في خضم طفرة بناء الذكاء الاصطناعي عام 2026، تسير خمس شركات على مسار إنفاق يتجاوز الناتج المحلي الإجمالي السنوي لبلجيكا، إذ باتت القدرة الكهربائية، لا إمدادات الرقائق، هي العامل المحدد لحجم القدرة الحاسوبية التي يمكنها تشغيلها.
أصبح الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي في 2026 مصطلحًا مختصرًا في مكالمات إعلان الأرباح لوصف طفرة بناء يقدّر المحللون حجمها الآن بما يتراوح بين 775 مليار دولار وما يزيد قليلًا على تريليون دولار، بحسب نقطة بدء الحساب ونهايته.
القيد الحاسم على هذا الإنفاق هو قدرة مرافق الكهرباء المحلية على إيصال الطاقة، إذ أصبح توافر الكهرباء يحدد الآن القدرة المركبة، واقتصاديات الاستدلال، والعائد العملي على كل وحدة معالجة رسومية يتم شراؤها.
الخلاصة
من المتوقع أن تنفق شركات الحوسبة فائقة النطاق الخمس الكبرى ما بين 775 و800 مليار دولار على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في 2026، وهو رقم تأكد عبر مكالمات إعلان نتائج الربع الأول من 2026، وفقًا لأبحاث Al Capital Advisory المرتبطة بـCFA.
تقدّر Dell’Oro Group إجمالي الإنفاق الرأسمالي العالمي على مراكز البيانات بأكثر من تريليون دولار خلال العام، مع تفاقم الفجوة بين الإنفاق المخطط والفعلي بسبب تضخم أسعار الذاكرة.
أصبحت الطاقة، لا وحدات معالجة الرسومات، العامل الحاسم الآن. وتتوقع الوكالة الدولية للطاقة أن يتضاعف الطلب على الكهرباء من مراكز البيانات بين 2022 و2026، كما أن طوابير الحصول على التصاريح والربط بالشبكة باتت أطول من المهل الزمنية اللازمة لتوريد الرقائق.
تقدّر J.P. Morgan أن الإنفاق الرأسمالي لشركات الحوسبة فائقة النطاق تحديدًا سيبلغ 697 مليار دولار في 2026، وهو رقم لا يشمل توسعات شركات السحابة الناشئة السيادية والمستقلة المضافة إليه.
للحجة المضادة، القائلة إننا أمام فقاعة تتضخم بفعل التمويل الدائري والقدرات المفرطة في البناء، أدلة حقيقية تدعمها، وتستحق أن تؤخذ على محمل الجد بدلًا من رفضها.
نظرة على الرقم الرئيسي، ولماذا يختلف حوله ثلاثة محللين
اسأل ثلاث جهات بحثية عن إجمالي الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي في 2026، وستحصل على ثلاثة أرقام مختلفة، وهذا بحد ذاته هو جوهر القصة. وتقدّر أبحاث Al Capital Advisory المرتبطة بـCFA إنفاق شركات الحوسبة فائقة النطاق الخمس الكبرى بما يتراوح بين 775 و800 مليار دولار خلال العام، وهو رقم تقول الشركة إنه «تأكد في مكالمات إعلان نتائج الربع الأول من 2026» لكل من Microsoft (MSFT) وAlphabet (GOOGL) وAmazon وMeta (META) وOracle.
قدّر القسم المصرفي في J.P. Morgan، في أبحاثه الخاصة بأسواق رأس المال، الإنفاق الخاص بشركات الحوسبة فائقة النطاق وحدها بنحو 697 مليار دولار، وهو تقدير أقل. ووصف البنك هذا الإنفاق بأنه «أحد أبرز محاور تخصيص رأس المال» في تمويل الشركات هذا العام، بحسب مذكرة البنك حول تمويل البنية التحتية.
يُعد تقدير Dell’Oro Group أعلى بكثير من التقديرات الأخرى. ويشير رصد الشركة الصادر في أكتوبر إلى أن النفقات الرأسمالية العالمية لمراكز البيانات «تسير نحو تجاوز تريليون دولار في 2026»، وهو رقم يشمل توسعات جهات غير شركات الحوسبة فائقة النطاق، وبرامج الذكاء الاصطناعي السيادية، وقطاع شركات السحابة الناشئة، وهي عناصر تستثنيها إلى حد كبير J.P. Morgan وAl Capital من إجمالياتهما الخاصة بشركات الحوسبة فائقة النطاق، وفقًا لتقرير Dell’Oro كما لخّصه Converge Digest.
