#GoldmanSees1.2TAICapex
About GoldmanSees1.2TAICapex
Goldman Sachs expects combined 2027 capital spending by Meta, Microsoft, Alphabet, Amazon and Oracle to reach about $1.2 trillion, up from roughly $800 billion in 2026, largely driven by AI infrastructure. The buildout may support demand for chips, memory, data centers, power and cloud services, but monetization remains the key test. Can AI applications generate enough revenue and cash flow to justify the rising investment?
رائج
الأحدث
GoldmanSees1.2TAICapex المنشورات الشائعة
لقد هدأ سرد "هل الذكاء الاصطناعي فقعة؟" قليلا في عام 2026—جزئيا بسبب نمو إيرادات الذكاء الاصطناعي في عصر الوكلاء، وجزئيا لأن النقاش تحول إلى أمان الذكاء الاصطناعي.
لكن الإجماع الناشئ على أن الإيرادات الجديدة من الذكاء الاصطناعي التي يحققها السائقون الفائق ستضطر إلى الاقتراب من 3 تريليونات دولار سنويا بحلول نهاية العقد لا يزال مرهقا بشكل لا يصدق.
Blockspace
جولدمان ساكس: أحدث تقديرات رأس المال للسائقين الفائقين تظهر 996 مليار دولار في عام 2027
لقد حقق النيوكلاودز وعمال المناجم السابقون للبيتكوين رؤوسا رأس المال الفائق المقياس ذات معنى منذ عام 2025
$NBIS: ميتا + مايكروسوفت
$CRWV: جوجل، ميتا، مايكروسوفت
$CIFR: AWS + Fluidstack (مدعوم من Google)
$IREN: مايكروسوفت
$WULF: فلويوستاك (مدعوم من جوجل)
$HUT: فلويدستاك (مدعوم من جوجل)
10.3 تريليون دولار. هذا هو تقدير بروكينغز للاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة من 2025 إلى 2032، وقد أبرزته @Axios.
يتحدث الناس كثيرا عما إذا كان الذكاء الاصطناعي فقاعة. تطرح ورقة بروكينغز هذه سؤالا مختلفا، رغم أنه ذو صلة: هل يمكن أن يخلق تمويل البناء مخاطر نظامية؟ فقاعة الذكاء الاصطناعي وحدث المخاطر النظامية ليسا نفس الشيء. الفقاعة هي عندما تتجاوز أسعار الاستثمار أو الأصول العوائد. المخاطر النظامية هي عندما تنتشر الخسائر خارج المشاريع التي قامت بالرهانات السيئة وتعطل النظام المالي الأوسع.
فما الذي يجب أن يحدث؟ تشير الورقة إلى تعرض مركز عبر البنوك وشركات التأمين والصناديق، جميعها تعتمد على نفس المستأجرين في الذكاء الاصطناعي. إذا أثر الطلب الضعيف على الذكاء الاصطناعي على الاستخدام، وقيم مراكز البيانات ووحدات معالجة الرسوميات، وإعادة التمويل دفعة واحدة، فقد تنتشر الخسائر من المشاريع إلى المقرضين والمستثمرين.
يقول المؤلف إنه من المبكر الاستنتاج أننا وصلنا - وأنا أتفق معك. لكن الكثير من هذا التمويل يقع في هياكل تجعل من الصعب معرفة من يتحمل المخاطر في النهاية... على أي حال، ما زلنا في مرحلة التدفئة ولن يتباطأ في أي وقت قريب.
ملخص: تعتقد جولدمان أن 1.42 تريليون دولار من الإيرادات خلال 2028-30، أو 11.6 مليار دولار لكل جيغاوات - قابلة للتسوية (مطلوبة ل ROIC بنسبة 15٪)، مع وجود 59٪ منها بالفعل في تراكم السحابة وفرق الإدارة تدعي عوائد تتراوح بين سنة إلى ثلاث سنوات
وهنا النقطة المضادة: العقبة قابلة للتجاوز إذا بقيت الحوسبة نادرة، وإذا لم تنخفض أسعار وحدات معالجة الرسومات والرموز، وإذا كانت العمر العملي لمدة 5 سنوات حقيقيا، وإذا استمرت بعض مختبرات الذكاء الاصطناعي في دفع فواتيرها، وإذا لم يكن جبل الجليد خارج الميزانية العمومية الذي يبلغ 3 تريليون دولار بحاجة إلى عائد خاص به.
