قالت وكالة بلومبيرغ إنّ الأسواق المالية اليوم تعكس مشاعر متناقضة، فالاقتصاد مضطرب سياسيًا وتجاريًا، لكن مؤشرات الأسهم الأميركية تحلّق في قممٍ تاريخية.
فرغم الحروب الجمركية التي أطلقها الرئيس دونالد ترامب وتصاعد التوترات التكنولوجية مع الصين، ارتفع مؤشر ستاندرد آند بورز 500 بنسبة 90% خلال 3 سنوات، لتبدو الأسواق وكأنها في حالة "تفاؤل قَلِق".
وتقول المجلة إنّ "الأرقام تصرخ بالتفاؤل، لكن الناس يشعرون بالقلق" مشيرةً إلى أنّ العالم يعيش فقاعة مشاعر قبل أن يعيش فقاعة أسعار.
تقييمات الأسهم.. ما الذي يعنيه مضاعف الأرباح؟وتعتمد بلومبيرغ على مقياس اقتصادي شهير هو نسبة السعر إلى متوسط الأرباح لـ10 سنوات (مضاعف شيلر) الذي يقيس مدى غلاء الأسهم مقارنة بأرباحها الفعلية، وقد وصل هذا المؤشر حاليًا إلى 40 ضعفًا، وهو مستوى لم يُسجَّل منذ فقاعة الإنترنت عام 1999.
وبعبارة أبسط فإن كل دولار من أرباح الشركات يُباع بـ40 دولارًا من القيمة السوقية، مما يعني أنّ المستثمرين يدفعون "سعر المستقبل" لا "قيمة الحاضر" وهذه هي الإشارة الكلاسيكية للفقاعة.
ولكن بلومبيرغ تذكّر أنّ التقييم العالي لا يعني انهيارًا وشيكًا، بل بيئة تتطلب انضباطًا استثماريًا، أي التركيز على الأهداف طويلة الأمد، لا التوقيت القصير للمضاربة.
وتقول المجلة "لسنا في فقاعة مالية بقدر ما نحن في فقاعة إحساس بأننا على حافة حدث كبير، سواء كان معجزة إنتاجية بفعل الذكاء الاصطناعي أو أزمة ديون قادمة.
"الذكاء الاصطناعي بين الطفرة والمخاطرةويصف التقرير "الذكاء الاصطناعي" بأنه المحرّك الجديد للاقتصاد الأميركي، لكنه أيضًا "الخطر غير المقاس".
فالاستثمارات الهائلة في مراكز البيانات ومعالجات "الذكاء الفائق" أصبحت رافعة أساسية للنمو.
لكن "بن إنكر" رئيس إدارة الأصول في شركة "جي إم أو" للاستثمار يحذّر ويقول "إذا توقّف الإنفاق على مراكز الذكاء الاصطناعي، فسيكون ذلك أمرًا مخيفًا لأن السوق يعتمد بشدة على هذه الشركات العملاقة".
إعلانويوضّح هذا التحليل فكرة الاعتماد القطاعي، حين يتركز نمو السوق في قطاع واحد (مثل التكنولوجيا أو الطاقة) ويترجم أي اضطراب في هذا القطاع فورًا إلى اهتزاز في المؤشر العام.
ولذلك تنصح بلومبيرغ بتوزيع المحفظة بين قطاعات متباينة (صناعة، رعاية صحية، طاقة متجددة، بنوك) لأن التنويع هو "الدرع الواقعي ضد الدورات المفاجئة".
استقلال البنوك المركزية.. لماذا يهمك كمستثمر؟ويشير التقرير إلى الصدام بين الرئيس ترامب وعضوة الاحتياطي الفدرالي ليزا كوك كمثال على هشاشة العلاقة بين السياسة والمال.
فقد حاول ترامب إقالتها على خلفية مزاعم مرتبطة بملفات الرهن العقاري، لكن المحكمة العليا منعت التنفيذ.
ويقول إنكر "مصداقية الاحتياطي الفدرالي لا تقل أهمية عن الدولار نفسه، وإذا تزعزعت فالثقة بالسوق كلها ستنهار".
وهنا يتضح الدرس للمستثمر العربي أيضًا، حين تضع أموالك في عملة أو سوق، راقب استقلال السياسة النقدية لتلك الدولة، لأنها المؤشر الأصدق على استقرار الأسعار والعوائد الحقيقية.
الاستثنائية الأميركية تتراجعوتوضح ليزا شالت، كبيرة مستشاري الاستثمار في مورغان ستانلي، أنّ السوق الأميركية لم تعد وحدها مركز الجاذبية المالية في العالم.
