في 20 يوليو 2026 (بتوقيت بكين)، شهدت شركة Zhipu (02513.HK)، المعروفة باسم "أول سهم لنموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي" في هونغ كونغ، تراجعًا حادًا آخر خلال التداولات اليومية. أغلقت السهم عند 890.50 HKD، منخفضة بنسبة %19.56 خلال اليوم. وخلال الجلسات الخمس الأخيرة، اتسعت خسارتها التراكمية إلى %46.23. بعد هبوط بنسبة %28.49 يوم الجمعة 17 يوليو، واصلت Zhipu اتجاهها النزولي، لتسجل أدنى مستوى يومي عند 920 HKD وتكسر رسميًا حاجز 1,000 HKD الحرج.
وليس هذا الحدث معزولًا. فمنذ أن سجلت Zhipu أعلى مستوى تاريخي عند 2,980 HKD في 22 يونيو، تراجع سعر سهمها بأكثر من %66 خلال شهر واحد فقط، ما أدى إلى محو أكثر من 800 مليار HKD من القيمة السوقية. وخلال الفترة نفسها، شهدت MiniMax (00100.HK)، وهي شركة صينية رائدة أخرى في نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية، انخفاضًا في سعر سهمها بأكثر من %85 من ذروته، ليقترب من سعر الاكتتاب العام. هذا الانهيار المتزامن لعملاقي الذكاء الاصطناعي المحليين يشير إلى تحول جذري في كيفية تقييم السوق لقطاع الذكاء الاصطناعي—من مطاردة قدرات النماذج إلى التحقق من العوائد التجارية.
التمويل، فك الحظر عن الأسهم، وتخمة المعروض: تحول مفاجئ في ديناميكيات السوق
كان أحد محفزات التصحيح الأخير لسهم Zhipu هو زيادة المعروض بشكل مفاجئ.
في 8 يوليو، شهدت Zhipu أول عملية فك حظر واسعة النطاق للأسهم بعد الاكتتاب العام، حيث أصبحت 25,681,600 سهم مقيد (أي %5.76 من إجمالي رأس المال) قابلة للتداول، وكانت غالبية هذه الأسهم في حوزة 11 مستثمرًا رئيسيًا. قبل هذا الحدث، كان لدى الشركة فقط 11,740,000 سهم قابلة للتداول بحرية. أدى فك الحظر إلى مضاعفة حجم الأسهم الحرة تقريبًا، ما شكل ضغطًا كبيرًا على المعروض في الأجل القصير وأثر سلبًا على سعر السهم.
وبعد فترة وجيزة، في 13 يوليو، أكملت Zhipu إصدار 19,780,000 سهم H جديدة. أدى ذلك إلى زيادة إضافية في عدد الأسهم المتاحة في السوق، وجاء سعر الإصدار أقل من سعر السوق السائد، ما زاد من ضغط البيع مع تعرض المستثمرين لخسائر غير محققة. وتظهر بيانات السوق أن معظم المشاركين في هذا الإصدار يتكبدون خسائر حاليًا.
وما يثير قلق السوق أكثر هو الضغط طويل الأجل. ففي يناير 2027، من المقرر فك حظر كمية أكبر بكثير من الأسهم، حيث سيصبح حوالي %40 من الأسهم الأصلية قابلاً للتداول. وبالنسبة لشركات نماذج الذكاء الاصطناعي التي لم تؤسس بعد نموذج ربح مستقر، غالبًا ما يُنظر إلى استمرار التمويل والتوسع السوقي كدليل على اعتماد عالٍ على رأس المال، ما يشير إلى أنها لا تزال بعيدة عن تحقيق تدفق نقدي إيجابي ومستدام ذاتيًا.
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يتطلب بطبيعته رؤوس أموال ضخمة. فشراء وحدات معالجة الرسومات (GPU)، وبناء مراكز البيانات، وتأجير القدرات الحاسوبية، وتعويض المواهب من الدرجة الأولى كلها تتطلب نفقات ضخمة ومستدامة. وحتى يصل الإيراد إلى مستوى كافٍ، يُنظر إلى أي شكل من أشكال تخفيف الملكية على أنه إشارة إلى أن التقييمات تحت الضغط.
صدمة Kimi K3: مشهد تنافسي جديد لنماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية الصينية
في حين أن فك الحظر والإصدارات الجديدة خلقا ضغطًا "كميًا" من جانب المعروض، فقد أدى إطلاق Kimi K3 إلى إعادة تقييم "سعرية" من جانب الطلب.
