نائب رئيس الاحتياطي الفيدرالي (FED): تحليل فقاعة الذكاء الاصطناعي من أربعة أبعاد

المؤلف: تشانغ فنغ

تُعيد الذكاء الاصطناعي (AI) تشكيل الاقتصاد والمالية العالميين بسرعة غير مسبوقة. مع استمرار حماس أسواق رأس المال تجاه الشركات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، تبرز مسألة حتمية: هل نشهد موجة مضاربة مشابهة لفقاعة الإنترنت في أواخر التسعينيات؟

في عام 2025، قدم نائب رئيس الاحتياطي الفيدرالي فيليب ن. جيفرسون بيانًا شاملًا خلال مؤتمر الاستقرار المالي في بنك الاحتياطي الفيدرالي في كليفلاند، حيث أجرى تحليلًا مقارنًا بين حمى الذكاء الاصطناعي الحالية وحقبة فقاعة الإنترنت، وقدم أربعة مؤشرات رئيسية لتحديد ما إذا كانت حمى الذكاء الاصطناعي تحتوي على فقاعة. لا تعكس هذه الخطبة فقط المراقبة الحذرة للبنك المركزي الأكثر أهمية في العالم للتقنيات الناشئة، بل توفر أيضًا إطارًا واضحًا للمشاركين في السوق لتقييم حمى الذكاء الاصطناعي بشكل عقلاني.

!

1. نقاط المراقبة للاحتياطي الفيدرالي: المهمة المزدوجة والاستقرار المالي

تدور جميع سياسات وملاحظات الاحتياطي الفيدرالي حول “المهمة المزدوجة” القانونية له - تعظيم التوظيف واستقرار الأسعار. أشار جيفرسون بوضوح إلى أن تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي يجب أن ينطلق من هذه المهمة الأساسية. وهذا يعني أن اهتمام الاحتياطي الفيدرالي بالذكاء الاصطناعي ليس فقط بسبب الاختراقات التكنولوجية أو الأداء السوقي، بل يتعلق أيضًا بكيفية تأثيره على مستوى التوظيف العام، والإنتاجية العمالية، وإمكانات النمو الاقتصادي، واتجاهات التضخم.

من منظور التوظيف، يظهر الـ AI تأثيرًا مزدوجًا. من جهة، يعزز التوظيف من خلال زيادة كفاءة العمل وخلق وظائف جديدة (مثل تطوير الـ AI ونشره وصيانته)؛ ومن جهة أخرى، قد تؤدي آثار الاستبدال الآلي إلى انكماش بعض المهن، وخاصةً أن التأثير قد يكون أكبر على الشباب والعمال ذوي الخبرة القليلة. أشار جيفرسون إلى أنه إذا استبدل الـ AI القوى العاملة الحالية دون خلق وظائف جديدة بالتوازي، فقد يؤدي ذلك إلى تباطؤ اقتصادي قصير الأمد. إن هذا التوازن الديناميكي بين “الاستبدال والإضافة” هو جوهر تقييم التأثير الهيكلي للـ AI على سوق العمل.

من منظور استقرار الأسعار، فإن استخدام AI لزيادة الإنتاجية يساعد في خفض تكاليف الإنتاج، مما يشكل ضغطًا هبوطيًا على الأسعار. التطبيقات مثل تخصيص الموارد بكفاءة، وتحسين سلسلة التوريد، ودعم اتخاذ القرار قد تساعد في كبح التضخم. ولكن في الوقت نفسه، فإن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (مثل مراكز البيانات) يرفع أسعار مدخلات مثل الأراضي والطاقة، كما أن ارتفاع أجور موظفي الذكاء الاصطناعي قد يؤدي أيضًا إلى تضخم مدفوع بالتكاليف. هذا التأثير الثنائي يجعل التأثير الصافي للذكاء الاصطناعي على التضخم مليئًا بعدم اليقين، ويتطلب مراقبة مستمرة.

لتحقيق مهمة مزدوجة، فإن نظام مالي قوي ومرن أمر بالغ الأهمية. يقوم الاحتياطي الفيدرالي بمراقبة المخاطر النظامية بشكل مستمر من خلال تقرير الاستقرار المالي (FSR) نصف السنوي. تظهر أحدث الاستطلاعات أن 30% من جهات الاتصال في السوق تعتبر “تغير الموقف تجاه الذكاء الاصطناعي” خطرًا كبيرًا على النظام المالي، مرتفعة بشكل كبير من 9% في الربيع. وهذا يبدو تحذيرًا بأنه إذا عكست آمال السوق تجاه الذكاء الاصطناعي فجأة، فقد يؤدي ذلك إلى تشديد ظروف المالية وانكماش اقتصادي. لذلك، فإن إدراج الاحتياطي الفيدرالي للذكاء الاصطناعي في إطار مراقبة الاستقرار المالي هو من أجل الوقاية من الفقاعات المالية والضعف المالي التي قد تنشأ عن حمى التكنولوجيا.

