المتشائم الكبير في Société Générale: موجة الذكاء الاصطناعي تعيد تكرار أزمة آسيا المالية، والخطر القاتل هو "قنبلة الديون الموقوتة"

أصدر كبير استراتيجيي Société Générale، Albert Edwards، تحذيراً مفاده أن موجة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي الحالية تحمل تشابهاً مذهلاً مع أزمة آسيا المالية عام 1997 — ليس لأن التقنية بلا جدوى، بل لأن تدفق رأس المال أسرع بكثير من وتيرة تحسّن الإنتاجية، ومن كان يسد هذا الفجوة تاريخياً لم يكن المهندسون، بل الدائنون دائماً.

أشار Edwards في أحدث عدد من "النشرة الأسبوعية للاستراتيجيات العالمية" إلى أن بيانات إنتاجية العوامل الكلية (TFP)، التي تقيس الفائدة الفعلية للتقنية، لم تظهر أي تحسن حتى الآن، في حين أن الإنفاق الرأسمالي العالمي على الذكاء الاصطناعي قد ازداد بشكل هائل. وتتوقع Goldman Sachs أن يتجاوز حجم الاستثمار العالمي في الذكاء الاصطناعي تريليون دولار في عام 2026 وحده. في الوقت نفسه، تبيّن أن الإيرادات السنوية لمنصة OpenAI أقل بنحو 20 مليار دولار عن التوقعات السابقة، ومع انتشار الخبر تراجع مؤشر Nasdaq بأكثر من 1% في اليوم نفسه، مما تسبب في صدمة مباشرة للسردية التي تتحدث عن "طلب قوي".

يرى Edwards أن الشرارة الحقيقية لهذه الأزمة تكمن في إمكانية استمرار توفر الأموال الرخيصة التي تدعم توسع الذكاء الاصطناعي، وليس خيبة الأمل في بيانات الإنتاجية. يقوم "الشريف" في سوق السندات باختبار هشاشة الأسواق الدولية واحداً تلو الآخر، من اليابان إلى فرنسا، حيث تتواصل عمليات بيع السندات وتتسع تدريجياً. وفي الوقت الذي يقترض عمالقة التكنولوجيا في الذكاء الاصطناعي أموالاً ضخمة، يحتاجون بالضبط إلى نفس المشترين طويلة الأجل أنفسهم لامتصاص مئات المليارات من السندات الجديدة، وهو منطق مماثل لاعتماد آسيا في التسعينيات على القروض بالدولار الأمريكي قصيرة الأجل للحفاظ على الازدهار.

بدأت هذه التحذيرات من رسم بياني ممل للغاية. أصدر كبير الاقتصاديين في Apollo، Torsten Slok، تقريراً بعنوان "لا توجد مؤشرات على الذكاء الاصطناعي في بيانات الإنتاجية". وتُظهر البيانات أن إنتاجية العوامل الكلية المعدلة وفقاً لاستخدام الطاقة الإنتاجية حالياً أقل بقليل من الصفر، ومنذ بدء دورة الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي لم تظهر أي علامات على التسارع، بينما ظل نمو الإنتاجية بالساعة مستقراً عند حوالي 2.5%.

وأشار Slok إلى أن قوة نمو الإنتاجية بالساعة مع ركود TFP يمثل سمات نموذجية لـ"تعميق رأس المال" وليس إشارة لصدمة تقنية — عندما يحصل كل موظف على شاشة جديدة (أو وحدة معالجة رسومات بقيمة 40 ألف دولار)، يزداد الإنتاج بالساعة، لكن هذا لا يجعل الشركات أكثر كفاءة فعلياً. الحماسة المحيطة بالذكاء الاصطناعي واضحة في بيانات الاستثمار وتقييمات الأسهم، لكنها لم تنعكس حتى الآن في إحصاءات الإنتاجية، ما يعني أن ما يسمى بالعائدات "لا تزال مجرد توقعات وليست حقائق".