في الساعات الأولى من 17 يوليو، أعلنت Moonshot AI عن إطلاق نموذجها الأساسي من الجيل التالي، Kimi K3، بعدد مذهل من المعاملات بلغ 2.8 تريليون—ليصبح بذلك أكبر نموذج مفتوح المصدر في العالم من حيث عدد المعاملات. تصدر Kimi K3 قائمة Frontend Code Arena الموثوقة بنتيجة 1,679، متجاوزًا Fable 5 (1,631) وGPT-5.6 Sol (1,618)، وأصبح أول نموذج مفتوح المصدر يتفوق على جميع النماذج المغلقة المصدر الأجنبية في معيار رئيسي للبرمجة.
يحمل هذا الحدث أهمية على مستوى الصناعة تتجاوز مجرد إطلاق منتج واحد. فإنتاج الشيفرة البرمجية هو أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي وعدًا تجاريًا. ومن خلال تجاوز عمالقة النماذج المغلقة المصدر في القدرات الأساسية عبر وسائل مفتوحة المصدر، يتحدى Kimi K3 مباشرة نموذج الأعمال القائم على التسعير المرتفع الذي حافظت عليه النماذج المغلقة الأجنبية من خلال حواجز تقنية. وبعد هذا الخبر، انخفض مؤشر فيلادلفيا لأشباه الموصلات بنسبة %12.5 خلال أسبوع، ودخل سوق هبوط تقني، بينما فقد قطاع الذكاء الاصطناعي الأمريكي حوالي 470 مليار دولار من القيمة السوقية خلال 72 ساعة.
وصلت الصدمة سريعًا إلى نظراء الذكاء الاصطناعي الصينيين. ففي يوم إصدار K3، هبطت Zhipu بنسبة %28.49 وتراجعت MiniMax بنسبة %15.62. وفي مذكرة بحثية بتاريخ 18 يوليو، أشارت Goldman Sachs إلى أن هذا يعكس مخاوف السوق بشأن المشهد التنافسي والفائزين على المدى الطويل في قطاع نماذج الذكاء الاصطناعي الصيني، مشيرة إلى أن "الريادة والاستدامة بين شركات النماذج لا تزال شديدة التقلب".
يُعاد رسم مصفوفة التنافس لنماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية الصينية. تشتهر Zhipu بسلسلة GLM وحضورها في سوق المؤسسات، لكن السوق يركز بشكل متزايد على وتيرة تحقيقها للعائدات التجارية. بينما تبرز Moonshot AI بسرعة من خلال منظومة Kimi وقدرات السياق الطويل، ما يجعل نمو المستخدمين مؤشرًا رئيسيًا. وتبني DeepSeek موقعًا مميزًا عبر تأثيرها في المصادر المفتوحة وميزتها في التكاليف، في حين تستفيد Wenxin التابعة لـ Baidu من منظومتها المؤسسية في تطبيقات العالم الحقيقي. ومع تضاؤل الفجوة التقنية بين هذه الشركات، تتقلص مدة التفوق التقني، ولم تعد قدرات النماذج وحدها أساس التقييم.
تشير CICC إلى أن Kimi K3 مبني على آليات انتباه خطية هجينة وتقنية الانتباه المتبقي، ويدعم أصلاً الفهم البصري ونوافذ سياق بملايين الرموز. وهذا يعني أن نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية لا تقتصر على تحقيق اختراقات في حجم المعاملات فحسب، بل تسرع الابتكار على مستوى البنية أيضًا. ومع تقلص نافذة "الريادة التقنية" من سنوات إلى أشهر، يتساءل السوق بطبيعة الحال عن علاوات التقييم للشركات الفردية.
تقييمات الذكاء الاصطناعي تدخل "مرحلة التحقق من الإيرادات": تحول منهجي في منطق الاستثمار العالمي
تراجع Zhipu ليس مجرد حدث خاص بسهم في الصين—بل هو صورة مصغرة لتحول منهجي في منطق الاستثمار العالمي في الذكاء الاصطناعي.
بحلول 2026، وصلت قاعدة التوسع الصناعي المعروفة باسم Scaling Law إلى حدودها: فمجرد زيادة الحوسبة والبيانات لتحسين أداء النماذج لم يعد يحقق عوائد متزايدة. ولم يعد إنفاق المليارات على تدريب الجيل التالي من النماذج الضخمة يحقق اختراقات متناسبة. وتحوّل كل من الأسواق العامة والخاصة في تقييم الذكاء الاصطناعي من التركيز على التميز التقني إلى الجدوى التجارية.
