المدير التقني لدى 2.5 lab: عند تطبيقات الذكاء الاصطناعي، سنعطي الأولوية لتحقيق الأرباح

كل مرة يجري فيها تحديث نماذج ذكاء اصطناعي كبيرة، فهذا يعني أن جدران الحماية التي تقوم عليها منتجات تطبيقات ذكاء اصطناعي تعتمد على قدرات محددة سيتقلص حجمها أكثر، بل وقد تفقد حتى قيمتها في وجودها المستقل.

وهذا يجعل ريادة الأعمال في تطبيقات الذكاء الاصطناعي محاطة دائماً بدرجة من عدم اليقين.

ومن ضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يركز عليها الآن شيا جونتشن، المسؤول التقني في 2.5 lab التابعة لشركة جيجي، تطبيق ترجمة سفر بالذكاء الاصطناعي يُدعى kulikuli. وهو يساور قلقاً بالغاً بشأن المنافسين، وأبرزهم هو Google translate.

اعترف شيا جونتشن لـ华尔街见闻 قائلاً: "إن فريقنا يواجه ضغوطاً ناجمة عن تغيّر سريع في بيئة السوق يومياً"، وهي مشكلة تواجهها كل فرق تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

لكنّه يرى أن مصنّعي النماذج الكبيرة الحقيقيين وروّاد تطبيقات الذكاء الاصطناعي يخوضون معركتين مختلفتين؛ فالمطالب مختلفة، والشركات الصغيرة تركز أكثر على كيفية تقديم منتج يحقق أرباحاً. إضافة إلى ذلك، فإن بعض المسارات التي تهتم بها الشركات الناشئة قد يتم تهميشها بسهولة من جانب الشركات الكبرى، وعند حدوث التهميش، يبقى لدى الشركات الصغيرة "فُرجة" للاستمرار.

أكثر المنتجات نجاحاً التي خرجت من عملية الإعداد والتفريخ لدى جيجي هو منصة البودكاست "Xiaoyu"؛ وحوالي قبل 4 سنوات، أسست جيجي 2.5 lab. ويتولى هذا القسم تنفيذ بعض مشاريع الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.

وأوضح شيا جونتشن لـ华尔街见闻 أن تسمية القسم جاءت بهدف تقديم منتجات للمبكرين الذين يشمّون رائحة التجربة بنسبة 2.5%، واستكشاف ما هي المشكلات التي يمكن للذكاء الاصطناعي حلها مما كان يصعب حله سابقاً، أو إعادة تحسين المشكلات الموجودة بالفعل.

خلال السنوات الماضية، قامت 2.5 lab بتفريخ عدة منتجات تباعاً، منها عميل AI مفتوح المصدر Chatbox، وChatHub الذي يركز على "استخدام عدة نماذج كبيرة في واجهة واحدة مع المقارنة جنباً إلى جنب"، وkulikuli، وأدوات تنظيم ذاتي مثل "自律石头".

كشف شيا جونتشن أن الرغم من أن قاعدة المستخدمين ليست كبيرة جداً، فإن هذه المنتجات التي أطلقتها 2.5 lab كلها باتت تحقق أرباحاً.

وعند المفاضلة بين توسيع قاعدة العملاء وتحقيق الأرباح، يعطي شيا جونتشن الأولوية للأرباح.

على مدار أكثر من عقد من الزمان، كانت منتجات الإنترنت تتبع تقريباً مجموعة واحدة من معادلات النمو: الحصول على المستخدمين مجاناً، ثم توسيع DAU بسرعة، وبعدها البحث عن نموذج أعمال.

لكن في عصر الذكاء الاصطناعي، بدأت هذه الطريقة تفقد فعاليتها. والسبب بسيط: التكلفة.

على عكس منتجات الإنترنت التقليدية، لا يمكن لخدمات الذكاء الاصطناعي أن تتوسع بلا حدود بتكلفة هامشية منخفضة للغاية؛ فكل مرة يتم فيها استدعاء نموذج أو تسليم خدمة تنشئ تكلفة فعلية. ومع اتساع حجم الاستدعاءات، تصبح تكلفة Token بسرعة "وحشاً يلتهم الأموال".

يقول شيا جونتشن إنه اختبر ذلك عملياً.

