智譜: ارتفعت هامش الربح الإجمالي لمنصة MaaS بما يقرب من 5 أضعاف

الرئيس التنفيذي لشركة ZHIPU (02513)، Zhang Peng، كشف خلال مؤتمر الأداء أن إيرادات الشركة السنوية المتكررة (ARR) لمنصة MaaS (نموذج كخدمة، أي المنصة المفتوحة وواجهات برمجة التطبيقات) قد بلغت حوالي 1.7 مليار يوان صيني حتى مارس، محققة زيادة بمقدار 60 مرة خلال الاثني عشر شهرًا الماضية، كما ارتفعت هامش الربح الإجمالي للمنصة بمقدار قريب من خمس مرات ليصل إلى 18.9%.

كما أشار إلى أنه حتى مارس من هذا العام، وعلى الرغم من ارتفاع أسعار استدعاء واجهات برمجة التطبيقات (API) لمنصة MaaS بنسبة 83% مقارنة بنهاية العام الماضي، إلا أن الطلب لا يزال يفوق العرض، مما يدل على أن الذكاء العالي المستوى هو المورد النادر في الوقت الحالي، وقال: “من يسيطر على حدود الذكاء (قدرات النماذج المتقدمة)، يسيطر على حق تحديد الأسعار.”

وتحدث Zhang Peng عن أن قدرات الذكاء الاصطناعي اليوم تتجه من “القدرة على الاستخدام” و"المرح" إلى الإنتاج الحقيقي، حيث يتم حل مشكلات أكثر تعقيدًا، مما يجعل استدعاءات API واستهلاك الرموز (tokens) يتحولان فعليًا إلى قيمة اقتصادية؛ ومع تطور تطبيقات جديدة مثل OpenClaw وتطوير الذكاء الأصلي على مستوى الأجهزة، من المتوقع أن يشهد استهلاك الرموز نموًا أسيًا في المستقبل.

وفيما يتعلق بموقع الشركة، قال Zhang Peng إن شركة Anthropic كانت واحدة من أكثر الشركات اهتمامًا في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم خلال العام الماضي، وأن منطق نموها واضح، حيث تركز على تسليم النماذج الأقوى عبر واجهات برمجة التطبيقات للشركات والمطورين، وأن هذا النمو والنموذج التجاري يحدث أيضًا في ZHIPU، وأضاف: “عندما يكون النموذج قويًا بما يكفي، فإن API هو أفضل نموذج للأعمال.” وتخطط ZHIPU في عام 2026 لمواصلة تطوير مسارها التجاري الذي يشبه “Anthropic في الصين”، معتمدًا على الذكاء في النماذج، وواجهة برمجة التطبيقات كمحرك رئيسي.

وعن تأثير النماذج الكبيرة على صناعة البرمجيات التقليدية، يعتقد Zhang Peng أن هناك ظهور لنموذج جديد في صناعة البرمجيات وتقنية المعلومات، وأن بعض الشركات التقليدية قد تتأثر، وهو أمر طبيعي مع تبديل عصور جديدة.

أما بالنسبة لنقص القدرة الحاسوبية، فذكر أن ZHIPU ستواصل زيادة استثماراتها لمواجهة فجوة القدرة الحاسوبية التي بدأت منذ فبراير من هذا العام، مع التركيز بشكل خاص على التكيف مع الرقاقات المحلية وتحسين التكامل بين البرمجيات والأجهزة، بهدف دفع أداء الاستنتاج (inference) إلى أقصى حد ممكن.