تستعد شركة الحوسبة السحابية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي Lambda لجمع ما يصل إلى 4 مليارات دولار عند تقييم أولي يبلغ 14.5 مليار دولار، في ما قد يكون جولتها الخاصة الأخيرة قبل طرح عام مرتقب في 2027. ويقود الجولة كل من Blackstone وCoatue Management، بحسب صحيفة The Wall Street Journal التي كشفت عن الصفقة أولاً.
تبيع الشركة المدعومة من Nvidia قدرات حوسبة بواسطة وحدات معالجة الرسوميات (GPU) للشركات التي تدرّب وتشغّل نماذج الذكاء الاصطناعي. وتؤكد هذه الجولة أن المستثمرين لا يزالون مستعدين لتمويل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، حتى مع تصاعد كلفة بناء مراكز البيانات وزيادة انتقائية الممولين.
دفتر طلبات Lambda يقفز من 15 مليار دولار إلى 50 مليار دولار
تُظهر رسالة موجهة إلى المستثمرين اطلعت عليها الصحيفة أن حجم الطلبات المتراكمة لدى Lambda نما من 15 مليار دولار في يونيو إلى 50 مليار دولار في سبتمبر. ويبدو أن معظم هذه الزيادة يعود إلى التزام واحد بقيمة 35 مليار دولار من شركة Anthropic، التي وقّعت اتفاقاً مع Lambda في أواخر أغسطس.
هذا التركّز مهم، إذ يشير موقع TechCrunch إلى أن تقييم Lambda بات يعتمد بشكل كبير على قدرة Anthropic على مواصلة الدفع، في وقت تظل فيه سعة وحدات GPU الموثوقة نادرة والطلب عليها قوياً.
التمويل والديون وسباق السحابات الجديدة
بالنسبة لشركات الحوسبة السحابية الجديدة مثل Lambda، لا يمثل الطلب المشكلة، بل كلفة تلبيته. ويُموَّل بناء مراكز البيانات في الغالب بالديون، وقد جمعت Lambda مليار دولار إضافية الأسبوع الماضي وحده، بحسب TechCrunch.
يمنح جمع التمويل الآن Lambda رأس مال أكبر قبل أن تبدأ مراقبة الأسواق العامة، ويساعد في تحديد نبرة تسعير طرحها العام. ويُقال إن الشركة كانت تخطط لطرح أسهمها هذا العام لكنها أخّرت الموعد بسبب غموض الأسواق.
ولم تكن Lambda وحدها في هذا السباق. فشركتا CoreWeave وNebius المدعومتان من Nvidia تعتمدان الآن على صحة أسهمهما لتمويل مشاريعهما التوسعية، بينما تقدّمت الشركة البريطانية Nscale بطلب طرح عام الشهر الماضي ويُتوقع أن تبدأ التداول قريباً.
وفي سياق منفصل، تقترب شركة Deepseek الصينية للذكاء الاصطناعي من جمع 12 مليار دولار على الأقل في جولة جديدة، تساهم فيها CATL وTencent بالحصة الأكبر، بحسب Bloomberg. وتخطط Deepseek أيضاً لإعادة هيكلة استعداداً لطرح عام في مطلع 2027.
