الاستثمارات العالمية في رأس المال المخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي

بلغت استثمارات رأس المال المخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي مستوىً جديداً في عام 2025، لكن الأرقام الرئيسية تخفي حقيقة أن السوق أصبحت تتركز بشكل متزايد في أيدي مجموعة صغيرة من الشركات. ووفقاً لمنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD)، جذبت شركات الذكاء الاصطناعي $258.7bn خلال العام، وهو ما يمثل 61 في المائة من إجمالي استثمارات رأس المال المخاطر العالمية. وقد تضاعفت حصة الذكاء الاصطناعي في السوق أكثر من الضعف منذ عام 2022، عندما كانت تمثل حوالي 30 في المائة، إلا أن جزءًا كبيرًا من رأس المال الجديد تدفق إلى مطوري النماذج الأساسية وشركات البنية التحتية التي تحتاج إلى مليارات الدولارات لتتمكن من المنافسة.

وتعكس هذه الزيادة تقدماً تكنولوجياً حقيقياً وطلباً قوياً من الشركات التي تسعى إلى أتمتة عمليات تطوير البرمجيات، والبحوث، وخدمة العملاء، والأعمال الإدارية. كما تعكس دورة استثمارية يجمع خلالها عدد محدود من الشركات تمويلات ضخمة بشكل غير معتاد، بناءً على تقييمات تستند إلى توقعات بالهيمنة المستقبلية على السوق. لم يعد السؤال الأساسي هو ما إذا كان مستثمرو رأس المال المخاطر يعتبرون الذكاء الاصطناعي أمراً مهماً، بل أصبح السؤال هو ما إذا كانت الإيرادات الناتجة عن منتجات الذكاء الاصطناعي ستبرر في نهاية المطاف رأس المال المطلوب لتطوير النماذج وشراء القدرات الحاسوبية وتشغيل مراكز البيانات.

بالنسبة للمستثمرين، يمثل السوق مزيجًا صعبًا من الإمكانات التكنولوجية والتركيز المالي. فقد تتمكن منصة ناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي من خدمة ملايين المستخدمين والاندماج في سير عمل الشركات، لكن العديد من الشركات الناشئة تعتمد على مزودي النماذج الخارجيين، والبنية التحتية الحاسوبية المكلفة، وعملاء لا يزال استعدادهم للدفع غير مؤكد. ويقوم رأس المال الاستثماري بتمويل تحول تكنولوجي واسع النطاق، على الرغم من أن العوائد النهائية قد تُوزَّع على نطاق أضيق بكثير من نطاق التمويل.

انتقلت الذكاء الاصطناعي من مرحلة الاستثمار في الأبحاث إلى مرحلة المنافسة التي تتطلب استثمارات ضخمة

لقد اجتذب الذكاء الاصطناعي الاستثمارات الخاصة على مدى عقود، لكن الوضع الاقتصادي تغير عندما أصبح التعلم الآلي ذا فائدة تجارية في نطاق أوسع من الأنشطة. غالبًا ما كانت الشركات الناشئة التي تحظى بدعم رأس المال الاستثماري في السابق تركز على تطبيقات محدودة النطاق مثل الكشف عن الاحتيال، وأنظمة التوصيات، والإعلانات، أو التحليلات الصناعية. وقد كانت منتجاتها تتطلب خبرة متخصصة، لكنها لم تكن تتطلب بالضرورة ميزانيات الحوسبة التي ترتبط الآن بالنماذج التوليدية الضخمة.

أدى تطور التعلم العميق، وتوافر قواعد البيانات الضخمة، والتحسينات التي طرأت على الرقائق المتخصصة إلى توسيع نطاق قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي. وبدأ المستثمرون في دعم الشركات التي تطبق التعلم الآلي في مجالات الرعاية الصحية، والتمويل، واللوجستيات، والأمن السيبراني، في حين زادت المجموعات التكنولوجية الكبرى من إنفاقها على الأبحاث الداخلية وعمليات الاستحواذ.

أصبح استحواذ «جوجل» على شركة «ديب مايند» في عام 2014 مثالاً مهماً على القيمة الاستراتيجية التي تُولى لأبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة. لم تكن شركة DeepMind قد طورت بعد منتجًا تقليديًا موجهًا للسوق الشامل، لكن قدراتها البحثية ومواهبها العلمية اعتُبرت ذات قيمة كافية لتبرير استحواذ إحدى أكبر شركات التكنولوجيا في العالم عليها. وشملت أعمالها اللاحقة أنظمة لتوقع بنية البروتينات، وكفاءة الطاقة، والتعلم الآلي للأغراض العامة.

