أصبح GitHub Copilot يتقاضى رسومًا، كاشفًا عن "أكبر كذبة" في صناعة الذكاء الاصطناعي

عنوان النص الأصلي: اقتصاديات الذكاء الاصطناعي لا معنى لها

مؤلف النص الأصلي: Ed Zitron، Where’s Your Ed At
ترجمة النص الأصلي: Deep潮 TechFlow

مقدمة Deep潮: أخيرًا، لم تعد شركة مايكروسوفت تستطيع الصمود، حيث حولت GitHub Copilot من نظام الاشتراك الشهري إلى نظام الدفع مقابل الرموز. هذا ليس ترقية للمنتج، بل هو إفلاس جماعي لمخادعة الدعم في صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها — حيث تستخدم OpenAI وAnthropic نظام الاشتراك لإخفاء التكاليف الحقيقية، مما يجعل المستخدمين ينفقون دولارًا واحدًا ويستهلكون من 8 إلى 13 دولارًا من القدرة الحاسوبية، لتدريب جيل من العادات التي لا يمكن أن تستمر. وعندما تعود الأسعار إلى الواقع، ستكتشف أن تلك الأدوات «الثورية» ربما تكون مجرد ألعاب باهظة الثمن.

كتبت مؤخرًا مقالًا عن كيف قضت OpenAI على Oracle، واستخدمت في هذا المقال بعض من تلك المواد.

هذا من بين أفضل المقالات التي كتبتها على الإطلاق، وأنا فخور جدًا به.

الاشتراك المدفوع ليس فقط قيمة ممتازة، بل يمنحني أيضًا القدرة على كتابة هذه المقالات العميقة والدراسية المجانية أسبوعيًا.

بالأمس صباحًا، حصل مستخدمو GitHub Copilot على تأكيد الخبر الذي أبلغت عنه قبل أسبوع — جميع خطط GitHub Copilot ستتحول إلى نظام الدفع مقابل الاستخدام اعتبارًا من 1 يونيو 2026.

مايكروسوفت لم تعد تمنح المستخدمين عددًا معينًا من «الطلبات»، بل تفرض رسومًا بناءً على تكلفة النموذج المستخدم، وتقول مايكروسوفت إن ذلك هو «…… خطوة مهمة نحو استدامة وموثوقية أعمال Copilot وتجربة جميع المستخدمين». الآن، يعتمد مقدار ما يمكن للمستخدمين استخدامه على مدى ما يمكن لخططهم الاشتراكية شراء الرموز (مثل خطة 19 دولارًا شهريًا يمكنها استخدام رموز بقيمة 19 دولارًا).

ترجمة: لا يمكننا الاستمرار في دعم مستخدمي GitHub Copilot، وإلا ستبدأ Amy Hood (مديرة المالية لمايكروسوفت) بضرب الناس بعصا البيسبول.

هذا الإعلان نفسه هو عرض تقديمي مثير للاهتمام، يوضح كيف سيتم تغليف هذه التغييرات في الأسعار:

Copilot لم يعد المنتج الذي كان قبل عام. لقد تطور من مساعد داخل المحرر إلى منصة ذكاء اصطناعي يمكنها تشغيل جلسات ترميز طويلة ومتعددة الخطوات، باستخدام أحدث النماذج، والتكرار عبر قاعدة الشيفرة بأكملها. أصبح استخدام الوكيل هو الوضع الافتراضي، مما أدى إلى زيادة ملحوظة في الطلب على الحوسبة والاستدلال.

الآن، يمكن أن يكون سؤال سريع في الدردشة وجلسة ترميز ذاتية تدوم عدة ساعات، مقابل نفس المبلغ الذي يدفعه المستخدم. كانت شركة GitHub تتكفل دائمًا بزيادة تكاليف الاستدلال وراء هذا الاستخدام، لكن الآن، أنماط الاستخدام المتقدمة القائمة على الطلب لم تعد مستدامة. نظام الدفع مقابل الاستخدام هو الحل لهذه المشكلة. فهو يربط السعر بالاستخدام الفعلي بشكل أفضل، ويساعدنا على الحفاظ على موثوقية الخدمة على المدى الطويل، ويقلل من الحاجة إلى فرض قيود على المستخدمين المكثفين.

كما ترى، الأمر ليس أن مايكروسوفت تدعم قدرة الحوسبة لمليونين من المستخدمين، بل أن الذكاء الاصطناعي أصبح قويًا ومعقدًا لدرجة أنه أصبح منتجًا مختلفًا تمامًا!

على الرغم من أن Copilot قد «لا يكون المنتج الذي كان قبل عام»، إلا أن الاختلالات الاقتصادية الأساسية لم تتغير تقريبًا: مايكروسوفت سمحت للمستخدمين على مدى ثلاث سنوات باستخدام رموز تتجاوز اشتراكاتهم شهريًا. وفقًا لتقرير «وول ستريت جورنال» في أكتوبر 2023:

يدفع المستخدمون الأفراد 10 دولارات شهريًا لاستخدام هذا المساعد الذكي. ووفقًا لمعلومات من شخص مطلع، فإن الشركة كانت تخسر أكثر من 20 دولارًا لكل مستخدم شهريًا في الأشهر الأولى من العام، وبعض المستخدمين كانوا يتسببون في إنفاق الشركة 80 دولارًا شهريًا.

