#OpenAIAnnualRecurringRevenueNears$70B

اقتراب OpenAI من تحقيق معدل إيرادات سنوي قدره 70 مليار دولار هو أحد تلك الأرقام التي تبدو غير واقعية تقريباً للوهلة الأولى.

لكن الرقم نفسه ليس الجزء الأكثر إثارة للاهتمام.

ما يهمني هو السرعة الكامنة وراءه.

وفقاً لأحدث التقارير الصادرة عن Axios، ارتفع معدل الإيرادات السنوي لـ OpenAI إلى ما يقارب 70 مليار دولار، بزيادة تتجاوز 70% منذ بداية الربع الثالث. والأكثر إثارة للانتباه أن مبيعات الشركات تضاعفت أكثر من مرة منذ يوليو. كما أفادت التقارير بأن OpenAI حققت خلال الربع الثالث إيرادات استهلاكية تفوق ما حققته طوال العام السابق بأكمله.

وهذا يخبرنا بشيء مهم عن الاتجاه الذي يتجه إليه قطاع الذكاء الاصطناعي.

كانت الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي التوليدي مدفوعة بدرجة كبيرة بالفضول. أراد الناس اختبار ما يمكن لهذه النماذج فعله، واستخدامها في الكتابة والبرمجة والبحث والصور والأسئلة والمهام اليومية.

أما الآن، فتتغير المحادثة.

فالشركات تدفع مقابل الذكاء الاصطناعي وتدمجه في سير العمل الفعلي.

وهذا انتقال أهم بكثير من مجرد تجربة ملايين الأشخاص لروبوت محادثة.

فعندما يصبح نظام الذكاء الاصطناعي جزءاً من تطوير البرمجيات أو دعم العملاء أو البحث أو تحليل البيانات أو العمليات الداخلية، يبدأ في أن يصبح جزءاً من البنية التحتية للشركة. ولم تعد القيمة تقتصر على أن «هذه الأداة مثيرة للإعجاب». بل يصبح السؤال هو ما إذا كانت الأداة توفر وقت الموظفين، أو تخفض التكاليف، أو تساعد الشركة على إنتاج المزيد.

وهنا يمكن للإيرادات المتكررة من الشركات أن تصبح بالغة القوة.

لكن هناك تمييزاً أعتقد أن على المستثمرين أخذه في الاعتبار.

لا يعني تحقيق معدل إيرادات سنوي قدره 70 مليار دولار أن OpenAI حققت بالفعل 70 مليار دولار هذا العام.

فمعدل التشغيل يأخذ الوتيرة الحالية للإيرادات ويسقطها على عام كامل. وهو مفيد لقياس الزخم، لكنه ليس الشيء نفسه الذي تمثله الإيرادات السنوية المعترف بها. كما سلطت Reuters الضوء على هذا القيد، مشيرة إلى أن الإيرادات السنوية المقدرة قد تعطي أحياناً صورة مضللة عندما يتغير النمو بسرعة.

ونمو OpenAI يتغير بسرعة كبيرة جداً.

وهذا يجعل الجزء التالي من القصة أكثر صعوبة بكثير.

فالإيرادات ليست سوى جانب واحد من المعادلة.

تمتلك شركات الذكاء الاصطناعي هيكل تكاليف مرتفعاً على نحو استثنائي، لأن كل زيادة في الاستخدام تخلق طلباً إضافياً على الحوسبة. فالمزيد من المستخدمين يعني المزيد من عمليات الاستدلال. والمزيد من أعباء العمل لدى الشركات يعني المزيد من الحوسبة. وقد تتطلب النماذج الأفضل والأكثر قدرة كميات أكبر من البنية التحتية.

لذلك لا أعتقد أن السؤال الأكبر بعد الآن هو ما إذا كانت OpenAI قادرة على تحقيق إيرادات هائلة.

فالسوق يحصل بالفعل على أدلة تثبت قدرتها على ذلك.

أما السؤال الأصعب فهو:

ما مقدار هذه الإيرادات الذي يمكن أن يتحول في نهاية المطاف إلى أرباح مستدامة وتدفقات نقدية حرة؟

وهنا تصبح اقتصاديات الذكاء الاصطناعي أكثر إثارة للاهتمام بكثير.

فإذا تحسنت كفاءة النماذج، وارتفع استخدام الأجهزة، وأصبحت عمليات الاستدلال أرخص، واستمرت الإيرادات في النمو بوتيرة أسرع من التكلفة الأساسية لخدمة العملاء، فقد تتحسن الهوامش بشكل كبير مع مرور الوقت.

