذكاء الاصطناعي ، من المتوقع أن يستفيد نموذج Snowflake بشكل كبير مع توسع الشركات في استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

MongoDB

برزت شركة MongoDB Inc. (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: MDB ) كقاعدة بيانات أساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة ، لا سيما تلك التي تتطلب هياكل بيانات مرنة وفورية لنمذجة التعلم الخطي والتحليلات. ويتوقع آيفز "انتشارًا واسعًا لنماذج التعلم الخطي في مختلف المجالات".

يتوقع محللو وول ستريت نموًا في الإيرادات على المدى الطويل بنسبة تزيد عن 40%، مدفوعًا بتوسع الإيرادات السنوية المتكررة وارتفاع معدلات استخدام الخدمات السحابية. وتمثل منصة أطلس - وهي محرك اشتراكات سحابية - بالفعل غالبية الإيرادات، وتنمو بوتيرة أسرع من القطاعات التقليدية، مما يعكس تزايد الإقبال عليها.

بالانتير

تُعدّ شركة بالانتير تكنولوجيز (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: PLTR ) من الشركات القليلة المتخصصة في تحويل الذكاء الاصطناعي إلى أدوات أساسية في اتخاذ القرارات التشغيلية لعملاء المؤسسات والجهات الحكومية. وبفضل عقودها الأخيرة متعددة السنوات في قطاعي الدفاع والرعاية الصحية - والتي تجاوزت قيمة بعضها 100 مليون دولار أمريكي سنويًا - تنتقل منصة بالانتير المدعومة بالذكاء الاصطناعي من مرحلة إثبات المفهوم إلى مرحلة بالغة الأهمية في تنفيذ المهام.

أشارت الشركة بالفعل إلى تحسن التدفق النقدي وزيادة هامش الربح ، وهو مزيج نادر في منظومة الذكاء الاصطناعي. وكما يقول آيفز، "سيكون التبني الحقيقي للذكاء الاصطناعي التوليدي عاملاً محفزاً رئيسياً لقطاع البرمجيات".

لماذا يُعدّ ذلك مهماً للمستثمرين؟

إذا كان إيفز محقًا، وكان هذا عام 1996 وليس 1999، فإن الخطر لا يكمن في مطاردة ما نجح بالفعل، بل في تجاهل النظام البيئي مع تحول الإنفاق على الذكاء الاصطناعي من مرحلة البناء إلى مرحلة الاستهلاك.

لا يتعلق الأمر بـ Snowflake و MongoDB و Palantir بالشوط الأول من الضجة الإعلامية حول الذكاء الاصطناعي، بل بالشوط التالي من التبني - حيث تتحدث الأرباح، وليس الروايات.

تم إنشاء الصورة باستخدام الذكاء الاصطناعي عبر منصة Midjourney.