يكمن الاختلاف الحقيقي بين 697 مليار دولار وأكثر من تريليون دولار في هذه التعريفات. فليس الأمر خطأ تقريب، بل خلاف جوهري حول ما يُعد «إنفاقًا رأسماليًا على الذكاء الاصطناعي» مقابل التوسع المعتاد في سعة الحوسبة السحابية. وإلى أن تفصح شركات الحوسبة فائقة النطاق عن بنود الإنفاق المخصصة للذكاء الاصطناعي بمزيد من التفصيل، سيظل كل رقم في هذا المجال مصحوبًا بعلامة استفهام.
أما الاتجاه العام فلا خلاف عليه. فتصوير Futurum Group لهذه الدورة بوصفها «سباقًا على البنية التحتية بقيمة 690 مليار دولار»، ولوحة البيانات المباشرة CapexIndex التي تتتبع Alphabet وAmazon وMicrosoft وMeta وOracle وApple، تُظهر جميعها المسار نفسه: تسارعًا من ربع إلى آخر من دون أي علامة على بلوغ ذروة خلال النصف الثاني من 2026، بحسب تحليل Futurum.
نظرة على نسبة استيعاب الإنفاق الرأسمالي، وما تكشفه عن الجهات المعرضة للمخاطر فعليًا
من المقاييس الأكثر فائدة التي ظهرت هذا العام ما تسميه Axis Intelligence «نسبة استيعاب الإنفاق الرأسمالي». ويقيس هذا المؤشر مقدار التدفق النقدي التشغيلي للشركة الذي يستهلكه الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بدلًا من إعادته إلى المساهمين أو الاحتفاظ به لتأمين المرونة المالية.
وجد متتبع الشركة أن شركات الحوسبة فائقة النطاق الأربع الكبرى أنفقت 99% من تدفقها النقدي التشغيلي في الربع الثاني من 2026 على النفقات الرأسمالية، وفقًا لمتتبع الإنفاق الرأسمالي لدى Axis Intelligence. وهذا رقم استثنائي. فهذه الشركات تعيد، عمليًا، ضخ كل دولار تقريبًا تولده أعمالها القائمة مباشرةً في وحدات معالجة الرسومات وعقود الطاقة وهياكل مراكز البيانات.
وهذا لا يترك أي هامش تقريبًا إذا خيّب نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي الآمال أو ارتفعت تكاليف التمويل. إن نسبة استيعاب تبلغ 99% ليست سلوكًا تمويليًا مستدامًا لشركة ناضجة، بل هي سلوك شركات تعتقد، أو تراهن، على أن نافذة جني العوائد قصيرة وأن نقص الاستثمار الآن سيؤدي إلى ضرر دائم في القدرة التنافسية.
هنا تبدأ قصة الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي في 2026 بالتداخل مع مخاطر أسواق رأس المال. فعندما يُستوعب كامل التدفق النقدي الحر تقريبًا في فئة إنفاق واحدة، تلجأ الشركات إلى الديون والكيانات خارج الميزانية العمومية والتمويل المهيكل لمواصلة البناء دون إظهار تقييد واضح لعوائد المساهمين.
يشير بحث J.P. Morgan نفسه إلى ذلك صراحةً، إذ يلاحظ أن «الاحتياجات الرأسمالية كبيرة، وجداول البناء طويلة، وملفات التدفقات النقدية تختلف عن ملفات المقترضين التقليديين ذوي التصنيف الاستثماري». وهذه لغة مصرفية للتعبير عن حقيقة بسيطة: لا يبدو هذا كتمويل طريق برسوم، بل كتمويل رهان.
