الأسهم

5 فئات من أسهم الذكاء الاصطناعي لتنظيم قائمة متابعتك

فريق Astron · 24‏/09‏/2026 · 4 دقائق قراءة

الحديث عن أسهم الذكاء الاصطناعي يعطي انطباعًا بوجود قطاع واحد، لكن عمليًا هناك عدة أنشطة مختلفة مجمّعة تحت نفس التسمية. شركة تصنّع الرقائق لديها تعرض للذكاء الاصطناعي مختلف تمامًا عن شركة توفر الطاقة لمراكز البيانات، وكلاهما مختلف عن شركة برمجيات أضافت فقط ميزات ذكاء اصطناعي إلى منتج كان موجودًا من قبل.

طريقة مفيدة لتنظيم قائمة متابعة هي التفكير بفئات ضمن سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي، بدلاً من معاملة كل الأسهم المرتبطة بالموضوع وكأنها نفس الرهان. يقدم هذا المقال خمس فئات عملية. لا شيء هنا يمثل توصية بشراء أو بيع أي أصل.

1. المعالجة: من يصنع القدرة الحاسوبية

تضم هذه الفئة الشركات التي تطور الرقائق والمسرّعات المستخدمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. إنه النوع الأكثر ارتباطًا مباشرًا بنمو الطلب على القدرة الحاسوبية، لكنه أيضًا عادة ما يكون الأكثر تنافسية، حيث يركز عدد قليل من الموردين جزءًا كبيرًا من الطلب العالمي.

2. السحابة وبنية بيانات تحتية

يعمل جزء كبير من نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم مزودي السحابة الكبار، الذين يؤجرون القدرة الحاسوبية للشركات والمطورين. تضم هذه الفئة شركات تشغّل مراكز بيانات على نطاق عالمي وتستثمر بكثافة في قدرة إضافية لتلبية الطلب المتزايد على معالجة الذكاء الاصطناعي.

3. الطاقة والتبريد لمراكز البيانات

يستهلك تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي كمية هائلة من الطاقة ويولد حرارة كبيرة. تضم هذه الفئة الشركات التي توفر أنظمة الطاقة والتبريد والبنية التحتية الفعلية لمراكز البيانات، وهو نشاط أقل وضوحًا من الرقائق، لكنه ضروري لعمل كل شيء دون انقطاع.

4. البرمجيات والتطبيقات التي تدمج الذكاء الاصطناعي

تندرج هنا الشركات التي كان لديها بالفعل منتج برمجي راسخ وبدأت بدمج ميزات الذكاء الاصطناعي، مثل أتمتة المهام، أو توليد المحتوى، أو التحليل التنبؤي. عادة ما يكون تعرض هذه الشركات للذكاء الاصطناعي غير مباشر أكثر، ويعمل كتعزيز لنشاط كان موجودًا بالفعل قبل الموجة الحالية.

5. تطبيقات ناشئة: الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة

تضم فئة خامسة الشركات التي تطبق الذكاء الاصطناعي في منتجات فعلية، مثل القيادة الذاتية والروبوتات. عادة ما تكون هذه الفئة الأعلى مخاطرة والأكثر تقلبًا، لأنها تعتمد على تقدم التكنولوجيا بقدر اعتمادها على الموافقات التنظيمية واعتماد السوق، وهو ما قد يستغرق وقتًا أطول من المتوقع.

مثال على كيفية التفكير في التوزيع

تخيل مستثمرًا يريد بناء محفظة صغيرة ذات موضوع مرتبط بالذكاء الاصطناعي، دون تركيز كل شيء في شركة واحدة. بدلاً من اختيار خمسة أسهم عشوائيًا، يمكنه توزيع الاهتمام بين الفئات الخمس المذكورة أعلاه: مركز مرتبط بتصنيع الرقائق، ومركز مرتبط بمزودي السحابة، ومركز مرتبط بالطاقة والبنية التحتية الفعلية، ومركز مرتبط بالبرمجيات المدمجة بالذكاء الاصطناعي، ومركز مرتبط بتطبيقات ناشئة، مثل الروبوتات. لا يلغي هذا التوزيع مخاطرة أي مركز فردي، لكنه يقلل من احتمال أن يؤدي خبر قطاعي واحد، مثل تأخير في تسليم نوع معين من الرقائق، إلى إسقاط المحفظة بأكملها دفعة واحدة.

يجدر التذكير بأن الحدود بين هذه الفئات ليست واضحة دائمًا. يمكن أن تظهر نفس الشركة في أكثر من فئة في نفس الوقت، مثلاً بتصنيع الأجهزة وأيضًا تشغيل خدمات سحابية خاصة بها. ليس هدف هذا التمرين وضع كل شركة في صندوق مثالي، بل فهم أفضل لمصدر الإيرادات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي قبل تحديد الوزن الذي تعطيه لها ضمن محفظة.

كيفية استخدام هذه الفئات عمليًا

قبل بناء قائمة متابعة، يستحق الأمر السؤال عن أي فئة من هذه الفئات تندرج فيها كل شركة وما الذي يربطها بالضبط بموضوع الذكاء الاصطناعي. يمكن لشركتين موصوفتين كأسهم ذكاء اصطناعي أن تتفاعلا بشكل مختلف تمامًا مع نفس الخبر، حسب قربهما من الأجهزة، أو البنية التحتية، أو مجرد طبقة برمجية مطبقة على نشاط تقليدي.

يميل التنويع بين الفئات، بدلاً من تركيز كل شيء في شريحة واحدة من السلسلة، إلى تقليل الاعتماد على عامل مخاطرة واحد، مثل انخفاض محدد في الطلب على الرقائق أو تغيير تنظيمي بشأن المركبات ذاتية القيادة. ومع ذلك، هذا لا يلغي المخاطرة العامة للاستثمار في الأسهم، خاصة في قطاع يغيّر روايته بسرعة. يبقى تقييم الأساسيات، ومتابعة النتائج الفصلية، وعدم الاسترشاد فقط بالحماس حول الموضوع خطوات أساسية قبل أي قرار.