وأوضح لـ华尔街见闻 أنه حالياً تواجه معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المشكلة نفسها: إذ غالباً ما تشكل تكلفة Token نحو 70% من إجمالي الإيرادات. إذا كانت الإيرادات اليومية 1000 يوان، فقد تحتاج منها 700 يوان لدفع تكاليف النماذج. وفي ظل هيكل التكلفة هذا، يصبح من الصعب جداً تطبيق طريقة النمو في عصر الإنترنت "حرق المال مقابل الحصول على المستخدمين".

في الوقت نفسه، لن يكون سوق التمويل الأولي مستعداً لشراء نمو عدد المستخدمين وحده. وبالمقارنة مع DAU أو عدد مرات التنزيل، يهتم المستثمرون حالياً أكثر بما إذا كانت الإيرادات وARR وكفاءة التحول إلى الإيراد التجاري منطقية. وما دامت نماذج الأعمال لم تُثبت، وما دام المنتج لم يثبت أن هناك من سيدفع مقابلَه حقاً، فإن النمو اللاحق لا معنى له.

"يجب التحقق من قابلية التحول إلى إيرادات تجارية أولاً، ثم القيام بالنمو."

ويرى شيا جونتشن أن هذا صار بمثابة الترتيب الجديد لريادة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وبالنسبة لـkulikuli، فإن انتقاله من مشروع "لعب" كان على وشك أن يُترك في مرحلة ما، إلى منتج يمتلك عدة ملايين من المستخدمين ويحقق أرباحاً، إنما جاء على طول هذه المسار.

ويُقال إن أول 3 أشهر من إطلاق kulikuli كانت مجانية. وفي ذلك الوقت، كانت لدى شيا جونتشن بالفعل ضغوط تكلفة جعلته لا يعرف إلى أين سيتجه المشروع، بل ناقش حتى فكرة: "هل يجب إيقاف هذا المشروع؟". لاحقاً، جرّبوا إضافة الدفع، وكانت هناك بالفعل من يدفعون المال، ومن ثم فقط صار المشروع يسير نحو تحقيق نقطة التعادل.

حسبما يشرح شيا جونتشن، فإن إجمالي مستخدمي kulikuli يتجاوز 300 مليون، وهم في الأساس مستخدمون في الخارج. ويضم الفريق نحو 10 أشخاص، مع إيرادات ربحية جيدة.

ويرى شيا جونتشن أنه نظراً لأن نتائج الترجمة لدى Google translate لا تزال لا توازي نتائج kulikuli، فإن لـkulikuli ما يزال مجالاً للبقاء.

أما لماذا حقق Google translate نتائج أقل من منتج شركة صغيرة، فيعتقد شيا جونتشن أن سيناريوات مثل ترجمة السفر بعيدة جداً بالنسبة إلى شركة عملاقة مثل Google، وغير مربحة بدرجة كافية. بينما تمكن kulikuli من الأداء الجيد لأن "الفريق استثمر وقتاً وطاقات كبيرة في هذا المجال، كما أن لدينا تراكمات هندسية في هذا الصدد".

إضافة إلى القدرة التنافسية للمنتج، فإن خفض تكلفة النماذج قدر الإمكان هو أمر يتعين على فريق التطوير أيضاً أخذه في الحسبان.

وكشف شيا جونتشن أنه مع الحفاظ على جودة لا تتغير، يمكن عبر خدمات مثل Tencent Cloud TokenHub، تقليل تكاليف السيناريوهات الناضجة بنسبة تتراوح بين 50% و70%، وهو أمر ممكن.

بمجرد حل مشكلة البقاء، تنمو أيضاً الطموحات. يقول شيا جونتشن إن ذلك يشبه إلى حد ما "ترقية وقتل الوحوش"؛ فبعد أن يتسلق الفريق جبلاً من طراز kulikuli، لا يعود يرغب غالباً في تسلق الجبل نفسه، بل يبدأ في البحث عن جبل أعلى.

في الواقع، لا تضع 2.5Lab مساراً ثابتاً للمشاريع الجديدة، ولا توجد منظومة تقييم "موضوعية" محددة. ويقول شيا جونتشن: "بل هو أكثر ذاتي". وفي ظل أدوات الوكلاء (Agent) مثل WorkBuddy اليوم، يمكن لأي شخص في أي وظيفة، طالما قدم فكرة منتج، وأنجز نموذجاً أولياً (Prototype)، وقادر على الدفع بها باستمرار، أن يكون لديه فرصة لتشكيل فريق وتنفيذ المشروع فعلياً.