#OpenAIQ2Revenue67BAsLossesWiden

$OpenAI — إيرادات بقيمة 6.7 مليار دولار، وخسائر تشغيلية بقيمة 12.3 مليار دولار: سباق الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلته الاقتصادية

تسلط أحدث أرقام OpenAI للربع الثاني الضوء على أحد أكبر التناقضات في طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية.

تنمو الإيرادات بسرعة، لكن تكلفة بناء الذكاء الاصطناعي المتقدم وتقديمه تنمو بوتيرة أسرع بكثير.

بلغت إيرادات OpenAI في الربع الثاني، بحسب التقارير، نحو 6.7 مليار دولار، ارتفاعاً من 5.7 مليار دولار في الربع الأول، بزيادة تقارب 18%. وفي الوقت نفسه، اتسعت الخسائر التشغيلية المعلنة من نحو 9.3 مليار دولار إلى 12.3 مليار دولار.

لا ينبغي النظر إلى هذه الأرقام ببساطة باعتبارها دليلاً على أن «الذكاء الاصطناعي يخسر المال».

السؤال الأهم هو ما إذا كانت اقتصاديات القطاع ستتحسن مع توسع التكنولوجيا.

الطلب على الذكاء الاصطناعي حقيقي بوضوح.

يدفع المستهلكون مقابل منتجات الذكاء الاصطناعي. وتدمج الشركات الذكاء الاصطناعي في سير عملها. ويستهلك المطورون واجهات برمجة التطبيقات. وتُنشئ أدوات البرمجة ووكلاء الذكاء الاصطناعي حالات استخدام جديدة.

لكن كل مستخدم إضافي يتطلب أيضاً قدرة حوسبية.

تتطلب النماذج الأكثر قدرة كميات هائلة من الحوسبة للتدريب والاستدلال. وهذا يعني وحدات معالجة الرسومات، والذاكرة، والشبكات، والكهرباء، ومراكز البيانات، والبنية التحتية المتطورة على نحو متزايد.

وهذا يخلق المعادلة المركزية لاقتصاد الذكاء الاصطناعي:

يجب أن يتجاوز نمو الإيرادات في نهاية المطاف تكلفة الذكاء.

وهذا هو التحدي الحقيقي.

أكدت OpenAI نفسها أن تلبية الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي تتطلب الحوسبة والتوزيع ورأس المال. وفي مارس، أعلنت الشركة عن رأس مال ملتزم به بقيمة 122 مليار دولار، وبقيمة مؤسسية بعد التمويل تبلغ 852 مليار دولار، ما يوضح الحجم المالي الهائل الذي يقف وراء توسعها.

كما أن سباق البنية التحتية يزداد حجماً.

وتشير تقارير حديثة إلى أن إنفاق OpenAI المخطط على البنية التحتية والخدمات السحابية قد يصل إلى نحو 750 مليار دولار حتى عام 2030، في حين تشمل خطط توسعها الأخيرة التزامات كبيرة في مراكز البيانات والطاقة.

وهذا يفسر سبب امتداد قصة الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد بكثير من البرمجيات.

فكل زيادة في الطلب على الذكاء الاصطناعي تخلق طلباً عبر سلسلة البنية التحتية:

وحدات معالجة الرسومات

HBM والذاكرة المتقدمة

الشبكات

مراكز البيانات

الكهرباء

التبريد

تصنيع أشباه الموصلات

البنية التحتية السحابية

ولهذا أصبحت شركات مثل NVIDIA وكبرى شركات تصنيع الذاكرة مرتبطة ارتباطاً وثيقاً بدورة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

وتقدم أحدث تطورات البنية التحتية بين NVIDIA وOpenAI مثالاً آخر. فقد التزمت NVIDIA بدعم كبير لمشروع مخطط لمركز بيانات في أوهايو، يُتوقع أن تصل قدرته إلى 8 غيغاواط، مع استهداف إتاحة 800 ميغاواط مبدئياً بحلول عام 2028.

لكن هناك خطراً في الجانب الآخر.

أصبح الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ضخماً إلى حد أن المستثمرين يتساءلون بشكل متزايد عن موعد ترجمة الاستثمار إلى عوائد مستدامة.

وسلطت رويترز مؤخراً الضوء على مخاوف من أن يتجاوز الإنفاق الرأسمالي لشركات التكنولوجيا الكبرى على الذكاء الاصطناعي تدفقاتها النقدية التشغيلية الإضافية، ما يزيد الضغط على التدفق النقدي الحر واحتياجات التمويل.

وهنا تصبح المرحلة التالية من سباق الذكاء الاصطناعي أكثر إثارة للاهتمام.

