تعطّل تطوّر النماذج الفاخرة: ذكاء اصطناعي رخيص يسحب حق التسعير
بدأت الشركات الأمريكية الكبرى جماعيًا باستخدام ذكاء اصطناعي أرخص
تُظهر نتائج تحقيق صحيفة «فاينانشال تايمز» أن النماذج مفتوحة المصدر تنتشر من شركات التكنولوجيا إلى الشركات الأمريكية التقليدية. تُبيّن بيانات AlphaSense أن عدد المرات التي ذكرت فيها الشركات الأمريكية نماذج مفتوحة المصدر أو مفتوحة الأوزان في مكالمات أرباحها واجتماعات المستثمرين خلال شهري أغسطس وسبتمبر من هذا العام ارتفع بنحو 6 مرات مقارنةً بالعام السابق.
1، السبب الأكثر مباشرة لتبديل النماذج هو الفاتورة
ارتفعت ميزانية Tinder السنوية للذكاء الاصطناعي من نحو 1 مليون دولار في يناير من هذا العام إلى نحو 10 ملايين دولار في يوليو، أي تضاعفت 10 مرات خلال ستة أشهر. وفي الوقت الحالي، تم تحويل الطلبات العادية بالفعل إلى نماذج مفتوحة المصدر. وقد أسندت AT&T نحو 40% من مهام الذكاء الاصطناعي إلى نماذج مفتوحة المصدر، مع خطة لرفع النسبة إلى 70%. في أنظمتها الداخلية، تتم معالجة نحو 45 مليار Token يوميًا؛ فالمهام البسيطة تُسَلَّم إلى نموذج رخيص، بينما تُترك المهام المعقّدة لـ OpenAI وAnthropic.
2، أسعار الـ Token تتجه إلى الانكماش المستمر
تُظهر بيانات OpenRouter أن سعر كل وحدة من الـ Token يواصل الهبوط. يرتفع حجم الاستدعاءات، لكن الإيرادات لا تزيد بنسبة مماثلة؛ لأن الجزء الأكبر من الزيادة يتم ابتلاعه بواسطة نماذج مفتوحة المصدر، فيما يتم تآكل الحصة السوقية وحق التسعير للنماذج الراقية في الوقت نفسه.
3، قدرات النماذج مفتوحة المصدر بدأت تلحق بأفضل النماذج
كان البرمجة يومًا الحاجز الدفاعي الأشد للنماذج الرائدة المغلقة المصدر، وهو السيناريو الأساسي الذي كانت الشركات مستعدة للدفع مقابلـه علاوة سعرية. أما الآن فقد أصبحت النماذج مفتوحة المصدر قادرة على مجاراة الخط الأول في قدرات البرمجة؛ ودخلت تحسينات النماذج الراقية مرحلة عنق الزجاجة. الأموال الإضافية لا تشتري ذكاءً متناسبًا. فالـمهمات ذات درجة 70 تكفي لها نماذج بدرجة 70، وحتى استخدام نموذج بدرجة 90 لعمل بدرجة 70 لا يعطي إلا نتيجة بدرجة 70. والفارق ليس واضحًا. والزبائن الذين يدفعون 10 أضعاف السعر للحصول على نموذج بدرجة 95 سيقل عددهم أكثر فأكثر.
4، خلافات حول الاحتفاظ بالبيانات تؤدي إلى تدهور علاقة شركات النماذج الرائدة
واجهت هيئة تنظيم خدمات الاحتفاظ بالبيانات لدى Anthropic مقاومة من عملاء كبار مثل Palantir وAmazon وMicrosoft. يهتم العملاء المؤسسون بصورة متزايدة بسيادة البيانات وحرية صياغة الشروط. وكلما كانت شركات المصدر المغلق أكثر تعنتًا، زادت دوافع العملاء لدعم بدائل مفتوحة المصدر؛ وهذه ظاهرة انتكاس بنيوية.
5، تغيّر منطق «نقطة الدخول»
بدأت منتجات مثل Meta Muse و xAI Grokbot وPersonAI تحظى بشعبية. فهي ترتبط بالعلاقات الاجتماعية، وسيناريوهات التواصل، ومداخل الأجهزة الصلبة—أي خدمات الربط تلك. يبقى المستخدم داخل نظام ذكاء اصطناعي ما في كثير من الأحيان لأن الأصدقاء موجودون هناك، والبيانات هناك، ونقطة الدخول هناك. هذه «اللزاجة» لا يمكن بناؤها بقدرات النموذج وحدها، وحتى النماذج الأرقى لا تحل مشكلة نقص نقطة الدخول.
عند تكديس هذه الطبقات فوق بعضها، يتضح وضع النماذج الراقية بالفعل: تتقلص علاوة القدرة، وتتعقد الأسعار باتجاه الانكماش، وتتحول الفواتير إلى الخارج، ويتم مقاومة الاحتفاظ بالبيانات، وما تزال نقطة الدخول في يد الآخرين.
لن تختفي النماذج الرائدة، لكن عصر «النموذج الراقي يستحوذ على كل شيء» يقترب من نهايته. والأرجح مستقبلًا سيكون سوقًا مُقسَّمًا إلى طبقات: ستستحوذ النماذج مفتوحة المصدر على 70% من الطلبات العادية، بينما تحافظ النماذج المغلقة المصدر الرائدة على أصعب جزء، وهو أيضًا الجزء الأكثر وفرة في الأرباح—تمامًا كما كان الحال في عصر الهاتف المحمول: تحالفا أندرويد و iOS.
بالنسبة للاستثمار، ما زاد حجم الحوسبة (القدرة الحاسوبية)، لكن قصة هوامش ربح النماذج الراقية، ومعدل اختراقها، ومعدل اعتماد الشركات—يجب إعادة صياغتها من جديد.
