انخفاض سعر كل مليون توكن إلى أقل من دولار واحد! جولدمان ساكس: "الزيادة في الكمية والانهيار في الأسعار" يزعزع منطق الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي

سردية الاستثمار في البنية التحتية لـ AI تواجه في الوقت الحالي تحديًا حادًا على مستوى اقتصاديات الوحدة. سرعة انهيار أسعار الـ Token تجاوزت توقعات السوق السابقة، مما أدى إلى زعزعة جذرية للمنطق الإيرادي الذي دعم تقييم قطاع الذكاء الاصطناعي خلال العامين الماضيين.

وفقًا لأحدث تقرير من رئيس منصة التداول One-Delta لدى Goldman Sachs، Rich Privorotsky، فإن مؤشر Silicon Data LLM Token Expenditure Index (رمز: SDLLMTK)، الذي يقيس متوسط السعر المرجح لكل مليون Token مستخدمة في السوق، انخفض بنسبة 29% خلال شهر أغسطس وحده، ليبلغ حوالي 0.97 دولار في نهاية الشهر، مسجلًا أدنى مستوى تاريخي، وبانخفاض تراكمي تجاوز 50% عن ذروته في مايو البالغة حوالي 2.05 دولار. هذه هي المرة الأولى التي ينخفض فيها هذا المؤشر إلى ما دون دولار واحد لكل مليون Token.

في الوقت نفسه، ووفقًا لتقرير مركز بيانات JP Morgan، ارتفع حجم استخدام الـ Token على منصة OpenRouter خلال أغسطس بنسبة حوالي 47% شهرًا بعد شهر، لكن الإنفاق بالدولار ارتفع بنسبة حوالي 7% فقط. يُظهر الفرق بين ارتفاع الكميات وانخفاض الأسعار التناقض الجوهري الحالي في منطق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي: عوائد سوق الأسهم تُحسب بالدولار وليس بعدد الـ Token، في حين تم احتساب الإنفاق الرأسمالي على مراكز البيانات الضخمة على أساس التوقعات الإيرادية بالدولار.

أشار Privorotsky بوضوح في تقريره إلى أن "المزيد من الطلب مع انخفاض أكبر في السعر، إذا تجاوزت سرعة انخفاض الأسعار سرعة نمو الاستهلاك، لا يشكل ذلك بالضرورة خبرًا جيدًا".

انهيار أسعار Token: المشكلة ليست اختفاء الطلب بل انهيار سعر الوحدة

مؤشر Silicon Data للإنفاق على LLM Token ليس مؤشرًا على حجم الطلب على الـ Token، بل هو مؤشر سعري مرجح بالاستخدام. الشركة نفسها نبهت السوق بأن هبوط المؤشر قد ينتج عن تخفيض الأسعار المعلنة، أو انتقال العملاء إلى النماذج مفتوحة المصدر منخفضة التكلفة، أو كليهما معًا، ولا يعني ذلك بالضرورة تراجع حجم استخدام الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فهذه هي جوهر المشكلة. فقد ارتفع حجم التوجيه على OpenRouter بشكل كبير، بينما انخفضت أسعار استئجار معالج H100 GPU – وهذا يتناقض مع سردية "الطلب المتزايد بسرعة على Token". أوضح Privorotsky أن بيانات أغسطس أظهرت صورة واضحة: ارتفاع كبير في الحجم، وانخفاض أكبر في السعر، فيما بقي الإنفاق بالدولار شبه ثابت.

خلاصة Goldman Sachs هي: تسعير الأسهم خلال العامين الماضيين استند إلى فرضية "المزيد من الـ Token يعني المزيد من الدخل"، وبيانات أغسطس وضعت نهاية جلية لهذه الفرضية لأول مرة.

احتدام المنافسة والاستدلال المحلي: التآكل الهيكلي لنموذج تسعير كل Token

قال Privorotsky بصراحة في تقريره إنه يشكك في استدامة "الفوترة حسب Token" كنموذج تجاري طويل الأمد. منطق تسعير الاستدلال السحابي على أساس كل مليون Token يعتمد على توفر ثلاثة افتراضات بالتوازي: أن يكون النموذج كبيرًا جدًا فلا يمكن تشغيله محليًا، وأن المستخدم لا يستطيع استبداله بالبدائل مفتوحة المصدر، وأن عبء العمل متقطع بما فيه الكفاية ليكون بناء القدرات الحاسوبية ذاتيًا غير مُجدٍ اقتصاديًا. وهذه الافتراضات الثلاثة تنهار حاليًا في آن واحد.

على صعيد العتاد، أجهزة الحاسوب المحمولة من فئة RTX Spark، ومحطات العمل DGX Spark، وMac Studio القادرة على تشغيل نماذج بحجم 70 مليار معلمة، والمعالجات العصبية NPU بقوة من 40 إلى أكثر من 75 TOPS، قلصت تكلفة Token الهامشية إلى مستوى قريب جدًا من كلفة الكهرباء. وعندما تتجاوز فاتورة API الشهرية للشركة تكلفة اقتناء جهاز بقيمة من 5000 إلى 15000 دولار، تتحول الشركة من مستهلك Tokens إلى مشتري عتاد لمرة واحدة، بدلًا من أن تكون مشتركًا في البرمجيات يساهم باستمرار في هامش ربح 40%.

