-
يقول باركليز إن الشركات تواجه ارتفاع تكاليف الاستهلاك من استثماراتها الضخمة في الرقائق.
-
ويحذر باركليز من أن هذه التكاليف ستؤثر بشكل كبير على تقديرات أرباح شركات التكنولوجيا الكبرى.
-
يمكن أن تؤدي تكاليف الاستهلاك إلى انخفاض أسعار أسهم الذكاء الاصطناعي وتدقيق التقييم، وفقًا لتيد مورتونسون من بيرد.
تتسابق الشركات التي تحصل على دفعة من تجارة الذكاء الاصطناعي المزدهرة مع الزمن لإثبات أن استثماراتها الضخمة في رقائق GPU تؤتي ثمارها، ولكن هناك مشكلة لم يتم الحديث عنها كثيرًا والتي ستجعل هذا المسعى أكثر صعوبة.
قال محللون في بنك باركليز في مذكرة في وقت سابق من هذا العام إن انخفاض القيمة المرتبط بالاستثمارات الضخمة في شرائح الذكاء الاصطناعي هو التكلفة “غير الخفية” للذكاء الاصطناعي التي يأخذها عدد قليل من المستثمرين في الاعتبار في تحليل تقييمهم لهذه الشركات.
الاستهلاك هو طريقة محاسبية تسمح للشركات بتوزيع تكلفة استثمار رأس المال على مدى عمره الإنتاجي. وهذا يعني أنه عندما تشتري شركة تكنولوجيا ضخمة ما قيمته مليارات الدولارات من رقائق GPU، فإنها لا تسجل ذلك على الفور كمصروفات، بل كنفقات رأسمالية.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى أرباح كبيرة مقدمًا، حيث أن النفقات الرأسمالية لا تصل إلى بيان أرباح وخسائر الشركة على الفور، بل يتم تسجيلها كمصروفات استهلاك على مدى العمر الإنتاجي للأصل.
المشكلة الكامنة هي أن العمر الإنتاجي لشرائح الذكاء الاصطناعي GPU يمكن أن يكون أقصر بكثير مما يتوقعه الكثيرون، خاصة وأن رقائق الذكاء الاصطناعي تمر بدورة ابتكار متسارعة باستمرار، مما يؤدي إلى نفقات استهلاك أعلى من المتوقع مما يؤدي في النهاية إلى انخفاض الأرباح.
ستكون تكاليف الاستهلاك المرتبطة برقائق وحدة معالجة الرسومات كبيرة جدًا لدرجة أن بنك باركليز سيخفض تقديرات أرباحه من منصات السحابة الفائقة Alphabet وAmazon وMeta Platforms بنسبة تصل إلى 10% مع اقتراب العام المقبل.
وقال روس ساندلر، محلل الإنترنت في باركليز: “إن انخفاض قيمة أصول حوسبة الذكاء الاصطناعي هو أكبر تكلفة لهذه الشركات الرائدة”. “نعتقد أن هذا خطر قد يطل برأسه القبيح عندما نبدأ بالتطلع إلى عام 2025، لذلك نحن نحذر منه مبكرًا.”
ومع إنفاق شركات التكنولوجيا الضخمة مئات المليارات من الدولارات على شرائح GPU باهظة الثمن من أمثال Nvidia، فإن تكاليف الاستهلاك الهائلة سوف تتراكم على مدى السنوات القليلة المقبلة، خاصة مع تحول Nvidia إلى إيقاع إطلاق منتج جديد بمعدل منتج واحد كل عام.
قال تيد مورتونسون، المدير الإداري والخبير الاستراتيجي التكنولوجي في بيرد، لموقع Business Insider الشهر الماضي: “نظرًا لأن Nvidia لديها دورة تصميم عدوانية للغاية مدتها عام تقريبًا بين الإصدارات الرئيسية، فإن كل هذه المنتجات لها انحرافات ووظائف وملامح قوة مختلفة”.