المشكلة في الذكاء الاصطناعي اليوم لم تعد تقنية فقط، بل أصبحت مالية بالدرجة نفسها. فمع تحوّل هذه التقنيات إلى مشاريع عالية التكلفة تعتمد على الحوسبة والبنية التحتية والطاقة، لم يعد السؤال من يملك النموذج الأفضل، بل من يستطيع تحمّل تكلفة تشغيله وتوسيعه وتحويله إلى نموذج قابل للاستمرار.

هذا التحول لم يغيّر طبيعة المنافسة فقط، بل أعاد تعريف مركز القرار داخل شركات التقنية. فحين تصبح تكلفة الابتكار جزءًا أساسيًا من المعادلة، لا يعود القرار التقني منفصلًا عن القرار المالي، بل يصبح كلاهما وجهين لقرار واحد يحدد حدود التوسع وإمكانات النمو.

لكن التحول هنا أعمق مما يبدو ففي البرمجيات التقليدية، كانت تكلفة التطوير تسبق الإيرادات، ثم تتسع هوامش الربح مع النمو. أما في الذكاء الاصطناعي، فالتكلفة لا تتوقف عند البناء، بل تستمر مع كل استخدام وتطوير، بما يفرض استهلاكًا مباشرًا للحوسبة والطاقة ورأس المال.

وهذا ما يجعل الذكاء الاصطناعي مختلفًا جوهريًا، فهو ليس منتجًا رقميًا خفيف التكلفة، بل مشروعًا كثيف الاستثمار، أقرب في طبيعته إلى البنية التحتية منه إلى البرمجيات. ومع تصاعد هذا النمط، تتحول شركات التقنية تدريجيًا من نماذج تحقق هوامش ربح مرتفعة إلى نماذج تعتمد على إنفاق رأسمالي مستمر.

وتشير التقديرات إلى أن إنفاق شركات التقنية الكبرى، أو ما يعرف بـ Meg7، على الذكاء الاصطناعي قد يقترب من 680 مليار دولار في 2026. وهذا الرقم لا يعكس فقط حجم الحماسة، بل يكشف أيضًا حجم العبء، فالذكاء الاصطناعي لم يعد فرصة نمو فقط، بل أصبح تكلفة ضخمة تختبر قدرة الشركات على الاستمرار بنفس الوتيرة.

كثير من شركات الذكاء الاصطناعي اليوم تنمو، لكنها لا تعرف بعد كيف تربح. ورغم الزخم الاستثماري المحيط بالقطاع، فإن جزءًا كبيرًا منها لم يصل بعد إلى نقطة التعادل المالي، ما يجعل النمو قائمًا على التمويل أكثر من كونه قائمًا على نموذج اقتصادي مكتمل.

ويتضح هذا التحدي في نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل نموذج Claude التابع لشركة Anthropic، فكل تحسين في الأداء أو القدرات يقابله ارتفاع في تكلفة التشغيل. لذلك لم يعد تطوير النماذج قرارًا تقنيًا فقط، بل أصبح قرارًا ماليًا يحدد حدود التوسع الممكن.

ويكفي النظر إلى شركات مثل  CoreWeave، حيث يرتبط النمو بعقود ضخمة، لكنه يعتمد في المقابل على إنفاق رأسمالي وتمويل مستمر، ما يعكس أن التحدي لم يعد في الطلب فقط، بل في القدرة على تمويله.

هنا يبدأ مركز القرار داخل الشركة بالانتقال فعلًا. فلم يعد السؤال ماذا يمكننا أن نبني، بل ما الذي يمكن للشركة تحمّله؟ ومع هذا التحول، لم يعد المدير المالي مجرد حارس للتكاليف، بل أصبح شريكًا في تحديد حدود التوسع والابتكار معًا.

فالقرار التقني لم يعد منفصلًا عن القرار المالي. اختيار نموذج أكبر يعني تكلفة أعلى، والتوسع السريع يعني ضغطًا متزايدًا على رأس المال، ما يجعل الإدارة المالية عنصرًا حاسمًا في تحديد سقف الطموح.

وليس من قبيل الصدفة أن نشهد تحركات مثل ما قامت به شركة  Oracle بتعيين Hilary Maxson مديرًا ماليًا، ولا سيما أنها تمتلك خبرة سابقة في العمل في شركات صناعية كثيفة رأس المال. فإدارة هذه المرحلة لا تتطلب فقط كفاءة مالية تقليدية، بل عقلية قادرة على التعامل مع مشاريع تعتمد على استثمارات ضخمة ومستدامة.

هذا التحول لا يقتصر على شركات التقنية الكبرى، بل يعكس اتجاهًا أوسع، حيث تتحول الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي إلى مشاريع كثيفة رأس المال، ما يتطلب إدارة مالية دقيقة بقدر ما يتطلب تفوقًا تقنيًا.

ومع تأخر كثير من شركات الذكاء الاصطناعي عن بلوغ نقطة التعادل المالي، لم يعد المدير المالي مسؤولًا عن ضبط الإنفاق فحسب، بل أصبح شريكًا في رسم إستراتيجية الشركة وتحديد حدود طموحها واتجاهها المستقبلي.

لهذا، لم تعد السيطرة على المنتج وحدها كافية، بل أصبحت السيطرة على التكلفة جزءًا من السيطرة على المستقبل. ومن يضبط اقتصاديات الذكاء الاصطناعي، يضبط اتجاه الشركة نفسها. قد يظل بناء النموذج تحديًا تقنيًا، لكن استدامته أصبحت تحديًا ماليًا بالدرجة نفسها. ولهذا، لم يعد مستقبل شركات الذكاء الاصطناعي مرهونًا فقط بما تطوره من نماذج، بل بقدرتها على تشغيلها وتمويلها بكفاءة على المدى الطويل.

كاتب ومحلل في شؤون المال والأعمال