OpenAI and Anthropic Just Spent $5.5B on Consultants. Here's What That Tells You.

انخفضت حصة OpenAI في سوق واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغات الكبيرة (LLM) للمؤسسات من 50% إلى 25% بين أواخر عام 2023 ومنتصف عام 2025، وفقاً لشركة Menlo Ventures. وتقود Anthropic السوق الآن بنسبة 32%، في حين تستحوذ Google على 20%. وفي مجال توليد الأكواد البرمجية على وجه الخصوص، يحظى كاتب الأكواد Claude بحصة سوقية تبلغ 42% مقابل 21% لصالح OpenAI.

لم يكن رد فعل OpenAI بطرح نموذج أفضل، بل كان بتأسيس شركة استشارية.

في شهر مايو، أعلنت كل من OpenAI وAnthropic عن مشاريع خدمات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. حيث أطلقت OpenAI شركة OpenAI Deployment Company بتمويل قدره 4 مليارات دولار من 19 مستثمراً مؤسسياً، وبقيمة تقديرية بلغت 10 مليارات دولار. بينما أطلقت Anthropic شركة خدمات منافسة بتمويل قدره 1.5 مليار دولار من Blackstone وGoldman Sachs وHellman & Friedman. وإجمالاً، خصص مختبرا الذكاء الاصطناعي 5.5 مليار دولار لإثبات فرضية أن نماذجهما وحدها لم تعد كافية.

خطة Palantir ولماذا ينسخها الجميع

يستنسخ كلا المشروعين بشكل صريح نموذج المهندسين المنتشرين ميدانياً (FDE) الخاص بشركة Palantir. وتتمثل الفكرة في دمج مهندسي البرمجيات المتكاملة (full-stack) مباشرة داخل بيئات العمل الخاصة بالعملاء لبناء أنظمة إنتاجية على منصة المورد. ليس مجرد إثبات مفهوم أو ورشة عمل، بل مهندسون يقيمون لشهور، ويفهمون طبيعة العمل، ويقدمون مسارات عمل حقيقية فعالة.

من الصعب التشكيك في نتائج Palantir مع هذا النموذج، إذ بلغت الإيرادات 4.5 مليار دولار في السنة المالية 2025 مع نمو سنوي بنسبة 70%. وينفق أكبر 20 عميلاً لديهم ما متوسطه 93.9 مليون دولار سنوياً. واستقرت هوامش التشغيل المعدلة عند 60%. ويعد نموذج FDE هذا هو السبب وراء نمو الإيرادات التجارية لـ Palantir بنسبة 115% سنوياً، في حين تكافح شركات برمجيات المؤسسات التقليدية لتحقيق مكاسب أحادية الرقم.

ولكن هناك فرقاً جوهرياً في كيفية استخدام Palantir لمهندسي FDE مقارنة بما تبنيه OpenAI وAnthropic. فمهندسو FDE لدى Palantir يعتبرون آلية لاكتشاف المنتجات؛ فهم يتواجدون داخل عمليات العميل، ويحددون المشكلات المتكررة، وينقلون هذه الأنماط إلى فريق الهندسة الذي يقوم بدوره ببرمجة الحلول كخصائص للمنصة. إن نموذج FDE يعتمد على التغذية الراجعة المستمرة: فالخدمات توجه المنتج، والمنتج يقلل الحاجة إلى الخدمات، وكل عملية نشر تجعل المنصة أفضل لكل عميل.

أما شركة OpenAI Deployment Company فبنيتها مختلفة، إذ تعد قناة توزيع. ويرعى الشركاء الـ 19 في شركات الملكية الخاصة أكثر من 2000 شركة في محفظتهم الاستثمارية. كل عملية نشر تولد استدعاءات لواجهة برمجة التطبيقات، وأعباء عمل للاستدلال، وطلباً على الحوسبة يتدفق مجدداً إلى البنية التحتية لـ OpenAI. إنها استراتيجية قائمة على جذب الطلب على الحوسبة ومغلفة بإطار من الخدمات.

700 مليون دولار سنوياً كعوائد مضمونة

البنية المالية لشركة OpenAI Deployment Company غير مألوفة، إذ يحصل مستثمرو الملكية الخاصة على عائد سنوي مضمون بنسبة 17.5% على مدى خمس سنوات. وعلى رأس مال ملتزم به قدره 4 مليارات دولار، يعادل ذلك حوالي 700 مليون دولار سنوياً في شكل مدفوعات مضمونة بغض النظر عما إذا كان المشروع يدر أرباحاً أم لا.

وتشير التوقعات إلى أن OpenAI ستخسر 14 مليار دولار في عام 2026. وقد رفضت Thoma Bravo، وهي واحدة من أكبر شركات الملكية الخاصة التي تركز على البرمجيات في العالم، المشاركة مشككة في احتمالية تحقيق أرباح على المدى الطويل. وأجرى العديد من المحللين مقارنات بعائدات مضمونة تفوق أسعار السوق صادر عن كيانات تنفق أكثر بكثير مما تجنيه.

والسؤال الذي يطرحه مشتري خدمات المؤسسات ليس ما إذا كانت OpenAI قادرة على تمويل هذا المشروع، بل ما الذي سيحدث لمهندسي FDE المدمجين في مؤسستك إذا لم تستقر هذه الحسابات الاقتصادية. فالإشراف العمالي والاستشاري يعتمد على الاستمرارية، وعندما يغادر المستشار، تذهب المعرفة المؤسسية معه.