وتقول "نحن أمام مرحلة جديدة: عوائد الأسهم الأميركية المستقبلية لن تتجاوز 5-6% سنويًا، بعد أن اعتدنا 15%".
وهم النمو الخفيوتحذّر بلومبيرغ من أنّ ارتفاع الأسهم خلف "ثروة نفسية" أكثر منها مالية، فالأسر الأميركية الأعلى دخلًا -أي أعلى 10% من السكان- مسؤولة اليوم عن نصف الإنفاق الاستهلاكي في البلاد.
ويقول "دوغ رامزي" من لوثولد غروب "حين يعتمد الاقتصاد على إنفاق الأغنياء، يصبح هشًّا أمام أي هبوط في الأسعار، لأن استهلاكهم يتراجع فورًا".
وبذلك لا تبنِ خططك المالية على "نشوة السوق" بل تدفق الدخل الحقيقي، سواء من عملك أو أصول ذات عائد ثابت، الربح الورقي ليس ثروة ما لم يكن مدعومًا بتدفق نقدي مستمر.
تنويع ذكي وتحوط نقديوتوصي بلومبيرغ، نقلاً عن شركة فانغارد، بأنّ العوائد المستقبلية للأسهم الأميركية ستكون بين 3.3% و5.3% سنويًا خلال العقد القادم، وهو ما يجعل "التحوّط" واجبًا لا خيارًا.
وتقترح ما يلي:
لمن تجاوز الخمسين عامًا: تخصيص 30% إلى 40% من المحفظة لأدوات الدخل الثابت (سندات، شهادات ادخار، حسابات نقدية). لمن هم دون الأربعين: زيادة التعرض للأسواق الدولية الناشئة، التي ما زالت تملك تقييمات جذابة. للجميع: الاحتفاظ باحتياطي نقدي للطوارئ يغطي 6 إلى 12 شهرًا من النفقات.ويشير التقرير إلى أنّ الصناديق الأوروبية، مثل "صندوق فانغارد للأسهم الأوروبية" حققت أداءً مستقرًا هذا العام بفضل خفض الفائدة المبكر في الاتحاد الأوروبي.
الذهب والبنية التحتية كملاذات واقعيةوترى بلومبيرغ أنّ الذهب استعاد مكانته كـ"عملة عالمية بديلة" زمن الأزمات، بعدما ارتفع بأكثر من 60% هذا العام، لكنها تحذر من الاستثمار العاطفي فـ"الذهب أداة تحوط، لا وسيلة ثراء سريعة".
كما يوصي التقرير بالنظر في الاستثمار بالبنية التحتية العالمية -كشبكات الطاقة والموانئ والسكك الحديدية- لأنها ترتبط بالطلب الفعلي وتستفيد من طفرة الذكاء الاصطناعي التي تتطلب توسعًا في قدرات النقل والطاقة.
وتلخّص بلومبيرغ رسالتها في سؤالين اثنين: هل ادّخرت ما يكفي؟ وهل أنت مرتاح للمخاطر التي تتحملها؟.
وتضيف "الإجابتان هما ممارساتك في عالم يبدو أغرب من أي وقت مضى".
ونهاية المطاف، لا أحد يمكنه التنبؤ بالسوق، لكن يمكن لكل فرد أن يتعلم كيف يحمي نفسه من فوضى الاقتصاد الحديث بالمعرفة والانضباط والواقعية.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: غوث حريات دراسات ريادة الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحدد الأشياء في الصور بدقة
طور باحثون أميركيون طريقة تدريب جديدة تُعلّم نماذج الذكاء الاصطناعي المولدة للرؤية واللغة تحديد موقع كائن مخصص، مثل قطة أو جهاز داخل غرفة في مشهد جديد.
يسهل على صاحب كلب، مثلا، تحديد هوية كلبه من بين كلاب أخرى في موقع. لكن إذا أراد شخص ما استخدام نموذج ذكاء اصطناعي توليدي مثل GPT-5 لمراقبة حيوانه الأليف أثناء وجوده في العمل، فقد يفشل النموذج في التعرف على الحيوان. غالبًا ما تتفوق نماذج الرؤية واللغة في التعرف على الأشياء العامة، مثل كلب أو قط أو سيارة في مشهد، لكنها لا تُجيد تحديد مواقع الأشياء المُخصّصة، مثل كلب بعينه.
لمعالجة هذا القصور، قدّم باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) ومختبر الذكاء الاصطناعي MIT-IBM Watson طريقة تدريب جديدة تُعلّم نماذج الرؤية واللغة تحديد مواقع الأشياء والحيوانات المُخصصة في مشهد ما.