طبيعي، أن المستخدمين لم يعودوا راضين، ويقولون إن المنتج «مات» و«تدمر تمامًا».

قبل عامين، توقعت هذا اليوم في مقالتي «أزمة الذكاء الاصطناعي الائتمانية»:

لقد حان ذلك اليوم أخيرًا، لأن كل خدمة ذكاء اصطناعي تستخدمها تدعم الحوسبة بشكل غير مستدام، وكل خدمة تخسر المال بسبب ذلك:

عندما تدفع مقابل خدمات شركات الذكاء الاصطناعي — بما في ذلك بالطبع OpenAI وAnthropic — فإنك تدفع اشتراكًا شهريًا، مثل Claude من Anthropic الذي يكلف 20، 100 أو 200 دولار شهريًا، أو Perplexity الذي يكلف 20 أو 200 دولار، أو اشتراك OpenAI الذي يتراوح بين 8 و20 و200 دولار شهريًا.

في بعض السيناريوهات المؤسساتية، تحصل على «سقف» معين، مثل Lovable الذي يمنح المستخدمين «سقفًا شهريًا قدره 100 شهر» مقابل اشتراك 25 دولارًا، بالإضافة إلى استضافة سحابية بقيمة 25 دولارًا (حتى نهاية الربع الأول من 2026)، ويمكن أن تتراكم الأرصدة عبر الأشهر.

عند استخدام هذه الخدمات، تدفع الشركات المعنية إما بناءً على سعر لكل مليون رمز، أو (بالنسبة لـ Anthropic وOpenAI) مقابل استئجار وحدات GPU لتشغيل النماذج من مزود السحابة. والرمز هو في الأساس حوالي 3/4 كلمة.

كمستخدم، لا تشعر باستهلاك الرموز، فقط تتابع عملية الإدخال والإخراج. تستخدم مختبرات الذكاء الاصطناعي «الرموز»، «الرسائل»، أو معدلات «خمس ساعات» مع نسبة مئوية لتغطية تكاليف الخدمة، وأنت كمستخدم لا تعرف حقًا كم يكلفك ذلك.

في الخلفية، تنفق شركات الذكاء الاصطناعي أموالًا طائلة، حتى أن Anthropic لا تزال تسمح لك في الآونة الأخيرة باستخدام رموز بقيمة تصل إلى 8 دولارات مقابل كل دولار واحد من الاشتراك. وOpenAI تسمح لك بذلك أيضًا، رغم أن الأمر يصعب قياسه بدقة.

تعتقد شركات الذكاء الاصطناعي وعملاقا السحابة أن بإمكانها جذب عدد كافٍ من المستخدمين من خلال الدعم والخسائر، بحيث يظل المستخدمون مدمجين حتى عندما ترفع الشركات الأسعار. ويعتقدون أيضًا أن تكلفة الرموز ستنخفض مع مرور الوقت، لكن الواقع هو أن — رغم أن بعض النماذج قد تنخفض أسعارها — فإن النماذج «الاستدلالية» الأحدث تستهلك رموزًا أكثر، مما يجعل تكلفة الاستدلال غير معروفة وتتزايد مع الوقت.

كلا الافتراضين خاطئ، لأن نظام الاشتراك الشهري غير قابل للتطبيق على أي خدمة مرتبطة بالنماذج اللغوية الكبيرة.

الاقتصاديات الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي قد انهارت

فكر في الأمر على هذا النحو: عندما يبدأ Uber (لا، هذا يختلف تمامًا عن Uber) في رفع أسعار التاكسي، فإن المنطق الاقتصادي الأساسي لا يتغير، وما يُعرض على الركاب والسائقين هو نفسه — يدفع المستخدم مقابل رحلة، ويستلم السائق أجره مقابل رحلة واحدة.

لا يزال السائقون يدفعون ثمن الوقود، والتأمين، ورخصة العمل التي قد تطلبها السلطات المحلية، وتكاليف التمويل للسيارات، وهذه التكاليف لا تغطيها Uber. الخسائر الكبيرة لـ Uber تأتي من الدعم، والنفقات التسويقية المستمرة، وجهود البحث والتطوير في السيارات ذاتية القيادة التي من المحتمل أن تفشل.

الاشتراكات في الذكاء الاصطناعي التوليدي مختلفة تمامًا عن Uber

لتوضيح مدى سوء التوافق في تسعير الذكاء الاصطناعي، تخيل أن هناك تاريخًا موازياً لـ Uber يعمل بنموذج أعمال مختلف تمامًا.

اشتراك الذكاء الاصطناعي التوليدي يشبه أن تدفع 20 دولارًا شهريًا لركوب 100 رحلة داخل 100 ميل، مع بنزين بسعر 150 دولارًا للجالون، وUber يدفع ثمن الوقود، لأن بعضهم يعتقد أن النفط سيصبح يومًا ما رخيصًا جدًا لدرجة لا تستحق القياس.