وقد لاحظ استراتيجيو Bank of America، Michael Hartnett، هذه الظاهرة أيضاً مضيفاً تفصيلاً جديراً بالاهتمام: ارتبط TFP بشكل كبير مع مؤشر ثقة المستهلك خلال النصف قرن الماضي، وكلاهما حالياً يتجه للانخفاض. وكان رئيس الاحتياطي الفيدرالي في شيكاغو، Austan Goolsbee، قد حذر في السابق من أن استمرار ركود الإنتاجية سيشكل تحدياً للسردية الحالية.

ليست هذه المرة الأولى التي يشكك فيها Edwards في "سرد المعجزات". يستحضر قائلاً: في بداية حياته المهنية، كان أول حكم كبير وعالي المخاطر خارج الإجماع هو الإشارة إلى أن "المعجزة الاقتصادية شرق آسيا" كانت في جوهرها فقاعة اقتصادية ومالية عملاقة. استندت نظريته إلى مقال للاقتصادي Paul Krugman نُشر عام 1994 في Foreign Affairs بعنوان "أسطورة معجزة آسيا" — حيث رأى Krugman أن النمو المرتفع في اقتصادات آسيا جاء من التكديس الهائل لرأس المال والعمالة وليس من زيادة الكفاءة الحقيقية، وأن ضعف نمو TFP يقوض السردية المتفائلة من الأساس.

في ذلك الوقت كان الرأي السائد يسخر من هذا الطرح. ففي عام 1993، نشرت البنك الدولي تقريراً بعنوان "معجزة شرق آسيا"، وبلغت "ذروة التفاؤل المتعجرف" في أغسطس 1996 عندما أشاد تقرير آخر للبنك الدولي بـ"المعجزة الاقتصادية الكلية لتايلاند"، وذلك قبل أقل من عام على انهيار البات التايلاندي.

يصف Edwards إطاره التحليلي المعارض آنذاك مازحاً بـ"Noddynomics"، وقد لاقى "سخرية عامة" في السوق. أثناء جولات العرض في أمريكا، كان يقارن فقاعة التكنولوجيا الأمريكية في نهاية التسعينيات بفقاعة الاقتصاد التايلاندي حتى اضطر رئيسه في العمل للتدخل لمساعدته على تجنب غضب العملاء. وفي النهاية، انفجرت كلتا الفقاعتين.

تأتي التهمة الثانية لـ Edwards استناداً إلى بحث زميله السابق Rob Parenteau. حيث أشار Parenteau إلى أن إجمالي استثمارات الشركات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مذهل، لكن بعد احتساب الاستهلاك الرأسمالي، فإن صافي الاستثمار التجاري شبه ثابت: بالقيمة الاسمية، يشكل الاستثمار الإجمالي حوالي 14% من الناتج المحلي الإجمالي، بينما توقف صافي الاستثمار عند حوالي 3% لمدة عقد تقريباً؛ وبالقيمة الحقيقية، وصل الاستثمار الإجمالي إلى 15.5% تاريخياً، لكن الصافي الفعلي بقي عند 3.5% تقريباً، على غرار ما كان عليه في 2015 و2019.

كما أشار Edwards إلى أن الشركات تطيل أعمار استهلاك أصول مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU)، ما يجعل بيانات صافي الاستثمار تبدو أفضل محاسبياً، لكنه يخفي ضعف العائد الاقتصادي الفعلي. ويتناغم هذا مع انتقادات Michael Burry الأخيرة بخصوص تمديد افتراض عمر استخدام وحدات معالجة الرسومات.

وقد قامت Goldman Sachs بقياس هذه المخاطر بشكل كمّي. ففي أحدث أبحاثها، إذا كان معدل العائد على الاستثمار (ROIC) للست شركات أميركية الكبرى في خدمات السحابة على الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي صفراً، فإن تكلفة الاستهلاك والتشغيل وحدها تتطلب أكثر من 920 مليار دولار من الإيرادات سنوياً للتغطية.

