Together AI تحصل على تمويل بقيمة 8.3 مليار دولار، وتتحول قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي من التنافس على الموارد إلى تحسين معدل الاستفادة

TL;DR

· أكملت Together AI جولة تمويل من الفئة C بقيمة 800 مليون دولار، لترتفع تقييمها بعد الاستثمار إلى 8.3 مليار دولار، وتعلن الشركة أن الحجوزات السنوية تجاوزت 1.15 مليار دولار.

· ينحصر الانقسام في السوق حول جودة الطلبات، حيث ستحدد معدلات الاستخدام، والتجديد، والهامش الإجمالي عوائد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

· الأصول المرتبطة: إنفيديا (NVDA)، ميتا (META)، أوراكل (ORCL)، AMD، Arm، والشركات المرتبطة بمراكز البيانات والبنية التحتية للطاقة.

أعلنت Together AI في 1 يوليو عن إتمام جولة تمويل من الفئة C بقيمة 800 مليون دولار، لترتفع تقييمها بعد الاستثمار إلى 8.3 مليار دولار، وهو ارتفاع ملحوظ مقارنة بتقييم الجولة السابقة البالغ 3.3 مليار دولار في بداية عام 2025. كما كشفت الشركة أن الحجوزات السنوية للربع الماضي تجاوزت 1.15 مليار دولار، حيث يستخدم العملاء النماذج مفتوحة المصدر على منصتها، مما يوفر تكاليف تتراوح بين 6 إلى 60 ضعفًا مقارنة بتسعير النماذج المغلقة.

على الجانب الآخر، تظهر ضغوط البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أيضًا. وفقًا لتقرير Axios نقلاً عن Bloomberg، تدرس Meta إمكانية بيع الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي والقدرة الحاسوبية الفائضة عبر خدمة سحابية جديدة. كما كشف التقرير السنوي لشركة أوراكل حتى نهاية مايو 2026 عن مخاطر تتعلق بعقود إيجار طويلة الأجل لمراكز البيانات، والتزامات شراء الطاقة، وتغيرات في طلب العملاء.

تطرح هذه المقارنة السؤال أمام المستثمرين: ندرة القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي لم تعد المتغير الوحيد. التحدي الأكثر واقعية هو من يمكنه بيع الكهرباء باهظة الثمن ووحدات معالجة الرسوميات (GPU) والغرف الخادمة على المدى الطويل.

Together تثبت أن الطلب على الاستدلال مفتوح المصدر لا يزال في ازدياد

لنوضح الأمر أولاً. التدريب هو تعليم النموذج، بينما الاستدلال هو جعل النموذج يجيب على الأسئلة يوميًا، ويكتب الأكواد، ويعالج خدمة العملاء، ويولد المحتوى. الأول يشبه بناء مصنع، والثاني هو الإنتاج اليومي بعد افتتاح المصنع.

نمو Together يأتي بشكل أساسي من الاستدلال. تركز الشركة على تقديم خدمات سحابية للذكاء الاصطناعي أرخص باستخدام النماذج مفتوحة المصدر، مما يسمح للمطورين وشركات تطبيقات الذكاء الاصطناعي بعدم الاعتماد كليًا على واجهات النماذج المغلقة الكبيرة. بالنسبة للعملاء، المتغير الأساسي هو ما إذا كانت تكلفة كل استدعاء يمكن أن تستمر في الانخفاض.

تشمل العملاء الذين كشفت عنهم الشركة شركات تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل Cursor وCognition وDecagon. تقول Together إن Decagon خفضت تكلفة الاستدلال بحوالي 6 مرات بعد استخدام منصتها. كما تستشهد الشركة ببيانات الصناعة التي تظهر أن استخدام النماذج مفتوحة المصدر قد تضاعف ثلاث مرات خلال الـ 12 شهرًا الماضية.