هذا التحول واضح: السوق ينتقل من "تداول قصص الذكاء الاصطناعي" إلى "تداول التدفقات النقدية للذكاء الاصطناعي". فالمستثمرون الذين كانوا يدفعون مضاعفات مرتفعة لشركات الذكاء الاصطناعي يركزون الآن أكثر على كفاءة الإنفاق الرأسمالي، ومتانة الهوامش، وجودة نمو الأرباح. وكما عبر أحد المحللين: انتقل تداول الذكاء الاصطناعي من "شراء السرد المستقبلي" إلى "إثبات عوائد الاستثمار".
أصبح الاستثمار العالمي في الذكاء الاصطناعي الآن مقسمًا بوضوح إلى مراحل. المرحلة الأولى كانت الاستثمار في البنية التحتية—بناء وحدات معالجة الرسومات، والحوسبة السحابية، ومراكز البيانات، والمستفيدون الرئيسيون مثل Nvidia والعمالقة السحابيون مثل Amazon وMicrosoft وGoogle. المرحلة الثانية هي التحقق التجاري—ما إذا كانت خدمات البرمجيات كخدمة (AI SaaS)، وتطبيقات المؤسسات، ووكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم تحويل هذا الاستثمار في البنية التحتية إلى إيرادات وأرباح حقيقية.
وسيخضع هذا التحول المنطقي لاختبار إضافي في موسم الأرباح المقبل. من المتوقع أن تعلن Alphabet (Google) وMicrosoft عن نتائج الربع الثاني لعام 2026 في 29 يوليو، بينما ستتبع Amazon في 31 يوليو. وقد تحول تركيز السوق من "حجم استثمار الذكاء الاصطناعي" إلى "هل يمكن أن تحقق النفقات الرأسمالية الضخمة عوائد ملموسة". ويشير بعض المحللين إلى أنه في 2026، من المتوقع أن تنفق أكبر خمس شركات تقنية في العالم أكثر من 690 مليار دولار على النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي، بينما قد تصل إيرادات خدمات الذكاء الاصطناعي المباشرة إلى حوالي 25 مليار دولار فقط. هذا التباين الحاد يدفع المستثمرين إلى إعادة تقييم منطق التقييم لسلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي بالكامل.
وفي هذا السياق، تواجه شركات النماذج ضغط تقييم خاصًا. فعلى عكس مزودي البنية التحتية، يجب على شركات النماذج الإجابة عن سؤال: "هل يمكن أن يتحول الاستثمار التقني إلى إيرادات؟" وقد أفادت منصة واجهة برمجة التطبيقات (API) التابعة لـ Zhipu بأن الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) بلغت نحو 1.7 مليار RMB حتى مارس 2026—أي بزيادة قدرها 60 ضعفًا خلال 12 شهرًا. وبحلول يوليو، وصل ARR حسب التقارير إلى 1 مليار دولار. ومع ذلك، بالنسبة لشركة بلغت قيمتها أكثر من 1 تريليون HKD، يطالب السوق بنتائج تجارية أسرع وأكثر قابلية للتحقق.
ليست نهاية الطلب على الذكاء الاصطناعي، بل إعادة هيكلة لمنطق التقييم
لا يشير التراجع الأخير لـ Zhipu إلى انهيار في الطلب على الذكاء الاصطناعي، ولا إلى انعكاس في آفاق صناعة نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية في الصين.
فأساسيات قطاع الذكاء الاصطناعي في الصين لا تزال تتطور بسرعة. وتتوقع Goldman Sachs أن تنمو إيرادات واجهات برمجة التطبيقات والاشتراكات لنماذج الذكاء الاصطناعي الصينية من تقدير يبلغ 35 مليار RMB في 2026 إلى 879 مليار RMB في 2030—أي بزيادة تقارب 25 مرة. وقد تجاوزت نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية بالفعل "نقطة التحول نحو الإنتاج"، وانتقلت من المختبرات إلى بيئات الإنتاج الواقعية. ولا تزال هذه الاتجاهات طويلة الأجل ثابتة رغم تقلبات أسعار الأسهم.