وتقسّم Goldman Sachs الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث مراحل: من 2023 إلى 2025 حوالي 633 مليار دولار، من 2026 إلى 2027 حوالي 1.73 تريليون دولار، ومن 2028 إلى 2030 حوالي 4.14 تريليون دولار. ولتحقيق معدل عائد 15% على نفقات رأس المال في المرحلة الثانية فقط، على العمالقة الستة أن يحققوا مجتمعين حوالي 1.42 تريليون دولار إيرادات بين 2028 و2030.

لم تقدم بيانات الناتج المحلي الإجمالي دعماً كبيراً لمعسكر المتفائلين أيضاً.

أشار Edwards إلى أن مساهمة الاستثمار الثابت للشركات الأمريكية في نمو الناتج المحلي الإجمالي السنوي أقل من نقطة مئوية واحدة، أي جزء صغير مقارنة بذروة أواخر التسعينيات (أكثر من نقطتين مئويتين).

من ناحية البنية، سجلت الاستثمارات في المعدات، رغم وصول معدل نموها الإسمي إلى نحو 14%، إلا أن النمو الحقيقي "يكاد يبلغ خانتين"، في حين تراجعت نفقات المباني التجارية بنسبة 3% اسميًا وبنحو 6% فعليًا — حتى عند احتساب بناء مراكز البيانات، تبقى الحال على ما هي عليه.

وبناءً عليه، يشير Edwards إلى أن جزءاً كبيراً من "ازدهار الذكاء الاصطناعي" في حسابات الناتج المحلي يُعزى إلى ارتفاع الأسعار وليس زيادة الإنتاج، ويرجع ذلك إلى تنافس الجميع على نفس الرقائق والذواكر والمحولات، ما يدفع الأسعار للارتفاع. وهذا يفسر جزئياً أيضاً لماذا تقلق الاحتياطي الفيدرالي حيال خطر التضخم القادم من الذكاء الاصطناعي وليس تأثيره الانكماشي.

أوضح Edwards في تقريره أن الجذر الحقيقي لأزمة آسيا لم يكن خيبة الأمل في بيانات الإنتاجية، بل التوقف المفاجئ لتدفق رأس المال الأجنبي الرخيص الذي كان يدعم سوء تخصيص الموارد. ويحذر بأن "شُرفاء" سوق السندات يعملون بوتيرة مماثلة: حيث أدت عودة رؤوس الأموال من اليابان مؤخراً إلى مواصلة بيع سندات الخزانة الأمريكية، ثم انتقلت العدوى إلى فرنسا، التي تسجل سنداتها أسوأ أداء لعشر سنوات منذ عام 1803.

وفي هذا السياق، تواصل شركات الذكاء الاصطناعي العملاقة إصدار السندات بشكل ضخم — حيث انضمت Broadcom وOracle وSpaceX إلى موجة تمويل رقائق الذكاء الاصطناعي، مما زاد من ضغط العرض في سوق السندات، وهو ما يتنافس مباشرة مع حاجة عمالقة التكنولوجيا لرؤوس أموال طويلة الأجل.

واختتم Edwards بأن معجزة تايلاند لم تمت بسبب خيبة الأمل في الإنتاجية، بل انتهت فور أن أدرك الدائنون الواقع. أكبر خطر يهدد موجة الذكاء الاصطناعي الحالية هو تكرار نفس السيناريو — مع فارق أن أدوات التمويل انتقلت من قروض الدولار القصيرة الأجل إلى السندات عالية التصنيف، القروض الخاصة، والهياكل الخاصة.

وأبدى Edwards حذره بالقول إنه لا يعلن وفاة موجة الذكاء الاصطناعي، بل يتساءل: عندما ترفض البيانات الإحصائية الوحيدة التي يمكن أن تثبت أن الأمر ليس فقاعة التعاون مع السردية السائدة، لماذا لا يزال الإجماع في السوق راسخاً إلى هذا الحد؟ قد يكون الجواب عن هذا السؤال واضحاً فقط عندما يتراجع رأس المال.