تتجه الشركات الأمريكية إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الأرخص ثمناً مع إعادة تشكيل السوق بفعل حرب الأسعار
- تتجه الشركات الأمريكية بشكل متزايد إلى اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأرخص الذي يمكنه إنجاز المهمة بشكل موثوق بدلاً من دفع ثمن النموذج الأقوى.
-
يشير هذا التحول، الذي ذكرته صحيفة فايننشال تايمز ودعمته بيانات الإنفاق على منصة رامب، إلى انخفاض في استخدام نموذج الحدود وانخفاض بنسبة 41٪ في أسعار الرموز الفعالة.
- يعيد السوق تنظيم نفسه حول تكلفة إنجاز المهمة الواحدة، حتى مع تحذير محللين مثل غارتنر من أن إجمالي فواتير الاستدلال قد يستمر في الارتفاع.
تختار الشركات الأمريكية حلول الذكاء الاصطناعي الأقل تكلفة والتي يمكنها أداء المهمة بكفاءة، بدلاً من اختيار حلول الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدماً المتاحة بشكلmatic.
وقد أدى هذا الاتجاه إلى خلق ضغط معين على الأسعار المرتفعة لأن نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة تعمل على سد الفجوة في القدرات بينما تتناقص تكاليف الرموز باستمرار، وفقًا لصحيفة فايننشال تايمز.
شراء أرخص طراز يفي بالغرض
جوهر الفكرة هو أن النماذج الحدودية باهظة الثمن مطلوبة فقط عند الضرورة، ويمكن إنجاز العمل العادي بواسطة نماذج غير مكلفة، والتي تؤدي المهمة بشكل جيد بما فيه الكفاية.
ظهر هذا النمط في مؤشر الذكاء الاصطناعي الصادر عن رامب في 9 سبتمبر. استنادًا إلى بيانات الإنفاق لشهر أغسطس 2026، اشترت 43.8% من الشركات الأمريكية في عينة رامب منتجات أنثروبيك، مقارنةً بـ 39.8% لمنتجات أوبن إيه آي. كما أشارت رامب إلى تزايد استخدام النماذج الأرخص ثمنًا كتهديد لشركات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على زيادة إنفاق الشركات باستمرار على الأنظمة المتطورة.
ويتوافق هذا الاتجاه أيضًا مع نتائج تقرير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية حول الذكاء الاصطناعي الوكيل المنشور في سبتمبر 2026. وأشارت المقابلات مع 25 منظمة إلى أن توفير التكاليف كان سببًا شائعًا لاستخدام الأنظمة الوكيلة، إلى جانب مساهمتها في زيادة الإنتاجية ومعالجة نقص العمالة.
حرب أسعار تُقاس بأجزاء من البنس
أسعار الطرازات تتراجع بسرعة، بالتزامن مع طرح أنظمة جديدة.
بحسب تغطية سابقة من Cryptopolitan، أطلقت OpenAI نموذجي GPT-6 Sol وGPT-6 Luna في 22 سبتمبر بأسعار أقل بنسبة 50% على الأقل من النموذج السابق GPT-5.6. تبلغ تكلفة GPT-6 Sol دولارين لكل مليون رمز مُدخل، و10 دولارات لكل مليون رمز مُخرج.
في الأسبوع نفسه، أطلقت شركة أنثروبيك برنامج أوبوس 5.5، بينما قدمت شركة xAI برنامج جروك 4.7 في سوقٍ باتت فيه معايير الأداء مقابل السعر هي المحرك الرئيسي. ووفقًا لموقع أكسيوس، فإن النماذج الرخيصة ذات الكفاءة العالية تمثل المنافسة الجديدة في هذا القطاع.
أما الاتجاه الهبوطي طويل الأمد فهو أكثر إثارة للدهشة. فبحسب شركة Epoch AI، انخفض سعر تحقيق مستوى أداء ثابت للذكاء الاصطناعي بنحو 47% على أساس ربع سنوي منذ عام 2023، أي ما يقارب 13 ضعفًا سنويًا.
تُعدّ تكلفة إنجاز المهمة الواحدة أكثر أهمية
بسبب هذا الضغط المتزايد القائم على الأسعار، تتغير المعايير التي تقيس بها الشركات نجاحها. لم تتضاءل أهمية الريادة القائمة على المعايير، ولكن هناك تركيز أكبر على المبلغ الذي يجب أن يدفعه العملاء مقابل الأداء الفعال.
برنامج AutomationBench من Zapier أداء الوكلاء فيما يتعلق بسير العمل الشامل في 47 أداة أعمال. اعتبارًا من 28 سبتمبر، تصدّر Claude Opus 5.5 القائمة بكفاءة بلغت 42.47% وسعر 1.44 دولارًا أمريكيًا لكل مهمة، بينما حقق GPT-6 Sol كفاءة 33.2% في فئة XHigh بسعر 0.27 دولارًا أمريكيًا فقط لكل مهمة.
