سيكويا كابيتال 2026 توقعات اتجاهات الذكاء الاصطناعي: بناء القدرة الحاسوبية يتباطأ، لكن نمو الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي لا يتراجع

السندات الخاصة (Sequoia Capital) الشريك ديفيد كان في تقرير توقعات اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2026 أشار إلى أن السوق في مرحلة انتقالية حيث تتراجع المشاعر الاستثمارية، لكن الأساسيات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لا تزال تتقدم باستمرار. بعد دخول عام 2026، ستتقدم تطورات الذكاء الاصطناعي على مسارين، أحدهما هو بناء مراكز البيانات وتأجيل جدول زمني للذكاء الاصطناعي العام، والآخر هو استمرار توسع التطبيقات الفعلية للذكاء الاصطناعي، خاصة مع قوة النمو للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي لم تتوقف بسبب برودة السوق.

حجم الاستثمار يتوسع باستمرار، والإيرادات الفعلية للذكاء الاصطناعي لا تزال تظهر فجوة

قال كان إنه قبل عام 2026، لا تزال طلبات الشركات التقنية الكبرى على الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي قوية. تواصل Google وMeta زيادة استثماراتهما، بينما قامت Microsoft وAmazon بتعديلات طفيفة، لكن الاتجاه العام للتخطيط على المدى الطويل لم يتغير. ومع ذلك، بدأت سلسلة التوريد تظهر عليها علامات التعب، حيث يتخذ بعض الموردين موقفًا حذرًا بشأن استدامة الطلب النهائي.

من ناحية الإيرادات، لا تزال القدرة الفعلية لصناعة الذكاء الاصطناعي على تحويلها إلى دخل في مستوى المئات من المليارات من الدولارات، وهو فرق واضح مع الاستثمارات المستقبلية في بناء مراكز البيانات والطاقة التي قد تصل إلى تريليونات الدولارات خلال الخمس سنوات القادمة. من ناحية التطبيقات، لا تزال المنتجات التي تحقق حجمًا كبيرًا تتركز في أدوات تطوير البرمجيات ونماذج مثل ChatGPT، وغالبًا ما تواجه الشركات الكبرى صعوبة في الدمج وتحقيق نتائج ملموسة عند اعتمادها للذكاء الاصطناعي بشكل مستقل.

الطلب يتصاعد بسرعة، وسلسلة التوريد تصبح أول اختبار ضغط

يعتقد كان أن الضغط الهيكلي الذي ستواجهه خطط الزمن الأولى لعام 2026 سيأتي من استمرار ارتفاع الطلب على القدرة الحاسوبية، لكن سرعة توسعة سلسلة التوريد ستكون غير قادرة على المواكبة في الوقت الحقيقي.

في مجال العمليات المتقدمة، تتمتع TSMC وASML بمكانة صناعية مركزة تقريبًا واحتكار، وتوسع قدراتها بشكل حذر، وليس من السهل على الخارج تسريع ذلك. في ظل استمرار ارتفاع الطلب على شرائح الذكاء الاصطناعي، قد يتحول وتيرة التوسع هذه إلى قيود فعلية على القدرة الإنتاجية بحلول عام 2026.

تأجيل المخاطر في المرحلة النهائية من البناء ونقص القوى العاملة يظهر تدريجيًا

بالإضافة إلى عمليات تصنيع الرقائق، أشار كان أيضًا إلى المخاطر الكامنة في المرحلة النهائية من بناء مراكز البيانات. عندما تصل عملية البناء إلى المراحل الأخيرة، قد تصبح المعدات الصناعية الرئيسية مثل المولدات وأنظمة التبريد، بالإضافة إلى الكوادر الفنية ذات الخبرة، عوائق تؤثر على التقدم.

نظرًا لأن معظم شركات الذكاء الاصطناعي تستخدم نفس نظام التوريد، فإن أي تأخير في أي حلقة واحدة قد يؤدي إلى تأجيل كامل جدول البناء. وأشار السند إلى أن عام 2026 سيكون عامًا حاسمًا لمراجعة السوق بشكل شامل لمعرفة ما إذا كانت قيود التوريد والموارد البشرية الصناعية جاهزة حقًا.

دورة البناء تدخل مرحلة المواجهة، وتأجيل جدول AGI يتأخر أيضًا

أشار كان إلى أن مركز بيانات الذكاء الاصطناعي يحتاج في المتوسط حوالي عامين لإكماله. مع بدء العديد من المشاريع في عام 2024، وبدء استثمارات البناء في عام 2025 التي تظهر في البيانات الاقتصادية، سيدخل عام 2026 مرحلة التحقق من النتائج رسميًا.

إذا بدأ مقدمو الخدمات السحابية الكبرى في تراكم شرائح الذكاء الاصطناعي دون نشرها على الفور، فسيُنظر إلى ذلك على أنه إشارة مهمة لتأجيل التنفيذ رسميًا. وفي الوقت نفسه، يأتي مسار تأجيل آخر من تصحيح توقعات تطوير الذكاء الاصطناعي العام، حيث تم تأجيل الحديث عن “الذكاء الاصطناعي العام 2027” الذي كان يُشاع، منذ منتصف 2025، وتوجه الرأي السائد الآن إلى أن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام لن يكون قبل عقد 2030 على أقرب تقدير.

اعتماد الذكاء الاصطناعي يتقدم باستمرار، والشركات الناشئة تصبح المستفيد الرئيسي

مقارنة بعدم اليقين في جداول بناء الأجهزة وAGI، فإن اتجاه اعتماد الذكاء الاصطناعي نفسه واضح نسبيًا. حتى مع تبريد السوق، يظل دمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الفعلية يتسارع، حيث تنمو الشركات الناشئة المتميزة بسرعة من الصفر إلى مئات الملايين من الدولارات من الإيرادات، مع توقع أن تظهر منذ عام 2026 حالات شركات ناشئة تصل إيراداتها إلى المليار دولار بشكل تدريجي.

كما لاحظ كان، أن الشركات الناشئة الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي تظهر كفاءة تشغيل عالية، حيث يتجاوز إيراد كل موظف سنويًا المليون دولار، وتستخدم بشكل كبير وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات الداخلية، مما يخلق دورة تشغيل ذاتية التعزيز. بالمقابل، تواجه الشركات الكبرى عند اعتمادها للذكاء الاصطناعي مقاومة تنظيمية وتكاملية، ويكون تأثيرها محدودًا، مما يخلق مساحة أكبر للشركات الناشئة التي تركز على سيناريوهات محددة، وتتمتع بمنتجات ناضجة، للتطور والنمو.