لماذا أصبحت الطاقة، لا Nvidia، عنق الزجاجة الآن
خلال العامين الأولين من التوسع في بناء الذكاء الاصطناعي المتقدم، كان السيليكون المورد الشحيح. فقد حدد تخصيص وحدات معالجة الرسومات من Nvidia (NVDA) من يستطيع تدريب أي نموذج ومتى، كما رسمت المهل الزمنية للحصول على رقائق H100 ثم رقائق Blackwell وتيرة الصناعة بأكملها.
لم يختفِ هذا القيد، لكنه أُزيح بفعل مشكلة أبطأ وأصعب حلًا: عدم توافر كهرباء كافية في المواقع التي تحتاج إليها مراكز البيانات. فتشييد قدرات جديدة لتوليد الكهرباء ونقلها يستغرق سنوات لا أرباعًا، ما يجعل الطاقة المتاحة العامل المحدِّد لنشر الحوسبة وتكلفة كل وحدة استدلال.
يُعد توقع الوكالة الدولية للطاقة بأن استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات عالميًا سيتضاعف بين 2022 و2026 الرقم الأساسي الذي تستشهد به أبحاث القطاع، وفقًا لـFuturum Group. لكن هذا الرقم يقلل من حجم المشكلة في الشبكات الإقليمية المقيدة، لأن الطلب الصادر عن مراكز البيانات لا يتوزع بالتساوي على الشبكات.
يتركز هذا التوسع في عدد قليل من المناطق، مثل فرجينيا وتكساس وأيرلندا وأجزاء من بلدان الشمال الأوروبي، حيث تتوفر الألياف الضوئية والأراضي والمحطات الكهربائية القائمة. وهذا يعني أن تأمين كل ميغاواط إضافي في هذه المواقع تحديدًا أعلى تكلفة بكثير وأبطأ مما يوحي به المتوسط الوطني.
ركزت رسائل Intel نفسها في مؤتمر OCP 2026 على هذا الواقع بدلًا من الالتفاف حوله. وقد صاغت الشركة إعلانها الصادر في أكتوبر حول بنية تحتية «مفتوحة تقودها المنظومة» تحديدًا لمساعدة المؤسسات على «توسيع نطاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لتلبية أعباء العمل الناشئة».
وفقًا لإعلان Intel، هذه اللغة هي صياغة مؤسسية للاعتراف بأن البنية التحتية، لا هندسة النماذج، هي العامل الحاسم الآن. وقد عززت الكلمة الرئيسية لـNvidia في GTC 2026 التحول نفسه في التركيز. ويصف تحليل SemiAnalysis للحدث تقديم Nvidia ثلاثة أنظمة جديدة بالكامل تركز بوضوح على كفاءة الاستدلال واستهلاك الطاقة لكل رمز، بدلًا من قوة الحوسبة الخام لتدريب النماذج.
وهذا مؤشر إلى أن الشركة ترى تحول اهتمام السوق من سؤال «هل تستطيع تدريب النموذج؟» إلى سؤال «هل تستطيع تشغيله بربحية ضمن ميزانية الطاقة المتاحة لديك فعلًا؟»، وذلك في المؤتمر.
جدول السوق: من ينفق، وكم ينفق، وعلى أي أساس
تستند الأرقام التالية إلى المصادر الأولية ومصادر المستوى الأول التي جُمعت لهذا المقال. وينبغي للقراء التعامل مع النطاقات الواردة في الجدول بوصفها مؤشرات تقريبية لا أرقامًا دقيقة، نظرًا إلى الخلافات التعريفية الموضحة أعلاه.
