#OpenAI二季度亏损扩大 نمت إيرادات OpenAI بنسبة 18% لكنها خسرت الصدارة، فأين يكمن الخلل في نموذج أعمال الذكاء الاصطناعي؟

أعلنت OpenAI بيانات الربع الثاني، إذ بلغت الإيرادات 6.7 مليار دولار بنمو 18%، لكنها خسرت الصدارة لصالح Anthropic، فيما تواصلت الخسائر في الاتساع.
لا يتعلق الأمر فقط بالشركة المتقدمة، بل إن نموذج أعمال قطاع النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي بأكمله يمر بأزمة عميقة.

السباق المحتدم في قطاع الذكاء الاصطناعي وميزان الأرباح والخسائر

الأرقام قاسية. بلغت إيرادات OpenAI في الربع الأول 5.6 مليار دولار، ثم 6.7 مليار دولار في الربع الثاني، أي بنمو 18% على أساس ربعي، وهو ما يبدو جيداً. لكن إيرادات Anthropic خلال الفترة نفسها بلغت 8.5 مليار دولار، فلم تتجاوزها فحسب، بل تقدمت عليها بمقدار 1.8 مليار دولار. والأهم أن خسائر OpenAI تتسع، وهذه أخطر إشارة.

لا يزال كثيرون يناقشون أي النماذج أكثر ذكاءً وأي التقنيات أكثر تقدماً. لكنني أقول: لا تنخدعوا بهالة التقنية. عندما تتزايد خسائر شركة ما، ويتجاوزها منافسها في الإيرادات، فهذا يكشف عن مشكلة جوهرية: ربما يسير نموذج أعمال الذكاء الاصطناعي الحالي في الاتجاه الخطأ.

مأزق «محطة توليد الطاقة» للذكاء الاصطناعي: كلما ازدادت قوة التقنية، ارتفعت التكلفة

لننظر أولاً إلى واقع ملموس: تكلف OpenAI نحو 2.12 سنتاً لتوليد صورة واحدة. وتتراوح تكلفة معالجة كل 1,000 رمز مميز بين 0.03 و12 سنتاً. كم يدفع المستخدم؟ تبلغ تكلفة ChatGPT Plus 20 دولاراً شهرياً، وهو سعر لا يبدو مرتفعاً.

النماذج الكبيرة مثل محطات توليد الطاقة كثيفة الاستهلاك

لكن المشكلة تكمن هنا. فالنموذج الكبير للذكاء الاصطناعي يشبه محطة توليد طاقة عملاقة تستهلك الكهرباء بكثافة؛ فكلما زادت كمية الكهرباء التي تولدها، زادت كمية الفحم التي تحرقها. وكلما زاد استخدام العملاء لها، زادت خسائر الشركة.

ملاحظتي هي أن شركات النماذج الكبيرة عالقة في حلقة غريبة: لإثبات تفوقها التقني، يجب أن تجعل النموذج أكبر وأكثر ذكاءً؛ وكلما كبر النموذج، ارتفعت تكلفة الاستدلال؛ وكلما ارتفعت التكلفة، أصبح تحقيق الأرباح أصعب. إنها حلقة مفرغة.

لماذا تمكنت Anthropic من تجاوزها في الإيرادات؟ تحليلي هو أنها ربما وجدت شرائح عملاء أكثر فاعلية. فالعملاء من الشركات والمطورون، وهم الفئات المستعدة للدفع مقابل اليقين، يمثلون نقطة الاختراق في تسويق الذكاء الاصطناعي تجارياً. أما OpenAI فلا تزال تعتمد إلى حد كبير على المستخدمين الأفراد، وهو تحديداً أصعب سوق لتحقيق الأرباح.

غياب التفكير المنتجّي: النموذج الكبير لا يساوي منتجاً جيداً

أريد هنا أن أذكر حقيقة لا يرغب كثيرون في الاعتراف بها: الريادة التقنية لا تعني نجاح المنتج. لدى OpenAI نموذج GPT-4o وSora، ولديها أكثر النماذج الكبيرة تقدماً في العالم. لكن ماذا بعد؟ المستخدم لا يريد المؤشرات التقنية، بل يريد منتجاً قادراً على حل المشكلات.

لنأخذ مثالاً. ما الذي يهتم به صاحب شركة صغيرة أو متوسطة يستخدم ChatGPT لكتابة نصوص تسويقية؟ إنه يهتم بالإزعاج الناتج عن ضرورة إعادة ضبط التعليمات في كل مرة، وبحالة عدم اليقين الناجمة عن تفاوت جودة النتائج، وبالمخاوف المتعلقة بأمن البيانات. هل حلت OpenAI هذه المشكلات؟

أرى أنها لم تفعل. فالشركات المطورة للنماذج الكبيرة تعاني عموماً من «النرجسية التقنية»، إذ تظن أن نموذجها ذكي بما يكفي، وأن على المستخدمين التكيف معه. وهذا تفكير خاطئ تماماً في تطوير المنتجات.

