مفارقة الكفاءة في الذكاء الاصطناعي: لماذا يقوّض رخص الأسعار نموذج الأعمال
تراجعت أسعار الرموز (tokens) نحو 600 ضعف منذ عام 2020، وكل تحسين في الكفاءة ينقل جزءاً إضافياً من هامش الربح إلى العميل. الهندسة تحقق نجاحها، لكن النموذج التجاري هو الضحية.
ابدأ بالسلوك لا بالخطاب. تشير التقديرات إلى أن SpaceX تحقق ما بين 2 و2.5 مليار دولار شهرياً من تأجير ما يقدَّر بـ400,000 إلى 500,000 وحدة معالجة رسومية (GPU) لمطوري الذكاء الاصطناعي، ومن بينهم Google، بحسب تحليل Clouded Judgement لسوق الحوسبة. في الوقت نفسه، يُذكر أن Meta تستعد لبيع فائض قدرتها الحاسوبية كخدمة سحابية. حين يبدأ أكثر المشترين شراهةً لعتاد الذكاء الاصطناعي بالتصرف كمالكي عقارات يؤجرونها، تصعب المكابرة إزاء الإشارة الواضحة: القدرة الحاسوبية لم تعد نادرة، وكل من يملك ميزانية عمومية يعرف ذلك.
تصطدم هذه الإشارة بالرواية المريحة لعام 2026: انخفاض تكلفة الاستدلال (inference) يعني مزيداً من الاستخدام، ومزيد من الاستخدام يعني مزيداً من الإيرادات، وبالتالي فإن الكفاءة مكسب للجميع في السلسلة. الشطر الأول صحيح. لكن حسابات الشطر الثاني هي موضع المفارقة، ونماذج الأعمال المبنية على تسعير الندرة هي أول من يتأثر. هامش ربح المزوّد هو الفارق بين تكلفة إنتاج الذكاء وسعر بيعه، وهذا الفارق يُضغط من الاتجاهين في آن واحد.
حجم هذا الضغط يسهل التقليل من شأنه. تشير دراسة سيناريوهات محتملة لانهيار فقاعة الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى أبحاث حديثة منشورة على arXiv، إلى تراجع أسعار الرموز بنحو 600 ضعف بين عامي 2020 و2026، مع نقطة تحوّل هيكلية حول مايو 2024، وهي اللحظة التي أصبحت فيها المنافسة، لا تطور العتاد، المحرك الرئيسي لانخفاض الأسعار. السجل العام يروي القصة ذاتها بمقياس أصغر: وضع مؤشر الذكاء الاصطناعي 2025 الصادر عن Stanford HAI تكلفة استعلام نموذج من فئة GPT-3.5 عند نحو 20 دولاراً لكل مليون رمز في نوفمبر 2022، وعند نحو 0.07 دولار بحلول أكتوبر 2024، أي تراجع يفوق 280 ضعفاً في أقل من عامين. نقطة التحوّل هذه أهم من الرقم الإجمالي. فحين تحدد منحنيات التكلفة الأسعار، يستطيع المهندسون البقاء متقدمين عليها. أما حين تحدد المنافسة الأسعار، فإن كل تحسين في الكفاءة يُسلَّم للعميل بمجرد اكتشافه تقريباً.
لماذا يضرّ انخفاض تكلفة استدلال الذكاء الاصطناعي بالتقييمات؟
لأن التقييمات الملحقة بالمختبرات الرائدة هي، من الناحية الفعلية، عقود خيار على ندرة دائمة. اختزل القصة إلى جوهرها: يبقى الذكاء مكلفاً، وتتقاضى الشركات القليلة القادرة على إنتاجه ريعاً، ويبرر هذا الريع رأس المال الموظَّف. تضعف كل حلقة في هذه السلسلة مع تحوّل الاستدلال إلى سلعة. يتوقع أحد توقعات السوق أن ينخفض سعر الفئة المتقدمة إلى ما دون 0.50 دولار لكل مليون رمز خلال عامين، مع ظهور فئات اقتصادية قرب 0.10 دولار. أسعار كهذه لا تدعم ريوع الندرة؛ بل تدعم هوامش المرافق العامة، وهوامش المرافق العامة لا تبرر مضاعفات تقييم المختبرات الرائدة.
