نسيت تحديد الحد: شركة واحدة تحرق 5 مليارات دولار في كلاود خلال شهر واحد

المؤلف: باو يي لونغ؛ المصدر: وول ستريت جورنال

الطفرة في الذكاء الاصطناعي للشركات تواجه لأول مرة أزمة فواتير حقيقية.

في 28 مايو، وفقًا لما نقله Axios عن مستشار ذكاء اصطناعي، أن أحد عملاء الشركة قام مؤخرًا بإنفاق 500 مليون دولار خلال شهر واحد على Claude، بسبب عدم وضع أي حد لاستخدام الموظفين.

يُعتقد أن العديد من الشركات عند نشر أدوات الذكاء الاصطناعي بسرعة، تركز على الوظائف والترويج، وتتجاهل بناء آليات للتحكم في التكاليف.

تتخذ شركات التكنولوجيا الكبرى مثل مايكروسوفت وأمازون إجراءات، مثل تقليل أدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية أو إيقاف مشاريع تتبع استخدام الذكاء الاصطناعي، للحد من الإفراط في الاستهلاك المعروف باسم "توكينماكسينغ" (الزيادة المفرطة في استهلاك الرموز).

اضطر أحد كبار نائب الرؤساء في أمازون إلى إصدار تحذير للموظفين:

من فضلك، لا تستخدم الذكاء الاصطناعي لمجرد الاستخدام.

المشكلة الأساسية التي يواجهها السوق الآن لم تعد "هل نحتاج إلى تبني الذكاء الاصطناعي"، بل "لقد أنفقنا الكثير من المال، فماذا حصلنا عليه في المقابل؟"

أمازون تغلق لوحة الترتيب الداخلية "تدقيق النقاط" وتثير تكاليف حقيقية

يكشف مثال أمازون من زاوية أخرى عن مأزق حوكمة الذكاء الاصطناعي في الشركات.

وفقًا لتقارير استنادًا إلى مصادر مطلعة، أن منصة المطورين التابعة لأمازون Kiro كانت تحتوي على لوحة تصنيف داخلية تسمى "Kirorank"، تعتمد على تقييم نشاط الموظفين في استخدام الذكاء الاصطناعي.

لكن، أدى هذا الترتيب بشكل غير متوقع إلى دفع الموظفين لزيادة الترتيب عبر تكليف وكلاء الذكاء الاصطناعي بأداء مهام غير ذات معنى، مما أدى مباشرة إلى ارتفاع استهلاك الحوسبة في الشركة.

اعترف نائب رئيس أمازون ديف تريدويل هذا الأسبوع للموظفين أن الهدف من اللوحة كان جيدًا، لكن النتيجة النهائية كانت أن الموظفين رفعوا التكاليف التشغيلية عبر "توكينماكسينغ".

وأمر بوضوح الموظفين بعدم التركيز على استهلاك الرموز، بل على تطوير منتجات أفضل، مؤكدًا على "عدم استخدام الذكاء الاصطناعي لمجرد الاستخدام".

وفي بيان لاحق، أكدت أمازون أن النسخة التجريبية من لوحة المعلومات "ليست أداة رسمية أو معتمدة، وتم إيقافها".

كما حدثت حالات مماثلة في Meta، حيث حاول الموظفون رفع استهلاك الرموز لتحسين ترتيبهم الداخلي.

يشير هذا إلى أن إدراج استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم الأداء قد يكون عكس المتوقع، حيث يحول حوافز الموظفين إلى استهلاك غير فعال للحوسبة.

بعد ذلك، اتجهت أمازون إلى استبدال استهلاك الرموز بمؤشر "التنفيذ الموحد"، الذي يركز على قدرة المهندسين على إنتاج رموز ذات قيمة فعلية باستمرار.

ومن الجدير بالذكر أن إنفاق أمازون الرأسمالي هذا العام من المتوقع أن يصل إلى 200 مليار دولار، مع معظم الاستثمارات موجهة نحو البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات.

السبب وراء عدم عائدية استثمار الذكاء الاصطناعي

وفقًا لـ Axios، تواجه الشركات أربعة عوائق هيكلية رئيسية في اعتماد الذكاء الاصطناعي.

اختيار الاستخدام غير المناسب. تقول Sophia Velastegui، المديرة التنفيذية لشركة Velastegui Ventures والرئيسة السابقة لقسم الذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت، إن معظم الناس يميلون إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة الأعمال غير المرغوب فيها، بدلاً من الأعمال ذات القيمة العالية للشركة.

وتعتقد أن الشركات يجب أن تركز موارد الذكاء الاصطناعي على السيناريوهات التي تساهم مباشرة في زيادة الإيرادات، بدلاً من الانتشار العشوائي.

غياب السيطرة على التكاليف. استعلامات الذكاء الاصطناعي ليست بلا تكلفة، فالباقات المؤسسية تُحسب على أساس الرموز، وحتى الاستعلامات البسيطة اليومية تتراكم بسرعة، ومعظم الأقسام التجارية لا تملك وعيًا واضحًا بذلك.

البشر هم أكبر عائق. تصف Velastegui سياسة تفويض الذكاء الاصطناعي الحالية في الشركات، والتي تعتمد على "إعطاء الأوامر بشكل عشوائي"، بأنها مسار لا يحقق عائدًا حقيقيًا.