لقد سلطت الضوء على Meta الأسبوع الماضي والأطروحة بدأت تصبح أكثر إثارة للاهتمام
إنفاقهم على الذكاء الاصطناعي بدأ يظهر في جميع أنحاء الأعمال الفعلية، خاصة الإعلانات، بينما يستمر الجانب الاستهلاكي في التوسع مع منتجات مثل Meta AI
لقد قضى السوق وقتا طويلا في التركيز على من يملك أفضل موديل
التوزيع وتحقيق الدخل والقدرة على إرسال الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى مليارات المستخدمين كل منها أهمية كبيرة
ميتا هو أحد الأسماء التي أتابعها عن كثب هنا
Ansem 🐂🀄️
من وجهة نظري، الميتا لا تزال غير موجهة للنقاش بشكل كاف في سباق الذكاء الاصطناعي
> نماذج مفتوحة المصدر تزداد كفاءة
يصبح > التوزيع ميزة كبيرة مع تطور النماذج
> ميتا لديها بالفعل مليارات المستخدمين عبر منتجاتها
> يمكن للذكاء الاصطناعي الأفضل تحسين التخصيص + استهداف الإعلانات
استراتيجيتها المفتوحة المصدر تمنحه موقعا مختلفا عن المختبرات الكبيرة الأخرى، وهي واحدة من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي التي أركز عليها الآن
🚨 الذكاء الاصطناعي أصبح أرخص بسرعة هائلة
وفقا لشركة EPOCH AI، أصبح نفس مستوى أداء الذكاء الاصطناعي أرخص ~13× كل عام منذ عام 2023
أسرع من الكهرباء، والحوسبة، والبطاريات، أو تسلسل الحمض النووي في هذا الرسم البياني
لكن تشغيل الذكاء الاصطناعي لا يزال يتطلب رقائق، وطاقة، ومراكز بيانات
الشركات تنفق مليارات لبيع شيء يزداد أرخص
بدأ يبدو كجمعية خيرية باهظة الثمن
حصري: يواجه لاواعيا أحد أكبر التحديات التي تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي المستمرين منذ فترة طويلة: تكلفة الاستدلال.
جمعت @subsysdev 5.1 مليون دولار لبناء منصة استدلال مصممة خصيصا للوكلاء، باستخدام ضغط السياق الديناميكي والتخزين المؤقت لجعل أعباء العمل طويلة الأمد أسرع وأرخص. تقول الشركة إن تقنيتها يمكنها تقليل تكاليف الاستدلال بنسبة تصل إلى 80٪، مع تمديد نوافذ السياق الفعالة لتجاوز 5 ملايين رمز. بالنسبة للشركات التي توسع الذكاء الاصطناعي الوكئي، قد يجعل ذلك من العملي أكثر تشغيل الوكلاء لفترات أطول في مهام متزايدة التعقيد.
تحدث @deantak مع @thejackobrien، الرئيس التنفيذي لشركة Subconscious، عن تقنية الشركة، وتركيزها على الوكلاء الدائمين، واقتصاديات دعم الجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
"معظم شركات الاستدلال تبني أنظمة موحدة تناسب الجميع للدردشات والطلبات القصيرة والوكلاء على حد سواء. لكن الوكلاء أصعب بكثير في الخدمة بشكل جيد. بنينا مجموعتنا بالكامل حول وكلاء طويل الأمد، وتقنيتنا الأساسية تأتي من أبحاث جديدة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، مما يمنحنا بداية تزيد عن عام،" قال أوبراين.
اقرأ القصة كاملة على @GamesBeat:
#AI #AgenticAI #Technology