أدى إطلاق أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي المتاحة على نطاق واسع إلى حدوث تحول آخر. فقد أصبح بإمكان المستهلكين والشركات التفاعل مباشرة مع نماذج قادرة على إنتاج النصوص والصور ورموز البرمجة والتحليلات. وشجعت هذه الظهور الواضح الشركات في مختلف قطاعات الاقتصاد على اختبار أدوات الذكاء الاصطناعي، ودفع المستثمرين إلى تخصيص مبالغ أكبر بكثير للشركات التي تعمل على تطوير النماذج الأساسية.

على عكس العديد من شركات البرمجيات السابقة، يحتاج مطورو النماذج الأساسية إلى قدرات حاسوبية هائلة قبل أن يتمكنوا من ترسيخ مكانة تجارية مستقرة. فقد يتطلب تدريب النماذج المتقدمة مجموعات كبيرة من المعالجات المتخصصة، في حين أن خدمة ملايين المستخدمين تنطوي على تكاليف استدلال مستمرة. وقد دفعت كثافة رأس المال أجزاءً من سوق الذكاء الاصطناعي إلى الاقتراب من تمويل البنية التحتية أكثر من رأس المال الاستثماري التقليدي المخصص للبرمجيات.

أصبح نمو التمويل شديد التركيز

لا يمكن فهم حجم الاستثمار في مشاريع الذكاء الاصطناعي في عام 2025 دون دراسة توزيع رأس المال. وقد أظهر تحليل أجرته منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD) أن الصفقات التي تجاوزت قيمتها $100mn شكلت ما يقارب 73 في المائة من إجمالي الاستثمارات في مشاريع الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني أن الرقم الإجمالي للسوق كان مدفوعًا بشكل غير متناسب بجولات تمويل كبيرة، وليس بتوسع متساوٍ عبر آلاف الشركات في مراحلها المبكرة.

جمعت شركات «OpenAI» و«Anthropic» و«xAI» و«Scale AI» والعديد من الشركات البارزة الأخرى تمويلات بمليارات الدولارات خلال العام. ووفقًا لموقع Crunchbase، حصلت خمس شركات وحدها على حوالي $84bn، وهو ما يعادل تقريبًا خُمس إجمالي التمويل الاستثماري العالمي في عام 2025. ويُعد هذا التركيز غير معتاد حتى بمعايير صناعة لطالما جذبت فيها الشركات الناجحة حصة كبيرة من رأس المال المتاح.

يتوصل المستثمرون إلى استنتاج استراتيجي مفاده أن عددًا قليلاً من مزودي النماذج قد يتمكنون من اكتساب مزايا مستدامة من خلال الحجم والبيانات والتوزيع والوصول إلى القدرات الحاسوبية. وبمجرد دمج النموذج في برامج أماكن العمل وأدوات المطورين وخدمات المستهلكين، قد ترتفع تكاليف التبديل، وقد يتمكن المزود من الوصول إلى معلومات الاستخدام التي تساهم في تحسين المنتجات المستقبلية.

ويؤدي هذا التركيز نفسه إلى مخاطر مالية. فالشركة التي تجمع مليارات عند تقييم مرتفع يجب أن تحقق في نهاية المطاف إيرادات استثنائية أو أن تصل إلى موقع استراتيجي مهيمن. وإذا أصبح أداء النماذج أكثر تشابهاً بين مقدمي الخدمة، فقد يتجه العملاء نحو بدائل أرخص، مما يقلل من القدرة على تحديد الأسعار التي تستند إليها التقييمات الحالية.

كما أن جولات التمويل الضخمة قد تحجب الواقع الفعلي في أجزاء أخرى من سوق الشركات الناشئة. فقد تجد الشركات في مراحلها المبكرة صعوبة في جمع رأس المال ما لم تتمكن من إثبات ميزة تقنية واضحة، أو الوصول إلى بيانات حصرية، أو تحقيق انتشار تجاري سريع. ولم يعد مجرد ذكر الذكاء الاصطناعي في وصف المنتج كافياً، في ظل قدرة المستثمرين على مقارنته بمئات الشركات المماثلة.

تحتفظ الولايات المتحدة بميزة كبيرة

لا تزال الولايات المتحدة الوجهة الرئيسية لرأس المال الخاص في مجال الذكاء الاصطناعي. فهي تجمع بين صناديق الاستثمار المغامرة الراسخة، ومزودي الخدمات السحابية الكبار، والجامعات الرائدة، والخبرة في مجال أشباه الموصلات، وسوقًا واسعًا من الشركات المشترية للتكنولوجيا. وتتعزز هذه العناصر بعضها البعض: حيث يمكن للشركات الناشئة توظيف باحثين ذوي خبرة، والحصول على قدرات حاسوبية، وبيع منتجاتها إلى شركات معتادة بالفعل على اعتماد البرمجيات الجديدة.