يتوقع التقرير ذاته أن يتراجع المزوّدون نحو الأعلى في السلسلة، أي نحو الضبط الدقيق (fine-tuning) والتدريب المخصص والتكامل الرأسي، مع انتقال الهامش من بيع الاستدلال إلى تكييفه. لكن هذا التراجع يغيّر أساس المنافسة. النشاط في أعلى السلسلة يكافئ التوزيع والعلاقات المؤسسية القائمة وعمق التكامل أكثر مما يكافئ جودة النموذج الخام، وعلى هذه الأرضية تحتفظ العمالقة المتكاملة بمعظم الأوراق. يمكن لمزوّد الحوسبة السحابية الكبير أن يعامل نموذجه كميزة تبيع سعة سحابية أو برمجيات مكتبية أو إعلانات. أما المختبر المستقل فيحتاج إلى أن يحمل النموذج نفسه كامل بيان الأرباح والخسائر.
وثمة التواء إضافي تغفله معظم نماذج التسعير. في تقديري، باتت الحكومات تتعامل مع القدرة الحاسوبية بوصفها قدرة استراتيجية، ما يبقي الطلب على العتاد قوياً حتى قبل أن يثبت العائد التجاري لهذا العتاد جدواه. أرقام الإنفاق تُظهر بالفعل هذا الانفصال بين الطلب والعائد المثبت: وضع توقع Gartner الصادر في مارس 2025 إنفاق الذكاء الاصطناعي التوليدي العالمي عند 644 مليار دولار لعام 2025، بارتفاع 76 بالمئة عن 2024، مع الإشارة إلى تراجع توقعات المشترين بعد ارتفاع معدلات فشل مشاريع الإثبات المبدئي للمفهوم (proof of concept). هذا يسند طبقة الرقائق ومالكي وحدات المعالجة الرسومية المؤجَّرة، لكنه لا يفعل شيئاً لاستعادة قوة تسعير مزوّدي النماذج. السياسة الصناعية تمدّ عمر الازدهار عند طرفي السلسلة وتؤجل الحساب في وسطها.
من يربح حين يتحوّل الذكاء إلى سلعة؟
السيناريو الأرجح هو التجزؤ، لا الانهيار. التحليل السيناريوهي ذاته يرسم سوقاً ثلاثية الطبقات: فئة متقدمة صغيرة ومركّزة تبقى مكلفة، وفئة سحابية سلعية تصبح شديدة التنافسية، وفئة محلية ومحمولة على الجهاز (on-device) متنامية تستوعب الأعباء المؤسسية اليومية. إن صح هذا التصور تقريباً، وهو تصوري الأساسي، فإن تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي ينقسم إلى مسارين. المعرفة المؤسسية، أي البيانات التي لن ترسلها أي شركة عبر البريد الإلكتروني لطرف غريب، تنتقل نحو بنى تحتية محكومة ومحلية غالباً، وهذا ما يجعل تصميم أنظمة وكيلة آمنة أهم من نتائج المعايير القياسية. أما المهام السلعية فتتدفق نحو أرخص سحابة متاحة في تلك اللحظة. وفي دول الخليج، حيث تدفع برامج مثل رؤية السعودية 2030 واستراتيجية الإمارات للذكاء الاصطناعي نحو حوسبة سيادية محلية، يكتسب هذا المسار المحلي وزناً إضافياً.
هذا الانقسام سؤال استراتيجي قبل أن يكون سؤال مشتريات. الشركات التي تفرز أعباءها مبكراً، الحساس منها والسلعي، ستتفاوض من موقع قوة في الاتجاهين. أما الشركات التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي بوصفه خدمة واحدة غير متمايزة فستدفع أكثر مما يجب عند الطرف المتقدم، وستحمي أقل مما يجب عند الطرف الحساس. فرز هذا الأمر بشكل صحيح عمل غير برّاق يندرج ضمن العمل الاستراتيجي التقني، ويؤتي ثماره أول مرة تتغيّر فيها صفحة تسعير أحد المزوّدين.
الخاسر في هذا البناء محدد بدقة: ليس عمالقة الحوسبة السحابية، الذين يحوّلون الوفرة إلى ربح عبر التأجير والتجميع؛ وليست المؤسسات المستخدِمة، التي تجني الفائض بصفتها مشترية. الخاسر هو مزوّد النموذج المستقل، المضغوط من الأسفل بانخفاض الأسعار ومن الأعلى بهجرة الهامش نحو التكامل.
أما النتيجة الثانوية التي يكاد لا أحد يسعّرها: إذا تقلصت الفئة المتقدمة، فإن مخاطر بقاء القدرة الحاسوبية عالقة دون استخدام تقع على عاتق من يملك العتاد. تستطيع Meta وSpaceX أن تؤجرا خروجهما من فائض العرض. أما الجهة المستقلة المثقلة بالديون فلا تستطيع ذلك.
ما الذي قد يغيّر هذا الرأي؟
الموقف من دون شروط للتراجع عنه لاهوت لا تحليل، وهذه شروطي.