وفي النهاية، ستقرر Uber فرض رسوم شهرية على المستخدمين للحصول على حق ركوب، ثم تحسب تكلفة الوقود على أساس استهلاك المستخدم. فجأة، يتحول الأمر من 20 دولارًا شهريًا لركوب 100 رحلة، إلى دفع 20 دولارًا للحصول على حق الركوب، بالإضافة إلى 26 دولارًا مقابل 10 أميال من الرحلة، مع تكلفة وقود قدرها 26 دولارًا. من الطبيعي أن يشعر المستخدمون بعدم الرضا.

على الرغم من أن هذا يبدو مبالغًا فيه، إلا أنه استعارة دقيقة جدًا لما يحدث في صناعة الذكاء الاصطناعي التوليدي، خاصة مع GitHub Copilot.

السعر السابق لـ GitHub Copilot كان يسمح بـ 300 طلب مميز شهريًا، بالإضافة إلى «طلبات دردشة غير محدودة» باستخدام نماذج مثل GPT-5 mini.

كل طلب (وفقًا لمايكروسوفت) هو «…… أي تفاعل تطلب فيه من Copilot أن يفعل شيئًا لك»، وفي النظم القائمة على الطلب، النماذج الأثقل تكلفة ستستهلك طلبات أكثر، مثل Claude Opus 4.6 الذي يستخدم ثلاث طلبات مميزة. وعندما تنفد الطلبات المميزة، يتيح لك Copilot استخدام نماذج أرخص في بقية الشهر.

لم يكن الأمر دائمًا على هذا النحو. حتى مايو 2025، كانت مايكروسوفت تمنح المستخدمين استخدامًا غير محدود للنماذج، ومع ذلك، كان المستخدمون غاضبين من القيود المفروضة على المنتج.

مايكروسوفت — مثل جميع شركات الذكاء الاصطناعي — خدعت العملاء من خلال تقديم خدمات غير مستدامة، لأن بيع خدمات LLM على أساس الاشتراك الشهري ببساطة غير ممكن.

إذا أردت أن تعرف كم قد يكلفك الاشتراك المبني على الرموز، اكتشف أحد مستخدمي قسم Copilot أن استهلاك الرموز في طلب مميز واحد كان حوالي 11 دولارًا، لأن «الطلب» يتطلب استخدام 60,000 رمز في سياق النافذة، بالإضافة إلى أدوات متعددة، وسلسلة من «الدورات» الداخلية (ما تفعله النماذج) لإنتاج المخرجات.

كما أن عدم الاعتمادية في النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن يسبب هلوسة. على الرغم من أن طلبًا مميزًا واحدًا قد يدخل في حلقة مفرغة ويخرج برمجة غير مكتملة، إلا أن الأمر يصبح أكثر إحباطًا عندما تدفع مقابل ذلك، إذ أن الأعطال ذاتها تصبح غير مقبولة.

المستخدمون أيضًا يتعلمون استخدام المنتج بطريقة مختلفة تمامًا عن نظام الرموز، وأعتقد أن الكثيرين منهم لا يدركون حقًا كم «رمزًا» استهلكوا، أو كم من الموارد يتطلب إنجاز مهمة معينة، وهذا يتغير حسب النموذج المستخدم.

وهذا يختلف تمامًا عن Uber، وأي شخص يقول عكس ذلك يحاول تبرير سلوك سيء. قد ترفع Uber الأسعار، لكنها لا تغير المنطق الاقتصادي الأساسي للمنصة، والمستخدمون لا يحتاجون إلى تغيير طريقة استخدامهم للمنتج، لأن Uber بدأت فجأة في فرض رسوم على كل جالون.

الاشتراكات الشهرية في الذكاء الاصطناعي جزء من خدعة الدعم، وهي محاولة عمدية لفصل الذكاء الاصطناعي التوليدي عن تكاليفه الحقيقية

لا يوجد — ولن يوجد أبدًا — طريقة اقتصادية لتقديم خدمات تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة، إلا إذا كانت تعتمد على دفع مقابل الرموز الفعلية التي يستهلكها المستخدمون، وخلال عملية الاحتيال هذه، تخلق الشركات منتجات ذات فوائد وهمية وعائد استثمار مشكوك فيه.

هذا واضح منذ سنوات.

من وجهة نظر اقتصادية، الاشتراك الشهري يكون منطقيًا فقط عندما تكون التكاليف ثابتة نسبيًا. فصالة الألعاب الرياضية تبيع عضوية لأنها تعرف تقريبًا مقدار تآكل المعدات، وتكاليف تشغيل الدورات، والكهرباء، والموظفين، والمياه، خلال فترة معينة.

عملاء Google Workspace — قبل ظهور الذكاء الاصطناعي — يدفعون مقابل الوصول إلى المستندات أو تخزينها، وتكاليف Google Docs وخدمات أخرى. وتكاليف التخزين الرقمية منخفضة نسبيًا (وعلى عكس نماذج اللغة الكبيرة، لا تتطلب الكثير من الحوسبة)، مما يعني أن المستخدمين المفرطين في استخدام Google Drive لا يضرون أرباح الاشتراك الشهري.

لكن، هذه الخدمات تخفي عمدًا كمية الرموز المستهلكة أو التكاليف المرتبطة بنشاط معين، مما يجعل المستخدمين غير مدركين حقًا لمعدل الاستخدام، وكل تغيير مفاجئ في المعدل يترك العملاء يحاولون فهم مدى العمل الذي يمكنهم إنجازه.