وعلى مستوى المنافسة في النماذج، أطلقت Meta في 2 سبتمبر نموذج Muse Spark 1.3، والذي بات في الاختبارات المستقلة في نفس المستوى مع GPT-5.6 Sol وClaude Opus 5، مع أداء متميز في مهام الوكلاء وتوليد الشيفرة. أشار Privorotsky إلى أن "الميزة الريادية تقاس بالأسابيع، ولا تشكل خندق حماية، بل مجرد دورة حياة منتج." وعندما يصبح النموذج الأقل جودة قريبًا في الأداء وسعره أقل، تتجاوز الشركات مستويات الأسعار الممتازة، في حين يجسد مؤشر أسعار Token مجموع قرارات التوجيه هذه.

منطق الإنفاق الرأسمالي تحت الضغط: أسواق الدين أطلقت التحذير أولا

أشار تقرير Goldman Sachs إلى أن موجة الإنفاق الرأسمالي الحالية في قطاع الذكاء الاصطناعي ليست مصروفات تشغيلية مرنة، بل التزامات أصول ثقيلة مقفلة. ووفقًا للتقرير، من المتوقع أن يبلغ إجمالي الإنفاق الرأسمالي لدى أكبر خمس شركات سحابية حاصلة على تصنيف ائتماني لعام 2026 حوالي 737 مليار دولار، أي نحو 38% من إيراداتها. وقد حذرت Moody's بالفعل من ضغط التدفق النقدي الحر، وتحول الميزانيات من أصول خفيفة إلى أصول ثقيلة، فضلاً عن التزامات الإيجار غير الظاهرة كسندات ولكنها تقيد بشكل فعلي المصدرين.

وقد استجابت أسواق الدين قبل أسواق الأسهم. ووفقًا لإحصائيات السندات ذات الصلة، من بين 91 سندًا أصدرتها كبرى شركات الحوسبة السحابية لعام 2026، انخفض سعر 78 منها إلى ما دون سعر الإصدار قبل نهاية أغسطس. وسمى Privorotsky ذلك "إعادة تسعير الائتمان"، وأشار إلى أن مضاعفات التقييم في الأسهم مؤشر متأخر.

سلسلة المنطق واضحة: انخفاض في أسعار Token بنسبة 30%، مع نمو الاستخدام بنسبة 20%، يؤدي إلى تراجع عائدات الاستدلال؛ تراجع العائدات مع استمرار ارتفاع مصاريف الاستهلاك والفوائد في دورة البناء من 2025 إلى 2027 ينهار معه معدل العائد على الاستثمار؛ وعند انهيار هذا العائد، السوق ليست بحاجة إلى سردية دراماتيكية عن "انفجار الفقاعة"، بل يكفي إعادة معدل التقييم ليعكس قيمة شركة مرافق عامة تملك أصولًا ضخمة ولكن قدرتها على التسعير محدودة.

GPT-6 Astra: المتغير السردي الوحيد المتبقي القادر على انعكاس السيناريو

في التقرير، اعتبر Privorotsky أن النموذج الجديد Astra من OpenAI هو المحفز الوحيد على المدى القريب الذي يمكنه قلب الموازين حاليًا. وقد صرحت OpenAI في 1 سبتمبر أن Astra قد بلغ عتبة الأمان السيبراني الحاسمة ضمن "إطار الجاهزية"، ليكون بذلك أول نموذج يُدرج ضمن تلك الفئة.

ومع ذلك، لا تزال منصة تداول Goldman Sachs تتعامل مع الأمر بحذر. فالنموذج الراديكالي ذو الوصول المقيد والذي يحتاج إلى مراقبة ويتميز باحتكاك عالٍ في الاستخدام، لا يضيف تلقائيًا إلى عائدات الـ Token. وإذا بقيت أحمال العمل عالية القيمة ضمن مرحلة التجارب الخاضعة للرقابة دون الدخول في نظام الرسوم العام، قد يؤدي Astra حتى إلى تقليل عدد الـ Token المحسوبة.

خلص التقرير إلى أن Astra هو المتغير الأخير على المدى القريب القادر على إعادة توجيه مزيج الإيرادات مجددًا نحو الطبقات عالية القيمة. وإلى أن يحدث ذلك، تظل بيانات أسعار Token في أغسطس هي الإشارة الأكثر واقعية لحالة السوق الحالي—فالطلب قد ينمو بلا حدود، ولكن إذا لم تستطع أسعار هذا الطلب اللامحدود تغطية تكلفة الديون التي مولت مراكز البيانات، يمكن لسعر السهم أن يواصل الهبوط.