أفاد «مؤشر الذكاء الاصطناعي» التابع لجامعة ستانفورد بأن الاستثمارات الخاصة في مجال الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بلغت $109.1bn في عام 2024، أي ما يقارب 12 ضعف الرقم المماثل في الصين. وتؤكد أحدث أرقام منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD) لعام 2025 أن الشركات في أمريكا الشمالية واصلت هيمنتها على نشاط الاستثمار المخاطر العالمي، لا سيما في المعاملات المتعلقة بالنماذج الكبيرة والبنية التحتية.

طورت الصين قدرات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، بدعم من شركات التكنولوجيا الكبرى والمؤسسات البحثية والسياسة الصناعية الحكومية. وتواجه شركاتها قيودًا على الحصول على أحدث الرقائق المصممة في الولايات المتحدة، مما شجع على الاستثمار في الأجهزة المحلية والنماذج الأكثر كفاءة من الناحية الحسابية. وقد شكّل ظهور أنظمة صينية قادرة على المنافسة تحديًا للافتراض القائل بأن الشركات التي تمتلك أكبر ميزانيات حوسبة في الولايات المتحدة هي وحدها القادرة على إنتاج نماذج فعالة.

تتمتع أوروبا بجامعات بحثية قوية وشركات متخصصة، لكن سوق مشاريع الذكاء الاصطناعي فيها لا يزال أصغر حجماً وأكثر تفتتاً. وقد جذبت شركة «ميسترال آي آي» (Mistral AI) في فرنسا جولات تمويل ضخمة ورسخت مكانتها كمزود أوروبي لنماذج الأساس، في حين حظيت الشركات العاملة في مجالات الرعاية الصحية والدفاع والتكنولوجيا الصناعية وبرمجيات المؤسسات باهتمام متزايد من المستثمرين. ومع ذلك، تواجه أوروبا نقصًا في رأس المال المخصص للمراحل المتقدمة، وتكاليف حوسبة أعلى، وسوقًا أقل تكاملاً مقارنة بالولايات المتحدة.

لا يمثل الفارق الجغرافي مجرد مقياس للقدرة التقنية فحسب، بل إنه يعكس مدى إمكانية الوصول إلى العملاء وأسواق رأس المال والبنية التحتية السحابية وفرق الإدارة ذات الخبرة. ولذلك، فإن الدول التي تسعى إلى تطوير صناعات الذكاء الاصطناعي المحلية تحتاج إلى ما هو أكثر من مجرد منح بحثية؛ فهي تحتاج إلى بيئة متكاملة تتيح للشركات النمو خارج نطاق المختبرات والمنافسة على الصعيد الدولي.

تستحوذ النماذج الأساسية على أكبر الحصص

تحتل الشركات التي تعمل بنموذج «الأسس» الجزء الأكثر كثافةً من حيث رأس المال في سوق الذكاء الاصطناعي. فهي تقوم بتدريب أنظمة متعددة الأغراض يمكن تكييفها مع مهام تتراوح بين البرمجة والبحث وصولاً إلى دعم العملاء وإنشاء المحتوى. ويجذب المستثمرين احتمال أن يصبح عدد قليل من مزودي هذه الخدمات بنيةً تحتية أساسية للاقتصاد الرقمي.

لا يزال نموذج العمل غير مستقر. يمكن لمقدمي الخدمة فرض رسوم على اشتراكات المستهلكين، أو تراخيص الشركات، أو الاستخدام عبر واجهات برمجة التطبيقات. كما يمكنهم توزيع نماذجهم عبر المنصات السحابية أو دمجها في برامج الإنتاجية. تشهد العديد من الشركات الرائدة ارتفاعًا سريعًا في الإيرادات، لكن تكاليف التشغيل والبنية التحتية باهظة أيضًا.

تُشكل المنافسة ضغطًا على جانبي بيان الدخل. فالنماذج تحتاج إلى تحسين مستمر لتظل جذابة، مما يتطلب استثمارًا متواصلاً في البحث والحوسبة. وفي الوقت نفسه، يمكن للبدائل مفتوحة المصدر والأقل تكلفة أن تخفض الأسعار وتجعل من الصعب على مقدمي الخدمة الاحتفاظ بعملائهم بالاعتماد على جودة النماذج وحدها.

وبالتالي، قد تحتاج الشركات التي تعتمد على نماذج أساسية إلى مزايا تتجاوز النموذج نفسه. فقد يصبح التوزيع عبر منصة برمجية كبرى، والوصول إلى العملاء من الشركات، والبيانات الحصرية، والبنية التحتية الفعالة، أمورًا لا تقل أهمية عن الأداء المعياري. فالمستثمرون في الشركات الناشئة لا يمولون فعليًّا الأبحاث التقنية فحسب، بل يمولون أيضًا محاولة إنشاء منصة تتمتع بقوة تجارية مستدامة.

