ByteDance تحصل على قرض موزع بقيمة 29.6 مليار دولار لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

- حصلت بايت دانس على قرض متناثر بقيمة 29.6 مليار دولار، وهو ثاني أكبر اقتراض بالدولار في آسيا لعام 2026 خلف سوفت بانك الذي حصل على جسر ائتماني بقيمة 40 مليار دولار في مارس.
- ستُستخدم الأموال لتمويل مراكز البيانات وبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التي قد تكلف ما يصل إلى 70 مليار دولار سنوياً.
- شركة بايت دانس الخاصة تتحمل الآن ديوناً بمقياس الذكاء الاصطناعي المتقدم، ويبلغ عدد البنوك التي تعرف أرقامها حوالي عشرين بنكاً، وهي أرقام لا يعرفها منظموها أو مستخدموها.
حصل مالك TikTok ByteDance على ثاني أكبر صفقة قرض بالدولار في آسيا هذا العام بقرض موزع بقيمة 29.6 مليار دولار، وقد تم تخصيص العائدات لمراكز البيانات التي تدعم الانتقال المكلف للشركة إلى مجال الذكاء الاصطناعي.
أراد البنوك دعم قرض أكبر بكثير مما كانت ByteDance تهدف إلى جمعه في البداية، مما دفع الشركة لتجاوز هدفها البالغ 20 مليار دولار إلى حوالي 30 مليار دولار.
قامت Citigroup وJPMorgan بتنسيق صفقة القرض، والتي تحمل مدة ثلاث سنوات وخياراً للتمديد إلى خمس سنوات. لا تزال الصفقة غير نهائية، حيث لا تزال البنوك تؤكد تخصيصاتها.
ثلاثة أضعاف صفقة قرض ByteDance قبل عامين
جمعت ByteDance ما يقرب من 10.8 مليار دولار من حوالي 20 مقرضاً في عام 2024، في أكبر قرض شركات بالدولار في آسيا خارج اليابان في ذلك الوقت. وحتى يونيو، كانت الشركة في محادثات مبكرة حول مرفق قياسي بقيمة 20 مليار دولار، حيث تجاوزت الأرقام النهائية هذا العلامة بنحو النصف.
المقترض الآسيوي الوحيد الذي جمع مبالغ أكبر من قرض في عام 2026 هو Softbank. رتبت شركة الاستثمار مرفق جسر بقيمة 40 مليار دولار في مارس لدعم حصتها في OpenAI.
الصفقتان مختلفتان، ومع ذلك، حيث أن SoftBank عبارة عن جسر ضد موقف أسهم ومن المقرر سدادها بمجرد دخول التمويل طويل الأجل، بينما تقترض ByteDance مقابل عمل يدر تدفقات نقدية بالفعل. تعامل البنوك فعلياً مع إيرادات TikTok وDouyin كضمان خلف قرض ByteDance.
سباق نحو حدود الذكاء الاصطناعي
الالغرض المعلن من هذا الاقتراض هو الأغراض العامة للشركة، والتي تعني بالنسبة لـ ByteDance حالياً الحوسبة، وكمية كبيرة منها. تنظر الشركة في إنفاق رأس المال يصل إلى 70 مليار دولار سنوياً على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وهو مستوى سيضعها جنباً إلى جنب مع عمالقة الحوسبة الأمريكيين.
يتمدد الميزانية أبعد من الرقم الذي تشير إليه، لأن تكلفتها أكثر من المعتاد. تفرض قيود التصدير الأمريكية وصول ByteDance إلى أفضل رقائق Nvidia، لذا فإن توسع الذكاء الاصطناعي يعتمد على رقائق مخصصة باستخدام تصاميم Arm وRISC-V، وأجزاء استنتاجية من Qualcomm، وموردين صينيين محليين.
تصبح تجميع نفس كمية الحوسبة بهذه الطريقة أكثر تكلفة على المدى الطويل، حيث يتدفق جزء من الإنفاق لا يزال إلى منافس. ByteDance تدفع أكثر من مليار دولار سنوياً لتشغيل نماذج OpenAI عبر Microsoft Azure بينما تمول العتاد المصنوع محلياً لإنهاء هذا الاعتماد.
يُقال إن الشركة تدرب نموذجاً يحتوي على تريليون معلمة وتوسع مجموعة مراكز بياناتها كلها داخل منغوليا الداخلية، وهو مستوى من التطوير لا يمكن تغطيته بتدفق النقد التشغيلي النقي وحده.
أرقام لا تراها إلا البنوك
تقع خطة الإنفاق الرأسمالي البالغة 70 مليار دولار مباشرة مقابل 160 مليار يوان (22.7 مليار دولار) التي زعمت ByteDance سابقاً أنها ميزانية لعام 2026، وتختلف الحسابات حول ما إذا كان الرقم الأكبر قراراً نهائياً أم سيناريو لا يزال قيد المراجعة.
لم تتعامل الشركة مع هذه الأرقام علناً، حيث تظل شركة خاصة، ولا تقدم بيانات مالية، وتكشف عن إنفاقها الرأسمالي بشكل رئيسي من خلال البنوك التي تتعامل مع أموالها.
تجاوز دين الشركات التكنولوجية الكبرى المتعلق بالذكاء الاصطناعي الآن 350 مليار دولار حيث تمول الشركات مراكز البيانات بالمال المقترض بدلاً من أرباحها الخاصة، وتنتقل صفقة بهذا الحجم جزءاً كبيراً من هذا الاقتراض خارج الولايات المتحدة.
إذا كنت تقرأ هذا، فأنت متقدّم بالفعل. ابق هناك مع نشرتنا الإخبارية.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تُجرى بناءً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.

أوبييمي أولانريواجو
يتخصص أوبييمي في إنشاء وتطوير محتوى عالي الجودة يركز على العملات الرقمية والأسواق المالية العالمية والاقتصاد. تخرج من جامعة إيبادان بدرجة بكالوريوس الطب والجراحة (MBBS). عمل محررًا رئيسيًا للنشر التحريري لكلية، وسابقًا في CFA. منذ أكثر من ست سنوات، ساعد في الحفاظ على التميز كصحفي أخبار في موقع كريبتوبوليتان.
















