الأزمة الثانوية الناشئة في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي: كيف تصادمت الأصول المتدهورة مع هياكل الديون الصلبة

تواجه أقسام الائتمان في وول ستريت برودة لم تتطرق إليها دورات الأخبار التقنية تمامًا. ففي حين كانت عناوين عام 2025 تحتفل بتسريع استثمارات الذكاء الاصطناعي و"خروج عمال المناجم من الدورات" مع خدمات الحوسبة المستقرة، كان محللو الائتمان يحدقون في جداول البيانات بقلق متزايد: نماذج الإقراض المتطورة المصممة لمشاريع البنية التحتية التي تستمر لعشر سنوات كانت تُطبق على أجهزة ذات عمر افتراضي 18 شهرًا. هذا الت mismatch الهيكلي بين أصول الحوسبة ذات الاستهلاك السريع للانخفاض والتزامات الديون غير المرنة يخلق ما يعترف به العديد من محترفي الائتمان الآن كسيناريو فرعي ناشئ في قطاع بنية تحتية الذكاء الاصطناعي—حيث مخاطر التخلف عن السداد كانت مُسعرة بشكل خاطئ جوهريًا.

كشفت موجة من تقارير رويترز وبلومبرج في أواخر 2025 عن مجرد سطح هذه الأزمة. المشكلة الأعمق تكمن في عدم التوافق المالي المنهجي: عندما تُجبر أصول الحوسبة الانكماشية، والضمانات المتقلبة للتعدين، وتمويل البنية التحتية الصلب على التفاعل، تتكون آلية انتقال مخفية للتخلف المتسلسل.

فخ الانكماش: قانون مور كمُدمّر للضمانات

يعتمد أساس تحليل الائتمان على نسبة تغطية التدفقات النقدية الموزعة (DSCR)—الافتراض أن التدفقات النقدية المستقبلية ستخدم الدين بشكل موثوق. خلال الـ 18 شهرًا الماضية، عمل السوق على فرضية معيبة: أن تكاليف استئجار قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي ستتصرف مثل إيجارات البنية التحتية المستقرة، معزولة عن ضغوط الانخفاض.

وقد أثبتت البيانات خطأ فادحًا كارثيًا.

وفقًا لبيانات تتبع SemiAnalysis وEpoch AI لنهاية عام 2025، انخفضت تكاليف استنتاج الذكاء الاصطناعي لكل وحدة بنسبة 20–40% على أساس سنوي. هذا الانكماش نابع من عوامل مركبة متعددة: اعتماد واسع النطاق لتقنيات التكميم والتقطير للنماذج، تحسينات الكفاءة في الدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs)، وتسريع التحسين عبر كامل مكدس البرمجيات. وما يعنيه ذلك من حيث الائتمان هو أمر قاسٍ: العائد المزعوم “لتأجير قوة الحوسبة” يحمل خصائص انكماشية فطرية—حقيقة رياضية أن الإيرادات الحالية ستكون مسؤولية الغد.

وهنا يكمن عدم التوافق الأساسي في المدة: اشترى المشغلون وحدات GPU بأسعار الذروة في 2024 (مؤمنين استثمارات ضخمة)، ومع ذلك قيدوا في نفس الوقت منحنيات عائد الإيجار التي من المتوقع أن تتدهور طوال 2025 وما بعدها. يطلق عليه المستثمر في الأسهم هذا التقدم التكنولوجي. ويطلق عليه الدائنون تدهور الضمانات في الوقت الحقيقي.

انقلاب التمويل: مخاطر رأس المال المغامر تتنكر في هيئة أمان البنية التحتية

إذا كانت عوائد الأصول تتضاؤل، فإدارة الالتزامات المنطقية تتطلب تمويلاً أكثر تحفظًا. لكن السوق فعل العكس.

