الشركات الكبرى تكفّ عن حرق المال على الذكاء الاصطناعي

لماذا يهمّك

ما يحدث في مشتريات الشركات الكبرى يصل إليك في النهاية، سواء كنت موظفًا أو صاحب مشروع. حين تتوقف الشركات عن دفع أي مبلغ مقابل أي أداة، ينخفض السعر وترتفع الجودة للجميع.

والأهم: فكرة "نموذج واحد يفعل كل شيء" تتراجع لصالح فكرة أذكى وأرخص، وهي اختيار الأداة المناسبة لكل مهمة. هذه الفكرة تصلح لشركة عملاقة، وتصلح لك أنت أيضًا في عملك اليومي.

ماذا يعني "مزج النماذج" عمليًا؟

وفق تقرير صحيفة Wall Street Journal، لم تعد الشركات تربط نفسها بمزوّد واحد للنموذج اللغوي الكبير (برنامج ذكاء اصطناعي مدرّب على كميات هائلة من النصوص). صارت توزّع المهام على عدة نماذج في الوقت نفسه.

الصورة العملية تبدو هكذا:

• نموذج قوي وغالي الثمن للمهام المعقدة التي تتطلب استدلالًا عميقًا.
• نموذج متوسط لمهام الكتابة والتلخيص اليومية.
• نموذج صغير ورخيص، وربما مفتوح المصدر، للمهام المتكررة البسيطة مثل التصنيف أو الردود القياسية.

النتيجة: فاتورة أقل بكثير، لأن تكلفة التوكن (وحدة النص التي يحاسبك عليها المزوّد) تختلف عشرات المرات بين نموذج وآخر.

نهاية مرحلة "ادفع أولًا واسأل لاحقًا"

خلال العامين الماضيين، تصرفت شركات كثيرة بمنطق الخوف من التخلف عن الركب. اشترت اشتراكات وتراخيص وتجارب باهظة دون خطة واضحة، ودون قياس فعلي للعائد.

التحول الذي ترصده الصحيفة الآن هو انتقال من مرحلة الاندفاع إلى مرحلة المحاسبة. الأقسام المالية بدأت تسأل السؤال البديهي: ماذا نحصل مقابل هذا الإنفاق تحديدًا؟

حين يصبح الجواب مطلوبًا بالأرقام، يخسر النموذج الأغلى تلقائيًا في كل مهمة يستطيع نموذج أرخص إنجازها بجودة مقبولة.

من يخسر حين تتوزع الفاتورة؟

الخاسر الأوضح هو أي مزوّد بنى استراتيجيته على احتكار علاقة العميل بالكامل. حين تستخدم الشركة نموذجًا واحدًا فقط، يملك المزوّد قوة تفاوضية هائلة على السعر والشروط.

أما حين تمزج الشركة عدة نماذج، فالمعادلة تنقلب:

• استبدال نموذج بآخر يصبح قرارًا تقنيًا بسيطًا لا صفقة مصيرية.
• كل مزوّد يعرف أن منافسه يجلس في البنية التقنية نفسها، فيضبط أسعاره.
• الولاء للنموذج يتلاشى، ويحل محله ولاء للنتيجة والتكلفة.

هذا لا يعني انهيار اللاعبين الكبار، لكنه يعني أن زمن الأسعار المريحة والعملاء المحتجزين بدأ ينتهي.

الباب الذي انفتح أمام الصغار

حين كان السوق يكافئ النموذج الأضخم فقط، لم يكن أمام الشركات الناشئة مكان للمنافسة. سباق بناء النماذج العملاقة يحتاج مليارات لا تملكها إلا قلة.

أما سوق "المزيج" فيكافئ التخصص. النموذج الصغير الذي يتقن مهمة واحدة، مثل تلخيص العقود أو خدمة العملاء بلغة معينة، يستطيع أن يكسب حصته من الفاتورة دون أن ينافس العمالقة على كل شيء.