ما يتغير فعليًا هو طريقة تسعير السوق لهذه الشركات. فمع تحول صناعة الذكاء الاصطناعي من "حرق الأموال لنسج القصص" إلى "حساب العوائد"، أصبح المستثمرون يولون اهتمامًا أكبر للربحية، وتحسين التدفقات النقدية، والعائد على الاستثمار. وكما أشار أحد المراقبين: كلما تأخر تحقيق الأرباح عن توقعات السوق، أو تباطأت وتيرة تحقيق العوائد التجارية للذكاء الاصطناعي، قد تتعرض الأصول ذات التقييمات المرتفعة لتصحيح—"هذا ببساطة هو منطق عمل أسواق المال، وليس مؤشرًا على ضعف طويل الأجل في صناعة الذكاء الاصطناعي".
بالنسبة لشركات النماذج، ستعتمد التقييمات المستقبلية بشكل متزايد على مؤشرات أعمال قابلة للتحقق: نمو إيرادات واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي، وعدد وجودة العملاء من المؤسسات، ومسار خفض تكاليف الاستدلال، وتحسين الهوامش الإجمالية، وحجم الانتشار التجاري في العالم الواقعي. لم يعد حجم النموذج نفسه هو المعيار، بل "كم الإيرادات الفعلية التي يمكن أن تحققها هذه النماذج".
تراجع Zhipu من 2,980 HKD إلى 890 HKD خلال شهر واحد فقط هو صورة مصغرة لتحول السوق من "تداول قصص الذكاء الاصطناعي" إلى "تداول التدفقات النقدية للذكاء الاصطناعي". وبالنسبة للصناعة ككل، قد لا يكون هذا نهاية فقاعة، بل بداية نظام تقييم أكثر صحة واستدامة.
الأسئلة الشائعة
س: ما الأسباب الرئيسية وراء تراجع سهم Zhipu؟
مزيج من العوامل: أدى فك الحظر عن الأسهم في 8 يوليو وإصدار أسهم H الجديدة في 13 يوليو إلى زيادة كبيرة في المعروض بالسوق؛ وفي 17 يوليو، أطلقت Moonshot AI نموذج Kimi K3 مفتوح المصدر بعدد 2.8 تريليون معلمة، ما دفع إلى إعادة تقييم المشهد التنافسي بين نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية؛ وعلى الصعيد العالمي، يتحول منطق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي من "الاعتماد على القصص" إلى "التحقق من الإيرادات".
س: كيف أثر Kimi K3 تحديدًا على Zhipu؟
أصبح Kimi K3، بعدد 2.8 تريليون معلمة، أكبر نموذج مفتوح المصدر في العالم وتفوق على جميع النماذج المغلقة المصدر الأجنبية في معايير البرمجة الرئيسية. وقد حطم هذا التوقعات باستمرار الريادة التقنية للشركات السباقة مثل Zhipu، مشيرًا إلى أن الفجوة التقنية بين النماذج الصينية تضيق بسرعة وأن قدرات النماذج لم تعد المعيار الوحيد للتقييم.
س: كيف يتغير منطق تقييم صناعة الذكاء الاصطناعي؟
ينتقل السوق من "حجم النموذج → تقييم مرتفع" إلى "نمو الإيرادات → تقييم مرتفع". وأصبح المستثمرون يوجهون تركيزهم من عدد المعاملات وقدرات النماذج إلى مؤشرات أعمال قابلة للتحقق مثل إيرادات واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي، وعدد عملاء المؤسسات، وتكاليف الاستدلال، والهامش الإجمالي، وحجم التطبيقات التجارية.
س: هل يعني تراجع Zhipu أن آفاق صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين قاتمة؟
على الإطلاق. تتوقع Goldman Sachs أن تنمو إيرادات نماذج الذكاء الاصطناعي في الصين من 35 مليار RMB في 2026 إلى 879 مليار RMB في 2030. ويعكس التراجع تصحيحًا لفقاعات التقييم ومنطق التسعير، وليس اختفاء الطلب على الصناعة.
س: في أي مرحلة يوجد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي حاليًا؟
ينتقل الاستثمار العالمي في الذكاء الاصطناعي من المرحلة الأولى (الاستثمار في البنية التحتية: وحدات معالجة الرسومات، الحوسبة السحابية، مراكز البيانات) إلى المرحلة الثانية (التحقق التجاري: خدمات البرمجيات كخدمة للذكاء الاصطناعي، تطبيقات المؤسسات، وكلاء الذكاء الاصطناعي). وتواجه شركات النماذج ضغط تقييم أكبر، بينما ستعيد السوق تقييم شركات التطبيقات التي يمكنها إثبات العوائد التجارية.