ما التفكير المنتجّي الحقيقي؟ هو التفكير من منظور المستخدم: ما المشكلة التي تحتاج إلى حلها كل يوم؟ وما الذي أنت مستعد للدفع مقابله؟ وما أكبر نقطة ألم لديك؟

تظهر بيانات التقارير المالية أن OpenAI لم تذهب بعيداً بما يكفي في هذا الطريق. فنمو الإيرادات مع اتساع الخسائر يعني أن التكاليف خرجت عن السيطرة. وخسارتها الصدارة لصالح Anthropic تعني أنها تأخرت نصف خطوة في تحويل التقنية إلى تطبيقات تجارية.

ثلاثة أخطاء قاتلة في نموذج الأعمال

أرى أن نموذج أعمال النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي ينطوي على ثلاثة أخطاء قاتلة.

أولاً، الاعتماد المفرط على اقتصاد API. تعتقد كثير من شركات النماذج الكبيرة أن إتاحة API للمطورين ستسمح لها ببناء منظومة. لكن الواقع أن API مجرد أداة، وليس حلاً. فالمطورون يريدون قدرات ذكاء اصطناعي مستقرة ورخيصة وموثوقة، لا خدمة ترتفع تكلفتها من وقت إلى آخر.

ثانياً، تجاهل التطبيقات المتخصصة. يستطيع النموذج الكبير فعل كل شيء، لكنه لا يتقن أي شيء بما يكفي. فالطب والقانون والتعليم والقطاع المالي، لكل مجال متخصص منها احتياجات وحواجز فريدة. وغالباً ما تعجز النماذج الكبيرة العامة عن تلبية هذه المجالات.

ثالثاً، التقليل من شأن احتياجات الشركات. فالشركات لا تريد عروضاً استعراضية للذكاء الاصطناعي، بل أدوات ذكاء اصطناعي يمكن دمجها في سير العمل، وتكون آمنة وقابلة للتحكم وتوفر نتائج مؤكدة. هذا السوق عتبة دخوله مرتفعة، لكن قيمته كبيرة أيضاً. ومن المحتمل أن يكون تجاوز Anthropic لمنافستها ناتجاً عن تحقيق اختراق في هذا السوق.

حكمي هو أن الفائزين في الذكاء الاصطناعي مستقبلاً لن يكونوا بالضرورة الشركات الأقوى تقنياً، بل الشركات الأقدر على تحويل تقنية الذكاء الاصطناعي إلى قيمة تجارية.

المخرج المستقبلي: من المنافسة التقنية إلى خلق القيمة

لقد دق مأزق OpenAI ناقوس الخطر أمام قطاع الذكاء الاصطناعي بأكمله. فسرعة حرق الأموال في المنافسة التقنية تجاوزت بالفعل سرعة تحقيق العائدات التجارية.

فأين يكمن المخرج؟

أولاً، الانتقال من العام إلى المتخصص. تحتاج النماذج الكبيرة إلى «التوغل» في القطاعات والمجالات المحددة. وقد يكون لنموذج متخصص يتقن تشخيص الأمراض قيمة تجارية أكبر من نموذج عام يجيد كل شيء.

ثانياً، الانتقال من النموذج إلى التطبيق. المستخدم لا يشتري نموذجاً، بل يشتري حلاً. وسيكون تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي إلى منتجات مستعدة الشركات للدفع مقابلها محور المنافسة في المرحلة المقبلة.

ثالثاً، الانتقال من حرق الأموال إلى توليد الإيرادات. يجب على شركات الذكاء الاصطناعي العثور على نماذج ربح مستدامة، بدلاً من الاعتماد إلى الأبد على تمويل المستثمرين. وهذا يعني فرض رقابة صارمة على التكاليف، وتحديد المستخدمين القادرين على الدفع بدقة، وبناء حواجز تجارية حقيقية.

تبدو بيانات OpenAI للربع الثاني ظاهرياً كنمو في الإيرادات مع خسارة الصدارة. لكن على المستوى الأعمق، إنها تعكس القلق الجماعي بشأن نموذج أعمال قطاع الذكاء الاصطناعي بأكمله.

لقد مضت فترة الحماس لاختراقات التقنية، وحان الوقت الآن لمواجهة الواقع التجاري القاسي. الذكاء الاصطناعي ليس سحراً؛ بل يحتاج إلى حل مشكلات العالم الحقيقي، وخلق قيمة حقيقية للعالم، وتحقيق أرباح حقيقية.

خلال العامين المقبلين، سنشهد أول عملية إعادة ترتيب واسعة النطاق في قطاع الذكاء الاصطناعي. وستتراجع تدريجياً الشركات التي لا تجيد سوى بناء النماذج ولا تفهم كيفية تطوير المنتجات. أما الشركات التي تفهم المستخدمين حقاً، وتتعمق في التطبيقات، وتبني نماذج أعمال مستدامة، فستصبح الفائزين الجدد.

لا تزال أمام OpenAI فرصة، لكن الوقت ليس في صالحها. يجب على جميع رواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي أن يستخلصوا إشارة واضحة من هذه الأرقام: التقنية مهمة، لكن الأعمال أهم. فالاختراق التقني الذي لا يدعمه نشاط تجاري ليس في النهاية سوى لعبة في مختبر.

الشوط الثاني للذكاء الاصطناعي يبدأ الآن فحسب$OPENAI