فهم ممكنات الذكاء الاصطناعي: إطار عمل مدير الصناديق لنجاح الاستثمار في التكنولوجيا

في المشهد المتغير بسرعة للاستثمار في الذكاء الاصطناعي، أصبح التمييز بين فئات الشركات المستفيدة أمراً حاسماً لبناء المحافظ الاستثمارية. شارك ديني فيش، مدير المحافظ في جانوس هيندريسون، مؤخرًا رؤى تضيء كيف يمكن للمستثمرين في التكنولوجيا التنقل في النظام البيئي المعقد لنمو الذكاء الاصطناعي المدفوع. تركز تحليله على إطار مفهومي قوي يساعد المستثمرين على فهم ليس فقط الشركات التي ستستفيد من الذكاء الاصطناعي، ولكن كيف ومتى ستتجسد تلك الفوائد.

يمثل مفهوم الممكّن الطبقة الأساسية لهذا الموقف الاستثماري في الذكاء الاصطناعي—الشركات والبنى التحتية التي تجعل نشر الذكاء الاصطناعي ممكنًا على نطاق واسع.

إطار استثمار الذكاء الاصطناعي ذو الثلاث طبقات: تعريف الممكّن ودوره

عند مناقشة كيفية تصنيف فرص الذكاء الاصطناعي عبر السوق، يوضح فيش أن منحنى الاعتماد يتطور في مراحل مميزة، يملؤها أنواع مختلفة من الشركات. الإطار الذي يستخدمه—والذي يوجه كل من صندوق التكنولوجيا والابتكار العالمي من جانوس هيندريسون وصندوق ETF المخصص للذكاء الاصطناعي (JHAI)—يقسم الشركات المستفيدة إلى ثلاث فئات رئيسية.

الممكّنات تشكل الأساس الحاسم. هذه هي الشركات ومقدمو البنية التحتية الذين يجعلون بنية الذكاء الاصطناعي ممكنة. تشمل هذه الفئة أشباه الموصلات، وحدات المعالجة الرسومية، ASICs، مصانع أشباه الموصلات، مصنعي المعدات، منتجي الطاقة، ومشغلي مراكز البيانات. تمتد طبقة الممكّن عبر التكنولوجيا والطاقة والصناعات—أي جميع الأجهزة والبنى التحتية اللازمة لتدريب نماذج اللغة الكبيرة ثم نشر تلك النماذج للاستنتاج عبر تطبيقات متنوعة.

المنطق بسيط: قبل أن يتمكن أي تطبيق برمجي أو عملية تجارية من تحسينها بواسطة الذكاء الاصطناعي، يجب أن تتوفر البنية التحتية الحاسوبية الأساسية. وحدات GPU من Nvidia، وسعة التصنيع لدى TSMC، والشركات التي توفر بنية الطاقة كلها تعمل كممكّنات. بدونها، لا يمكن أن يعمل نظام الذكاء الاصطناعي بأكمله.

ما وراء البنية التحتية: المعززون والمستخدمون النهائيون

بينما تلتقط الممكّنات العناوين وتدفع العوائد قصيرة الأجل، يمتد الإطار ليشمل الفرص الاستثمارية الكاملة. المعززون يمثلون الشركات التي كانت تتمتع بأساسيات أعمال قوية قبل ظهور الذكاء الاصطناعي، لكنها ستشهد تلك المزايا تتضاعف من خلال دمج الذكاء الاصطناعي. الشركات البرمجية ذات المواقع السوقية الراسخة، والحصون البياناتية المهمة، والعلاقات القيمة مع العملاء تمثل المعززين الكلاسيكيين—يمكنها دمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات الحالية لتعزيز عروض القيمة الخاصة بها. كما تعمل شركات الإنترنت الاستهلاكي كمحسنين، مع استعداد الذكاء الاصطناعي لتعميق تفاعل المستخدمين وتحسين الكفاءة التشغيلية عبر الأبعاد الرقمية والمادية.

المستخدمون النهائيون يمثلون الطبقة الثالثة—شركات في قطاعات الرعاية الصحية، والخدمات المالية، والزراعة، والتأمين التي ستنشر الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف لتقليل التكاليف وزيادة الإيرادات. قادة الصناعة في هذه القطاعات يمتلكون الحجم والبنية التحتية التوزيعية لاقتناص مزايا تنافسية كبيرة من نشر الذكاء الاصطناعي، مما يعزز سيطرتهم السوقية من خلال هذا التحول التكنولوجي.

هذا الهيكل الثلاثي يعترف بأن فوائد الذكاء الاصطناعي لا تظهر بشكل موحد. الممكّنات تدر العوائد في أقرب وقت وبشكل أكثر درامية. المعززون يرون فوائد تتراكم تدريجيًا مع دمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات القائمة. المستخدمون النهائيون يختبرون أعظم الفوائد، لكنها تتأخر أطول، حيث يتحول اعتماد الذكاء الاصطناعي التنافسي إلى صناعة قطاعاتهم.