هذه طريقة تجارية استغلالية، وتلاعبية، وخادعة، هدفها الوحيد هو تمكين شركات مثل Anthropic وOpenAI وغيرها من توسيع قاعدة المستخدمين، لأن معظم المستخدمين يرون فوائدها من خلال القدرة على إنفاق 8 إلى 13.5 دولار مقابل كل دولار اشتراك على الرموز.

هذه الخدعة المقصودة لها هدف واحد: ضمان أن معظم الناس لن يكتشفوا التكاليف الحقيقية للذكاء الاصطناعي التوليدي.

عندما كتبت مجلة «ذا أتلانتك» مقالًا عن أن Claude Code هو «لحظة ChatGPT» لشركة Anthropic، كان ذلك استنادًا إلى اشتراك شهري بقيمة 20 دولارًا، وليس استهلاك الرموز الفعلي الذي تكلفته. وهذا سمح للمؤلفين بتجاهل «الأخطاء الصغيرة» التي قد يرتكبها النموذج، أو أن يتوقف عند «مشكلة في مهام برمجية أكثر تعقيدًا».

لو أن المؤلف دفعت مقابل استهلاك الرموز الحقيقي، وكل مرة تتوقف فيها، تكلف 15 دولارًا من الرموز، فلن تتسامح مع هذه الأعطال بسهولة.

لكن، هذا جزء من الخدعة.

الأمر المهم جدًا هو أن وسائل الإعلام السائدة التي تكتب عن الذكاء الاصطناعي لا تفهم حقًا كم يكلف هذه الخدمات، وأي مقالة رئيسية عن ChatGPT أو Claude Code تُكتب من قبل أشخاص يكادون لا يعرفون كم قد يكلف المستخدم في كل مهمة.

تذكر: معظم خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي هي منتجات تجريبية، ووظائفها ليست مثل أي برامج أو أجهزة حديثة أخرى. لا يمكن للناس ببساطة أن يذهبوا إلى ChatGPT أو Claude ويطلبوا منه أن يعمل.

أعني، يمكنك ذلك، لكن إذا لم تكن لديك تعليمات صحيحة، أو لم تفهم كيف يعمل، أو أخطأت في إدخالاتك، أو إذا أخطأ هو، فسيخرج لك شيئًا غير مرغوب فيه، مما يعني أنك ستحتاج إلى تكرار الطلب. النماذج اللغوية الكبيرة بطبيعتها غير متوقعة.

لا يمكنك ضمان أن ينفذ النموذج إجراء معين، أو أن يعرض لك نتيجة واقعية. لا يمكنك أن تعرف كم ستكلف مهمة معينة — حتى لو قمت بها مرات كثيرة من قبل — ولا يمكنك أن تتوقع متى قد يجن النموذج أو يحذف شيئًا، أو يتوقف عن العمل ويزعم أنه أنجزه.

إذا اضطررت للدفع مقابل السعر الحقيقي، أعتقد أن الكثير من الناس سيتخلون عن المنتج على الفور، لأنه إذا بدأت في استكشاف قدرات النموذج بشكل عشوائي، فمن السهل أن تستهلك 5 دولارات من الرموز بسرعة.

ملاحظة: في الواقع، يمكنك إنفاق الكثير من المال دون أن تحصل على النتيجة التي تريد، لأن النماذج اللغوية الكبيرة ليست ذكاءً حقيقيًا! لا أحد يفهم حدودها حقًا، ويمكن بسهولة أن ينفق 30 أو 50 أو حتى 100 دولار، محاولًا إقناع النموذج بفعل ما يدعي أنه يستطيع فعله.

هناك مصطلح لوصف ذلك. التملق. عادةً، يُصمم النموذج ليؤكد للمستخدمين، حتى لو كانوا يقولون كلامًا خطيرًا أو غير منطقي، ويمكن أن يمتد ذلك إلى قول «هل تريد أن تنفذ شيئًا غير ممكن من الناحية التقنية أو الاقتصادية؟» بالطبع، هذا ممكن! ولهذا السبب، تحاول الصناعة بشكل مكثف إخفاء هذه التكاليف — إنه مجرد خدعة كبيرة!

أعتقد أن التحول إلى نظام دفع مقابل الرموز في الاشتراكات الذكاء الاصطناعي أمر لا مفر منه، خاصة وأن Anthropic وOpenAI بدأتا في تطبيقه على العملاء المؤسساتيين.

هل يمكن للشركات العادية تحمل التحول إلى نظام دفع مقابل الرموز؟ يقدر Anthropic أن المستخدمين ينفقون يوميًا بين 13 و30 دولارًا على Claude Code (أي أكثر من 7000 دولار سنويًا)، وأن المؤسسات الكبرى تنفق مئات الآلاف أو الملايين سنويًا

كما ناقشت الأسبوع الماضي، قال CTO لشركة Uber في اجتماع إنهم أنفقوا خلال بضعة أشهر كامل ميزانية الذكاء الاصطناعي لعام 2026، وذكرت Goldman Sachs أن بعض الشركات قد تنفق على رموز الذكاء الاصطناعي ما يعادل 10% من رواتب الموظفين، مع احتمال زيادتها إلى 100% خلال عدة فصول قادمة.