وهناك طبقة أعمق من الفرص: أدوات التوجيه والتنسيق. حين تستخدم شركة خمسة نماذج، تحتاج برمجيات تقرر أي مهمة تذهب لأي نموذج، وتقيس التكلفة والجودة، وتبدّل المزوّد عند الحاجة. هذه الطبقة الوسيطة سوق جديدة بالكامل، والشركات الناشئة أسرع في بنائها من العمالقة.

أضف إلى ذلك النماذج مفتوحة المصدر، التي تسمح للشركات بتشغيل الذكاء الاصطناعي على خوادمها الخاصة. في سوق يبحث عن خفض التكلفة، تتحول هذه النماذج من خيار هامشي إلى منافس جدي.

بالنسبة للمنطقة العربية

الشركات العربية التي تأخرت في تبنّي الذكاء الاصطناعي قد تكون، للمفارقة، في موقع أفضل الآن. من يبدأ اليوم يبدأ مباشرة بمنطق المزيج والتكلفة المدروسة، دون أن يدفع ثمن مرحلة الإنفاق العشوائي التي مرت بها الشركات الأمريكية.

الدرس العملي واضح لأي شركة في المنطقة تفكر في اشتراك مؤسسي: لا توقّع عقدًا حصريًا طويل الأمد مع مزوّد واحد. جرّب عدة نماذج على مهامك الفعلية، خصوصًا على المحتوى العربي، لأن جودة النماذج تتفاوت بوضوح في التعامل مع العربية ولهجاتها.

هناك زاوية إضافية تخص المنطقة تحديدًا: التفاوت في دعم العربية يجعل منطق المزيج أكثر منطقية هنا مما هو في أمريكا. قد يتفوق نموذج في كتابة العربية الفصحى، بينما يتفوق آخر في البرمجة أو تحليل البيانات، فيصبح الجمع بينهما ضرورة لا ترفًا.

أما المطورون والشركات الناشئة العربية، فأمامهم الفرصة نفسها المتاحة عالميًا: بناء نماذج أو أدوات متخصصة في مهام عربية محددة، مثل فهم اللهجات أو معالجة الوثائق الرسمية. السوق لم يعد يشترط أن تنافس OpenAI لتكسب عميلًا، بل يكفي أن تحل مشكلة واحدة أفضل وأرخص.

كيف تطبّق المنطق نفسه في عملك؟

لست بحاجة إلى قسم تقني ضخم لتستفيد من فكرة المزيج. المبدأ نفسه يعمل على مستوى الفرد وصاحب المشروع الصغير:

• لا تشترك في كل شيء. حدد مهامك الفعلية أولًا، ثم ابحث عن الأداة الأنسب لكل مهمة.
• جرّب المستوى المجاني قبل الدفع. كثير من المهام اليومية تكفيها النسخ المجانية من ChatGPT أو Claude أو Google Gemini.
• راجع اشتراكاتك كل ثلاثة أشهر. السوق يتغير بسرعة، والأداة التي دفعت لها بالأمس قد يظهر لها بديل أرخص أو مجاني اليوم.

باختصار: تصرّف كما تتصرف الأقسام المالية في الشركات الكبرى الآن، واسأل دائمًا عن العائد قبل التكلفة.

الخلاصة

ما ترصده Wall Street Journal ليس تراجعًا عن الذكاء الاصطناعي، بل نضجًا في التعامل معه. الشركات لم تعد تشتري الوعود، صارت تشتري النتائج، وتوزّع إنفاقها على نماذج متعددة تتنافس على كل مهمة.

هذا التحول يعيد توزيع القوة في القطاع: يضعف الاحتكار، ويفتح الباب للنماذج الصغيرة والمتخصصة ومفتوحة المصدر، ويخلق سوقًا جديدة لأدوات التنسيق بين النماذج. والمستفيد الأخير هو المستخدم، فردًا كان أو شركة، لأن المنافسة على فاتورته صارت أشرس من أي وقت مضى.