تستخدم طريقتهم بيانات تتبع فيديو مُعدّة بعناية، حيث يتم تتبّع الشيء نفسه عبر إطارات متعددة. صمموا مجموعة البيانات بحيث يركز النموذج على الأدلة السياقية لتحديد الكائن المُخصَّص، بدلاً من الاعتماد على المعرفة التي حفظها سابقًا.
عند عرض بعض الصور النموذجية التي تُظهر كائنًا مُخصَّصًا، مثل حيوان أليف لشخص ما، يكون النموذج المُعاد تدريبه أكثر قدرة على تحديد موقع الحيوان الأليف نفسه في صورة جديدة.
تفوقت النماذج المُعاد تدريبها باستخدام طريقتهم على الأنظمة الحديثة في هذه المهمة. والأهم من ذلك، أن أسلوبهم لا يمسّ بقية القدرات العامة للنموذج.
يمكن أن يساعد هذا النهج الجديد أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية على تتبع كائنات مُحددة عبر الزمن، مثل حقيبة ظهر طفل، أو تحديد مواقع كائنات مهمة، مثل نوع من الحيوانات قيد الرصد البيئي. كما يُمكن أن يُسهم في تطوير تقنيات مُساعدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تُساعد ضعاف البصر في العثور على عناصر مُحددة في الغرفة.
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي ينجح في تصنيف الأجرام النجمية
يقول جيهانزيب ميرزا، باحث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ومؤلف رئيسي لورقة بحثية حول هذه التقنية "في نهاية المطاف، نريد أن تكون هذه النماذج قادرة على التعلم من السياق، تمامًا كما يفعل البشر. إذا استطاع النموذج القيام بذلك بشكل جيد، فبدلاً من إعادة تدريبه لكل مهمة جديدة، يمكننا فقط تقديم بعض الأمثلة، وسيستنتج كيفية أداء المهمة من هذا السياق. هذه قدرة فعّالة للغاية".
وجد الباحثون أن نماذج اللغة الكبيرة تتفوق في التعلم من السياق. إذا زودوا نموذج لغة كبير ببعض الأمثلة على مهمة ما، مثل مسائل الجمع، سيتمكن من تعلم حل مسائل جديدة بناءً على السياق المُقدم.
نموذج الرؤية واللغة (VLM) هو في الأساس نموذج لغة كبير مُتصل به مكون بصري. لذلك، اعتقد باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أنه سيتحلى بقدرات التعلم السياقية لنموذج لغة كبير. لكن هذا ليس صحيحًا.
يقول ميرزا "لم يتمكن مجتمع البحث من إيجاد إجابة قاطعة لهذه المشكلة تحديدًا حتى الآن".
شرع الباحثون في تحسين قدرات نماذج الرؤية واللغة على تحديد المواقع السياقية، والذي يتضمن العثور على كائن محدد في صورة جديدة. ركزوا على البيانات المستخدمة لإعادة تدريب نماذج الرؤية واللغة الحالية لمهمة جديدة، وهي عملية تُسمى "الضبط الدقيق".
تُجمع بيانات الضبط الدقيق النموذجية من مصادر عشوائية، وتُمثل مجموعات من الأشياء اليومية. قد تحتوي إحدى الصور على سيارات متوقفة في الشارع، بينما تحتوي صورة أخرى على باقة أزهار.
يضيف ميرزا "لا يوجد ترابط حقيقي في هذه البيانات. لذا، لا يتعلم النموذج أبدًا التعرف على الشيء نفسه في صور متعددة".
ولحل هذه المشكلة، طوّر الباحثون مجموعة بيانات جديدة من خلال تجميع عينات من بيانات تتبع الفيديو الموجودة. هذه البيانات عبارة عن مقاطع فيديو تُظهر الشيء نفسه وهو يتحرك في مشهد ما، مثل نمر يمشي عبر أرض عشبية.
قاموا بقص إطارات من هذه الفيديوهات وهيكلة مجموعة البيانات بحيث يتكون كل مُدخل من صور متعددة تُظهر الشيء نفسه في سياقات مختلفة، مع أمثلة على أسئلة وأجوبة حول موقعه.
ويوضح ميرزا "باستخدام صور متعددة لنفس الشيء في سياقات مختلفة، نشجع النموذج على تحديد موقع الشيء محل الاهتمام باستمرار من خلال التركيز على السياق".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
جدل فتح المعابر في غزة يعيد التذكير بالقانون الدولي لحماية المدنيين