لا تزال احتمالية التعرض للتهميش التكنولوجي السريع تشكل خطرًا رئيسيًّا. فقد تتمكن شركة ما من جمع رأس المال استنادًا إلى نموذج رائد، لتجد نفسها بعد عدة أشهر في مواجهة منافس يقدم قدرات مماثلة بتكلفة أقل. وتوفر جولات التمويل الكبيرة الوقت والموارد، لكنها لا تضمن أن يحافظ المستفيد على مكانته التقنية.

تواجه شركات التطبيقات اختبارًا مختلفًا

لا تعمل معظم الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على تطوير نماذج أساسية. بل تستخدم الأنظمة الموجودة بالفعل لإنشاء منتجات مخصصة لقطاعات معينة أو وظائف تجارية محددة. وقد تحتاج هذه الشركات إلى رأس مال أقل، وقد تتمكن من الوصول إلى العملاء بسرعة أكبر، لكنها تواجه تساؤلات حول مدى تميزها عن غيرها.

قد تساعد منصة قانونية تعتمد على الذكاء الاصطناعي المحامين في مراجعة الوثائق، في حين قد يدعم تطبيق في مجال الرعاية الصحية الإدارة السريرية أو التحليل الطبي. ويمكن للشركات المالية استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات الامتثال القانوني وكشف الاحتيال والأبحاث، بينما يمكن للشركات الصناعية تطبيقه في مجالات الصيانة ومراقبة الجودة. وتعتمد الفرصة التجارية على ما إذا كان المنتج يحل مشكلة مكلفة ومتكررة أم لا.

تصبح شركات التطبيقات عرضة للخطر عندما يمكن لمزود النماذج أو شركة برمجيات راسخة استنساخ ميزتها الرئيسية بسهولة. وقد تواجه الشركة الناشئة التي تكتفي بإضافة واجهة تفاعلية إلى عملية قائمة صعوبات بمجرد تضمين قدرات مماثلة في المنصات المؤسسية المستخدمة على نطاق واسع.

غالبًا ما تمتلك الشركات التي تعمل في مجالات التطبيقات القابلة للدفاع عنها بيانات متخصصة، أو خبرة تنظيمية، أو تكاملاً عميقًا في سير العمل، أو علاقات موثوقة مع العملاء. ففي مجال الرعاية الصحية، على سبيل المثال، لا يكفي وجود نموذج قوي من الناحية التقنية دون التحقق السريري، وضوابط الخصوصية، وعمليات الموافقة. أما في مجال الخدمات المالية، فيجب أن تستوفي المنتجات متطلبات الامتثال، وقابلية التدقيق، والأمن.

كما أن جودة الإيرادات لها أهميتها أيضًا. فقد جربت العديد من الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الأولى من اعتماد التقنيات التوليدية، لكن المشاريع التجريبية لا تتحول دائمًا إلى عقود كبيرة متكررة. ويحتاج المستثمرون بشكل متزايد إلى أدلة تثبت أن العملاء يجددون عقودهم، ويوسعون نطاق استخدامهم، ويحققون فوائد مالية قابلة للقياس.

قد تنتج طبقة التطبيقات في نهاية المطاف عددًا أكبر من الشركات الناجحة مقارنة بسوق النماذج الأساسية، لأن القطاعات الصناعية تتطلب أدوات متخصصة وعمليات تنفيذ مخصصة. وستتوقف العائدات على ما إذا كانت هذه الشركات تمتلك جزءًا مستدامًا من العلاقة مع العملاء، بدلاً من الاعتماد كليًّا على النماذج التي توفرها شركة أخرى.

أصبحت البنية التحتية موضوعًا يهم قطاع الاستثمار وأسواق رأس المال

لا يقتصر الاستثمار في مجال الذكاء الاصطناعي على شركات البرمجيات فحسب. فلتدريب النماذج المتقدمة وتشغيلها، هناك حاجة إلى مراكز البيانات، والرقائق المتخصصة، ومعدات الشبكات، وإمدادات الطاقة، وأنظمة التبريد. وقد أدى حجم هذا الطلب إلى جذب رؤوس الأموال المغامرة، وصناديق الأسهم الخاصة، وصناديق البنية التحتية، والميزانيات العمومية للشركات الكبرى.

تحاول الشركات الناشئة في مجال أشباه الموصلات تطوير بدائل لموردي الرقائق المهيمنين أو تحسين الأداء لأحمال العمل المتخصصة. وتساعد شركات البنية التحتية للبيانات الشركات على تنظيم المعلومات لأغراض تدريب النماذج واسترجاعها، بينما تعمل أدوات المراقبة على تتبع التكاليف والأمن وأداء النماذج.

