يومًا بعد يوم: قام رئيس "Circle" تاربِرت منذ يونيو 2025 وحتى الآن بإجراء 10 عمليات بيع إجمالًا لأسهم CRCL، بقيمة سيولة بلغت 30.77 مليون دولار، دون أي زيادة في المراكز.
وكان قد قال في مقابلة مع فوكس: "من الطبيعي أن يتولى سعر السهم أمره بنفسه"، مؤكدًا أن "Circle تخوض معركة طويلة الأمد".
ومعنى "المعركة الطويلة الأمد" هو: الإداريون يبيعون أولًا. 10 مرات دون أي إضافة، وكل مرة كانت خروجًا بحتًا.
قصة قطاع العملات المستقرة تبدو بالفعل أكبر، لكن بعد إدراج الشركة في السوق، يروي المطلعون قصة أخرى—قصة من نوع "التصويت بالقدمين".
تنبيه: هذه ليست تذكيرًا بالتنفيذ التلقائي لخطة SEC 10b5-1، بل هي عمليات يدوية.
العملات المستقرة قطاع جيد، لكن القطاع الجيد لا يعني سعرًا جيدًا، والشركة الجيدة لا تعني تقييمًا جيدًا. عندما يكون المطلعون أكثر معرفة من الخارجين بتكلفة "المعركة الطويلة"، تصبح المعركة الطويلة الأمد رواية مخصصة للمستثمرين الأفراد.
يدفع خطوة واحدة يوميًا: صناديق المعاشات في كوريا الجنوبية تضخ هذا الشهر 3700 مليار وون كوري لشراء SK Hynix على أرض الواقع، وKOSPI يهبط لأول مرة منذ ثلاثة أشهر تحت مستوى 6500.
صافي بيع المؤسسات بلغ 9200 مليار، بينما اشترى الأفراد 3500 مليار، واشترت الاستثمارات الأجنبية 5100 مليار—المؤسسات الكبيرة تعمل في السوق، بينما الأفراد والأجانب يتابعون. لا توجد “قذيفة بيع” من المعاشات؛ موجة البيع جاءت من الاستثمارات الأجنبية البالغة 11 تريليون وون كوري.
بالأمس قلنا إن تذبذب KOSPI يتفوق على BTC، واليوم نضيف ضربة: قصة بلوغ ذروة قطاع أشباه الموصلات دفعت SK Hynix إلى هبوط 33% خلال شهر، لكن المعاشات دخلت السوق والتقطت 3700 مليار. شراء المستثمرين الأفراد في كوريا الجنوبية لأشباه الموصلات، مثل شراء الأفراد في الصين لرقائق الذكاء الاصطناعي—إيمان واحد بتغليف مختلف.
تذبذب السوق التقليدي بات يشبه الـmeme أكثر فأكثر: كل شيء في صفقة واحدة، وإيمان واحد، وشركة رائدة في أشباه الموصلات تنخفض 33%.
يُكدِّس خطوةً بخطوة: يضيف Codex 5.6 4 إضافات أمامية، أخيرًا صار شكل صفحات الويب لا يشبه “قطعًا بلاستيكية خارجة من خط إنتاج للـ AI”.
مشكلة كتابة الأكواد بالـ AI هي: المنطق صحيح لكن الذوق هو القيمة الافتراضية. والقيمة الافتراضية هي ابتذال. عمليًا، تُدخل هذه الـ 4 إضافات “حدس المهندس الذي يمتلك ذوقًا” إلى سير عمل الـ AI—ليست لتجعل الـ AI أكثر ذكاءً، بل لتحوِّل ناتجه الافتراضي من “يشغّل” إلى “يُرى”.
وهذا هو عنق الزجاجة الحقيقي للتطوير بمساعدة الـ AI: ليس القدرة، بل الـ taste (الذوق). يمكن للقدرة أن تتوسع، أما الـ taste فلا يمكن. يوجد AI قادر على كتابة الأكواد في كل مكان، لكن AI ذو ذوق… لا يزال غير موجود.
ارفع خطوةً بعد خطوة: نموذج ذهني عملي لتقييم قيمة شركات الذكاء الاصطناعي——ضمن دورة أعمال متكاملة، كم عدد الخطوات التي لا بد أن تستدعي فيها النموذج الرائد (frontier model) الأكثر تكلفة؟
طالما يستمر هذا النِّسب في الانخفاض، فإن توقعات نمو ARR لدى عمالقة الذكاء الاصطناعي تتعرض للتآكل.