المؤشر | الرقم | المصدر. الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي لشركات الحوسبة فائقة النطاق الخمس الكبرى في 2026 | 775-800 مليار دولار | أبحاث Al Capital Advisory المرتبطة بـCFA. الإنفاق الرأسمالي لشركات الحوسبة فائقة النطاق (وفق تعريف أضيق) | 697 مليار دولار | أبحاث J.P. Morgan المصرفية. الإنفاق الرأسمالي العالمي لمراكز البيانات، بجميع القطاعات | يتجاوز تريليون دولار | Dell’Oro Group، نقلًا عن Converge Digest. نسبة استيعاب الإنفاق الرأسمالي لدى الشركات الأربع الكبرى، الربع الثاني 2026 | 99% من التدفق النقدي التشغيلي | متتبع الإنفاق الرأسمالي لدى Axis Intelligence. الزيادة المتوقعة في الطلب على كهرباء مراكز البيانات | الضعف بين 2022 و2026 | الوكالة الدولية للطاقة، نقلًا عن Futurum Group. تقييم شركة Etched الناشئة لرقائق الذكاء الاصطناعي | أكثر من 40 مليار دولار | TechCrunch، 5 أكتوبر 2026. جولة OpenAI قبل الطرح العام قيد النقاش | 30 مليار دولار عند تقييم يقارب 1.4 تريليون دولار | TechCrunch، نقلًا عن Bloomberg، 29 سبتمبر 2026
اقرأ أيضًا: جولة OpenAI التمويلية بقيمة 30 مليار دولار ستمنحها تقييمًا قدره 1.4 تريليون دولار
من يمول هذا كله، والتحول الهادئ نحو الديون المهيكلة
في هيكل التمويل، تتمتع شركات الحوسبة فائقة النطاق بمتانة كافية في ميزانياتها العمومية لتمويل حصة كبيرة من هذا التوسع ذاتيًا، لكن حتى هي تلجأ إلى رأس المال الخارجي بوتيرة كانت ستبدو غير مألوفة قبل ثلاث سنوات. J.P.
تصف مذكرة Morgan حول تمويل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي سوقًا «احتياجاته الرأسمالية كبيرة» و«جداول بناء منشآته طويلة». ويستخدم البنك هذه الصياغة لتفسير توقعه موجة من هياكل التمويل الشبيهة بتمويل المشاريع، حيث تعزل شركات ذات غرض خاص ديون مراكز البيانات عن الميزانية العمومية للشركة الأم؛ وهو نموذج أقرب إلى تمويل محطات الطاقة والطرق ذات الرسوم منه إلى الطريقة التقليدية التي تجمع بها شركات البرمجيات رأس المال.
تحت مستوى شركات الحوسبة فائقة النطاق، تصبح قصة التمويل أكثر إثارة للاهتمام وأكثر هشاشة. وتُظهر بيانات Crunchbase للربع الثالث من 2026 أن إجمالي تمويل رأس المال الجريء عالميًا بلغ 159 مليار دولار خلال الربع، مع تمويل ما يقرب من 6,000 شركة ناشئة.
سجّل الربع رقمًا قياسيًا في الجولات التمويلية التي تجاوزت قيمتها مليار دولار، مع اشتداد سباق تمويل الذكاء الاصطناعي. وضمن هذا الإجمالي، تجتذب الشركات المرتبطة بالبنية التحتية تقييمات تبدو منفصلة عن إيراداتها.
يُقال إن شركة Etched الناشئة لرقائق الذكاء الاصطناعي تتلقى عروض تمويل عند تقييم يتجاوز 40 مليار دولار، أي أكثر من ضعف تقييمها السابق قبل بضعة أشهر فقط، بحسب تقرير TechCrunch الصادر في 5 أكتوبر. وأغلقت شركة Verda الأوروبية المشغلة لخدمات السحابة الناشئة جولة تمويل من الفئة B بقيمة 189 مليون دولار، وفقًا لـData Center Dynamics، وهي واحدة من عدة مؤشرات إلى أن رأس المال لا يزال يتدفق نحو الطبقة المادية للذكاء الاصطناعي، حتى مع تحذير بعض المحللين من الإفراط في بناء هذا القطاع.
تقع جهود OpenAI لجمع التمويل في قمة هذا الهرم. ويُقال إن الشركة تجري محادثات لجمع ما لا يقل عن 30 مليار دولار في جولة تمويل قبل الطرح العام، عند تقييم يقترب من 1.4 تريليون دولار. تقرير 29 سبتمبر نقلًا عن Bloomberg.
هذا الرقم، الذي سبق أن تناولته Fathom، لا يكون منطقيًا إلا إذا خُصصت حصة كبيرة من رأس المال لالتزامات الحوسبة لا لتكاليف التشغيل.
الحجة المضادة
أقوى حجة ضد اعتبار هذا دورة استثمارية مستدامة ومبررة هي أن حصة معتبرة من الإنفاق الرأسمالي تُموّل بهياكل تمويلية توحي بوجود طلب بدلًا من أن تعكسه فعليًا.