وهذا نتيجة مباشرة لمحاولة تدريب كل مستخدم للذكاء الاصطناعي على استخدام هذه الخدمات قدر الإمكان، مع إخفاء التكاليف الحقيقية. كل شركة كبيرة تطلب من موظفيها «استخدام الذكاء الاصطناعي قدر المستطاع»، وهي تتجاهل أو تتجاوز بشكل كامل استهلاك الرموز الحقيقي، ومع اضطرار الشركات لدفع التكاليف الحقيقية، لا أرى كيف يمكن تبرير أي استثمار في هذه التقنية من الناحية الاقتصادية.

بالطبع، ستقول إن المهندسين «يقدمون الكود بشكل أسرع»، وأنا أفهم ذلك. لكن، كم من الوقت والمال حققت أو وفرت؟ إذا أنفقت 10% من تكاليف العمالة على رموز الذكاء الاصطناعي، هل عوضت تلك التكاليف من مصادر أخرى؟

لست متأكدًا من ذلك. لست متأكدًا من أن أي شركة استثمرت بكثافة في الرموز قد حققت عائدًا، ولهذا السبب، لا توجد دراسات كثيرة حول عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

في الغالب، الأشخاص الذين يكتبون عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي هم في الواقع يتعاملون معه دون أن يتحملوا التكاليف الحقيقية.

كل مجنون يكتب على تويتر أن فريقه يستخدم Claude Code بشكل مجنون، وكلهم يستخدمون اشتراك Teams بقيمة 125 دولارًا شهريًا، مع قيود استخدام، أو اشتراك 100 دولار من Anthropic للمستهلكين. وكل من يزعم على LinkedIn أنه أنجز ساعات من العمل خلال دقائق باستخدام منتج Perplexity، يدفع على الأكثر 200 دولار شهريًا لنسخة Max.

وفي الواقع، اشتراك Teams بقيمة 1250 دولارًا شهريًا ل10 أشخاص قد يكلفك من 5000 إلى 10000 دولار شهريًا في استدعاءات API، وربما أكثر.

قال رئيس النمو في Anthropic، Amol Avasare، الأسبوع الماضي، إن اشتراك Max مخصص للمحادثات المكثفة، وليس للأعمال التي تستخدم Claude Code وCowork، وأوضح أن الشركة تفكر الآن في «خيارات مختلفة لتقديم تجربة عالية الجودة»، بمعنى أنهم قد يغيرون الأسعار في المستقبل.

لا أعتقد أن الناس يدركون مدى تكلفة الرموز، خاصة عند التعامل مع قواعد بيانات ضخمة تتطلب استدعاءات متكررة للأدوات البرمجية والبنية التحتية. هل يستطيع شخص يدفع 200 دولار شهريًا أن يتحمل 350 أو 400 أو 500 دولار؟ هل يمكنه أن يتحمل أن ينفق أكثر من ذلك في شهر واحد؟ ماذا لو تجاوز الميزانية؟

إليك مثال أكثر واقعية: حتى بداية أبريل، كانت وثائق مطور Claude Code الخاصة بـ Anthropic (المحفوظة) تقول إن «متوسط تكلفة المستخدم الواحد هو 6 دولارات يوميًا، وأن 90% من المستخدمين يتكبدون أقل من 12 دولارًا يوميًا». لكن، حتى هذا الأسبوع، تقول الوثيقة الآن:

يتم احتساب تكلفة Claude Code بناءً على استهلاك الرموز عبر API. أسعار الاشتراكات (Pro، Max، Team، Enterprise) موجودة على claude.com/pricing. تختلف تكلفة كل مطور حسب النموذج المختار، حجم قاعدة الشيفرة، ونمط الاستخدام (مثل تشغيل عدة نسخ أو الأتمتة). في النشر المؤسساتي، يبلغ المتوسط حوالي 13 دولارًا للمطور في يوم عمل، ويمتد إلى 150-250 دولارًا شهريًا، مع أن 90% من المستخدمين يظلون أقل من 30 دولارًا في اليوم.

لحساب نفقات فريقك، ابدأ بمجموعة تجريبية صغيرة، واستخدم أدوات التتبع أدناه لبناء معيار، ثم قم بالتوسع.

إذا افترضنا أن هناك 21 يوم عمل في الشهر، فإن متوسط تكلفة مطور Claude Code هو حوالي 273 دولارًا شهريًا، أو 3276 دولارًا سنويًا. وإذا حسبنا 30 دولارًا في اليوم، فسيكون المجموع 630 دولارًا شهريًا، أو 7560 دولارًا سنويًا.

هذه الأرقام مذهلة، والأكثر إثارة للدهشة هو أنه إذا استخدمت نماذج Anthropic الأحدث، فلن تتمكن من إنفاق أقل من 30 دولارًا يوميًا. تكلفة 1 مليون رمز إدخال هي 5 دولارات، و1 مليون رمز إخراج هو 25 دولارًا. و1 مليون رمز يعادل حوالي 50 ألف سطر من الشيفرة، وإذا استخدمت النموذج الأكثر تقدمًا، فمن المؤكد أنك ستستهلك على الأقل مليون رمز، وإذا لم تكن متأكدًا من النموذج المناسب لمهمة معينة، فسترتفع التكاليف بشكل كبير.