هذا يفسر لماذا يرغب رأس المال في منح تقييم بقيمة 8.3 مليار دولار. لكي تنتقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي من العروض التوضيحية إلى الاستخدام اليومي، يجب أن تنخفض تكلفة الاستدلال. طالما أن نمو الاستخدام أسرع من انخفاض السعر لكل وحدة، فإن القدرة الحاسوبية الرخيصة ستضخم الطلب الكلي.

تعبير الرئيس التنفيذي لـ Together، Vipul Ved Prakash، نموذجي: الذكاء أصبح موردًا أساسيًا مشابهًا للكهرباء أو النطاق الترددي أو رأس المال، والأنظمة البيئية المفتوحة ستجعل الابتكار أرخص وأسرع. هذا هو الحكم الأساسي للجانب المتفائل، وهو أيضًا الأساس الذي يستمر به مستثمرون مثل Aramco Ventures وNVIDIA في الدخول.

لكن الحجوزات السنوية ليست إيرادات فعلية. إنها أقرب إلى حرارة الطلبات والعقود التي تكشف عنها الشركة، وتوضح قوة الطلب، لكنها لا تعادل وصول النقد فعليًا، ولا تعني أن التجديد سيحدث كل عام.

Meta وOracle تذكران السوق بالنظر إلى دورة الاسترداد

إذا نظرنا فقط إلى Together، فسيكون الاستنتاج بسهولة أن القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي لا تزال تعاني من نقص في العرض. لكن إشارات Meta وOracle تشير إلى أن استثمارات البنية التحتية بدأت تدخل مرحلة التقسيم الطبقي.

تم الكشف عن أن Meta تفكر في بيع القدرة الحاسوبية الفائضة والوصول إلى النماذج للعملاء الخارجيين، وهذا لا يجب تفسيره على أنه خبر سيئ. بالنسبة لشركات التكنولوجيا الكبرى، فإن بيع القدرة الحاسوبية التي لا تستهلكها التدريبات الداخلية أو المنتجات حاليًا هو خيار طبيعي لتحسين استخدام الأصول.

المشكلة تكمن في أن هذا يشير أيضًا إلى أن سرعة البناء أصبحت سريعة لدرجة أنهم بحاجة إلى البحث بنشاط عن قنوات استهلاك خارجية. القدرة الحاسوبية لم تعد مجرد شراء بقدر ما تستطيع، بل بدأت تصبح ما إذا كان يمكن ملؤها باستمرار بمهام مدفوعة.

التقرير السنوي لـ Oracle يعطي قيودًا أكثر تحديدًا. تشير وثائق الشركة إلى أنه حتى نهاية مايو 2026، لديها التزامات إيجارية لم تبدأ بقيمة 260 مليار دولار، معظمها مرتبط بمراكز البيانات، بفترة تتراوح بين 15 و19 عامًا. وارتفعت نفقاتها الرأسمالية من 21.2 مليار دولار في السنة المالية 2025 إلى 55.7 مليار دولار في السنة المالية 2026، بشكل رئيسي لتوسيع مراكز البيانات.

هذه الأرقام لا تثبت بشكل مباشر وجود فائض في الصناعة. الإفصاح عن المخاطر في التقارير السنوية للشركات المدرجة يكون متحفظًا بطبيعته. لكنها تتوافق مع أكثر نقاط الضعف في استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: النفقات الرأسمالية تحدث أولاً، والإيرادات تأتي لاحقًا، والطاقة والإيجار التزامات طويلة الأجل، بينما قد يتغير طلب العملاء بشكل أسرع.

تقييم 8.3 مليار دولار يتاجر بالقدرة على بيع القدرة الحاسوبية بالكامل

لا يمكن تفسير تقييم Together البالغ 8.3 مليار دولار ببساطة بحمى الذكاء الاصطناعي. الفرضية الضمنية هي أن الشركة لا تحصل على الطلبات فحسب، بل يمكنها أيضًا تحويل طلب الاستدلال مفتوح المصدر إلى إيرادات طويلة الأجل بمعدلات استخدام عالية بما يكفي، وتجديد مستقر، وهامش ربح جيد.