٢. إطار المراقبة: تتبع FSR والمشاعر السوقية

لا تتم مراقبة الذكاء الاصطناعي من قبل الاحتياطي الفيدرالي بشكل منفصل، بل يتم دمجه في نظام تقييم الاستقرار المالي الشامل. لا يركز تقرير الاستقرار المالي فقط على المخاطر التقليدية مثل نسبة الرفع المالي، وتقييم الأصول، ومخاطر التمويل، بل يأخذ أيضًا التغيرات الهيكلية الناتجة عن التكنولوجيا الناشئة في الاعتبار. أشار جيفرسون إلى أنه يجب على صانعي السياسات التمييز بين “التقلبات الدورية” و"التغيرات الهيكلية"، ومن المحتمل أن يكون الذكاء الاصطناعي من الفئة الأخيرة. وهذا يعني أن الزيادة في الإنتاجية التي يسببها الذكاء الاصطناعي قد تغير العلاقة بين العمالة والتضخم، مما يؤثر بدوره على آلية نقل السياسة النقدية.

تعتبر مشاعر السوق واحدة من النقاط الرئيسية التي تركز عليها FSR. تظهر الدراسات أن حوالي ثلث المشاركين في السوق قد أدركوا المخاطر المحتملة لانتكاسة مشاعر الذكاء الاصطناعي. قد تصبح هذه القناعة بحد ذاتها “نبوءة تحقق ذاتها” - فبمجرد أن يتحول السرد المتفائل، فإن انسحاب رأس المال السريع قد يؤدي إلى تعديل حاد في أسعار الأصول. بالمقارنة مع فترة فقاعة الإنترنت، فإن سرعة تداول المعلومات اليوم وانتشار التداول الخوارزمي قد يضخم تقلبات السوق. لذلك، فإن تتبع الاحتياطي الفيدرالي لمؤشرات المشاعر هو في جوهره إنذار مبكر للمخاطر النظامية المحتملة.

علاوة على ذلك، فإن تطبيقات الـ AI في قطاع المال تجلب تحديات جديدة في المراقبة. أدوات الـ AI مثل التداول عالي التردد، والمستشارين الذكيين، ونماذج المخاطر، بينما تعزز الكفاءة، قد تؤدي أيضًا إلى مخاطر جديدة من التجانس وعمليات الدورة الاقتصادية. يقوم الاحتياطي الفيدرالي بتعزيز التعرف على هذه المخاطر الناشئة وتقييمها من خلال توسيع مجموعة أدوات التحليل (بما في ذلك استخدام تقنيات الـ AI نفسها).

ثلاثة، أربعة مؤشرات رئيسية: حجر الزاوية لتقييم فقاعة الذكاء الاصطناعي

استخلص جيفرسون أربعة اختلافات رئيسية من خلال مقارنة موجة الذكاء الاصطناعي الحالية بفقاعة الإنترنت في أواخر التسعينيات، ويمكن أن تصبح هذه الاختلافات مؤشرات رئيسية لتحديد ما إذا كان هناك فقاعة خطيرة في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي.

(أ) أساس الربح: من “الدافع القصصي” إلى “الدعم الربحي”

في فترة فقاعة الإنترنت، كانت العديد من الشركات تسجل في البورصة استنادًا فقط إلى مفهوم “.com”، تفتقر إلى نموذج ربح مستدام، وكانت إيراداتها ضئيلة أو حتى صفر، وتعتمد على التمويل الخارجي والحماس في السوق للحفاظ على التشغيل. بالمقابل، تتمتع الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي حاليًا (مثل بعض عمالقة التكنولوجيا) عمومًا بقنوات ربح قوية ومتنوعة. فهي لا تكتفي بتحقيق الإيرادات مباشرة من خدمات الذكاء الاصطناعي، بل تدمج الذكاء الاصطناعي بعمق في نظام منتجاتها الحالي، مما يعزز من تنافسية أعمالها الأساسية. إن هذا النموذج التنموي القائم على “دعم الأرباح” يجعل استثمارات الذكاء الاصطناعي أكثر أساسًا، ويقلل من مساحة المضاربة البحتة.