تكديس أدوات الذكاء الاصطناعي دون توجيه فعال يؤدي إلى ضعف في الاعتماد الحقيقي.

مخاوف من فتح البيانات. يشير Josh Pantony، المدير التنفيذي لشركة Boosted.ai التي تركز على أدوات الذكاء الاصطناعي المالية، إلى أن الشركات التي تتردد في فتح بياناتها الداخلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي بسبب مخاوف أمن البيانات، ستقل كفاءة الوكيل، ولن يكون هناك عائد استثمار واضح.

اقتصاد الرموز: المتغير المركزي الجديد في سرد الذكاء الاصطناعي

وراء هذا النقاش، تتشكل منطق استثماري أكثر تعقيدًا يعيد هيكلة نفسه.

وفقًا لما ذكره Rich Privorotsky، رئيس قسم One-Delta في Goldman Sachs، فإن المتغير الرئيسي في تداولات الذكاء الاصطناعي قد تحول من "مدى إمكانية التقنية" إلى "مدى تحمل التكاليف".

يذكر أن شركة DeepSeek خفضت سعر الرموز بنسبة 75%، وانخفض سعر Xiaomi MiMo بنسبة تقارب 99%، مما قد يؤدي إلى اندلاع "حرب أسعار" بعد دعم الأسعار.

وأشار إلى أن عنق الزجاجة في البنية التحتية سيتحل، وأن السوق لا ينبغي أن يدفع أسعارًا مرتفعة مقابل "مشاكل ستُحل قريبًا".

واقترح فرضية أن الرموز الأرخص قد تحل محل خدمات الاستدلال ذات التكاليف العالية بشكل أسرع، وإذا كانت هناك تأخيرات في الطلب، فقد تواجه شركات السحابة والنماذج والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي ضغوطًا مؤقتة على الإيرادات.

ويرى أن تقنين إنفاق الرموز قد يصبح موضوعًا هامًا على مستوى مجلس الإدارة في الربعين الثاني والثالث من هذا العام، بموازاة أهمية سرد نمو الذكاء الاصطناعي نفسه.

وفقًا لمؤشر إنفاق رموز نماذج اللغة الكبيرة من Bloomberg Silicon Data، ارتفعت أسعار الرموز منذ نهاية فبراير بنسبة حوالي 65%، وارتفعت أسعار برامج الذكاء الاصطناعي الأمريكية خلال العام الماضي بنسبة تتراوح بين 20% و37%.

هذه الاتجاهات في التكاليف تدفع الشركات إلى إعادة تقييم استراتيجيات شراء الذكاء الاصطناعي. عندما يصبح "الحصول على 90% من النتائج مقابل 10% من التكاليف" أكثر واقعية، قد يتراجع الاعتماد على النماذج المتقدمة ذات التكاليف العالية بشكل منهجي.

قال Ali Ansari، المدير التنفيذي لشركة Micro1، إن الشركات تمر حاليًا بفترة توازن بين الإفراط في استخدام الذكاء الاصطناعي واستخدامه بشكل عقلاني، مضيفًا:

المجال الذي يحقق فيه الذكاء الاصطناعي فعالية حقيقية هو البرمجة.

الجدل بين الصعود والهبوط: نفس الواقع، تفسيران مختلفان

بالنسبة لعائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، فإن البيانات نفسها تشير إلى استنتاجات متباينة اعتمادًا على الإطار التحليلي.

من وجهة نظر الصعود، يُعتبر الفوضى الحالية مجرد ألم طبيعي في عملية التحول.

وفقًا لتقييم Jim Schneider من Goldman Sachs في أوائل مايو، بحلول عام 2030، ستدفع الذكاء الاصطناعي التوكين لاستهلاك 24 ضعفًا، وأن هوامش الربح لمزودي الخدمات السحابية والنماذج ستتحول إلى الإيجابية خلال 3 إلى 12 شهرًا القادمة.

كما وجدت أبحاث JPMorgan أن استخدام حزم Python على PyPI شهد ارتفاعًا مفاجئًا في أوائل 2026، وهو اتجاه لم يُلاحظ عند إطلاق ChatGPT في 2022، مما يدل على أن الإنتاجية الحقيقية تتزايد.

أما من وجهة نظر الهبوط، فشرحها Jim Covello، محلل أشباه الموصلات في Goldman Sachs، في تقرير أبريل.

وأشار إلى أن معظم القيمة في سلسلة إمداد الذكاء الاصطناعي تتدفق إلى شركات الرقائق، وهو أمر غير مسبوق في التاريخ، ويُعد غير مستدام. كان من المفترض أن تستفيد شركات الرقائق عندما يستفيد العملاء، لكن الدورة الحالية تعتمد على استهلاك كامل السلسلة العلوية، وهو أمر غير مستدام.

القصتان تتزامنان، والنهاية غير واضحة. ما يمكن تأكيده هو أن المعادلة البسيطة "زيادة استهلاك الرموز تعني نجاح التحول إلى الذكاء الاصطناعي" قد تم كسرها.

من حالة إنفاق 5 مليارات دولار شهريًا، إلى إيقاف أمازون لوحة الترتيب، فإن استثمارات الذكاء الاصطناعي تخضع الآن لمراجعة أكثر صرامة للعائد. كم ستولد الفاتورة القادمة من قيمة حقيقية، سيكون هو اللحظة الحاسمة في هذه المقامرة الكبرى.