يظهر هذا التوازن نفسه في مجال التحليل الاصطناعي. يحقق نموذج GPT-6 Sol، عند بذل أقصى جهد، 48 نقطة على مؤشر الذكاء بتكلفة تقديرية تبلغ 1.06 دولار أمريكي لكل مهمة. بينما يحقق نموذج MiMo-V2.6-Pro من شاومي، ذو الوزن المفتوح، 46 نقطة بتكلفة لا تتجاوز 0.13 دولار أمريكي لكل مهمة.
هذا الفارق ضئيل للغاية لدرجة أن التوجيه متعدد النماذج يصبح خيارًا عمليًا. فبدلاً من الاضطرار إلى استخدام مورد واحد لجميع أحمال العمل، تتاح للشركات فرصة استخدام النموذج المناسب بناءً على الأهمية النسبية وتعقيد المهمة.
قد تؤدي الرموز الأرخص إلى فواتير أكبر
لا يعني انخفاض الأسعار بالضرورة انخفاض الإنفاق على الذكاء الاصطناعي.
بحسب موقع أكسيوس، تشير مفارقة جيفونز إلى أن انخفاض تكلفة الموارد يؤدي إلى زيادة استهلاكها. شركة غارتنر بيانًا مشابهًا لمفارقة جيفونز في توقعاتها الصادرة في 17 أغسطس، حيث توقعت ارتفاع تكلفة الاستدلال في سير العمل الآلي بأكثر من خمسة أضعاف بحلول عام 2028.
يمكن للنماذج الأقل تكلفة أن تزيد من إمكانية الوصول في مناطق أخرى من العالم أيضًا. ووفقًا لتقرير انتشار الذكاء الاصطناعي العالمي الصادر عن مايكروسوفت، فإن النماذج المفتوحة والميسورة التكلفة قادرة على توفير إمكانية الوصول، إلا أن البنية التحتية والاتصال والمهارات ستلعب دورًا حيويًا في تحديد المستفيدين منها.
يزداد الطلبtronمن قبل المشترين من الشركات: قد لا يكون أفضل ذكاء اصطناعي هو أذكى ذكاء اصطناعي، ولكنه نوع الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بعمله بكفاءة وبأقل تكلفة.
إذا كنت تقرأ هذا، فأنت متقدم بالفعل. ابقَ متقدماً من خلال نشرتنا الإخبارية.
الأسئلة الشائعة
ما مدى انخفاض أسعار أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي؟
خفضت OpenAI أسعار GPT-6 Sol و Luna بنسبة 50% على الأقل مقارنة بأسلافها GPT-5.6 في 22 سبتمبر، وتقول Anthropic إن Opus 5.5، الذي تم إصداره في نفس اليوم، يعمل بسعر أقل بنحو 40% من Opus 5.
هل تتحول الشركات بالفعل إلى نماذج أرخص؟
تُظهر بيانات Ramp أن النماذج الرائدة انخفضت إلى 45% من حصة الرموز المميزة من ذروة أغسطس البالغة 53%، وانخفض مؤشر سعرها الفعلي بنسبة 41% إلى حوالي 0.68 دولار لكل مليون رمز مميز، حيث قامت الشركات بتحديد الإعدادات الافتراضية لتوجيه العمل الروتيني إلى النماذج القياسية الأرخص.
هل يعني انخفاض تكلفة الذكاء الاصطناعي أن الشركات تنفق أقل بشكل عام؟
ليس بالضرورة. تتوقع شركة غارتنر أن ترتفع تكاليف الاستدلال لكل سير عمل وكيل بأكثر من خمسة أضعاف حتى عام 2028، ويشير موقع أكسيوس إلى مفارقة جيفونز، حيث يؤدي انخفاض الأسعار إلى زيادة إجمالي الاستخدام والإنفاق.
إخلاء مسؤولية: المعلومات الواردة هنا ليست نصيحة استثمارية. Cryptopolitanموقع أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة. ننصحtronبإجراء بحث مستقلdent /أو استشارة مختص مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
إبيام واياس
يُغطي إبيام واياس أخبار العملات الرقمية منذ عام ٢٠١٩. درس علوم الحاسوب في الجامعة الوطنية المفتوحة في نيجيريا. نُشرت أعماله على العديد من منصات أخبار العملات الرقمية، بما في ذلك كوينفومانيا، وكريبتو نيوز أستراليا، وألتكوين باز. وانطلاقًا من خلفيته في علوم الحاسوب، يُركز حاليًا على أخبار العملات الرقمية، والروبوتات، وإطالة العمر.
