#GateEventPointsSystemLaunched #OpenAI二季度亏损扩大 نما إيرادات OpenAI بنسبة 18%، لكنها تعرضت للتجاوز—ما المشكلة تحديداً في نموذج أعمال الذكاء الاصطناعي؟

أصدرت OpenAI بيانات الربع الثاني: بلغت الإيرادات 6.7 مليار دولار، بزيادة 18%، لكنها تعرضت للتجاوز من Anthropic، بينما واصلت الخسائر اتساعها.
لا يتعلق الأمر فقط بمعرفة الشركة المتقدمة؛ فنموذج أعمال قطاع نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية بأكمله يمر بأزمة عميقة.
السباق المحتدم في الذكاء الاصطناعي والتوازن بين الأرباح والخسائر
الأرقام قاسية. بلغت إيرادات OpenAI 5.6 مليار دولار في الربع الأول و6.7 مليار دولار في الربع الثاني، بنمو فصلي قدره 18%، وهو ما يبدو جيداً. لكن إيرادات Anthropic خلال الفترة نفسها بلغت 8.5 مليار دولار، متجاوزة OpenAI بفارق 1.8 مليار دولار. والأهم أن خسائر OpenAI آخذة في الاتساع، وهذه أخطر إشارة.
لا يزال كثيرون يناقشون أي نموذج أكثر ذكاءً وأي تقنية أكثر تقدماً. وأقول: لا تدعوا هالة التكنولوجيا تضللكم. عندما تتزايد خسائر شركة وتتجاوزها منافسة في الإيرادات، فهذا يشير بالفعل إلى مشكلة جوهرية: قد يكون نموذج أعمال الذكاء الاصطناعي اليوم يسير في الاتجاه الخاطئ.
«معضلة محطة الطاقة» في الذكاء الاصطناعي: كلما ازدادت قوة التكنولوجيا، ارتفعت التكلفة
لننظر أولاً إلى حقيقة واقعية: يكلف توليد صورة واحدة باستخدام OpenAI نحو 2.12 سنتاً. وتتراوح تكلفة معالجة 1,000 رمز بين 0.03 و12 سنتاً. كم يدفع المستخدمون؟ تبلغ تكلفة ChatGPT Plus 20 دولاراً شهرياً، وهو سعر لا يبدو مرتفعاً.
نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية تشبه محطات الطاقة كثيفة الاستهلاك
لكن هنا تكمن المشكلة تحديداً. نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية تشبه محطات طاقة فائقة الشراهة للكهرباء: فكلما ولّدت مزيداً من الكهرباء، أحرقت مزيداً من الفحم. وكلما زاد تكرار استخدام المستخدمين لها، زادت حدة خسائر الشركة.
ملاحظتي هي أن شركات نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية وقعت في حلقة مفرغة: ولإثبات ريادتها التكنولوجية، يتعين عليها جعل نماذجها أكبر وأكثر ذكاءً؛ وكلما كبر النموذج، ارتفعت تكلفة الاستدلال؛ وكلما ارتفعت التكلفة، ازدادت صعوبة تحقيق الأرباح. إنها حلقة ميتة.
لماذا تمكنت Anthropic من تجاوز OpenAI في الإيرادات؟ تحليلي هو أنها ربما عثرت على قاعدة عملاء أكثر فاعلية. فالعملاء من المؤسسات والمطورون—وهم فئات مستعدة للدفع مقابل اليقين—يمثلون نقطة الاختراق أمام تسويق الذكاء الاصطناعي تجارياً. أما OpenAI فلا تزال تعتمد بشدة على المستخدمين الأفراد، وهي السوق الأصعب لتحقيق الدخل منها.
غياب التفكير في المنتجات: النموذج الأساسي لا يساوي منتجاً جيداً
أريد هنا الإشارة إلى حقيقة لا يرغب كثيرون في الاعتراف بها: الريادة التكنولوجية لا تساوي نجاح المنتج. لدى OpenAI نماذج GPT-4o وSora، فضلاً عن أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية تقدماً في العالم. لكن ماذا بعد؟ لا يريد المستخدمون مواصفات تقنية؛ بل يريدون منتجات قادرة على حل المشكلات.
على سبيل المثال، ما الذي يهتم به صاحب شركة صغيرة أو متوسطة عند استخدام ChatGPT لكتابة نصوص تسويقية؟ إنه يهتم بالإزعاج الناتج عن الاضطرار إلى إعادة ضبط المطالبة في كل مرة، وعدم اليقين في المخرجات التي تكون جيدة أحياناً ورديئة أحياناً أخرى، والمخاوف المتعلقة بأمن البيانات. فهل حلت OpenAI نقاط الألم هذه؟
لا أعتقد ذلك. تعاني شركات نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية عموماً من «النرجسية التكنولوجية»، إذ تؤمن بأن نماذجها ذكية بما يكفي، وأن على المستخدمين التكيف معها. وهذا تفكير خاطئ تماماً في المنتجات.
كيف يبدو التفكير الحقيقي في المنتجات؟ يعني ذلك التفكير من منظور المستخدم: ما المشكلات التي تحتاج إلى حلها يومياً؟ وما الذي أنت مستعد للدفع مقابله؟ وما أكبر نقطة ألم لديك؟
يتضح من بياناتها المالية أن OpenAI لم تمضِ بعيداً بما يكفي في هذا المسار. فنمو الإيرادات بالتزامن مع اتساع الخسائر يدل على أن التكاليف خرجت عن السيطرة. أما تجاوز Anthropic لها فيشير إلى أنها متأخرة عنها بنصف خطوة في التوظيف التجاري.