ومع ذلك، أشار جيفرسون أيضًا إلى أن نشاط سوق رأس المال الخاص قد يخفى جزئيًا على الصعوبات الربحية التي تواجه شركات الذكاء الاصطناعي في مراحلها المبكرة. تتدفق كميات كبيرة من رأس المال المخاطر إلى شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، والتي رغم أنها غير مدرجة، إلا أن قيمتها مرتفعة، وإذا لم تتمكن في المستقبل من تحقيق الأرباح، فقد تصبح مصدر مخاطر. لذلك، يجب أن تأخذ مراقبة مؤشرات الربحية في الاعتبار كلاً من السوق العامة والسوق الخاصة.

(ب) مستوى التقييم: نسبة السعر إلى الأرباح نسبياً مقيدة

في ذروة فقاعة الإنترنت، كانت نسبة سعر السهم إلى الأرباح لشركات الإنترنت تصل غالبًا إلى المئات أو حتى الآلاف، مما يعكس تفاؤل السوق غير العقلاني بشأن النمو المستقبلي. حاليًا، على الرغم من الارتفاع الكبير في أسعار أسهم شركات الذكاء الاصطناعي، إلا أن نسبة سعر السهم إلى الأرباح لا تزال بعيدة عن ذرواتها التاريخية. وهذا يدل إلى حد ما على أن المستثمرين، في سعيهم وراء الذكاء الاصطناعي، لا يزالون يربطون إلى حد ما الأرباح الفعلية والتدفقات النقدية للشركات.

بالطبع، يجب أن يتم تقييم جدوى التقييم بناءً على خصائص الصناعة ومرحلة النمو. تعتبر الذكاء الاصطناعي كنوع من التكنولوجيا العامة، لديها إمكانيات هائلة في خلق القيمة على المدى الطويل، ومن المعقول أن يكون هناك زيادة معتدلة في السعر. لكن إذا ارتفع التقييم بسرعة كبيرة بعيدًا عن الأساسيات، فقد ينشأ فقاعة. إن تركيز الاحتياطي الفيدرالي على مؤشرات التقييم هو بالضبط لتمييز العناصر العقلانية في حماس السوق والإشارات المفرطة.

(ثالثاً) عدد الشركات المدرجة: نطاق المضاربة محدود

في الفترة من 1999 إلى 2000، تم إدراج أكثر من 1000 شركة إنترنت، مما أدى إلى ظاهرة مضاربة “تنتشر في كل مكان”، حتى أن مجرد تغيير الاسم ليصبح “.com” كان كافياً لرفع سعر السهم. حالياً، هناك حوالي 50 شركة مدرجة تم تصنيفها بوضوح على أنها “شركات AI الأساسية” (استنادًا إلى معايير محددة)، وهو عدد أقل بكثير من فترة فقاعة الإنترنت. وهذا يشير إلى أن سلوك السوق المضارب مركز نسبياً، ولم يمتد بعد إلى السوق بأكملها.

لكن جيفرسون حذر أيضًا من أن سوق الاستثمار الخاص قد يخفي عددًا كبيرًا من شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، والتي رغم عدم تداولها علنًا، إلا أن أنشطة التمويل فيها نشطة. إذا قامت هذه الشركات بالطرح العام أو تغيرت بيئة التمويل بشكل مفاجئ في المستقبل، فقد تصبح عوامل عدم استقرار جديدة. لذلك، يجب مراقبة مؤشر “عدد الشركات” بشكل ديناميكي، ليشمل مجالات التمويل العام والخاص.

(٤) الرافعة المالية: درجة الاعتماد على الديون منخفضة

في فترة فقاعة الإنترنت، اعتمدت العديد من الشركات على تمويل الأسهم، وكان الرافعة المالية للديون محدودة، مما قلل إلى حد ما من الأثر المباشر لانفجار الفقاعة على النظام المالي. حاليًا، تعتمد شركات الذكاء الاصطناعي أيضًا بشكل أقل على تمويل الديون، مما يساعد على تقليل نقل المخاطر. ومع ذلك، تظهر الاتجاهات الأخيرة أنه لدعم الاستثمارات الضخمة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (مثل مراكز البيانات ومجموعات الحوسبة)، بدأت بعض الشركات في زيادة إصدار السندات وتمويل الائتمان.

أشار جيفرسون بشكل خاص إلى أنه مع توسع الذكاء الاصطناعي من المستوى البرمجي إلى البنية التحتية للأجهزة، فإن الطلب على الاستثمارات الرأسمالية يرتفع بشكل حاد، مما قد يؤدي إلى ارتفاع نسبة الرفع المالي تدريجياً. إذا كانت مشاعر الذكاء الاصطناعي تعكس عكس ذلك، فإن الشركات ذات الرفع المالي العالي ستواجه ضغطاً أكبر في سداد الديون، مما يؤدي إلى انتشار المخاطر إلى مجالات اقتصادية أوسع من خلال قنوات الائتمان. لذلك، يجب مراقبة مؤشرات الرفع المالي عن كثب لمتابعة اتجاهاتها.