لكن إذا تطلب نمو الإيرادات زيادة مستمرة في الإنفاق على البنية التحتية، فإن ضخامة رقم الإيرادات وحدها لا تخبرنا بما يكفي.

كما أن طموحات OpenAI المعلنة بشأن البنية التحتية تظهر مدى كثافة رأس المال التي قد تتميز بها هذه الصناعة. فقد أفادت Reuters في وقت سابق من هذا العام بأن OpenAI تستهدف إنفاقاً إجمالياً على الحوسبة يقارب 600 مليار دولار حتى عام 2030، في حين بلغت إيراداتها في 2025 نحو 13 مليار دولار. وهذه الأرقام ليست قابلة للمقارنة مباشرة باعتبارها أرقاماً سنوية، لكنها توضح الحجم الهائل للاستثمار المطروح للنقاش حول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

ولهذا السبب أيضاً تصبح محادثة التقييم مثيرة للاهتمام إلى هذا الحد.

فقد أفادت Reuters بأن OpenAI كانت تناقش جولة تمويل محتملة لا تقل عن 30 مليار دولار، بتقييم يقارب 1.4 تريليون دولار، رغم أن المناقشات كانت في مرحلة مبكرة وقد تتغير الشروط. وكانت الشركة قد أغلقت في وقت سابق جولة تمويل في مارس برأس مال ملتزم به قدره 122 مليار دولار، عند تقييم بلغ 852 مليار دولار.

وعند تقييم كهذا، لا يدفع المستثمرون ببساطة مقابل إيرادات اليوم.

بل يدفعون فعلياً مقابل توقعات بشأن ما يمكن أن يصبح عليه هذا النشاط التجاري خلال السنوات المقبلة.

وتوقعات بهذا الحجم يجب أن تستند إلى أكثر من مجرد نمو سريع في عدد المستخدمين.

فلا بد أن يكون الأساس الحقيقي هو الإيرادات المتكررة، والاحتفاظ بعملاء الشركات، والقدرة على التسعير، وتحسن اقتصاديات الوحدة، ثم توليد تدفقات نقدية قوية في نهاية المطاف.

ولهذا السبب سأراقب اعتماد الشركات على وجه الخصوص عن كثب من الآن فصاعداً.

يمكن أن يحدث نمو المستهلكين بسرعة هائلة عندما تستحوذ تقنية جديدة على انتباه الناس.

لكن اعتماد الشركات مختلف.

فلدى الشركات ميزانيات وعقود ومتطلبات أمنية وتكاليف تكامل وتوقعات بشأن الأداء. وإذا واصلت الدفع مقابل الذكاء الاصطناعي عاماً بعد عام لأن التقنية أصبحت مدمجة في عملياتها، فإن ذلك يخلق شكلاً أعمق بكثير من الطلب.

لذلك فإن رقم 70 مليار دولار تقريباً مهم.

لكنني لا أراه الإجابة النهائية عن جدل تقييم الذكاء الاصطناعي.

بل أراه دليلاً على تسارع مرحلة تحويل الذكاء الاصطناعي إلى نشاط تجاري.

كان السؤال الأول هو ما إذا كان الناس سيستخدمون الذكاء الاصطناعي.

ثم جاء السؤال المتعلق بما إذا كانت الشركات ستدفع مقابله.

أما الآن فيأتي السؤال الأصعب بكثير:

هل تستطيع شركات الذكاء الاصطناعي تحويل هذا الطلب الهائل إلى اقتصاديات مستدامة؟

بالنسبة إلى OpenAI، لا يتعلق الفصل المقبل ببساطة بالوصول إلى 70 مليار دولار.

بل يتعلق بما سيحدث للـ70 مليار دولار التالية.

كم تبلغ تكلفة تحقيقها؟

ما المقدار المتبقي منها بعد نفقات الحوسبة؟

ما المقدار الذي يتحول إلى أرباح تشغيلية؟

وفي نهاية المطاف، ما المقدار الذي يتحول إلى تدفقات نقدية حرة؟

وهنا أعتقد أن القيمة الحقيقية لهذه القصة ستتحدد.

فرقم العنوان مثير للإعجاب.

لكن الاقتصاديات الكامنة وراء الرقم هي ما يهم بعد ذلك.