في يوم الاثنين، نشر جيسي تشانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Decagon، نظرية جديدة مثيرة، تحت عنوان “الجميع مخطئون بشأن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في المؤسسة”. يتصارع المقال مع أحد التناقضات الأكثر إثارة للاهتمام في اقتصاد الذكاء الاصطناعي اليوم: عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الأكثر نضجًا تتحول إلى نماذج أخف، كما يقول، حتى في شركته الخاصة. لكن الإنفاق الإجمالي على النماذج الحديثة الباهظة الثمن لم يتزحزح إلا بالكاد.
إنها طريقة جديدة للتفكير في العلاقة بين النماذج الحدودية والمفتوحة المصدر. وفقًا لقول تشانغ، فإنهم ليسوا منافسين، ونجاح النماذج مفتوحة المصدر لا يأتي على حساب المختبرات الحدودية. بدلاً من ذلك، هما مرحلتان من نفس دورة الحياة، مع استخدام نماذج حدودية باهظة الثمن لإثبات حالات الاستخدام التي يمكن تمريرها إلى بدائل مفتوحة المصدر أرخص عندما تنضج.
مع تحول حالات الاستخدام الأكثر نضجًا إلى نماذج أخف، تستمر حالات الاستخدام الجديدة في الظهور – ولا ينخفض الإنفاق الإجمالي على النماذج الرائدة إلا بالكاد.
لا يقدم تشانغ الكثير من البيانات لدعم هذه النقطة، ولكن ليس من الصعب العثور على البيانات. تُظهر لوحة معلومات بوابة الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Vercel أنه في الأسبوع الماضي فقط، صعدت DeepSeek إلى الصدارة من حيث أحجام الرموز المميزة، وتقوم الآن بمعالجة ما يزيد قليلاً عن ثلث الرموز المميزة التي تمر عبر البنية التحتية للشركة. وقفز Z.ai – المختبر الذي يقف وراء نموذج GLM-5.2 الشهير – إلى المركز الرابع المحترم خلال نفس الفترة.
ولكن إذا قمت بالتمرير لأسفل إلى إجمالي الإنفاق على الرموز المميزة، فسترى أن Anthropic لا تزال تمثل أكثر من نصف الإنفاق الإجمالي على الذكاء الاصطناعي على النظام الأساسي. وبالنظر إلى أن الكثير من التغيير الأخير يأتي من ارتفاع أسعار شركة أنثروبيك، فقد انخفضت الحصة قليلاً خلال الشهر الماضي، ولكن ليس بشكل ملحوظ.
يروي OpenRouter قصة مماثلة، حيث يستحوذ على شريحة أكبر بكثير (ولكن أقل قليلاً من المؤسسات) من السوق. يعد DeepSeek V4 Flash هو الفائز الرئيسي في الاستخدام الإجمالي، حيث يقوم بمعالجة 5.3 تريليون رمز أسبوعيًا. النموذج الحدودي الأكثر شعبية، Opus 4.8، يتعامل مع ما يزيد قليلاً عن 2 تريليون دولار. لا يقوم OpenRouter بتصنيف النماذج حسب إجمالي الإنفاق، ولكنه يسجل متوسط تكلفة الرمز المميز لـ Opus 4.8 أعلى بحوالي 23 مرة من V4 Flash (1.37 دولار لكل مليون رمز، مقارنة بـ 6 سنتات فقط)، مما يعني أن Opus لا يزال على الأرجح يستحوذ على نصيب الأسد من الإنفاق.
هذه الأرقام لا تعكس حتى أحدث وصول، Nemotron من Nvidia، والذي يستعد للقفز إلى مقدمة الحزمة بفضل اتصالات Nvidia القوية والقدرة الفائقة على التكيف للنموذج.
لا تثبت هذه الأرقام بشكل كامل وجهة نظر تشانغ بشأن دورات حياة الذكاء الاصطناعي، لكنها تظهر أن المختبرات الرائدة مثل مختبرات أنثروبيك لا تعاني كثيرًا من ظهور المصادر المفتوحة – على الأقل حتى الآن. أحد التفسيرات هو أن سوق المهام التي يمكن التعامل معها بواسطة الذكاء الاصطناعي تنمو بسرعة كبيرة بحيث أصبحت النماذج العليا قادرة على الحفاظ على مكانتها فقط من خلال السيطرة على عمليات النشر في المراحل المبكرة. وعلى حد تعبير تشانغ: “سوف تستمر المختبرات الحدودية في امتلاك الاكتشاف. وسوف تمتلك المصادر المفتوحة الإنتاج بشكل متزايد”. قد يكون هناك تفسير آخر وهو أنه حتى مع انتقال العملاء إلى المصادر المفتوحة، فإن العديد من حالات الاستخدام تكون صعبة للغاية بحيث لا يمكن استبدالها بالكامل ببدائل أرخص.
وفي كلتا الحالتين، قد يصبح هذا الاقتصاد النموذجي ذو المستويين سمة مستقرة نسبيا لاقتصاد الذكاء الاصطناعي.
في شهر سبتمبر الماضي، كنت أكتب عن احتمال أن ينتهي الأمر بالمختبرات الأساسية إلى بيع حبوب البن لشركة ستاربكس – أي أن تكون بمثابة مدخلات سلعية بينما تجني طبقة التطبيقات الفوائد. وقد تحققت بعض أجزاء هذا التنبؤ: فقد تحولت مسرحيات الذكاء الاصطناعي العمودي إلى نماذج أخف، على سبيل المثال، وظلت اقتصاديات الشركات الناشئة “GPT” مستقرة في الغالب.
ولكننا نرى أيضًا أنه، من خلال رمز مميز، تمكن مقدمو الخدمات الحدودية من الاحتفاظ بالجزء الأكثر رغبة في السوق – سعر الرمز المميز. ولا يبدو أن هذا سيتغير في أي وقت قريب.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