ارتفعت الديون الإجمالية لتمويل مراكز البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي والبنية التحتية ذات الصلة بنسبة 112% لتصل إلى حوالي 25 مليار دولار خلال 2025، وفقًا لـ The Economic Times ورويترز. وكان هذا الانفجار مدفوعًا بشكل رئيسي بمزودي السحابة الناشئين مثل CoreWeave وCrusoe، جنبًا إلى جنب مع شركات التعدين المشفرة التي تمر بـ"تحولها" المزعوم—كيانات تعتمد بشكل كبير على الإقراض المدعوم بالأصول (ABL) وهياكل تمويل المشاريع. وهذا يمثل انقلابًا هيكليًا خطيرًا:

تاريخيًا: كانت الذكاء الاصطناعي مجال رأس المال المغامر؛ الفشل يعني خسارة الأسهم.

حاليًا: أصبح الذكاء الاصطناعي لعبة بنية تحتية؛ الفشل الآن يعني تخلف عن السداد في محافظ كاملة.

لقد ارتكب السوق خطأ تصنيفيًا فادحًا: أخذ أصول تكنولوجيا عالية المخاطر، ذات انخفاض سريع في القيمة، والتي تنتمي إلى نماذج التمويل من الدرجة المغامرة، وأعاد تغليفها في هياكل رافعة منخفضة المخاطر من نوع المرافق العامة، المصممة للطرق السريعة والمرافق الكهرمائية. هذا ليس مجرد تمويل عدواني—بل هو احتيال في فئة الائتمان الأساسية.

سراب المعدن: التحول الذي يخفي زيادة الرافعة

ربما لا يوجد سرد يختصر هذه الأزمة بشكل أفضل من ادعاء عمال المناجم المشفرين بالانتقال إلى خدمات الحوسبة بالذكاء الاصطناعي. غطت وسائل الإعلام على هذا بأنه “تخفيف للمخاطر”. لكن تحليل الميزانية العمومية يكشف عن شيء أظلم بكثير: الرافعة المتراكمة الملبسة بلغة التنويع.

تكشف بيانات VanEck وTheMinerMag عن واقع معاكس تمامًا: لم تنقص نسب الدين الصافي لشركات التعدين المدرجة علنًا في 2025 بشكل جوهري عن ذروات الفقاعات في 2021. وارتفعت ديون العديد من المشغلين العدوانيين بنسبة 500%. كيف حققوا هذا الإنجاز الظاهر؟

جانب الأصول: حافظ المعدنون على حيازات كبيرة من BTC/ETH المتقلبة، مع رهن إيرادات تأجير وحدات GPU المستقبلية كضمان ضمني.

جانب الالتزامات: أصدروا سندات قابلة للتحويل وسندات عالية العائد مقومة بالدولار الأمريكي، واستخدموا العائدات لشراء مجموعات GPU من نوع H100 وH200.

وهذا ليس تقليل الرافعة—إنه تمديد مموه كتحول. ينفذ المعدنون استراتيجية مضاعفة للرافعة: باستخدام تقلب العملة المشفرة الكامنة كضمان لتمويل رهانات مضاربة على تدفقات نقدية من GPU. خلال ظروف الماكرو المواتية، يبدو أن المعادلة مربحة. لكن في بيئات التضييق—عندما تنخفض أسعار البيتكوين وتقل معدلات تأجير GPU في آن واحد—يواجه كلا العنصرين من الرافعة فشلًا مترابطًا. وتحدد نماذج الائتمان هذا التقارب في الترابط كواحدة من أخطر أوضاع الفشل في التمويل المهيكل.