ترتبط هذه الفرص بالنمو المستمر في استخدام الذكاء الاصطناعي، لكنها تنطوي على مخاطر تختلف عن تلك المرتبطة بالاستثمارات في البرمجيات. فالتطوير في مجال الأجهزة يتطلب نفقات أولية ضخمة ودورات إنتاج طويلة. وتعتمد مراكز البيانات على توفر الطاقة، والموافقة على التخطيط، والقدرة الإنشائية، والطلب من العملاء على المدى الطويل.

كما تواجه هذه الصناعة احتمال الإفراط في البناء. فقد تقوم الشركات والمستثمرون بإنشاء البنية التحتية استنادًا إلى توقعات متفائلة بشأن استخدام النماذج، في حين أن التحسينات في كفاءة الرقائق أو ظهور نماذج أصغر حجمًا قد تؤدي إلى خفض متطلبات الحوسبة. وقد يستمر الطلب في الارتفاع في حين تظل العائدات من المشاريع الفردية ضعيفة بسبب الموقع أو التمويل أو تكاليف الطاقة.

وبالتالي، فإن الاستثمار في البنية التحتية يتطلب إيلاء الاهتمام للإيرادات التعاقدية، وتركيز العملاء، والتغير التكنولوجي. فالمنشأة التي تدعمها التزامات طويلة الأجل من عدة مستخدمين ذوي ملاءة مالية تتميز بملف مخاطر يختلف عن تلك التي تُبنى توقعًا للطلب المستقبلي.

يسعى المستثمرون من الشركات إلى تحقيق أهداف استراتيجية ومالية على حد سواء

أصبحت شركات التكنولوجيا الكبرى لاعبين رئيسيين في مجال تمويل الذكاء الاصطناعي. وتُظهر العلاقة بين «مايكروسوفت» و«أوبن إيه آي»، واستثمارات «أمازون» و«جوجل» في شركة «أنثروبيك»، والدعم المؤسسي المقدم لمطوري النماذج الآخرين، كيف يستخدم المستثمرون الاستراتيجيون صفقات رأس المال الاستثماري لتعزيز أعمالهم في مجالي الخدمات السحابية والبرمجيات.

قد تتضمن هذه الترتيبات التزامات بشراء خدمات حاسوبية، مما يجعل العلاقة أكثر تعقيدًا من الاستثمار التقليدي في الأسهم. فالشركة الناشئة تحصل على رأس المال والبنية التحتية، في حين يكتسب المستثمر من الشركات عميلاً رئيسيًّا، وإمكانية الوصول إلى التكنولوجيا، وموقعًا أقوى في سوق الذكاء الاصطناعي.

يمكن لمثل هذه الشراكات أن تسرع وتيرة التنمية، لأن الشركات الناشئة تحصل على قدرات حاسوبية كان من الصعب الحصول عليها لولا ذلك. كما يمكن أن تحد من استقلالية الشركة إذا أصبحت تعتمد بشكل كبير على مزود خدمات سحابية واحد أو شريك توزيع واحد.

قد يؤدي الاستثمار المؤسسي إلى تعقيد تحليل التقييم. فقد يعود جزء من رأس المال المستثمر إلى المستثمر الاستراتيجي من خلال الإنفاق على الخدمات السحابية، في حين أن الاتفاقيات التجارية قد تؤثر على الجوانب الاقتصادية الظاهرة للعلاقة. ويتعين على مستثمري المشاريع التمييز بين الطلب الخارجي الحقيقي والإيرادات المتولدة في إطار شراكة تمويلية.

كما تدرس هيئات المنافسة ما إذا كانت هذه الهياكل تمنح شركات التكنولوجيا الكبرى نفوذاً على المنافسين الناشئين دون الحاجة إلى الاستحواذ الكامل. وقد يؤدي التدخل التنظيمي إلى تغيير الشروط التي يشارك بموجبها المستثمرون الاستراتيجيون في جولات التمويل المستقبلية.

لا تزال أسواق الخروج تمثل نقطة ضعف مهمة

تعتمد عائدات رأس المال الاستثماري على نجاح عمليات الخروج من الاستثمار، سواء من خلال عمليات الاستحواذ أو الطرح العام أو بيع الأسهم في السوق الثانوية. وقد جذبت شركات الذكاء الاصطناعي مبالغ ضخمة من رأس المال الخاص، لكن العديد من أكبر هذه الشركات لا تزال غير مدرجة في البورصة ولم توفر للمستثمرين حتى الآن وسيلة خروج تقليدية.

