700 مليار دولار تُخصص للذكاء الاصطناعي، والأمريكيون تذوقوا طعم التضخم أولاً

null

في 1 أبريل، نشر الخبيران الاقتصاديان لدى بنك الاحتياطي الفيدرالي في سانت لويس، ميغيل فاريا إي كاسترو وسيردار أوزكان، تدوينة؛ كان عنوانها شديد التحفّظ، لكن الاستنتاج كان مُزعجًا للغاية: إن المشاعر المتفائلة تجاه الذكاء الاصطناعي بحد ذاتها تُعدّ دافعًا للتضخم. ليس بسبب ارتفاع فواتير الكهرباء، ولا بسبب نقص الشرائح، بل لأن الجميع يعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيجعل المستقبل أفضل—وهذه القناعة تجعلهم يبدأون الآن بالفعل في الإنفاق أكثر.

وفي اليوم نفسه، كشفت مجلة Fortune عن تجربة أجرتها بنك دويتشه: طلبوا من ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي تقييم أثر «الذكاء الاصطناعي على التضخم». وكانت النتيجة أن حتى الذكاء الاصطناعي نفسه يعتقد أنه يرفع الأسعار.

على وسائل التواصل الاجتماعي، هناك وفرة من المنشورات حول ارتفاع الأسعار في الولايات المتحدة

هاتان القضيتان، عندما تتجمعان معًا، تشير إلى حلقة غير مريحة: كلما زادت استثمارات الذكاء الاصطناعي، زاد التضخم، وبعد ذلك تباعدت وتيرة خفض الفائدة، وارتفعت تكلفة التمويل—لكن الاستثمار لا يزال يتسارع.

سباق تسلح لا يتوقف

لنبدأ بالأرقام. وفقًا لتقارير أرباح الشركات، فإن أربع شركات—Amazon وMicrosoft وGoogle وMeta—بلغ إجمالي إنفاقها الرأسمالي في 2023 نحو 152 مليار دولار. وفي 2024، ارتفع هذا الرقم إلى 2510 مليار دولار، بزيادة قدرها 65%. وفي 2025، استقر إجمالي العام عند 4160 مليار دولار أخرى، بزيادة 66%.

توجيهات الشركات لعام 2026 أكثر حِدّة. ووفقًا لملخص Wolf Street، فإن إرشادات Amazon تبلغ 2000 مليار دولار، وGoogle بين 1750 و1850 مليار دولار، وMicrosoft بين 1450 و1500 مليار دولار، وMeta 1350 مليار دولار. إذا جمعنا الأربعة سويًا فالمجموع يقارب 6630 مليار دولار. وإذا احتسبنا أيضًا إنفاق Oracle البالغ 420 مليار دولار، فإن إجمالي الشركات الخمس يقترب من 7000 مليار دولار.

خلال أربع سنوات، تضاعف الإنفاق الرأسمالي لهذه الشركات الأربع أربع مرات. وتيرة الزيادة هذه لا سابقة لها في تاريخ الشركات الأميركية. وبحسب ما ورد في Fortune، فقد تجاوز هذا الحجم الناتج المحلي الإجمالي السنوي للسويد.

مركز بيانات واحد يكفي ليرفع احتياجات ولاية كاملة من الكهرباء

ذهبت معظم هذه الأموال إلى مراكز البيانات. والاختناق الأكبر لمراكز البيانات ليس في الأرض، بل في الكهرباء. وفقًا لبيانات EIA، يبلغ إجمالي استهلاك فيرمونت من الكهرباء خلال العام نحو 5364 غيغاواط-ساعة، وهو ما يعادل حملاً متوسطًا قدره 0.61 غيغاواط. رود آيلاند أعلى قليلًا، حوالي 0.83 غيغاواط.

الآن لننظر ماذا تفعل مراكز البيانات. وفقًا لإعلانات كل شركة، فإن مشروع Stargate، الذي تتعاون فيه OpenAI مع Oracle وSoftBank، يصل إجمالي القدرة الكهربائية المخططة فيه إلى 10 غيغاواط، ما يعادل 16 من إجمالي استهلاك الكهرباء السنوي في فيرمونت بالكامل. تخطط Meta لمشروع Hyperion في لويزيانا بقدرة 5 غيغاواط، مع استثمار قدره 27 مليار دولار. أما xAI التابعة لماسك، فقد تم توسيع Colossus في ممفيس بولاية تينيسي إلى 2 غيغاواط؛ ووفقًا لتقرير Introl، تم نشر 555 ألف شريحة GPU من Nvidia بتكلفة تقارب 18 مليار دولار. تخطط Amazon وAnthropic لبناء Project Rainier مشترك في ولاية إنديانا بقدرة 2.2 غيغاواط.

وفقًا لبيانات S&P Global، بلغ إجمالي استهلاك كهرباء مراكز البيانات الأميركية في 2024 نحو 183 تيراواط-ساعة، أي ما يمثل أكثر من 4% من إجمالي استهلاك الكهرباء في البلاد. وتُتوقع بحلول 2030 أن يتضاعف هذا الرقم ثلاث مرات.