بدأت الشركات الأمريكية الكبرى جماعيًا باستخدام ذكاء اصطناعي أرخص
تُظهر نتائج تحقيق صحيفة «فاينانشال تايمز» أن النماذج مفتوحة المصدر تنتشر من شركات التكنولوجيا إلى الشركات الأمريكية التقليدية. تُبيّن بيانات AlphaSense أن عدد المرات التي ذكرت فيها الشركات الأمريكية نماذج مفتوحة المصدر أو مفتوحة الأوزان في مكالمات أرباحها واجتماعات المستثمرين خلال شهري أغسطس وسبتمبر من هذا العام ارتفع بنحو 6 مرات مقارنةً بالعام السابق.
1، السبب الأكثر مباشرة لتبديل النماذج هو الفاتورة
ارتفعت ميزانية Tinder السنوية للذكاء الاصطناعي من نحو 1 مليون دولار في يناير من هذا العام إلى نحو 10 ملايين دولار في يوليو، أي تضاعفت 10 مرات خلال ستة أشهر. وفي الوقت الحالي، تم تحويل الطلبات العادية بالفعل إلى نماذج مفتوحة المصدر. وقد أسندت AT&T نحو 40% من مهام الذكاء الاصطناعي إلى نماذج مفتوحة المصدر، مع خطة لرفع النسبة إلى 70%. في أنظمتها الداخلية، تتم معالجة نحو 45 مليار Token يوميًا؛ فالمهام البسيطة تُسَلَّم إلى نموذج رخيص، بينما تُترك المهام المعقّدة لـ OpenAI وAnthropic.
2، أسعار الـ Token تتجه إلى الانكماش المستمر
تُظهر بيانات OpenRouter أن سعر كل وحدة من الـ Token يواصل الهبوط. يرتفع حجم الاستدعاءات، لكن الإيرادات لا تزيد بنسبة مماثلة؛ لأن الجزء الأكبر من الزيادة يتم ابتلاعه بواسطة نماذج مفتوحة المصدر، فيما يتم تآكل الحصة السوقية وحق التسعير للنماذج الراقية في الوقت نفسه.
3، قدرات النماذج مفتوحة المصدر بدأت تلحق بأفضل النماذج
كان البرمجة يومًا الحاجز الدفاعي الأشد للنماذج الرائدة المغلقة المصدر، وهو السيناريو الأساسي الذي كانت الشركات مستعدة للدفع مقابلـه علاوة سعرية. أما الآن فقد أصبحت النماذج مفتوحة المصدر قادرة على مجاراة الخط الأول في قدرات البرمجة؛ ودخلت تحسينات النماذج الراقية مرحلة عنق الزجاجة. الأموال الإضافية لا تشتري ذكاءً متناسبًا. فالـمهمات ذات درجة 70 تكفي لها نماذج بدرجة 70، وحتى استخدام نموذج بدرجة 90 لعمل بدرجة 70 لا يعطي إلا نتيجة بدرجة 70. والفارق ليس واضحًا. والزبائن الذين يدفعون 10 أضعاف السعر للحصول على نموذج بدرجة 95 سيقل عددهم أكثر فأكثر.
4، خلافات حول الاحتفاظ بالبيانات تؤدي إلى تدهور علاقة شركات النماذج الرائدة
واجهت هيئة تنظيم خدمات الاحتفاظ بالبيانات لدى Anthropic مقاومة من عملاء كبار مثل Palantir وAmazon وMicrosoft. يهتم العملاء المؤسسون بصورة متزايدة بسيادة البيانات وحرية صياغة الشروط. وكلما كانت شركات المصدر المغلق أكثر تعنتًا، زادت دوافع العملاء لدعم بدائل مفتوحة المصدر؛ وهذه ظاهرة انتكاس بنيوية.
5، تغيّر منطق «نقطة الدخول»
بدأت منتجات مثل Meta Muse و xAI Grokbot وPersonAI تحظى بشعبية. فهي ترتبط بالعلاقات الاجتماعية، وسيناريوهات التواصل، ومداخل الأجهزة الصلبة—أي خدمات الربط تلك. يبقى المستخدم داخل نظام ذكاء اصطناعي ما في كثير من الأحيان لأن الأصدقاء موجودون هناك، والبيانات هناك، ونقطة الدخول هناك. هذه «اللزاجة» لا يمكن بناؤها بقدرات النموذج وحدها، وحتى النماذج الأرقى لا تحل مشكلة نقص نقطة الدخول.
عند تكديس هذه الطبقات فوق بعضها، يتضح وضع النماذج الراقية بالفعل: تتقلص علاوة القدرة، وتتعقد الأسعار باتجاه الانكماش، وتتحول الفواتير إلى الخارج، ويتم مقاومة الاحتفاظ بالبيانات، وما تزال نقطة الدخول في يد الآخرين.
لن تختفي النماذج الرائدة، لكن عصر «النموذج الراقي يستحوذ على كل شيء» يقترب من نهايته. والأرجح مستقبلًا سيكون سوقًا مُقسَّمًا إلى طبقات: ستستحوذ النماذج مفتوحة المصدر على 70% من الطلبات العادية، بينما تحافظ النماذج المغلقة المصدر الرائدة على أصعب جزء، وهو أيضًا الجزء الأكثر وفرة في الأرباح—تمامًا كما كان الحال في عصر الهاتف المحمول: تحالفا أندرويد و iOS.
بالنسبة للاستثمار، ما زاد حجم الحوسبة (القدرة الحاسوبية)، لكن قصة هوامش ربح النماذج الراقية، ومعدل اختراقها، ومعدل اعتماد الشركات—يجب إعادة صياغتها من جديد.