لنلعب قليلاً مع رقم 30 دولارًا.

بالنسبة لفريق مكون من 10 مطورين، فإنها تصل إلى 75,600 دولار سنويًا، ونحن نحسب فقط أيام العمل.

إذا زادت التكاليف إلى 50 دولارًا في اليوم خلال ثلاثة أشهر، فستصل إلى 88,200 دولار.

وإذا تجاوزت 100 دولار في اليوم لمدة شهر، فستصل إلى 102,900 دولار سنويًا.

وإذا أنفقت 300 دولار يوميًا، فسيكلفك 10 أشخاص حوالي 756,000 دولار سنويًا.

رغم أن هذا قد يكون ممكنًا في شركة ناشئة ذات تمويل كبير أو في شركة مثل Meta، إلا أن أي شركة تهتم بالتكاليف ستجد أن إنفاق خمسة أو ستة أرقام على خدمات «زيادة الإنتاجية» غير مبرر، خاصة وأن هذه الزيادات لا يمكن قياسها بدقة.

الآن، أعتقد أن معظم الشركات تنقسم إلى ثلاث فئات:

شركات كبيرة مثل Spotify أو Uber، حيث يوجد مدير تنفيذي مهووس بالذكاء الاصطناعي، ويسمحون بميزانيات غير محدودة. وأعتقد أن الشركات الناشئة ذات التمويل الكبير تقع أيضًا في هذه الفئة.

الشركات الصغيرة التي تستخدم اشتراكات «فريق» مدعومة بالدعم.

المستخدمون الأفراد الذين يدفعون شهريًا للوصول إلى Claude أو غيره من خدمات الذكاء الاصطناعي.

وما زالت الشركات الكبرى تقول إنهم ينفقون ملايين الدولارات على رموز الذكاء الاصطناعي، بحجة أن «أفضل المهندسين» لا يكتبون أي كود، وهو سبب مشكوك فيه.

يمكن أن يتغير هذا الأمر بعد اجتماع سيء للأرباح. في مرحلة ما، سيبدأ المستثمرون — حتى أولئك الذين يروجون لفقاعة الذكاء الاصطناعي — في التشكيك في ارتفاع تكاليف البحث والتطوير (حيث يختبئ استهلاك الرموز عادةً)، وعندما تتوقف إيرادات الشركة عن النمو، ستبدأ في تقليل التكاليف، وربما تسريح المزيد من الموظفين، كما حدث مع Meta، ثم تتراجع عندما يُسأل «هل تساعدنا هذه الأدوات حقًا على إنجاز العمل بشكل أسرع وأفضل؟».

وأعتقد أيضًا أنه خلال ستة أشهر، ستجد الشركات التي تنفق 10% أو أكثر من تكاليفها على الرموز صعوبة في إقناع المستثمرين بأنها ضرورية.

وبمجرد أن يتحول الجميع إلى نظام دفع مقابل الرموز، لست متأكدًا من أننا سنرى الكثير من الضجيج حول الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الاقتصاديات لمراكز البيانات والقدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي غير منطقية

الطريقة التي يتحدث بها الناس عن مراكز البيانات للذكاء الاصطناعي بعيدة تمامًا عن الواقع، وأعتقد أن الناس لا يدركون مدى سخافة العصر الذي نعيشه.

تكاليف بناء وتشغيل مراكز البيانات عالية، والأرباح قليلة جدًا

وفقًا لـ TD Cowen، فإن تكلفة تكنولوجيا المعلومات الأساسية (وهي وحدات GPU والأجهزة ذات الصلة) تبلغ حوالي 30 مليون دولار، وتكلفة كل ميغاواط من سعة مركز البيانات حوالي 14 مليون دولار. ويبدو أن بناء مركز البيانات يستغرق من سنة إلى ثلاث سنوات، مع افتراض توفر الكهرباء.

بحلول نهاية عام 2028، من المفترض أن يُبنى 114 جيجاواط من مراكز البيانات، لكن فقط 15.2 جيجاواط منها قيد الإنشاء بأي شكل من الأشكال، و«قيد الإنشاء» قد يعني فقط وجود حفرة في الأرض. هذا لا يعني أن القدرة ستكون متاحة قريبًا.

لنبدأ ببساطة: عندما تفكر في «100 ميغاواط»، فكر في «440 مليون دولار»، مع جزء كبير منها مخصص لوحدات NVIDIA GPU.

لذا، فإن كل مركز بيانات للذكاء الاصطناعي يبدأ بخسائر بملايين الدولارات، وحتى مع خطة استهلاك على مدى ست سنوات، فإن استرداد التكاليف يستغرق سنوات، ومع تحديثات NVIDIA السنوية، بعد إتمام عقد العميل الأول، من غير المرجح أن يحقق تلك المراكز أرباحًا.

لا يزال غير واضح ما إذا كانت هناك سوق لطلب القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي خارج OpenAI وAnthropic، اللتين تسيطران على حوالي 50% من الطلب، وإذا لم تكن هناك أموال من أحدهما، فسيكون هناك ضعف نظامي كبير.