اعترضت SemiAnalysis نفسها على الصياغة الأكثر إثارة للقلق، ونشرت مقالًا يحمل عنوانًا صريحًا لدحض الادعاء بأن «نصف الطاقة الاستيعابية لمراكز البيانات الأمريكية في 2026» ستتعرض «للتأخير أو الإلغاء». وتجادل بأن هذا الرقم انتشر على نطاق واسع من دون أساس متين، بحسب رد النشرة نفسها.
لهذا المقال وجهان: فهو يشير إلى أن الحجة المتشائمة مبالغ فيها، لكن وجوده بحد ذاته يؤكد أن الشكوك الجادة بشأن الإفراط في البناء واسعة الانتشار بما يكفي في وسائل الإعلام المالية والاجتماعية، إلى درجة دفعت SemiAnalysis إلى الرد مباشرةً.
لا يتطلب الطرح المتشكك الأكثر رسوخًا أي ادعاء متداول بعينه. فنسبة استيعاب للإنفاق الرأسمالي تبلغ 99%، كما توثقها Axis Intelligence، ليست طريقة تصرف الشركات التي تثق بدرجة كبيرة في تحقيق عوائد قريبة الأجل.
هكذا تتصرف الشركات عندما تجبرها الديناميكيات التنافسية على الإنفاق بغض النظر عن العائد على المدى القريب، خوفًا من أن تصبح قدرة منافسها المتفوقة على تطوير النماذج عصية على اللحاق بها إذا قلّصت هي استثماراتها ولو لفترة وجيزة. وقد تؤدي هذه الديناميكية، التي تُسمى أحيانًا سباق تسلح على الطاقة الاستيعابية، إلى توسع مفرط هائل مقارنة بالطلب النهائي الفعلي، لأن أي شركة لا تستطيع تحمل أن تكون أول من يتراجع.
إذا لم يواكب نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات منحنى الإنفاق الرأسمالي، فستكون شركات الحوسبة فائقة النطاق قد أبرمت التزامات متعددة السنوات بشأن الطاقة والبناء، مقابل إيرادات قد لا تتحقق في الموعد المحدد. وتشير تغطية Computerworld لمعنويات التنفيذيين إلى أن نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات يخضع بالفعل للتدقيق، مع «ازدياد وعي التنفيذيين في قطاع التقنية بالعائد على الاستثمار من الذكاء الاصطناعي» وربطهم الإنفاق بالنتائج بدلًا من مجرد التبني، بحسب Computerworld.
طرح محافظ بنك إنجلترا، Andrew Bailey، نسخة من هذه الحجة علنًا، محذرًا من أن طفرة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي تنطوي على خطر حقيقي بحدوث صدمة في السوق، وهو تحذير تناولته Fathom في أكتوبر. ولا تثبت نسبة استيعاب الإنفاق الرأسمالي البالغة 99% لدى Axis Intelligence أن التوسع خاطئ.
من الممكن تمامًا أن تستمر قدرات الذكاء الاصطناعي واعتماده في المؤسسات بالتراكم بسرعة كافية لتبرير هذا الإنفاق، لكن الرواية الصادقة لهذا المشهد يجب أن تستوعب الحقيقتين معًا: البنية التحتية حقيقية، والهيكل المالي الذي تقوم عليه يحمل سمات تتفق مع وجود فائض حقيقي.
رأس المال السيادي يدخل السباق
حتى وقت قريب، كانت قصة الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي في 2026 ظاهرةً تكاد تكون حكرًا على القطاع الخاص، تهيمن عليها خمس أو ست شركات أمريكية من شركات الحوسبة فائقة النطاق. لكن هذا يتغير مع دخول رأس المال السيادي إلى المشهد.
أعلنت وزارة العلوم في كوريا الجنوبية عن خطط لإطلاق برنامج بقيمة 4.7 تريليون وون، أي نحو 3.5 مليارات دولار، لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي متقدم ابتداءً من مارس 2027. ووفقًا لتقرير Reuters الصادر في 6 أكتوبر، يُقدَّم هذا الجهد صراحةً بوصفه مسعى لتعزيز القدرة التنافسية الوطنية لا مشروعًا تجاريًا.
