تكاليف الذكاء الاصطناعي للشركات آخذة في الانخفاض، لكن الشركات تستخدم الوفورات لنشر المزيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي

تواصل الشركات في الولايات المتحدة دفع مبالغ أقل مقابل خدمات الذكاء الاصطناعي رغم زيادة مستويات الاستخدام، وفقاً لدراسة حديثة صدرت عن مؤشر ريمب للذكاء الاصطناعي (Ramp AI Index). وتُشير هذه المعلومات إلى أن حروب الأسعار في مجال الذكاء الاصطناعي لا تؤثر سلباً على الطلب. بل أصبحت الشركات الآن تجد سهولة أكبر في نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

إذا استمرت الاتجاهات المذكورة أعلاه، يمكن توقع حصول الشركات العاملة في توفير الرقائق والسعة السحابية وخدمات الاستدلال على دفعة مالية.

زيادة الاستخدام 50%، وانخفاض الإنفاق منذ يوليو

أفاد خبير الاقتصاد في Ramp، أرا خارازيان، بأن المبلغ من الأموال الذي تستثمره الشركات في الذكاء الاصطناعي انخفض بعد أن سجل رقماً قياسياً في يوليو، عندما كان السوق مفتوحاً على مصراعيه أمام شركات مثل OpenAI وAnthropic لخفض أسعارها.

وقد أظهرت الاستخدامات اتجاهًا معاكسًا تمامًا. حتى سبتمبر، ارتفع الاستخدام بنسبة تقارب 50% وسجل مستوى قياسياً مرتفعاً. حيث شكل استخدام Anthropic للرموز (tokens) 51% في الأسبوع الأخير من الشهر، بينما بلغ استخدام OpenAI 44.5%. وبموجب بيانات Ramp، ظلت البدائل مفتوحة المصدر أقل من 5%.

جمعت Ramp بيانات المعاملات من 70,000 شركة أمريكية، لكن بيانات الرموز الخاصة بها تأتي من عينة أصغر تركز على واجهات برمجة التطبيقات (API) وتعطي الأولوية للمشترين الكبار.

وفقاً لخرازيان، فإن المنافسة بين Anthropic وOpenAI "تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة" أمام المزيد من الأشخاص بينما تدفع التكاليف نحو الانخفاض بالنسبة للشركات.

لماذا قد تعني الرموز الأرخص استخداماً أكبر للذكاء الاصطناعي وليس أقل

لا تعني الأسعار المنخفضة بالضرورة تراجع صناعة الذكاء الاصطناعي. فقد أكد المتخصص في Citadel Securities، فرانك فلايت، في تقييمه للاقتصاد الرمزي (tokenomics)، أن درجة الاعتماد أصبحت تعتمد بشكل متزايد على إمكانية تحمل تكاليف الحوسبة والطاقة وقدرات الاستنتاج (inference capacity).

وتظهر البيانات الصادرة عن Ramp نفسها أن سعر الرموز الفعالة انخفض بنسبة 41%، ليصل إلى حوالي 0.68 دولار لكل مليون رمز.

توجه المؤسسات الأعمال إلى النموذج الأقل تكلفة الذي يناسب احتياجاتها

أصبحت الشركات أكثر انتقائية بشأن النماذج التي تتولى كل مهمة. أظهرت دراسة حالة التوكنوميات التي شملت 472 شركة أن 86% منها كانت تستخدم أو تقيّم موجهات النماذج (Model Routers). وكان مستخدمو الموجهين أكثر عرضة بأربع مرات لإظهار قيمة قابلة للقياس لمدراء المالية (CFOs).

تبدأ العديد من الشركات أيضاً في الاعتماد بشكل أقل على النماذج الحدودية. ففي الوقت الحالي، يشير 51% منها إلى اعتمادها الشديد عليها، بينما يعتقد فقط 24% أنها ستظل ضمن هذه الفئة بعد عام.

ضوابط أكثر صرامة للتكاليف، مع استمرار زيادة النشر

أظهرت دراسة نبض الذكاء الاصطناعي للربع الثالث من KPMG أن ما يقرب من ستة قدامى من القادة أبلغوا عن تحقيق قيمة ذكاء اصطناعي قابلة للقياس. وقد تصدرت الإنتاجية بنسبة 55%، تليها سرعة اتخاذ القرار بنسبة 49% والأداء المالي الأقوى بنسبة 37%.

«تصبح قصة قيمة الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً»، قال تود لور، نائب الرئيس ورئيس قسم تكنولوجيا العملاء والابتكار في KPMG.

وبالمثل، وجدت BCG أن نصف الشركات تقريباً تحقق الآن قيمة من الذكاء الاصطناعي.

ما يمكن أن تعنيه الأسعار الهابطة للسوق

قد يؤدي انخفاض أسعار الذكاء الاصطناعي إلى إدخال الأتمتة في سير العمل الذي كان مكلفاً للغاية في السابق. أظهرت دراسة أسواق الذكاء الاصطناعي لمنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD) انخفاضاً حاداً في أسعار نماذج اللغات المعدلة حسب الجودة، مع الإشارة إلى أن الوكلاء (Agents) يمكنهم استهلاك عدد أكبر بكثير من التوكنات لكل مهمة.

هذا يعني أن انخفاض أسعار الرموز قد يخفض التكاليف الوحدة دون تقليل فواتير الذكاء الاصطناعي الإجمالية. ومع انتشار الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، قد تستخدم الشركات كميات أكبر بكثير من تقنيات الذكاء الاصطناعي.