#OpenAIAnnualRecurringRevenueNears$70B

إن اقتراب OpenAI من معدل إيرادات سنوي قدره 70 مليار دولار يُعد رقماً ضخماً. لكن بصراحة، فإن رقم الإيرادات نفسه ليس أكثر ما يهمني.

ما يهم هو ما يحدث تحته.

تسارع معدل الإيرادات المعلن لـ OpenAI بشكل حاد، فيما أصبح طلب الشركات جزءاً أكبر بكثير من أعمالها. وهذا يخبرني بأن سوق الذكاء الاصطناعي ينتقل إلى مرحلة مختلفة. قبل بضع سنوات، كان السؤال الأكبر هو ما إذا كان الناس سيستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي فعلاً. ثم أصبح السؤال ما إذا كانت الشركات ستدفع مقابله. أما الآن، فالسؤال هو ما إذا كان من الممكن تحويل هذه المدفوعات إلى نشاط مستدام ومربح على نطاق هائل.

وأعتقد أن هذا التمييز بالغ الأهمية.

لا يعني معدل الإيرادات السنوي البالغ 70 مليار دولار أن OpenAI حققت بالفعل 70 مليار دولار من الإيرادات. إنه ببساطة معدل الإيرادات الحالي بعد إسقاطه على مدى عام. فإذا تباطأ النمو، تغير الرقم السنوي. لذلك، لن أنظر إلى $70B وأقول فوراً إن قيمة الشركة تبلغ مبلغاً معيناً.

بل سأنظر إلى نوع الإيرادات التي تنتج هذا الرقم.

ويثير اعتماد الشركات اهتمامي بشكل خاص، لأن عملاء الشركات يمكن أن يصبحوا مندمجين بعمق في سير عمل الذكاء الاصطناعي. فالبرمجة والبحث ودعم العملاء والمعرفة الداخلية والأتمتة والإنتاجية تختلف كثيراً عن فتح شخص ما روبوت محادثة يعتمد على الذكاء الاصطناعي من حين إلى آخر. وبمجرد أن تدمج شركة الذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية، يصبح الانتقال إلى بديل آخر أصعب، وتصبح القيمة المحتملة للخدمة أكبر بكثير.

لكن هناك مشكلة كامنة وراء كل هذا النمو: القدرة الحاسوبية.

الذكاء الاصطناعي ليس برمجيات عادية. فالمزيد من العملاء يعني المزيد من عمليات الاستدلال. والمزيد من عمليات الاستدلال يعني المزيد من وحدات معالجة الرسومات والذاكرة والشبكات ومراكز البيانات والكهرباء. فإذا كانت الإيرادات تنمو بنسبة 70%، في حين أن البنية التحتية اللازمة لتحقيق هذه الإيرادات تتوسع أيضاً بشكل هائل، فإن النمو المعلن وحده لا يخبرنا بما يكفي.

لهذا السبب يتحول تركيزي من «ما مدى سرعة نمو OpenAI؟» إلى «ما مدى كفاءة OpenAI في التوسع؟»

إذا تحسنت كفاءة النماذج، وأصبح استخدام العتاد أفضل، وانخفضت تكاليف الاستدلال بينما واصلت الإيرادات الارتفاع، فقد تتغير economics الأعمال بشكل جذري. وسيبدأ نمو الإيرادات في التحول إلى هوامش ربح أقوى بكثير.

لكن إذا كان كل ارتفاع كبير في الإيرادات يتطلب موجة أخرى ضخمة من الإنفاق على البنية التحتية، فسوف يهتم المستثمرون في نهاية المطاف بكثافة رأس المال والتدفق النقدي الحر بدرجة أكبر بكثير.

وهذا أيضاً سبب ازدياد صعوبة النقاش حول التقييم. فالشركة التي تقترب من هذا الحجم من الإيرادات يمكنها تبرير توقعات هائلة، لكن كلما ارتفع التقييم، زاد حجم التنفيذ الذي يطالب به السوق في المقابل.

وجهة نظري هي أن الذكاء الاصطناعي اجتاز بالفعل الاختبار الأول: الناس مستعدون للدفع مقابل الذكاء.

ويساعد اعتماد الشركات على إثبات الاختبار الثاني: الشركات مستعدة لجعل الذكاء الاصطناعي جزءاً من عملياتها.

والآن يأتي الاختبار الأصعب:

هل تستطيع شركات الذكاء الاصطناعي تحويل هذا الطلب الهائل إلى أرباح مستدامة من دون أن تنمو تكاليف البنية التحتية بالوتيرة نفسها؟

هذا هو الرقم الذي سأراقبه خلف عنوان $70B .

تخبرنا الإيرادات بمدى اتساع سوق الذكاء الاصطناعي.

أما الهوامش والتدفق النقدي الحر فسيخبرانا بمدى القيمة الحقيقية لهذا النمو.

@Gate_Square @GateSquare