كانت المرحلة الأولى تتمحور حول القدرة:

من يستطيع بناء أقوى نموذج؟

أما المرحلة الثانية فأصبحت تتمحور حول السؤال التالي:

من يستطيع تقديم الذكاء بأعلى كفاءة؟

وهذا يعني أن على المستثمرين مراقبة مؤشرات مثل:

نمو الإيرادات

الخسائر التشغيلية

تكلفة الاستدلال

الإيرادات لكل مستخدم

اعتماد الشركات

الاحتفاظ بالعملاء

استخدام البنية التحتية

التدفق النقدي الحر

الإنفاق الرأسمالي

كفاءة النماذج

المنافسة

ومن التطورات الرئيسية الأخرى تغير المشهد التنافسي.

وتشير تقارير حديثة إلى أن Anthropic حققت إيرادات تقارب 11.6 مليار دولار في الربع الثاني، متجاوزة الرقم الفصلي لـ OpenAI للمرة الأولى، مع تحقيقها أيضاً، بحسب التقارير، ربحاً تشغيلياً صغيراً.

وهذا يغير النقاش التنافسي.

قد لا يكون الفائز في الذكاء الاصطناعي بالضرورة الشركة التي تنفق أكبر قدر من المال.

بل قد تكون الشركة التي تجد أفضل توازن بين قدرة النموذج، وقوة التسعير، وطلب العملاء، وكفاءة البنية التحتية.

وقد يصبح الذكاء الاصطناعي المؤسسي مهماً بشكل خاص.

فإذا تجاوزت الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي كروبوت محادثة وبدأت في دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات، والبحوث، وخدمة العملاء، والتحليل المالي، وسير العمل الداخلي، فقد يتمكن مزودو الذكاء الاصطناعي من تحقيق الدخل من المهام المكتملة ونتائج الأعمال بدلاً من مجرد التفاعلات الفردية.

وقد يؤدي ذلك إلى تحسين اقتصاديات الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل بشكل كبير.

لكن من المهم بالقدر نفسه النظر في السيناريو المتشائم.

فإذا تباطأ نمو الإيرادات بينما واصلت تكاليف البنية التحتية الارتفاع، فقد تظل الخسائر تحت الضغط. وقد تؤدي المنافسة المتزايدة أيضاً إلى إجبار الأسعار على الانخفاض، ما يقلص الهوامش حتى مع زيادة الطلب.

وسيؤدي ذلك إلى معادلة صعبة:

تباطؤ نمو الإيرادات

+

ارتفاع متطلبات الحوسبة

+

إنفاق رأسمالي ضخم

+

منافسة أكبر

=

ضغط متزايد على اقتصاديات الذكاء الاصطناعي.

تتمثل وجهة نظري العامة في أن رقم الإيرادات البالغ 6.7 مليار دولار يثبت أمراً مهماً: سوق منتجات الذكاء الاصطناعي ضخم بالفعل.

لكن الخسارة التشغيلية البالغة 12.3 مليار دولار تسلط الضوء على التحدي التالي.

لقد أثبت الذكاء الاصطناعي أن الناس والشركات مستعدون للدفع مقابل الذكاء.

والآن يتعين على القطاع إثبات إمكانية تقديم الذكاء بكفاءة كافية لتحقيق اقتصاديات مستدامة.

ولهذا سأراقب خمسة أمور عن كثب:

1. هل تستطيع OpenAI الحفاظ على نمو سريع للإيرادات؟

2. هل يمكن أن تتقلص الخسائر التشغيلية في نهاية المطاف؟

3. هل يمكن أن تنخفض تكاليف الاستدلال مع ازدياد كفاءة النماذج؟

4. هل يمكن للذكاء الاصطناعي المؤسسي والقائم على الوكلاء إنشاء إيرادات متكررة أعلى قيمة؟

5. هل يمكن لإيرادات الذكاء الاصطناعي أن تبرر في نهاية المطاف الاستثمار الهائل في البنية التحتية الذي يقف وراءه؟

لم يعد سباق الذكاء الاصطناعي مجرد سباق نحو نماذج أكثر ذكاءً.

بل يتحول إلى سباق نحو اقتصاديات أفضل لكل وحدة.

الذكاء + التوسع + الكفاءة + التوزيع + الهوامش المستدامة.

قد تحدد هذه التركيبة شركات الذكاء الاصطناعي التي ستصبح الجيل التالي من عمالقة التكنولوجيا.

لم يعد السؤال الأكبر بالنسبة إلى السوق هو ما إذا كان هناك طلب على الذكاء الاصطناعي.

فالطلب موجود بوضوح.

السؤال هو ما إذا كانت اقتصاديات القطاع ستلحق بالطموح.

هذا تحليل للسوق والتكنولوجيا لأغراض تعليمية، وليس نصيحة مالية.

@GateSquare @Gate_Square