كما التزمت Samsung بشكل منفصل باستثمار مليار دولار في مشروع Helix AI لمراكز البيانات التابع لـ KKR، وهي صفقة غطتها Fathom عند الإعلان عنها. ويتزايد تشابه النمط في شرق آسيا مع استراتيجية الشركات الوطنية الرائدة التي اتبعتها كوريا الجنوبية في أشباه الموصلات لعقود، وقد تحولت الآن نحو قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
نهج الصين مختلف هيكليًا، لكنه ربما أكثر تنسيقًا. ويصف تقرير The Diplomat حول مساعي بكين لحوكمة الذكاء الاصطناعي «قدرة لافتة على سنّ اللوائح والسياسات والمعايير التقنية وتنسيقها» بوتيرة تتباين مع ما يسميه المقال «النهج المجزأ» لواشنطن، بحسب The Diplomat.
هذا مهم لأرقام الإنفاق الرأسمالي لأن رأس المال السيادي وشبه السيادي لا يتصرف مثل رأس مال شركات رأس المال الجريء أو شركات الحوسبة فائقة النطاق. فهو أقل تأثرًا بكثير بضغط العائد على الاستثمار ربع السنوي، وأكثر استعدادًا لاعتبار الإنفاق على البنية التحتية بندًا استراتيجيًا للتكلفة.
وهذا يعني أن الحد الأدنى للإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي قد يكون أعلى وأكثر ثباتًا مما يوحي به تحليل تجاري بحت، حتى إذا تباطأ في نهاية المطاف نمو إنفاق شركات الحوسبة فائقة النطاق الأمريكية.
التنظيم يصل في اللحظة نفسها التي يبلغ فيها الإنفاق ذروته
داخل الاتحاد الأوروبي، يتزامن الجدول الزمني لإنفاذ قانون الذكاء الاصطناعي على نحو متعثر مع دورة الإنفاق الرأسمالي. ووفقًا لصفحة الاستراتيجية الرقمية للمفوضية الأوروبية، أصبحت، اعتبارًا من 2 أغسطس 2026، كل من مكتب الذكاء الاصطناعي الأوروبي وسلطات الدول الأعضاء مسؤولة عن تنفيذ الأحكام المتبقية من القانون والإشراف عليها وإنفاذها.
كما أطلق التاريخ نفسه، بموجب المادة 57، شرطًا يلزم كل دولة عضو بإنشاء حاضنة تنظيمية وطنية واحدة على الأقل للذكاء الاصطناعي، بحسب تتبع artificialintelligenceact.eu للجدول الزمني للتنفيذ.
الأثر العملي على الشركات التي تبني طاقة استيعابية لمراكز البيانات داخل الاتحاد الأوروبي هو أعباء امتثال لم تكن موجودة قبل ثمانية عشر شهرًا. وتضاف هذه الأعباء إلى تأخيرات التراخيص والربط بشبكة الكهرباء، التي جعلت بالفعل بناء البنية التحتية الأوروبية للذكاء الاصطناعي أبطأ وأكثر كلفة من نظيرتها الأمريكية.
إن توجه Aleph Alpha نحو نماذج أوروبية سيادية ومفتوحة الأوزان، وهو ما تناولته Fathom في مقال حديث عن إطلاق Kolibri، يمثل جزئيًا رهانًا على أن هذه الفجوة التنظيمية وفجوة البنية التحتية تتيحان مجالًا لبديل أوروبي عن الاعتماد على شركات الحوسبة فائقة النطاق الأمريكية. وما زال هذا التوجه محدود الانتشار.
في الوقت نفسه، يتجه النقاش التنظيمي في الولايات المتحدة إلى التفتت على المستوى المحلي بدلًا من التوحّد على المستوى الفيدرالي. ففي 5 أكتوبر، استمع مجلس مدينة نيويورك إلى شهادات من مُبلّغين عن مخالفات في مجال الذكاء الاصطناعي وقادة في السياسات من OpenAI وAnthropic وGoogle وMeta.
