المحللون يتوقعون: في عام 2029، قد تكون نفقات رمز AI (Token) للشركات أغلى من راتب المهندسين.

Anthropic لديها 5000 موظف فقط، لكن نفقات التشغيل تبلغ 2.3 ضعف رواتبهم؛ والشركات المتوسطة في القطاع تنفق 137 دولارًا فقط لكل مهندس سنويًا. الفارق 680 ضعفًا هو اللغز الذي يحلله هذا التحليل، ولا يزال مجهولًا أي نهاية ستؤول إليها الأمور بحلول عام 2029.
(خلفية سابقة: من إجبار الموظفين على استخدام الذكاء الاصطناعي إلى الخوف من حرق الكثير من الرموز: المزيد من الشركات تشدد حصص استخدام الذكاء الاصطناعي الداخلية)
(إضافة خلفية: أوراكل تكشف نادرًا أن مركز البيانات "قد لا يحقق العائد"، سهم أوراكل يتراجع 40% في يونيو)

فهرس المقال

Toggle

• قوة الحوسبة تلتهم الرواتب أولاً
• الدفع والجذب
• كل شركة تراهن

تخيل أن شركة عادية بحلول عام 2029 توظف مهندسًا، وقد تكون فاتورة الذكاء الاصطناعي السنوية أغلى من راتب المهندس نفسه؟ هذا هو الاستنتاج الذي توصل إليه المحلل الشهير في رأس المال المغامر توماس تونغوز باستخدام ثلاثة نماذج سيناريوهات.

عندما تبدأ تكاليف الحوسبة في الاقتراب من تكاليف العمالة أو حتى تجاوزها، فإن الإنفاق على الذكاء الاصطناعي لم يعد ميزانية أدوات اختيارية، بل أصبح نفقات هيكلية يجب مقارنتها مع الرواتب على نفس قائمة الدخل.

قوة الحوسبة تلتهم الرواتب أولاً

تبدأ هذه القصة من دفاتر حسابات Anthropic الخاصة. وفقًا لإحصاءات SaaStr، لدى الشركة حاليًا حوالي 5000 موظف فقط، لكنها أنفقت حوالي 10 مليارات دولار في عام 2026 على الاستدلال والتدريب. وبالمقارنة، يتحمل كل موظف متوسط نفقات حوسبة تبلغ حوالي 2 مليون دولار سنويًا، مقارنة بتقديرات Levels.fyi للتعويضات الشاملة البالغة 500 ألف دولار أو أكثر، مما يجعل نفقات الحوسبة 2.3 ضعف الراتب.

هذه نسبة فريدة من نوعها في صناعة البرمجيات بأكملها، فمعظم الشركات تعيش في عالم مختلف تمامًا. وفقًا لإحصاءات Ramp AI Index في يونيو 2026، فإن أفضل 1% من الشركات تنفق حوالي 89 ألف دولار سنويًا لكل مهندس على الذكاء الاصطناعي، أي ما يعادل 40% من راتب مهندس أول يبلغ 224 ألف دولار سنويًا؛ بينما تنفق الشركات المتوسطة 137 دولارًا فقط سنويًا لكل مهندس، وهو ما يقرب من الصفر.

بين القمة والمتوسط، هناك فجوة تقارب 680 ضعفًا، وهو اللغز الذي يهدف هذا التحليل إلى تفسيره: هل ستتسع هذه الفجوة أم ستتقلص بعد ذلك؟

هل ستلحق الشركات الـ 99% المتبقية بإيقاع Anthropic، وإلى أي سرعة؟ يحدد تونغوز الإجابة بثلاثة سيناريوهات: السيناريو المتشائم يفترض استمرار انخفاض أسعار الرموز لتعويض نمو الطلب؛ السيناريو الأساسي يفترض تباطؤ منحنى نمو أفضل 1% تدريجيًا؛ السيناريو المتفائل يفترض أن يلحق السوق ككل بنسبة Anthropic الحالية بحلول عام 2029. كل سيناريو يحول فاتورة الذكاء الاصطناعي إلى نسبة مئوية من الراتب الأساسي البالغ 224 ألف دولار لمهندس أول، ويفترض نمو الرواتب بنحو 5% سنويًا:

• 2026: جميع السيناريوهات المتشائمة والأساسية والمتفائلة 90 ألف دولار، بنسبة 40%
• 2027: متشائم 106 آلاف دولار (45%)، أساسي 164 ألف دولار (70%)، متفائل 258 ألف دولار (110%)
• 2028: متشائم 118 ألف دولار (48%)، أساسي 259 ألف دولار (105%)، متفائل 444 ألف دولار (180%)
• 2029: متشائم 106 آلاف دولار (41%)، أساسي 363 ألف دولار (140%)، متفائل 596 ألف دولار (230%)

المبلغ في السيناريو المتشائم ينخفض بعد عام 2028، لأن سرعة انخفاض النسبة أسرع من تضخم الرواتب.

الدفع والجذب

السبب وراء قوة السيناريو المتفائل هو تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المتزايدة التعقيد (agentic workflow).

عندما تدع الذكاء الاصطناعي ينفذ المهام بشكل مستقل ويتخذ القرارات التالية بنفسه، بدلاً من مجرد سؤال وجواب، فإن كمية الرموز المستهلكة تكون أكبر بعدة مراتب من وضع الدردشة. تتوقع جولدمان ساكس أن تستهلك الرموز 24 ضعفًا بحلول عام 2030.

من ناحية أخرى، وفقًا لدراسة Epoch AI، يحقق كل موظف في Anthropic و OpenAI إيرادات تبلغ 14 مليون دولار و 6.5 مليون دولار على التوالي، مما يجعلهما أعلى شركتين في قائمة Forbes Global 2000. هيكل التكاليف يتبع هيكل الإيرادات في النهاية، فالشركات القادرة على الإنفاق هي أيضًا تلك القادرة على استرداد الأموال.

لكن القوى التي تسحب نحو السيناريو المتشائم حقيقية أيضًا، وقد حدثت بالفعل لمدة ثلاث سنوات. انخفض سعر الإدخال لنماذج مستوى GPT-4 التابعة لـ OpenAI من 30 دولارًا لكل مليون رمز عند إطلاقه في مارس 2023 إلى أقل من 3 دولارات في عام 2026، بمعدل انخفاض عشرة أضعاف سنويًا لمدة ثلاث سنوات.

كما أن النماذج مفتوحة المصدر تقترب من المستوى الحدودي، حيث تقدم DeepSeek-V3 والإصدارات اللاحقة نتائج يمكن مقارنتها بأفضل النماذج المغلقة بتكلفة API تتراوح بين عُشر وثلاثين عُشر التكلفة، مما يعكس لماذا يعد الصراع بين المصادر المفتوحة والمغلقة أحد أهم القضايا السياسية في عصر الذكاء الاصطناعي: النماذج مفتوحة المصدر الرخيصة تحدد بشكل مباشر ما إذا كان السيناريو المتشائم يمكن أن يتحقق.

الشركات التي ترغب في تقييد الاستخدام حسب الدور أو عبء العمل يمكنها أيضًا خفض هذا المنحنى بنفسها، دون الحاجة إلى انتظار انخفاض الأسعار بشكل سلبي.

كل شركة تراهن

ما يستحق الاهتمام حقًا في هذا التحليل ليس الاستنتاج السطحي بأن "الذكاء الاصطناعي مكلف"، بل أن الإنفاق على الذكاء الاصطناعي يتحول من ميزانية أدوات اختيارية إلى نفقات هيكلية تنافس تكاليف العمالة. في السيناريو المتفائل، فاتورة الذكاء الاصطناعي لمهندس واحد وحدها تكفي لمنافسة الإيرادات المتوسطة التي يحققها موظف شركة SaaS متداولة علنًا للشركة (حوالي 250 ألف دولار)، وهذا لم يعد على مستوى تكلفة الأداة، بل على مستوى راتب آخر.

عندما تبدأ تكاليف الحوسبة في التنافس مع الرواتب على نفس قائمة الدخل، تحتاج الشركات إلى أن تقرر مسبقًا أي مستقبل ترغب في تخصيص ميزانية له.