وهم الضمانات: حيث لا توجد أسواق ثانوية فعلية

ما يوقظ مديري مخاطر الائتمان في الساعة 3 صباحًا ليس سيناريو التخلف ذاته، بل آثار التصفية بعده. خلال أزمة 2008 المالية، كانت البنوك تستطيع على الأقل بيع الممتلكات المرهونة. لكن تخيل هذا السيناريو: يتخلف أحد كبار المعدنين، ويحاول الدائنون تصفية 10,000 بطاقة رسومات H100 من حوض الضمانات. إلى من سيبيعون؟

هنا تتصادم الافتراضات الرياضية المدمجة في نسب القرض إلى القيمة (LTV) مع الواقع المادي:

اعتمادية التكامل المادي: لا يمكن لوحدات GPU من مستوى المؤسسات أن تعمل كمكونات مستقلة. فهي تتطلب رفوف تبريد سائل متخصصة، وتكوينات كثافة طاقة دقيقة (30-50 كيلوواط لكل رف)، وهياكل مراكز بيانات متكاملة بشكل محكم. بطاقة H100 المصادرة خارج هذا النظام ليست سوى نفايات إلكترونية مكلفة.

تسريع تقادم الأجهزة: إصدار NVIDIA لبنى معمارية Blackwell—مع ظهور أجيال Rubin على الأفق—يؤدي إلى منحنيات استهلاك غير خطية للبطاقات من الأجيال السابقة. ما كان ضمانًا ذا قيمة بالأمس يصبح إرثًا تكنولوجيًا اليوم.

انعدام سيولة المشتري: عندما تحدث أحداث تصفية نظامية، تتوقف السوق الثانوية للأجهزة الحاسوبية المتخصصة فجأة. لا يوجد “مقرض الملاذ الأخير” مستعد لامتصاص مليارات الدولارات من حجم المبيعات بأسعار البيع السريع لمعدات جزئيًا قديمة. هيكل السوق ببساطة غير قادر على معالجة ضغط البيع.

وهذا يكشف عن الوهم الأساسي المدمج في تسعير الائتمان الحالي: أرقام LTV الظاهرة على وثائق القروض تبدو آمنة رياضيًا، لكن السوق الثانوية القادرة على امتصاص مليارات الدولارات من ضغط التصفية غير موجودة بأسعار ذات معنى. الضمانات ذات قيمة نظرية، لكنها غير سائلة عمليًا—وهو تمييز يتغير أثناء حالات الضغط.

لماذا تعتبر هذه أزمة فرعية، وليست مجرد دورة اقتصادية

لتكون دقيقًا: لا يعارض هذا التحليل الآفاق التكنولوجية طويلة الأمد للذكاء الاصطناعي، ولا يشكك في الطلب المشروع على القدرة الحاسوبية. ما يكشف عنه هو فشل جوهري في الهيكل المالي وآليات تسعير الائتمان.

لقد ارتكب السوق خطأ تصنيفيًا فادحًا: قام بتسعير أصول تكنولوجيا ذات انخفاض سريع في القيمة (مدفوعة بقوة قانون مور في الكفاءة المستمرة) كما لو كانت عقارات تحوط ضد التضخم. وفي الوقت نفسه، قام بتمويل عمليات التعدين التي لم تتخلص من الرافعة كما لو كانت مشغلي بنية تحتية عالية الجودة. بشكل مجمع، يجري السوق تجربة ائتمانية تتزايد مخاطرها بشكل كبير ولم تُسعر بعد بشكل صحيح.

السجل التاريخي يقدم نمطًا مرعبًا: تتجاوز دورات الائتمان ذروتها دائمًا قبل دورات التكنولوجيا بفترة طويلة. للمستراتجيين الكليين والمتداولين في الائتمان مع اقتراب 2026، قد يكون التحدي الرئيسي ليس التنبؤ بأي نموذج ذكاء اصطناعي سيحقق الهيمنة، بل إعادة معايرة الفروق الائتمانية الفعلية المدمجة في “بنى تحتية للذكاء الاصطناعي + رافعة لمعدني العملات المشفرة”. الأرقام المضمنة في تلك الفروق ربما لا تعكس بعد المخاطر الهيكلية التي تتبلور الآن داخل القطاع.