الدورة الاستثمارية الحالية: حيث تتركز القيمة في 2026

لقد أظهرت السنوات الثلاث الماضية بوضوح صحة هذا الإطار. الشركات التي تموضع كممكّنات—خصوصًا مصنعي أشباه الموصلات ومقدمي بنية الذكاء الاصطناعي التحتية—قدمت عوائد استثنائية. استفاد نظام أشباه الموصلات للذكاء الاصطناعي من أساسيات فاقت التوقعات، مع ارتفاع الأرباح حتى مع ارتفاع أسعار الأسهم، مما أدى إلى ضغط مضاعفات التقييم في العديد من الحالات.

أما البرمجيات، فقد مرت بفترة صعبة. على الرغم من نمو الإيرادات وتوسيع الأرباح في بعض الفئات، إلا أن القطاع بأكمله عانى من تهديدات الاضطراب والتساؤلات الأساسية حول قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد إيرادات ضمن نماذج الأعمال التقليدية للبرمجيات. اتسع الفارق بين الفائزين والخاسرين بشكل كبير—الشركات التي استطاعت إثبات قيمة مضافة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تفوقت على تلك التي تفتقر إلى مسارات واضحة لتحقيق الإيرادات من الذكاء الاصطناعي.

يكشف هذا النمط عن حقيقة مهمة: ليست جميع أسهم التكنولوجيا تشارك بشكل متساوٍ في دورات الذكاء الاصطناعي. الممارسون الذين يتواصلون مباشرة مع المشاركين في الصناعة، ويحضرون مؤتمرات كبرى مثل مؤتمر تكنولوجيا UBS، ويقومون بأبحاث ميدانية، يلاحظون بوضوح أن الممكّنات تواصل توسيع قدراتها. إعلان Nvidia في مؤتمر CES عن Vera Rubin، بنية GPU من الجيل التالي، يعكس هذا التقدم—أنظمة تصبح أكثر قوة وكفاءة في آن واحد، مما يقلل من تكلفة كل رمز لنموذج الاستنتاج مع الحفاظ على مكاسب الأداء.

دوران السوق وتوقعات 2026: مراقبة تشبع الممكّنات

مع بداية عام 2026، يبدو أن المشهد الاستثماري مستعد لمزيد من التباين بين شركات التكنولوجيا ذات رؤوس الأموال الكبيرة. أداء Google المثير للإعجاب في أوائل 2026 يتناقض مع تراجع زخم Meta—انعكاس ملحوظ عن 2025 عندما تقلبت المراكز. تشير هذه الانعكاسات إلى أن حتى ضمن فئة الشركات الكبرى، يختلف التنفيذ الأساسي.

تظل التوقعات للممكّنات إيجابية، لكنها تتطلب فهمًا أكثر تعقيدًا. ستستمر البنية التحتية التمكينية في دعم نظام الذكاء الاصطناعي، لكن على المستثمرين توقع تطور هيمنة هذه الفئة. تظهر التقييمات المضغوطة للشركات البرمجية، التي أدت أداؤها دون مستوى أشباه الموصلات والبنى التحتية خلال الثلاث سنوات الماضية، فرصًا ناشئة مع إثبات الشركات لقدرتها على دمج الذكاء الاصطناعي بشكل ذي معنى في عملياتها.

من المحتمل أن تظهر الشركات التكنولوجية ذات رؤوس الأموال الكبيرة انقسامًا واضحًا. الشركات التي توسع مزاياها التنافسية من خلال نشر الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف—سواء عبر شرائح متفوقة، أو منصات سحابية رائدة، أو مراكز سوق مهيمنة—يجب أن تواصل الأداء الجيد. أما الشركات الأخرى، رغم امتلاكها علامات تجارية معروفة عالميًا، فستواجه ضغوطًا.

التحقق من الواقع: من CES إلى السيارات الذاتية القيادة

يزيد الثقة في هذا الإطار من خلال الملاحظات الواقعية. تكنولوجيا السيارات الذاتية القيادة في CES 2026 أظهرت التطبيق العملي لمبادرات الممكّنات. عمليات Waymo في سان فرانسيسكو نضجت لدرجة أن المستخدمين ذوي الخبرة يفضلون الخدمة على خدمات النقل التقليدية. نظام Full Self-Driving من Tesla تطور بشكل كبير، لكنه لا يزال خلف قدرات Waymo، مما يعكس مسارات التكنولوجيا المختلفة التي تتبعها هاتان الشركتان.

شركة Wayve، وهي شركة سيارات ذاتية القيادة مقرها لندن ومدعومة من SoftBank وMicrosoft وNvidia، أكملت مؤخرًا رحلات ذاتية القيادة استغرقت 45 دقيقة عبر حركة المرور في لندن بدون تدخل بشري—وهو اختبار معقد يوضح التقدم السريع من النظرية إلى التطبيق العملي. هذه النماذج الواقعية تؤكد صحة فرضية الممكّن: بدون تقنية GPU من Nvidia، وبدون مزودي البنية التحتية السحابية، وبدون مصانع أشباه الموصلات التي تعمل بكامل طاقتها، لن تكون هذه العروض ممكنة.

