بلاكستون تراهن على الذكاء الاصطناعي.. استثمار "مرة كل قرن"

واتسابفيسبوكXتيليجرام
بلاكستون تراهن على الذكاء الاصطناعي.. استثمار "مرة كل قرن"
صورة الخبر كما وردت من المصدر أو التغطية الأصلية.

تخوض شركة بلاكستون، أكبر شركة إدارة أصول بديلة في العالم، ما يعتبره رئيسها جون غراي أكبر رهان استثماري في مسيرته المهنية، مستنداً إلى قناعة بأن الذكاء الاصطناعي يمثل تحولاً اقتصادياً بحجم الثورات الصناعية الكبرى التي أعادت تشكيل العالم على مدار القرنين الماضيين.

وبحسب "بلومبرغ نيوز"، تعمل بلاكستون على بناء حضور واسع النطاق في مختلف حلقات منظومة الذكاء الاصطناعي، بدءاً من مراكز البيانات والرقائق الإلكترونية، مروراً بالطاقة والبنية التحتية والحوسبة السحابية، وصولاً إلى دمج التكنولوجيا داخل مئات الشركات التي تملكها المجموعة.

وخلال عرض قدمه أمام مستثمرين مؤخراً، ظهر خلف غراي رسم مُولد بالذكاء الاصطناعي يصوره كمزارع من القرن التاسع عشر يحمل مذراة ويرتدي ملابس تلك الحقبة، في إشارة رمزية إلى نقطة التحول التاريخية التي شهدها العالم مع الثورة الصناعية، مقارنة بما يحدث اليوم مع الذكاء الاصطناعي.

وقال غراي: "في ثمانينيات القرن التاسع عشر كان العالم يعتمد على الخشب والخيول والشموع، ثم انتقل خلال فترة قصيرة إلى عالم الفولاذ والكهرباء والسكك الحديدية..

وتشير بيانات أوردتها بلومبرغ إلى أن بلاكستون رفعت قيمة استثماراتها في مراكز البيانات إلى نحو 200 مليار دولار حتى يوليو 2026، بما يشمل الأصول العاملة والمشاريع قيد الإنشاء والتمويل المرتبط بها.

ويعد هذا الرقم قفزة هائلة مقارنة بنحو 55 مليار دولار فقط في منتصف عام 2024، ما يعكس حجم الرهان الذي تبنيه الشركة على الطلب المتنامي على قدرات الحوسبة اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

وتحولت مراكز البيانات إلى حجر الأساس في استراتيجية بلاكستون، إذ ترى الشركة أنها تمثل البنية التحتية المكافئة للسكك الحديدية ومحطات الكهرباء خلال الثورات الصناعية السابقة.

وترجع جذور الرهان الحالي إلى عام 2021 عندما استحوذت بلاكستون على شركة QTS Realty Trust المتخصصة في إنشاء وتشغيل مراكز البيانات مقابل 10 مليارات دولار.

في ذلك الوقت، كان تقدير الشركة أن الطلب على البيانات والتخزين السحابي سيواصل النمو بشكل تدريجي، وأن الأ…

المصدر الأساسي: Sky News Arabia. يعرض الحدث نيوز ملخصًا ومقتطفًا محدودًا مع الإحالة للمادة الأصلية.

قراءة المادة الأصلية