DeepMind تعرض رهان RSI وراء إنفاق الذكاء الاصطناعي

قدمت Google DeepMind تفسيراً أوضح لموجة بناء بنية الذكاء الاصطناعي: فالإنفاق يستند إلى رهان على أن الأنظمة المقبلة ستساعد في تحسين نفسها، وليس فقط إلى الطلب السحابي الحالي.

أفاد TNW في 3 أغسطس 2026، نقلاً عن The Information، أن Jasjeet Sekhon، كبير مسؤولي الاستراتيجية في Google DeepMind، قال في قمة بجامعة كاليفورنيا في بيركلي إن التحسين الذاتي المتكرر أصبح جزءاً من أطروحة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. ويشير RSI إلى أنظمة تستطيع إعادة كتابة نفسها أو ترقيتها وإنتاج خلفاء أكثر قدرة من دون تدخل بشري مباشر.

الإنفاق يتجاوز الإيرادات الحالية

تكمن أهمية التصريح في أنه يربط الإنفاق الرأسمالي القريب بقدرة لا تزال غير مطروحة كمنتج تجاري. ووفق حساب TNW للتصريحات، أقر Sekhon بأن إيرادات الذكاء الاصطناعي لا تدعم بعد حجم الإنفاق الرأسمالي الجاري. وهذا يجعل القضية الاستثمارية أقل ارتباطاً بمبيعات النماذج الحالية وأكثر اعتماداً على ما إذا كانت قفزة تقنية لاحقة ستحول مراكز البيانات إلى آلات إنتاج أعلى قيمة.

تكشف أرقام Alphabet المعلنة حجم الرهان. فقد أفاد TNW بأن Alphabet أنفقت 44.9 مليار دولار على مشروعات رأسمالية في ربع واحد، أي نحو ضعف مستوى العام السابق، ورفعت توجيهات الإنفاق الرأسمالي لعام 2026 إلى ما يصل إلى 205 مليارات دولار. كما أشارت الشركة إلى زيادة كبيرة أخرى في 2027، بينما تتبع Amazon وMicrosoft وMeta استراتيجيات بناء مشابهة.

نمو السحابة لا يغلق الفجوة

يوضح سجل المصدر أيضاً صعوبة حسم الجدل عبر مقاييس السحابة العادية. فقد ارتفعت إيرادات Google Cloud بنسبة 82% في الربع وبلغت الأعمال المتراكمة أكثر من 500 مليار دولار، وفق TNW، لكن Alphabet سجلت تدفقاً نقدياً حراً سلبياً بنحو 5.9 مليار دولار في الربع نفسه. والسؤال التشغيلي هو ما إذا كان الطلب السحابي يستطيع اللحاق قبل أن تضغط دورة البنية التحتية على الهوامش وتوليد النقد.

وصف Sekhon الخطر بأنه فجوة هوائية في الذكاء الاصطناعي، أي سيناريو يصل فيه الإنفاق قبل الإيرادات اللازمة لدعمه. وبالنسبة إلى مشتري السحابة والمستثمرين، يحول ذلك نقاش الإنفاق من سباق بسيط على وحدات المعالجة إلى مسألة توقيت تتعلق بالاستخدام وقدرة النماذج والدليل التجاري.

يبقى RSI الجزء غير المؤكد من الأطروحة. وأشار TNW إلى أن النماذج الحالية تستطيع توليد الشيفرة ودعم أشكال ضيقة من التحسين، لكن القفزة الأكبر هي التحسين الذاتي المستقل ضمن الجدول الزمني الذي يلمح إليه التنفيذيون حول 2027 إلى 2028. وإلى أن يظهر ذلك الدليل، يبقى البناء قائماً على تباين بين إنفاق مرئي وعائد تقني لم يثبت بعد.