أربعة، الدروس المستفادة من العاملين في السوق

إن سرد جيفرسون لا يوفر فقط إطارًا تحليليًا لصانعي السياسات، بل يقدم أيضًا إشارات مهمة للمستثمرين والشركات والباحثين:

أولاً، يجب أن تؤخذ الملاحظات من المهمة الأساسية للمراقب. يجب على المستثمرين تجاوز المشاعر السوقية قصيرة المدى، وتحليل التأثير الحقيقي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على الأساسيات الاقتصادية للشركات (الربحية، هيكل التكاليف، حواجز المنافسة). يجب على الشركات التركيز على كيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي لزيادة إنتاجيتها وقدرتها التنافسية على المدى الطويل، بدلاً من السعي الأعمى وراء المفاهيم.

ثانيًا، التمييز بين التقلبات الدورية والتغيرات الهيكلية. تمثل الذكاء الاصطناعي ثورة تكنولوجية قد تستمر لعشرات السنين، وتأثيرها هيكلي. يجب التمييز في تقلبات السوق بين الاتجاهات طويلة الأجل والضوضاء قصيرة الأجل، وتجنب الخلط بين الفرص الهيكلية وفقاعات دورية، أو العكس.

ثالثًا، التركيز على رد فعل السوق العامة والمخاطر النظامية. ارتفاع شركة أو قطاع واحد قد لا يشكل فقاعة، ويجب تقييم مستوى التقييم العام للسوق، وتركيز الأموال، وظروف الرفع المالي، وتوافق المشاعر. يجب توخي الحذر بشكل خاص من علامات تحول السرد المتعلق بالذكاء الاصطناعي من “الدعم الربحي” إلى “القيادة القصصية”.

رابعًا، الاستفادة من أدوات التحليل، بما في ذلك AI نفسها. يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر السوق وقيمة الشركات والتأثير الاقتصادي بدقة أكبر. يجب على المتخصصين الاستفادة بنشاط من أدوات تحليل البيانات والتعلم الآلي لتحسين جودة القرارات، مع الانتباه إلى المخاطر الجديدة المحتملة الناتجة عن تجانس النماذج.

٥، المشاركة بشكل مستمر ومتعدد الأبعاد وديناميكي بعقلانية وحماس

خلص جيفيرسون إلى استنتاج متحفظ نسبياً: استنادًا إلى مقارنة أربعة أبعاد هي الأساس الربحي، مستوى التقييم، عدد الشركات، والرافعة المالية، هناك اختلافات ملحوظة بين الحالة الحالية لظاهرة AI والفقاعة الإنترنتية، واحتمالية تكرار الانهيار الحاد في أواخر التسعينيات تكون منخفضة. تطور AI متجذر في مجموعة من الشركات الناضجة ذات الربحية المستقرة، والنظام المالي العام يتمتع بمرونة قوية.

ومع ذلك، لا تزال هناك حالة من عدم اليقين. آثار الذكاء الاصطناعي على التوظيف، التضخم، والإنتاجية على المدى الطويل لا تزال تحتاج إلى وقت للتحقق منها؛ قد تنعكس مشاعر السوق؛ قد تغطي حيوية سوق الأسهم الخاصة المخاطر؛ ويستحق احتمال استثمارات البنية التحتية التي تزيد من الرافعة المالية الحذر. لذلك، ستواصل الاحتياطي الفيدرالي مراقبة تطورات الذكاء الاصطناعي، لضمان أن يتم تطويره في بيئة مالية مستقرة ومرنة، تخدم في النهاية الهدف الأساسي المتمثل في تحقيق أقصى قدر من التوظيف واستقرار الأسعار.

بالنسبة للسوق، فإن تحليل جيفرسون يوفر صندوق أدوات لتقييم استثمارات AI بشكل عقلاني. في خضم ثورة التكنولوجيا وحماس رأس المال، فإن الحفاظ على الوضوح، والتمييز بين الجوهر والمظاهر، والتركيز على القيمة طويلة الأجل، قد يكون أفضل طريقة لتجنب الفقاعات واحتضان التغيير. هل AI فقاعة؟ الإجابة ليست ببساطة نعم أو لا، بل تكمن في المراقبة والحكم المستمرين والمتعدد الأبعاد والديناميكي.