قد تؤدي التقييمات العالية في القطاع الخاص إلى تأخير الإدراج في البورصة، لأن الشركات يمكنها جمع رأس المال دون الخضوع لمتطلبات الإفصاح والتدقيق السوقي المرتبطين بالبورصة. وتتيح المعاملات الثانوية للموظفين والمستثمرين الأوائل بيع أسهم محددة، لكنها لا تحدد نفس التقييم السوقي الواسع النطاق الذي يوفره الطرح العام الأولي.

قد توفر عمليات الاستحواذ فرصًا للخروج من السوق للشركات الأصغر حجمًا، لا سيما عندما تكون التكنولوجيا أو الفرق المتخصصة ذات قيمة كبيرة للمجموعات الراسخة. غير أن الهيئات التنظيمية تولي اهتمامًا متزايدًا لعمليات الشراء التي تقوم بها شركات التكنولوجيا المهيمنة، مما قد يحد من إحدى طرق الخروج التقليدية.

تؤثر بيئة الخروج الضعيفة على منظومة المشاريع الريادية برمتها. فصناديق الاستثمار تحتاج إلى عائدات من الاستثمارات القديمة لجمع أموال لصناديق جديدة ودعم التزامات استثمارية إضافية. وعندما يظل رأس المال مقيدًا في الشركات الخاصة، قد يصبح المستثمرون أكثر انتقائية حتى لو ظل الحماس تجاه الذكاء الاصطناعي قويًا.

وبالتالي، ستكون قدرة الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي على الدخول بنجاح إلى الأسواق العامة عاملاً مهمًا. فالمستثمرون في الأسواق العامة سيقيّمون جودة الإيرادات، والهوامش الربحية، والالتزامات المتعلقة بالبنية التحتية، والحوكمة، بتدقيق أكبر مما هو الحال غالبًا في إعلانات التمويل الخاص. وقد يؤدي الإدراج الناجح في البورصة إلى تعزيز ثقة أجزاء من السوق، في حين أن الأداء المخيب للآمال قد يؤثر على التقييمات في القطاع بأسره.

تعتمد التقييمات على افتراضات طويلة الأجل غير مؤكدة

يصعب تقييم قيمة شركة ناشئة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي لأن التكنولوجيا وهيكل السوق وقاعدة التكاليف تتغير جميعها في آن واحد. فقد تسجل شركة ما نموًّا سريعًا في الإيرادات في الوقت الذي تقدم فيه خصومات لتشجيع استخدام منتجاتها أو تدفع مبالغ كبيرة مقابل السعة الحاسوبية. ولذلك، فإن المبيعات الحالية لا تعطي صورة كاملة عن الربحية المستقبلية.

غالبًا ما يستخدم المستثمرون مضاعفات الإيرادات المستقبلية، والمقارنات مع شركات البرمجيات المدرجة في البورصة، والافتراضات المتعلقة بحصة السوق المتوقعة. وتصبح هذه الأساليب هشة عندما تعمل الشركات في أسواق لم تكن موجودة قبل عدة سنوات، وحيث يمكن أن تتغير الأسعار بسرعة.

تفترض التقييمات الأعلى أن الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي ستحقق هوامش ربح قوية بعد فترة أولية من الإنفاق على البنية التحتية. وقد يحدث ذلك إذا انخفضت تكاليف النماذج، وزاد استخدامها، واحتفظ مقدمو الخدمة بقدرتهم على تحديد الأسعار. وقد لا يحدث ذلك إذا أدت المنافسة إلى تحويل الوصول إلى النماذج إلى سلعة.

كما تواجه الشركات الناشئة مشكلة تخفيف الحصص جراء تكرار جولات التمويل الضخمة. فقد يمتلك المستثمر المبكر نسبة مئوية أقل في شركة ذات قيمة أكبر، لكن النتيجة تعتمد على ما إذا كانت الزيادة في التقييم تعكس تقدماً اقتصادياً مستداماً.

يمكن تضمين الحماية من الخسائر من خلال «أفضليات التصفية» وغيرها من الشروط التعاقدية، مما يعني أن التقييم الإجمالي لا يعكس دائمًا الوضع الاقتصادي لكل مساهم. وقد يحصل الموظفون والمستثمرون الصغار على نتائج مختلفة من عملية الخروج نفسها، اعتمادًا على هيكل التمويل.

تصبح اللوائح جزءًا من إجراءات العناية الواجبة التجارية

تعمل شركات الذكاء الاصطناعي في بيئة تنظيمية تشهد تطوراً سريعاً. وتقوم الحكومات بوضع قواعد تتعلق بالسلامة والخصوصية وحقوق النشر والتمييز واستخدام الذكاء الاصطناعي في الأنشطة الحساسة. وسيختلف العبء التنظيمي باختلاف المنتج والسلطة القضائية.