وبالطبع، غير واضح أيضًا ما هي رسوم الاستمرارية التي تتقاضاها مراكز البيانات، رغم أن السعر الفوري قد يكون حوالي 4.50 دولارات للساعة لكل GPU من نوع B200، لكن الأسعار التعاقدية عادةً أقل بكثير. وفقًا لمصدر، يدفع أحدهم حوالي 3.70 دولارات للساعة لكل GPU بعقد سنوي.

من المهم أن نميز بين تكلفة السوق الفوري — وهي تكلفة تشغيل GPU على خوادم الآخرين بشكل عشوائي — والقدرة التعاقدية، التي تمثل الجزء الأكبر من نفقات رأس مال مركز البيانات. معظم مراكز البيانات تبني مع وضع عملاء كبار في الاعتبار، مما يسمح لهم بالتفاوض على أسعار مخفضة.

لذا، فإن العديد من مراكز البيانات تتقاضى أقل بكثير من 3.70 دولارات للساعة، لأنها تعتمد على سعر لكل ميغاواط (أو كيلوواط).

وهذا هو المكان الذي تبدأ فيه الاقتصادات في الانهيار.

انهيار اقتصاديات مراكز البيانات ذات 100 ميغاواط — 2.55 دولار للساعة، وهوامش ربح 16% عند معدل إشغال 100%، وخسائر بسبب الديون

هذه هي التكاليف الابتدائية لمركز بيانات بقدرة 100 ميغاواط. من المحتمل أن يكون لديه فقط 85 ميغاواط من القدرة القابلة للفوترة، وفقًا لمصادر تتبع تكاليف مراكز البيانات الضخمة، ويتوقع أن يكون الدخل من كل ميغاواط حوالي 12.5 مليون دولار، أي حوالي 1063 مليون دولار سنويًا.

الآن، يجب أن أوضح أن معظم شركات مراكز البيانات لا تبني هذه المنشآت بنفسها، بل تترك الأمر لشركات مثل Applied Digital، التي تُعرف أيضًا باسم «شركاء الاستضافة». على سبيل المثال، تدفع CoreWeave لشركة Applied Digital مقابل استضافة في داكوتا الشمالية، وتدير CoreWeave جميع وحدات GPU والتقنية داخل مركز البيانات.

لشرح عدم التوافق الاقتصادي، سأستخدم مثالاً نظريًا: مركز بيانات يؤجر قدرات حوسبة للذكاء الاصطناعي.

من المحتمل أن تكون وحدات GPU في المركز من نوع NVIDIA Blackwell. والأكثر احتمالًا أن يكون المركز يستخدم حاويات من 8 وحدات B200، بسعر تجزئة حوالي 450 ألف دولار لكل حاوية، أي 56,250 دولار لكل وحدة GPU. مع حمل أساسي قدره 85 ميغاواط، فإن إجمالي رأس المال لكل ميغاواط يبلغ حوالي 36.78 مليون دولار، وإجمالي رأس مال تكنولوجيا المعلومات حوالي 3.126 مليار دولار، أو حوالي 2.67 مليار دولار من وحدات GPU.

افترض أن المركز يقع في إلينديل، داكوتا الشمالية، حيث سعر الكهرباء الصناعي حوالي 6.31 سنت لكل كيلوواط ساعة، وتكلفة الكهرباء السنوية حوالي 55.4 مليون دولار. وفقًا لمصادر، فإن التكاليف المستمرة مثل الصيانة، والموظفين، وتبديل الطاقة، تمثل حوالي 12% من الإيرادات، أي حوالي 128 مليون دولار سنويًا، ليصل إجمالي التكاليف إلى حوالي 183.4 مليون دولار.

انتظر، آسف. عليك أيضًا دفع رسوم استضافة مقابل تكنولوجيا المعلومات الأساسية، والتي وفقًا لـ Brightlio، تتراوح عادة بين 180 و200 دولار لكل كيلوواط شهريًا، اعتمادًا على الحجم والموقع، مع أنني قرأت أرقامًا أقل تصل إلى 130 دولارًا، وأستخدم هذا الرقم. هذا يعطينا حوالي 133 مليون دولار سنويًا، ليصل الإجمالي إلى 316 مليون دولار.

حسنًا، هذا أقل من 1.06 مليار دولار، إذن نحن بخير، أليس كذلك؟

خطأ! لديك 3.126 مليار دولار من معدات تكنولوجيا المعلومات، وتستحق استهلاكها على مدى 6 سنوات، أي حوالي 521 مليون دولار سنويًا. هذا يعني أن التكاليف السنوية تصل إلى حوالي 837 مليون دولار، مع بقاء حوالي 168 مليون دولار كربح سنوي، أو هامش ربح إجمالي حوالي 16.7%…

…… إذا حافظت على معدل إشغال 100%! ترى، قد يستغرق تركيب وحدات GPU هذه شهرين أو أكثر، وخلال هذه الفترة، لن يكون لديك دخل، وستكون الخسائر أكبر بكثير، لأنك تدفع مقابل الاستضافة، والكهرباء، والتشغيل، رغم أن المعدلات منخفضة جدًا (بافتراض 10% للكهرباء و15% للتشغيل والصيانة)، مما يعني أنك تخسر حوالي 3.27 مليون دولار يوميًا.

