Anthropic and Blackstone Just Put $1.5 Billion Behind One Idea: The Model Was Never the Hard Part

أطلقت شركتا Anthropic وBlackstone للتو شركة Ode، وهي شركة بقيمة 1.5 مليار دولار تتمثل مهمتها بالكامل في العمل على نشر نموذج Claude فعلياً داخل المؤسسات الكبرى. ليس نموذجاً جديداً، بل شركة منفصلة مدعومة من Blackstone وHellman & Friedman وGoldman Sachs وGeneral Atlantic، تم تأسيسها للقيام بمهام التنفيذ الدقيقة وغير البراقة. عندما تقوم الجهات التي تطور النماذج بتأسيس مشروع مشترك بقيمة 1.5 مليار دولار لنشرها، فإنها ترسل رسالة واضحة تماماً: النموذج لم يكن أبداً هو العقبة، بل العقبة تكمن في جعله يؤدي عملاً حقيقياً داخل عملية تشغيلية حقيقية. هذا هو الأساس الذي بُنيت عليه الأتمتة المعتمدة على الوكلاء الذكائيين، وقد خصصت أذكى الاستثمارات في السوق للتو ميزانية ضخمة للغاية من أجل هذا الهدف.

تعتمد Ode على Fractional AI، وهي شركة خدمات ذكاء اصطناعي تطبيقي تم دمجها في المشروع الجديد، وتضم حوالي 100 مهندس ميداني يعملون مباشرة ضمن فرق العملاء لبناء أنظمة تعتمد على نموذج Claude. وقد تم إطلاقها في نفس الشهر الذي أسست فيه OpenAI شركتها الخاصة بالنشر. مختبران رائدان، في الأسبوع نفسه، يتخذان الخطوة نفسها: الانتقال من بيع حق الوصول إلى النماذج إلى الاستحواذ على الإيرادات الأكبر والأكثر استدامة في مجال التنفيذ للمؤسسات.

لماذا دخلت مختبرات الذكاء الاصطناعي فجأة في قطاع نشر الأنظمة

بيع حق الوصول إلى النماذج أصبح ذا هوامش ربح متقلصة. تنخفض أسعار الرموز (tokens) في كل ربع سنة، وتواصل النماذج مفتوحة المصدر سد الفجوة، ولا يحتفظ أي مختبر بميزة ريادية في القدرات لفترة طويلة. الأرباح المستدامة لا تأتي من النموذج نفسه، بل من العمل المعقد لربط النموذج بأنظمة الشركة وبياناتها وعملياتها حتى يحقق النتيجة التي يدفع العميل مقابلها.

تدرك المختبرات جيداً مصادر أرباحها؛ فبيع الرموز يُعد سباقاً تجارياً نحو القاع، أما بيع النتائج الفعلية بعد النشر فهو قطاع خدمات يتميز بهوامش ربح عالية وصعوبة انتقال العميل إلى منافس آخر. إن شركة Ode، ونسخة OpenAI المماثلة لها، تمثلان توجه هذه المختبرات نحو مواكبة تدفق الأموال إلى حيث يتم خلق القيمة الفعلية.

عملية النشر هي الجزء الأصعب، والجميع في مجال الذكاء الاصطناعي يدركون ذلك بالفعل

اسأل أي شخص نقل مشروع ذكاء اصطناعي إلى ما بعد مرحلة العرض التجريبي. لم يكن النموذج أبداً هو السبب في فشل المشروع، بل كان السبب هو قضاء ستة أشهر في ربط الأنظمة، ومعالجة الحالات الاستثنائية، وتحديد المعايير المعتمدة لإنهاء العمل، وجعل النظام يصمد عند دمجه ببيئة عمل حية. يتم إلغاء حوالي 40% من مشاريع الذكاء الاصطناعي المعتمدة على الوكلاء قبل أن تصل إلى مرحلة الإنتاج الفعلي، وتقريباً لا يكون السبب في ذلك عدم ذكاء النموذج بما يكفي.

إن وجود شركة بقيمة 1.5 مليار دولار تضم مهندسين ميدانيين يرجع تحديداً إلى أن هذه الفجوة حقيقية ومكلفة. لا تراهن Anthropic على عدم قدرة المؤسسات على الاستفادة من Claude، بل تراهن على أنها لا تستطيع تحقيق ذلك بمفردها، وهي محقة في ذلك بما يكفي لتأسيس عمل تجاري ناجح يرتكز على هذا الافتراض.

لكن وجود 100 مهندس مدمجين في الشركات يمثل النموذج القديم ولكن بسرعة الذكاء الاصطناعي

إليك الجزء الذي يستحق التأمل؛ إن حل Ode لمشكلة النشر يعتمد على العنصر البشري، من خلال تعيين حوالي 100 مهندس للعمل مباشرة داخل برامج العملاء واحداً تلو الآخر. هذا هو نموذج الاستشارات التقليدي، وهو فعال بالفعل، لكنه لا يتوسع بنفس الطريقة التي تتوسع بها البرمجيات، إذ يتطلب كل نشر جديد توظيف المزيد من الكوادر البشرية. إن الجوانب الاقتصادية هنا تشبه شركة خدمات تقليدية، وليس منصة برمجية.

هناك حل ثانٍ للمشكلة نفسها: بدلاً من الاستعانة بمهندسين لبناء الأتمتة، يمكن نشر وكلاء يقومون بالعمل بأنفسهم، ويتم إعدادهم بما يتوافق مع عمليات الشركة وتحت إشراف موظفيها. الحل الأول يمثل التنفيذ كبند تكلفة للكوادر البشرية، بينما يمثل الحل الآخر التنفيذ كمنتج برمجية. تراهن شركة Ode على أن القيمة تكمن في عملية النشر، لكننا نضيف أن طريقة النشر هي التي تحدد ما إذا كانت هذه القيمة ستتوسع بشكل مرن أو ستظل حبيسة نموذج ساعات العمل القابلة للفلترة.

ماذا يعني هذا بالنسبة لك كمشترٍ لحلول الذكاء الاصطناعي

الإشارة واضحة تماماً للمشترين. توقف عن تقييم مزودي الذكاء الاصطناعي بناءً على تصدر نماذجهم لاختبارات القياس هذا الشهر، وابدأ في تقييمهم بناءً على كيفية تقليصهم للفجوة بين النموذج والعملية التشغيلية الفعلية في مؤسستك.

• احكم بناءً على