يفرض قانون الذكاء الاصطناعي الصادر عن الاتحاد الأوروبي التزامات تستند إلى المخاطر المرتبطة بالأنظمة المختلفة. وقد تواجه الشركات التي تقدم تطبيقات في مجالات التوظيف، أو الائتمان، أو الرعاية الصحية، أو البنية التحتية الحيوية، متطلبات أكثر صرامة مقارنة بمقدمي الأدوات الأقل خطورة.

في الولايات المتحدة، لا تزال اللوائح التنظيمية متفرقة إلى حد كبير بين الوكالات الفيدرالية والولايات والقطاعات المختلفة. وقد تضطر الشركات إلى الامتثال للقواعد الحالية المتعلقة بالخصوصية وحماية المستهلك والعمل والشؤون المالية، حتى في حالة عدم وجود قانون واحد ينظم الذكاء الاصطناعي.

تمثل الدعاوى القضائية المتعلقة بحقوق النشر مصدرًا آخر من مصادر عدم اليقين الجوهري. فقد قام مطورو النماذج بتدريب الأنظمة على مجموعات بيانات ضخمة تحتوي على نصوص وصور وموسيقى وبرامج، مما دفع أصحاب الحقوق إلى الطعن في ما إذا كان هذا الاستخدام مرخصًا أم لا. وقد تؤثر النتيجة على تكاليف التدريب ونماذج الترخيص والمسؤولية القانونية.

ينبغي على المستثمرين اعتبار القدرات التنظيمية جزءًا من المكانة التنافسية للشركة. فقد تتمكن الشركة التي تتمتع بقدرات قوية في مجالات التوثيق والاختبار والحوكمة من دخول الأسواق الخاضعة للتنظيم بشكل أكثر فعالية مقارنة بمنافسها الذي يثير الإعجاب من الناحية التقنية، لكنه غير قادر على شرح كيفية عمل نظامه.

يجب أن تتجاوز عملية العناية الواجبة مجرد تصنيف «الذكاء الاصطناعي»

أدى تركّز رأس المال في مجال الذكاء الاصطناعي إلى زيادة أهمية عملية اختيار الاستثمارات. وينبغي على المستثمرين أن يبدؤوا بتحديد ما تمتلكه الشركة فعليًّا، والأسباب التي ستدفع العملاء إلى الاستمرار في دفع ثمنه.

هناك عدة أسئلة ذات أهمية خاصة:

• ما هي المشكلة التي يتم حلها؟ يجب أن يعالج المنتج مسألة تتعلق بتكلفة كبيرة أو مخاطرة كبيرة أو فرصة كبيرة لتحقيق الإيرادات، بدلاً من تقديم عرض توضيحي مثير للإعجاب دون وجود حالة استخدام مستدامة.
• من يتحكم في التكنولوجيا الحيوية؟ يجب على المستثمرين أن يدركوا ما إذا كانت الشركة تمتلك نماذجها وبياناتها أم أنها تعتمد على مزودي خدمات خارجيين قد يغيرون الأسعار والشروط.
• ما مدى قوة الاحتفاظ بالعملاء؟ ينبغي الفصل بين المشاريع التجريبية والاستخدامات الأولية من جهة، والعقود المتكررة وتوسيع نطاق العلاقات مع العملاء من جهة أخرى.
• ما هي هوامش الربح الإجمالية الحقيقية؟ ينبغي أخذ تكاليف الحوسبة والبيانات والوصول إلى النماذج في الاعتبار عند تقييم الربحية على غرار البرمجيات.
• هل تمتلك الشركة بيانات خاصة بها؟ قد توفر المعلومات الحصرية أو التي يصعب إعادة إنتاجها ميزة أقوى من الوصول إلى نموذج متاح على نطاق واسع.
• إلى أي مدى تتأثر الأعمال باللوائح التنظيمية؟ تتطلب المنتجات المستخدمة في اتخاذ القرارات الحساسة حوكمة وتوثيقًا واختبارات أكثر صرامة.
• هل تستطيع الشركة الصمود في مواجهة المنافسة بين المنصات؟ ينبغي على المستثمرين تقييم ما إذا كان بإمكان مزود خدمات السحابة أو شركة برمجيات راسخة إعادة إنتاج الوظائف الرئيسية.
• ما هو طريق الخروج؟ يصبح التقييم الخاص المرتفع أقل جاذبية عندما يكون عدد المشترين المحتملين محدودًا وتظل الأسواق العامة غير متاحة.

لا تزال الخبرة التقنية مهمة، لكن الأدلة التجارية أصبحت عاملاً حاسماً بشكل متزايد. فالقدرة على تطوير منتج يعتمد على الذكاء الاصطناعي لا تعني بالضرورة أن الشركة قادرة على بيعه بشكل مربح أو الحفاظ على مكانتها.