ووفقًا لتغطية PYMNTS للجلسة، كان المشرعون المحليون يسعون صراحةً إلى وضع المدينة «في طليعة الأمة» فيما يتعلق بقواعد سلامة الذكاء الاصطناعي. أما تغطية City and State New York للجلسة نفسها فكانت أكثر صراحة، إذ جاء عنوانها أن «شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة لم تثر إعجاب» أعضاء المجلس، بحسب City and State.
وتأتي هذه الجلسة بالتوازي مع تقرير Reuters الذي أفاد بأن OpenAI وAnthropic أبلغتا البرلمان الأسترالي، كل على حدة، بأنهما سترحبان بإلزام الإبلاغ عن خروقات البيانات المتعلقة بوكلاء الذكاء الاصطناعي. وهذا موقف تعاوني لافت من شركتين عارضتا، في جوانب أخرى، الرقابة الخارجية الملزمة.
المنهجية
اعتمد هذا المقال على منهجية تستند إلى مصادر أولية ومصادر من المستوى الأول جُمعت بين 5 و6 أكتوبر 2026، فضلًا عن بيانات رسمية وأبحاث من Al Capital Advisory وJ.P. Morgan وDell’Oro Group (نقلًا عن Converge Digest) وAxis Intelligence وFuturum Group وSemiAnalysis ومكتب الاستراتيجية الرقمية في المفوضية الأوروبية وartificialintelligenceact.eu، إلى جانب تقارير وكالات الأنباء من Reuters وTechCrunch.
تستند أرقام الإنفاق الرأسمالي لعام 2026 إلى تحليلات لنتائج الربعين الأول والثاني من 2026 نشرتها شركات أبحاث خارجية، لا إلى إفصاحات مباشرة عن بنود الإنفاق من شركات الحوسبة فائقة النطاق نفسها. ولا تفصح أي من هذه الشركات عن «الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي» بوصفه رقمًا مستقلًا معلنًا، وهذا هو السبب الرئيسي في أن التقديرات تتراوح بين 697 مليار دولار وأكثر من تريليون دولار بحسب نطاق التعريف.
لم تتمكن Fathom من التحقق بصورة مستقلة من منهجية نسبة استيعاب الإنفاق الرأسمالي بما يتجاوز ما نشرته Axis Intelligence علنًا. وهي تعتبر الرقم مؤشرًا موثوقًا من حيث الاتجاه، لكنه غير مدقق بصورة مستقلة.
وبالمثل، تستند أرقام الإنفاق السيادي على الذكاء الاصطناعي في كوريا الجنوبية والصين إلى إعلانات حكومية، وقد لا تعكس المبالغ النهائية التي اعتُمدت أو صُرفت. وحيث يميز هذا المقال بين الإنفاق الخاص بشركات الحوسبة فائقة النطاق وإجمالي الإنفاق الرأسمالي العالمي على مراكز البيانات، فإن هذا التمييز يتبع الصياغة التي يستخدمها المصدر المذكور. ولم تُجرَ مطابقة مستقلة للأرقام بين المصادر، إذ تستخدم كل شركة معايير إدراج مختلفة لما يُعد «ذكاءً اصطناعيًا» مقابل البنية التحتية السحابية العامة.
الخلاصة
في دورة الأرباح المقبلة، راقبوا ثلاثة أمور. أولًا، ما إذا كانت مكالمات إعلان نتائج الربعين الثالث والرابع من 2026 ستفصّل الإنفاق الرأسمالي المخصص للذكاء الاصطناعي بدرجة أكبر، ما قد يحسم الخلاف بين 697 مليار دولار وأكثر من تريليون دولار.
ثانيًا، ما إذا كانت نسبة استيعاب الإنفاق الرأسمالي ستنخفض إلى ما دون 99% لدى أي من الشركات الأربع الكبرى، وهي إشارة إلى عودة الانضباط في الإنفاق. ثالثًا، ما إذا كانت طوابير الربط بشبكة الكهرباء، لا تخصيص وحدات معالجة الرسومات، ستبدأ بالظهور صراحةً في إفصاحات المخاطر لدى شركات الحوسبة فائقة النطاق.
وهذا سيؤكد أن الطاقة حلّت رسميًا محل السيليكون بوصفها القيد الأساسي للقطاع.
اقرأ أيضًا: Samsung تلتزم بمليار دولار لمشروع Helix AI التابع لـKKR