ليست هذه الطلبات على الكهرباء قصصًا بعيدة عن التخطيط، بل هي بالفعل تضغط على الشبكات الكهربائية القائمة. ووفقًا لتقرير CBRE، انخفض معدل الشواغر في مراكز بيانات أميركا الشمالية من 3.3% في النصف الأول من 2023 وصولًا إلى 1.6% في النصف الأول من 2025، وهو أدنى مستوى مسجّل على الإطلاق. ووفقًا لبيانات Cushman & Wakefield، ارتفع معدل الشواغر قليلًا في النصف الثاني من 2025 إلى 3.5%، لكن ذلك فقط لأن الكثير من الطاقة الجديدة المبنية يتم تسليمها في دفعات—أما المستوى المطلق فلا يزال عند مستوى تاريخي منخفض، ومن الصعب ظهور تخفيف ذي معنى في العرض قبل 2030.

حتى الذكاء الاصطناعي يقول إنّه يرفع التضخم

بينما تدفع هذه الاستثمارات الطلب، وترفع أسعار الكهرباء، وتؤجّج نقص الرقائق، توجد قناة تضخم أكثر خفاءً.

وفقًا لما ورد في تقرير Fortune بتاريخ 1 أبريل، أجرى فريق بقيادة كبير الاقتصاديين الأميركيين لدى دويتشه بنك Matthew Luzzetti تجربة: جعلوا نماذج دويتشه بنك المطورة داخليًا dbLumina، وClaude لدى Anthropic، وChatGPT-5.2 لدى OpenAI، تقيم «احتمال أن يدفع الذكاء الاصطناعي التضخم خلال العام القادم».

والنتيجة: dbLumina أعطى 40%، وClaude أعطى 25%، وChatGPT-5.2 أعطى 20%. وكان تقييم النماذج الثلاثة لاحتمال أن «يخفض الذكاء الاصطناعي التضخم بشكل ملحوظ» متطابقًا: 5% فقط.

تشابه شديد في «محركات التضخم» التي استشهد بها النماذج الثلاثة: التوسع الكبير في مراكز البيانات، وارتفاع غير مسبوق في الطلب على أشباه الموصلات، والنمو السريع في استهلاك الكهرباء لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي—وكلها ضغوط أسعار مدفوعة بالطلب.

وهذا يتعارض تمامًا مع إجماع بعض المستثمرين في وول ستريت. كتب فريق دويتشه بنك في مذكرة بحثية: «هل سيصبح الذكاء الاصطناعي قوة رئيسية مضادة للتضخم؟ حتى الذكاء الاصطناعي نفسه لا يعتقد ذلك».

على مدى خمس سنوات، تحوّلت النماذج بالفعل نحو احتمالات أكبر لانخفاض التضخم. لكن احتمال «حدوث انكماش تضخمي واسع النطاق بسبب الذكاء الاصطناعي» ما يزال محصورًا في نطاق مخاطر الطرف الذيل.

التفاؤل بحد ذاته هو تضخم

تقدّم ورقة بنك الاحتياطي الفيدرالي في سانت لويس إطارًا نظريًا لشرح كل ما سبق.

استخدم Faria-e-Castro وOzkan نموذجًا اقتصاديًا كليًا قياسيًا لتعريف موجة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي على أنها «صدمة خبر» (news shock). ووفقًا لتدوينة البنك الاحتياطي الفيدرالي، فإن منطق النموذج هو: عندما ترى الأسر أن الذكاء الاصطناعي يُوصَف كتقنية ثورية، فإنها تتوقع ارتفاع الدخل في المستقبل، فتزيد استهلاكها مسبقًا. وتتوقع الشركات ارتفاع الإنتاجية، فتزيد الاستثمار. وبتضافر هذين الأمرين، يتجاوز الطلب بسرعة العرض. وقد كتبت الورقة: «تنتج هذه القوى معًا طفرة تضخمية في الطلب الكلي—وهي السمة الأساسية في المرحلة الأولى من صدمة الخبر».

يقدّم النموذج مسارين. إذا كان الذكاء الاصطناعي يؤدي بالفعل إلى قفزة إنتاجية، فإن التضخم قصير الأجل سيتم امتصاصه عبر النمو طويل الأجل في الناتج، ما يضع الاقتصاد في حلقة حميدة. لكن إذا لم تتحقق الزيادة في الإنتاجية—تستخدم الورقة تعبير «نمو منخفض مستمر وتضخم مرتفع عنيد»، أي ركود تضخمي.

وبحسب البيانات التي استشهدت بها تدوينة البنك الاحتياطي الفيدرالي، فإن معدل نمو الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج (TFP) في الولايات المتحدة منذ إطلاق ChatGPT يبلغ 1.11% سنويًا، وهو أقل من متوسطه التاريخي 1.23%. وحتى الآن، لم يترك الذكاء الاصطناعي أثرًا في بيانات الإنتاجية.

وفي الوقت نفسه، وبحسب بيانات BLS، فإن مؤشر أسعار المستهلكين الأميركي (CPI) في فبراير 2026 بلغ 2.4% على أساس سنوي، ومؤشر CPI الأساسي 2.5%، وكلاهما لم يعد بعد إلى هدف مجلس الاحتياطي الفيدرالي البالغ 2%. وتُظهر مصفوفة النقاط لشهر مارس لدى البنك الاحتياطي الفيدرالي أن الوسيط لسعر الفائدة بنهاية العام يبلغ 3.4%، ما يشير إلى خفض الفائدة مرة واحدة فقط هذا العام.

تتدفق 7000 مليار دولار إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. هل تُعدّ هذه الأموال سببًا للتضخم، أم مجرد مقدمة لـ«ثورة في الإنتاجية»؟ يعتمد ذلك على سؤال واحد لم يستطع أحد بعد الإجابة عنه: هل ستجعل النماذج التي تعمل داخل مراكز البيانات هذه الاقتصاد أكثر كفاءة فعلًا أم لا؟