كما تظهر قطاعات الروبوتات والبشر الآلي التي ظهرت في CES كيف أن البنية التحتية التمكينية—رقائق، خوارزميات، بنية تدريب—تخلق الأساس لفئات منتجات جديدة تمامًا.

التعقيد التنافسي: عندما تلطخ الشركات الخطوط التصنيفية

على الرغم من فائدة الإطار، يصبح أكثر تعقيدًا عند تطبيقه على الشركات ذات القدرات الفائقة (hyperscalers). شركة Microsoft مثال على ذلك: Azure تمثل بنية تحتية تمكينية بحتة، بينما يضع تكامل Copilot عبر Office وتطبيقات الإنتاجية Microsoft في فئة المعزز. أما Amazon، فهي تعمل عبر فئات متعددة—AWS تمكّن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، والبنية التحتية اللوجستية المادية تضع الشركة في موقع للاستفادة من كفاءات هائلة من خلال الروبوتات والأتمتة.

يعكس هذا التعقيد حقيقة أعم: الشركات التي تمتلك قدرات برمجية وبنى تحتية يمكنها أن تلتقط القيمة عبر مراحل متعددة من اعتماد الذكاء الاصطناعي. الميزة التنافسية للممكّنات—مثل TSMC بقدرات التصنيع غير المسبوقة، وعلاقات Microsoft مع المؤسسات، وشبكة لوجستيات Amazon—تخلق خنادق دفاعية يصعب على المنافسين تكرارها رغم الإنفاق الرأسمالي الهائل.

بناء المحافظ: التوازن بين الصمود والخيارات

يتطلب تطبيق هذا الإطار في إدارة المحافظ توازنًا بين هدفين متضادين: الصمود والخيارات. يخصص النهج 50-70% من المحفظة للشركات التي توفر الصمود—شركات تحقق عوائد عالية مع نطاق نتائج manageable، مدعومة بمزايا تنافسية قوية وفرق قيادية مبتكرة. تمثل هذه المراكز الأساسية استثمارات يمكن الاحتفاظ بها لمدة تصل إلى خمس سنوات، بشرط بقاء الافتراضات الأساسية سليمة.

شركة TSMC مثال على فئة الصمود. بغض النظر عما إذا كانت Broadcom أو AMD أو Nvidia ستبرز كمصممي أشباه الموصلات الرائدين، فإن “جميع الطرق تمر عبر” تايوان ومصانع Phoenix، Arizona الناشئة. نموذج المصانع يركز مخاطر التصنيع بشكل متوقع—مهما كانت الشريحة التي ستنتشر، فإن TSMC تصنعها.

أما الـ30-40% المتبقية من المحفظة فتُملأ بمراكز أصغر في شركات ذات نتائج أوسع—الفائزون المحتملون غدًا الذين قد يتحولون مع الوقت إلى مراكز صمود. هذه المراكز تقبل بمستوى أعلى من عدم اليقين لأنها رهانات أساسية على تطوير المزايا التنافسية المستقبلية. الاستراتيجية تعترف بأن القيادة المستقبلية لا تزال جزئيًا غير معروفة؛ حجم الاستثمار يعكس هذه الحقيقة.

التطلع إلى المستقبل: التطور المستمر لاستثمار الذكاء الاصطناعي

مع نضوج نشر بنية الذكاء الاصطناعي وتقدم منحنى الاعتماد، ستتغير نسبة الأصول المخصصة لكل فئة من الإطار. الشركات التي تعمل حاليًا كممكّنات خالصة قد تتطور إلى مراكز أكثر توازنًا مع تطور تقنيتها لتصبح سلعة. المعززون قد يتحولون إلى فئات المستخدمين النهائيين مع تعميق دمج الذكاء الاصطناعي. هذا النهج الديناميكي في التصنيف، بدلاً من اعتباره ثابتًا، يفسر سبب تكيّف هيكل الإطار نفسه—المتمثل في JHAI وصناديق مماثلة تُدار بنشاط—لتوزيعات الأصول مع مرور الوقت.

يُكافأ الممارسون الذين يحافظون على اتصال مباشر مع المشاركين في الصناعة، ويؤكدون الافتراضات من خلال أبحاث ميدانية، ويقاومون ضجيج وول ستريت لصالح البيانات الأساسية. تواصل بنية الذكاء الاصطناعي التوسّع في قدراتها مع خفض التكاليف—مزيج يضمن بقاء نظام البنية التحتية للذكاء الاصطناعي صحيًا خلال الدورة. ومع ذلك، فإن التباين بين الشركات يشير إلى أن استراتيجيات “شراء التكنولوجيا” البسيطة ستؤدي أداءً أقل. التمييز بين الممكّنات، والمعززين، والمستخدمين النهائيين يحدد بشكل متزايد نجاح الاستثمار، مما يؤكد التطبيق العملي لهذا الإطار للمستثمرين الذين يبنون مراكز مرنة ومتكيّفة في عصر الذكاء الاصطناعي.