ثلاثة مفاهيم خاطئة قاتلة في نموذج الأعمال
من وجهة نظري، يتضمن نموذج أعمال نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية ثلاثة مفاهيم خاطئة قاتلة.
أولاً، الاعتماد المفرط على اقتصاد واجهات API. تعتقد كثير من شركات نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية أن إتاحة واجهات API للمطورين لاستخدامها ستسمح لهم ببناء منظومة متكاملة. لكن واجهة API في الواقع ليست سوى أداة، وليست حلاً. يريد المطورون قدرات ذكاء اصطناعي مستقرة وميسورة وموثوقة، لا خدمات تصبح أغلى من حين لآخر.
ثانياً، إهمال التطبيقات المتخصصة. تستطيع النماذج الأساسية القيام بكل شيء، لكنها لا تتقن أي شيء بما يكفي من العمق. فالرعاية الصحية والقانون والتعليم والتمويل، لكل مجال منها احتياجات فريدة وحواجز دخول خاصة. وغالباً ما تواجه النماذج الأساسية متعددة الاستخدامات صعوبة في هذه المجالات.
ثالثاً، التقليل من احتياجات المؤسسات. لا تريد المؤسسات عروضاً استعراضية للذكاء الاصطناعي؛ بل تريد أدوات ذكاء اصطناعي يمكن دمجها في سير العمل، وتكون آمنة وقابلة للتحكم، وتقدم نتائج متوقعة. يتمتع هذا السوق بحواجز دخول مرتفعة، لكنه يحمل أيضاً قيمة كبيرة. وقد يكون تجاوز Anthropic لـ OpenAI نتيجة لاختراق في هذا السوق.
وحكمي هو أن الفائزين في الذكاء الاصطناعي مستقبلاً لن يكونوا بالضرورة الشركات صاحبة أقوى تكنولوجيا، بل تلك التي تفهم على أفضل نحو كيفية تحويل تقنية الذكاء الاصطناعي إلى قيمة تجارية.
الطريق إلى الأمام: من سباق التكنولوجيا إلى خلق القيمة
لقد دق مأزق OpenAI ناقوس الخطر أمام قطاع الذكاء الاصطناعي بأكمله. فسرعة حرق الأموال في السباق التكنولوجي تجاوزت بالفعل سرعة تحقيق الدخل تجارياً.
فأين يكمن المخرج؟
أولاً، الانتقال من التطبيقات متعددة الاستخدامات إلى التطبيقات المتخصصة. تحتاج النماذج الأساسية إلى «التعمق»، والتغلغل في صناعات وسيناريوهات محددة. وقد تكون قيمة نموذج متخصص بارع في التشخيص الطبي أكبر من قيمة نموذج متعدد الاستخدامات يستطيع القيام بقليل من كل شيء.
ثانياً، الانتقال من النماذج إلى التطبيقات. لا يشتري المستخدمون النماذج، بل يشترون الحلول. وستكون كيفية تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي إلى منتجات مستعدة المؤسسات للدفع مقابلها مفتاح المنافسة في المرحلة المقبلة.
ثالثاً، الانتقال من حرق السيولة إلى توليد التدفقات النقدية. يجب على شركات الذكاء الاصطناعي إيجاد نماذج ربح مستدامة بدلاً من الاعتماد إلى الأبد على المستثمرين لتمويلها. وهذا يعني فرض رقابة صارمة على التكاليف، وتحديد المستخدمين الذين يدفعون بدقة، وبناء حواجز تجارية حقيقية.
تبدو بيانات OpenAI للربع الثاني، ظاهرياً، وكأنها تظهر نمواً في الإيرادات بالتزامن مع التعرض للتجاوز. لكنها تعكس، على مستوى أعمق، القلق الجماعي بشأن نموذج أعمال قطاع الذكاء الاصطناعي بأكمله.
لقد انحسرت الإثارة المحيطة بالاختراقات التكنولوجية. وحان الوقت الآن لمواجهة الواقع التجاري القاسي. الذكاء الاصطناعي ليس سحراً؛ بل يحتاج إلى حل مشكلات واقعية، وخلق قيمة واقعية، وتحقيق أرباح واقعية.
خلال العامين المقبلين، سنشهد أول عملية تصفية واسعة النطاق في قطاع الذكاء الاصطناعي. وستتراجع تدريجياً الشركات التي لا تعرف سوى بناء النماذج ولا تفهم كيفية بناء المنتجات. أما الشركات التي تفهم المستخدمين حقاً، وتتعمق في تطوير التطبيقات، وتؤسس نماذج أعمال مستدامة، فستصبح الفائزين الجدد.
لا تزال أمام OpenAI فرصة، لكن الوقت ينفد. ينبغي لكل رائد أعمال في مجال الذكاء الاصطناعي أن يستخلص إشارة واضحة من هذه المجموعة من البيانات: التكنولوجيا مهمة، لكن الأعمال أهم. فالاختراقات التكنولوجية من دون دعم تجاري لن تكون في نهاية المطاف أكثر من ألعاب في مختبر.
النصف الثاني من الذكاء الاصطناعي بدأ للتو$OPENAI