مفهوم آخر رئيسي هو سعة الميغاواط. الميغاواط هو ميزانية الطاقة لمركز البيانات، ويحدد عدد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) التي يمكن تشغيلها. تأمين السعة يعني أن الشركة تحصل على موارد الطاقة والغرف اللازمة للتوسع المستقبلي، لكن هذا لا يعني أن هذه الموارد قد تم نشرها بالفعل أو أنها مشغولة بمهام مدفوعة.

بالنسبة لشركات السحابة للذكاء الاصطناعي، السعة سيف ذو حدين. عدم الحصول على الكهرباء ووحدات معالجة الرسوميات يعني فقدان انفجار الطلب. الحصول على الكثير بينما لا يستطيع العملاء استهلاكها سيجعل تكاليف الإهلاك والكهرباء والإيجار تضغط على قائمة الأرباح أولاً.

هذا هو أيضًا الفرق بين Together وشركات السحابة الكبرى. ميزة Together تكمن في تركيزها على الاستدلال مفتوح المصدر، حيث قد يهتم العملاء أكثر بالتكلفة والسرعة واختيار النموذج. تمتلك شركات السحابة الكبرى عملاء مؤسسيين، وخدمات شاملة، وميزانيات عمومية أقوى.

السيناريو الأكثر احتمالاً هو أن يستمر طلب الاستدلال مفتوح المصدر في النمو، ويحقق لاعبون متخصصون مثل Together نموًا مرتفعًا. في الوقت نفسه، قد تكون عوائد بعض استثمارات السحابة ومراكز البيانات واسعة النطاق أقل من التوقعات المبكرة للسوق بسبب عدم تطابق العقود، أو تركيز العملاء، أو بطء صعود معدلات الاستخدام.

معدل الاستخدام يحدد الفائزين في دورة البنية التحتية هذه

البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لم تصل بعد إلى مرحلة الأدلة على انفجار الفقاعة، ولا يمكن الحكم على أن الطلب غير محدود لمجرد تمويل Together. الحالة الأكثر منطقية هي أن الصناعة تنتقل من مرحلة التنافس على الموارد إلى مرحلة التحقق من قدرة الموارد على تحقيق العوائد.

المتغيرات التي سينظر إليها السوق ستصبح أكثر تحديدًا. حجم التمويل والتقييم يظهران فقط أن رأس المال مستعد للمراهنة، ولا يمكنهما استبدال معدلات الاستخدام، والتجديد، والهوامش الإجمالية، وهيكل العملاء. إذا كانت الطلبات تأتي بشكل رئيسي من شركات الذكاء الاصطناعي المبكرة التي لديها تمويل وفير، فستكون مرونة الطلب أكبر. إذا استقر العملاء كبيئات إنتاج طويلة الأجل، فسيكون دعم التقييم أقوى.

ستعطي محاولة Meta للسحابة السوق معيارًا للسعر. عندما تبيع شركات ضخمة قدرتها الحاسوبية الداخلية للخارج، سيتم اختبار قوة تسعير وخدمات شركات السحابة الخارجية للذكاء الاصطناعي. وستستمر التزامات Oracle طويلة الأجل في تذكير المستثمرين بأن موارد الطاقة ومراكز البيانات ليست خيارات مجانية.

تمويل Together هذا يظهر أن طلب الاستدلال مفتوح المصدر لا يزال في ازدياد. لكن بالنسبة للمستثمرين، أصبح الحكم شيئًا آخر: القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي ليست قيمة لمجرد بنائها، بل تصبح أصلًا حقيقيًا للبنية التحتية فقط إذا تم استخدامها باستمرار وبهامش ربح مرتفع.

انقر لمعرفة الوظائف الشاغرة في BlockBeats

مرحبًا بكم في الانضمام إلى المجتمع الرسمي لـ BlockBeats:

قناة Telegram للاشتراك: https://t.me/theblockbeats

مجموعة Telegram للنقاش: https://t.me/BlockBeats_App

حساب Twitter الرسمي: https://twitter.com/BlockBeatsAsia