ستختبر المرحلة التالية مدى اتساع نطاق الازدهار

من المرجح أن تظل الذكاء الاصطناعي (AI) الموضوع الأبرز في مجال رأس المال الاستثماري العالمي خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة، لكن توزيع التمويل قد يصبح أكثر انتقائية. فمطورو النماذج الرائدون وشركات البنية التحتية سيظلون بحاجة إلى رؤوس أموال ضخمة، في حين ستواجه شركات التطبيقات متطلبات أكثر صرامة فيما يتعلق بالإيرادات والاحتفاظ بالعملاء والتميّز.

قد تظل إجماليات التمويل متقلبة، لأن عددًا قليلاً من جولات التمويل الضخمة يمكن أن يغير الأرقام السنوية بشكل جوهري. ويُظهر سوق عام 2025 ذلك بوضوح: فقد استحوذت الذكاء الاصطناعي على معظم الاستثمارات العالمية في مجال رأس المال الاستثماري، لكن الصفقات الضخمة استحوذت على حصة مهيمنة. وقد يؤدي انخفاض عدد قليل فقط من الصفقات الكبيرة إلى جعل العام التالي يبدو أضعف بكثير، حتى لو ظل النشاط في المراحل المبكرة مستقرًا.

ستؤثر المنافسة الجيوسياسية على مسار الاستثمارات. تسعى الحكومات إلى ضمان الوصول المحلي إلى البنية التحتية الحاسوبية والنماذج وسلاسل التوريد الخاصة بأشباه الموصلات، مما يخلق فرصًا للشركات التي تتماشى مع الاستراتيجيات الصناعية الوطنية. وقد تؤدي هذه السياسات نفسها إلى تجزئة الأسواق وتقييد التوسع الدولي.

كما سيولي المستثمرون اهتمامًا أكبر بمسألة الكفاءة. فالشركات التي تحقق أداءً تنافسيًّا باستخدام نماذج أصغر حجمًا، أو قدرات حاسوبية أقل، أو مجموعات بيانات أكثر تركيزًا، قد تتحدى الافتراض القائل بأن الحجم وحده هو الذي يحدد النجاح. وقد أظهر ظهور نماذج فعالة ومنخفضة التكلفة بالفعل أن التقدم التقني لا يتطلب دائمًا أكبر ميزانية ممكنة.

وستكون أقوى الشركات المدعومة برأس المال الاستثماري هي تلك القادرة على ترجمة قدراتها التقنية إلى موقع تجاري قوي. وقد يشمل ذلك مزودي نماذج الأساس الذين يتمتعون بمزايا توزيعية، والتطبيقات المتخصصة المدمجة في سير العمل الخاضع للتنظيم، وشركات البنية التحتية التي يدعمها طلب مستمر.

رأس المال متوفر بوفرة، لكن العائدات لم تثبت بعد

بلغت الاستثمارات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي من رأس المال المخاطر مستوىً جعل هذه التكنولوجيا عنصراً محوريًّا في سوق الشركات الناشئة برمته. وتُظهر تقديرات منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD) التي تبلغ $258.7bn في عام 2025 أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد موضوع استثماري من بين مواضيع عديدة، بل أصبح الوجهة الرئيسية لتمويل المشاريع الناشئة.

يعكس حجم الاستثمار التقدم الحقيقي والاهتمام التجاري الواسع، لكنه لا يضمن عوائد كبيرة بالمثل للمستثمرين. فالتمويل مركّز، وتكاليف البنية التحتية مرتفعة، وقد تؤدي المنافسة إلى انخفاض قيمة الريادة التقنية بسرعة. كما تظل العديد من شركات التطبيقات معتمدة على مزودي النماذج الذين قد تتغير أسعارهم وأولوياتهم الاستراتيجية.

أثبتت عملية الاستحواذ التي قامت بها شركة «ديب مايند» قبل أكثر من عقد من الزمن أن الأبحاث المتقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحمل قيمة استراتيجية كبيرة. أما السوق الحالي فيطرح سؤالاً أكثر صعوبة: هل يمكن لمئات الشركات المدعومة من صناديق رأس المال الاستثماري تحويل تلك القيمة التكنولوجية إلى إيرادات مستدامة وعمليات خروج ناجحة في نهاية المطاف؟.

قد تعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل أجزاء كبيرة من الاقتصاد، في حين تظل العوائد مخيبة للآمال بالنسبة للعديد من المستثمرين الذين يدخلون السوق في ظل تقييمات مبالغ فيها أو يدعمون شركات تفتقر إلى مزايا مستدامة. ولن يكون العامل الحاسم هو حجم رأس المال المستثمر، بل أي الشركات ستتمكن من الاحتفاظ بعملائها، والسيطرة على التكاليف، والحفاظ على أهميتها مع تطور التكنولوجيا.