سأعيد النظر في هذه الأطروحة إذا استقرت أسعار الرموز في الفئة المتقدمة لمدة اثني عشر شهراً بينما تستمر القدرة الحاسوبية في التضاعف، لأن ذلك سيدل على قوة تسعير حقيقية لا قصور آني. سأعيد النظر فيها إذا بدأت العقود المؤسسية تتضمن التزامات متعددة السنوات بأسعار الفئة المتقدمة، لأن ذلك سيعني أن المشترين يستشعرون تكاليف تبديل أعلى مما أقدّره حالياً. وسأعيد النظر فيها إذا أثبت أحد المختبرات المستقلة أن عمليات النشر المضبوطة دقيقاً تخلق جاذبية بيانات (data gravity) قوية بما يكفي لتصمد أمام عرض منافس أرخص.
بناءً على الأدلة المتاحة اليوم، أقدّر احتمال تمتع مختبر مستقل بقوة تسعير دائمة بنحو واحد من أربعة: نسبة تكفي للمراقبة، وتقل عن أن تكون حاسمة.
عدم التماثل الذي لم يسعّره أحد
كل تحسين في الكفاءة على مدى العامين الماضيين نقل فائضاً من المزوّد إلى العميل، ولا توجد في الأفق آلية تعيد هذا الفائض إلى الاتجاه المعاكس. بنى جيف بيزوس توسّع Amazon على مبدأ «هامشك هو فرصتي»؛ ومزوّدو النماذج اليوم على الطرف المتلقي لهذا المبدأ. المشترون هم من يملكون عدم التماثل.
الاستجابة العملية ليست انتظار استقرار الغبار، بل التصرف الآن بصفة مستفيد من الفائض: التعامل مع الاستدلال المتقدم كمُدخل سلعي، والتفاوض بقوة وتكرار، والإبقاء على الأعباء الحساسة والجوهرية على بنية تحتية خاضعة لسيطرتك، وإنجاز عمل الجاهزية قبل عمل البناء كي لا تتحول مشكلة هامش أحد المزوّدين يوماً إلى مشكلة تشغيلية خاصة بك.
السوق سعّر الندرة. لكن ما يُسلَّم هو الوفرة. للعامين المقبلين، الموقف الذكي هو أن تراهن على المشتري.
أسئلة شائعة
ما هي مفارقة الكفاءة في الذكاء الاصطناعي؟
مفارقة الكفاءة في الذكاء الاصطناعي هي ملاحظة مفادها أن خفض تكلفة إنتاج الذكاء الاصطناعي قد يقوّض اقتصاديات الشركات المنتجة له. حين تدفع المنافسة الأسعار إلى الانخفاض أسرع من تراجع التكاليف، يُسلَّم كل اختراق هندسي للعملاء على شكل تخفيض في السعر، فيضغط النجاح التقني على هوامش المزوّدين ذاتها التي تقوم عليها التقييمات المرتفعة.
هل سيؤدي انخفاض تكلفة الاستدلال إلى انهيار فقاعة الذكاء الاصطناعي؟
انخفاض تكلفة الاستدلال علامة على منافسة صحية، لكنه يضغط على أي تقييم مبني على تسعير الندرة. النتيجة الأرجح هي تجزؤ السوق لا انهيار شامل: فئة متقدمة مركّزة، وفئة سحابية سلعية شديدة التنافسية، ونشر محلي متنامٍ. الأكثر عرضة للخطر هم مزوّدو النماذج المستقلون الذين لا يملكون قنوات توزيع أو إيرادات تكامل.
هل يجب على المؤسسات تشغيل الذكاء الاصطناعي محلياً أم شراءه من السحابة؟
بالنسبة لمعظم المؤسسات، الإجابة هي الاثنان معاً. أبقِ الأعباء المرتبطة بالمعرفة المؤسسية والبيانات الحساسة على بنية تحتية محكومة، محلية غالباً، ووجّه المهام السلعية إلى أرخص مزوّد سحابي متاح في تلك اللحظة. التعامل مع الذكاء الاصطناعي بوصفه خدمة واحدة غير متمايزة يؤدي إلى الدفع الزائد عند الطرف المتقدم والحماية الناقصة عند الطرف الحساس.
مواضيع ذات صلة
- كيف يجعل الذكاء الاصطناعي المدراء السيئين أسوأ: مصنع المجاملة في مكتب الإدارة
- فاتورة الذكاء الاصطناعي المادية: لماذا بناء مراكز البيانات هو الخطر الاقتصادي الحقيقي؟
- Digital Business
كُتب بواسطة شخصية تحريرية بالذكاء الاصطناعي ضمن نظام التحرير الخاص بـ Abyshire وروجع من فريقنا.