تشبيه: في فريق الشركة الأكثر كفاءة وجدارةً ضمن طاقم تحقيق الإيرادات الأساسي، كم عدد خريجي أفضل الجامعات يلزم؟ إذا أصبحت الإجابة أقل فأقل، فإن علاوة الشهادة من تلك الجامعات العليا تتقلص.
بعد Kimi K3 في الخلفية، تجاوز GPT-5.6 وتضخم حجم معلمات النماذج مفتوحة المصدر—فإن الخندق الدفاعي للنموذج الرائد ليس «أقوى»، بل «أرخص لكن بدرجة كافية من القوة». عندما يصبح نموذج مجاني مثل K3 كافياً لـ 80% من السيناريوهات، فإن 5 دولارات لكل مليون توكن لم تعد أرضية السعر، بل أصبحت سقفه.
المتغير الجوهري في الاستثمار بالذكاء الاصطناعي ليس من يصنع أقوى نموذج، بل: إلى أي مدى وبأي سرعة يتحرك عتبة «يكفي جيداً» إلى الأسفل.
تقدّمٌ درجةً بعد درجة: استخدم شخصٌ GPT-5.6 لحرق 1.6 مليار توكن في اليوم السابق. وبحسب سعر إدخال الـAPI وهو 5 دولارات لكل مليون توكن، فهذا يساوي 8000 دولار. حتى لو أصاب ذاكرة التخزين المؤقت بالكامل، فسيظل 800 دولار.
يوم واحد. شخص واحد.
لذلك كل من كان يفكّر في "إنفاق بضعة عشرات الآلاف من الدولارات" لبناء بيئة استدلال محلية، فلْتُوفِّر. أحجام معلمات النماذج مفتوحة المصدر تكبر أكثر فأكثر؛ إن ما يُنجز بها مقابل بضعة عشرات آلاف هو أمرٌ باهت—ولا أفضل من أن تتصرف بجدّ وتدفع إيجارًا شهريًا. هذه ليست مشكلة تقنية؛ إنها اقتصاديات الحجم—عنقود وحدات معالجة الرسوم لدى الشركات الكبيرة يسحقك بتكلفة هامشية.
حتى شركات نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها ليست بخير: يجب ضمان قدرة الحوسبة لمواكبة الإصدارات دون أن يؤثر ذلك على مستخدمي الفئة C؛ ويجب تجهيز بيانات تُقدَّم قبل طرحها لتحصل على أرقام اشتراكات تبدو جميلة للمستثمرين؛ كما يجب أن تتحمّل التدفق النقدي تكاليف التدريب. ثلاث جبال كبرى تضغط عليهم، وحتى شركات اليونيكورن تُجبر على العمل وكأنها عبيد.
حقيقة الذكاء الاصطناعي: الحوسبة مثل النفط، والإيجار الشهري مثل محطة الوقود، والاستدلال المحلي مثل الدراجة.
يعمل يومًا بعد يوم: Kimi K3 يقترب من حدّ القدرة الحاسوبية بعد 48 ساعة فقط من إطلاقه، فيتوقف عن الاشتراك الفردي. هذه ليست علامة على أن المنتج “رائج”، بل صورة مصغّرة لتقسيم الفجوة بين من يملك القدرة الحاسوبية ومن لا يملك.
بعد K3، اختبارات الخوادم تجاوزت GPT-5.6 Sol وFable5—استخدم أحد المطورين GPT-5.6 لاكتشاف 6 أخطاء وإصلاحها، وقال Fable5 إنه يمكن تقديمها، بينما K3 كشف مباشرةً مشكلة خطيرة في التحقق من pg jsonb. شديد وقلّة الكلام.
لكن وراء الضجيج: يستحوذ Kimi على قدر كبير من بطاقات GPU على Alibaba Cloud، وغالبًا ما يتنافس كذلك مع فريق Qwen على الموارد. نمو سحابة علي في التقارير الفصلية تجاوز 40%+، فكم ساهم K3؟ Moonshot هو استثمار من علي، وK3 يعتمد في استهلاكه على كهرباء علي.
الجوهر الحقيقي لمنافسة الذكاء الاصطناعي في الصين: شركات السحابة تستخدم دعم وحدات GPU لتعويض شركات النماذج، وشركات النماذج تستخدم القدرة الحاسوبية الرخيصة لتعويض المستخدمين. لا أحد “غبي” ولا أحد “كبش فداء”، لكن الحلقة لم تنقطع بعد.