ولنفرض أن الأمر يستغرق شهرًا إضافيًا لتشغيل المركز، مما يعني أنك دفعت حوالي 102 مليون دولار، ولن تستردها، ليصل إجمالي التكاليف السنوية مع الاستهلاك إلى حوالي 939.4 مليون دولار، أو هامش ربح إجمالي حوالي 6.6%.

انتظر، هل اشتريت تلك الوحدات باستخدام قرض؟ هل استعملت قرضًا؟ كم كانت الحالة سيئة؟ يا إلهي — حصلت على قرض بضمان الأصول لمدة 6 سنوات، بنسبة فائدة 6%، بقيمة 2.8 مليار دولار.

بنكك، من كرمه الأبدي، قدم لك صفقة — فترة سماح لمدة 12 شهرًا، تدفع خلالها فقط الفوائد… حوالي 168 مليون دولار، مما يجعل التكاليف الإجمالية للسنة الأولى (باستثناء شهر التأخير) حوالي 1.005 مليار دولار… والإيرادات 1.06 مليار دولار.

هذا هو هامش ربح 5.19%، وأنت لم تبدأ حتى في سداد رأس المال بعد. عندما يحدث ذلك، ستدفع شهريًا حوالي 54.1 مليون دولار كقرض، على مدى خمس سنوات، بمعدل حوالي 649 مليون دولار سنويًا، أي حوالي 1.48 مليار دولار، مع هامش ربح سلبي يقارب 40%.

يجب أن أوضح أن هذا كله يعتمد على أن لديك 100% من الاستغلال، وأن المستأجرين يدفعون في الوقت المحدد دائمًا.

Stargate Abilene كارثة — 2.94 دولار لكل GPU في الساعة، إيرادات سنوية 10 مليارات دولار، وتقدم متأخر لسنوات، وعميل واحد يخسر عشرات المليارات سنويًا

دعونا نتحدث عن مشروع واحد يُعتبر من أكثر المشاريع الاقتصادية جدوى في تاريخ مراكز البيانات — وهو مشروع كبير أنشأته Oracle لأكبر شركة ذكاء اصطناعي في العالم، وهي شركة ذات تاريخ يمتد لعدة عقود، وتبيع قواعد بيانات وبرمجيات إدارة أعمال باهظة الثمن للشركات والحكومات.

ها، أمزح بالطبع، هذا المكان هو كابوس بكل معنى الكلمة.

Stargate Abilene، وهو مجمع مكون من ثمانية مبانٍ، بسعة 1.2 جيجاواط، ويحتوي على حوالي 824 ميغاواط من تكنولوجيا المعلومات الأساسية، أعلن عنه لأول مرة في يوليو 2024. حتى 27 أبريل 2026، كانت تعمل مبنيتان وتولدان إيرادات، والثالثة تقريبًا بدون معدات تكنولوجيا المعلومات. أقدر أن التكلفة الإجمالية لـ Stargate Abilene حوالي 52.8 مليار دولار.

وفقًا لتقارير خاصة بي، تتوقع Oracle أن تحقق إيرادات سنوية من المشروع حوالي 10 مليارات دولار، وأقدر أن العائد الإجمالي من سعة مركز البيانات التي بنتها لعميل واحد، وهو OpenAI، سيكون حوالي 75 مليار دولار. وكما ذكرت سابقًا، تتوقع Oracle أن تدفع Abilene على الأقل 2.14 مليار دولار سنويًا مقابل الاستضافة والكهرباء، وتدفع لمطوري الأراضي Crusoe.

ويجب أن أضيف أن Oracle يبدو أنها تدفع جميع تكاليف بناء Abilene.

وفقًا لحساباتي وتقاريري، أقدر أن هامش الربح الإجمالي عند تشغيل Abilene بشكل كامل سيكون حوالي 37.47%:

ويجب أن أوضح أن هامش الربح الإجمالي هذا قد يكون مبالغًا فيه، لأنني لا أملك الأرقام الدقيقة لتكاليف التأمين أو الموظفين الحقيقية لـ Oracle، وإنما استندت إلى تقديرات من وثائق اطلعت عليها.

كما أنني أؤكد أن Oracle تراهن على مستقبل مشروع مثل Stargate Abilene، وتتكبد تكاليف بمليارات الدولارات مقدمًا، ويستغرق الأمر سنوات حتى يحقق أرباحًا، حتى لو دفعت OpenAI كل مبلغ في الوقت المحدد.

وللأسف، لا أستطيع أن أقول كم من هذا التمويل يأتي من ديون. كل ما أعرفه هو أن Oracle جمعت حوالي 18 مليار دولار من إصدار سندات مختلفة في سبتمبر 2025، تتراوح مدتها بين 7 و40 سنة، وأنها سجلت تدفقات نقدية سالبة بقيمة 24.7 مليار دولار في الربع الأخير.

ما أعلمه بالتأكيد هو أن Oracle وقعت عقد إيجار لمدة 15 سنة مع المطورين، وأن مستقبل Oracle يعتمد بشكل كبير على قدرة OpenAI على الدفع المستمر، والذي يعتمد بدوره على قدرة Oracle على إكمال مشروع Stargate Abilene.

ويجب أن أوضح أن أرباحًا بقيمة 3.85 مليار دولار سنويًا لن تتحقق إلا إذا دفعت OpenAI في الوقت المحدد، واستقرت في Abilene بسرعة