فجوة النشر حقيقية ولكن الحل خاطئ

إن الإشارة في هذه الإعلانات تستحق الفصل عن الاستراتيجية المتبعة. فالإشارة صحيحة: النشر هو العقبة الأساسية، وليس قدرة النموذج. وقد أبلغت 88% من المؤسسات التي تشغل وكلاء الذكاء الاصطناعي عن وقوع حادث أمني في العام الماضي. ويقول 42% من المديرين التنفيذيين إن تبني الذكاء الاصطناعي يخلق صراعاً تنظيمياً داخل المؤسسات. فالتكنولوجيا تعمل بنجاح في العروض التوضيحية، ولكن نقلها إلى بيئة الإنتاج، وربطها ببيانات حقيقية، وحوكمتها بشكل صحيح، ونيل ثقة الأشخاص الذين يستخدمونها هو الموضع الذي تتعثر فيه معظم المشاريع.

وتقر كل من OpenAI وAnthropic بذلك عبر استثمار المليارات في هذا المجال، وهذا الجزء صحيح تماماً.

لكن استراتيجية حل هذه الفجوة بوجود مستشارين مدمجين هي الموضع الذي يختل فيه المنطق. وتتراوح التكلفة الإجمالية لمهندسي FDE بين 171,000 و800,000 دولار سنوياً كإجمالي تعويضات. ولا ينجح نموذج Palantir من الناحية الاقتصادية إلا في حال وجود عقود سنوية بقيمة من سبعة أرقام، وهو ما يحرم الغالبية العظمى من الشركات من الاستفادة منه. ويحصل شركاء الملكية الخاصة لدى OpenAI على أولوية الوصول لشركات محفظتهم الاستثمارية، في حين يتعين على الجميع الانتظار.

والأهم من ذلك هو أن نموذج الاستشارات يتوسع بشكل خطي، فكل عميل جديد يتطلب المزيد من المهندسين، وكل عملية نشر جديدة تتطلب ساعات عمل إضافية. وتكلفة عملية النشر رقم 100 هي تقريباً نفس تكلفة عملية النشر الأولى. هذا هو القيد الهيكلي لأعمال الخدمات، وهو بالضبط السبب وراء استخدام Palantir لمهندسي FDE لتطوير المنتجات بدلاً من معاملتهم كمصدر دخل مستقل.

المنصات في مواجهة المستشارين

البديل لدمج المهندسين لدى كل عميل هو بناء منصة تكون فيها قدرة النشر هي المنتج نفسه. وبدلاً من إرسال شخص لربط وكلاء الذكاء الاصطناعي ببياناتك وأدواتك وعملياتك التجارية، تشرع في بناء نظام يتيح لفرق العمل القيام بذلك بأنفسهم مع وجود ضوابط حماية وحوكمة ومراقبة مدمجة بشكل سليم.

يتمتع النشر المعتمد أولاً على المنصة بمزايا هيكلية مقارنة بنموذج الاستشارات. فهو يتوسع مع اقتصاديات البرمجيات؛ حيث تقترب التكلفة الهامشية لعملية النشر رقم 1000 من الصفر. كما يحافظ على المعرفة المؤسسية داخل النظام بدلاً من حصرها في شخص يغادر المؤسسة في نهاية المطاف. ويمنح الشركات السيطرة على عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بدلاً من الاعتماد على مدى توفر المورد. ويتحسن الأداء مع كل عملية نشر لأن المنصة تتعلم من أنماط الاستخدام، وليس من الخبرة الفردية للمستشار التي ترحل برحيله.

إن مقارنة التكلفة الإجمالية بين النشر القائم على الاستشارات والنشر القائم على المنصة واضحة للغاية بشكل لا يدع مجالاً للمقارنة. إذ يبلغ متوسط تكلفة التنفيذ القائم على الاستشارة 228,000 دولار في السنة الأولى مقارنة بـ 77,000 دولار للأتمتة القائمة على المنصة، بفارق يصل إلى 66%. وتتراكم الفجوة بمرور الوقت: حيث تبلغ تكلفة صيانة الاستشارات 20-30% من التكلفة الأولية سنوياً، في حين تبلغ صيانة المنصة 10-15% فقط.

هذا لا يعني أنه لا دور للمستشارين؛ فالبيئات المعقدة للمؤسسات غالباً ما تحتاج إلى توجيه من الخبراء أثناء البناء المعماري الأولي والتكامل. ولكن ينبغي للمستشارين تسريع قدرة فريقك على استخدام المنصة، بدلاً من أن يصبحوا عنصراً دائماً فيها. فالهدف هو الاستقلالية وليس التبعية.

ما يعنيه هذا لقرار نشر الذكاء الاصطناعي لديك

لقد أكدت OpenAI وAnthropic للتو على الفرضية الأكثر أهمية في مجال الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: النماذج جيدة بما يكفي، والمشكلة تكمن في إدخالها حيز الإنتاج. وكان ردهم هو ضخ المليارات في عمليات النشر القائمة على العنصر البشري. سينجح ذلك مع شركات محفظة الملكية الخاصة التي تتمتع بأولوية الوصول وتستطيع تحمل تكاليف الصفقات ذات الأرقام السبعة.

أما بالنسبة للبقية، فالاستنتاج مختلف تماماً. فإذا استنتج مختبرا الذكاء الاصطناعي الرائدان أن نماذجهما بحاجة إلى طبقة خدمات بشرية للوصول لبيئة الإنتاج، فإن منصة النشر الخاصة بك بحاجة إلى حل هذه الفجوة ذاتها من خلال البرمجيات. ويعني ذلك تنسيقاً متعدد النماذج بحيث لا تظل مقيداً بواجهة برمجة تطبيقات لمورد واحد. ويعني حوكمة مدمجة حتى لا يضطر فريق الأمن لديك للمراجعة والتدقيق من الصفر. ويعني أيضاً أدوات بناء مسارات العمل التي تتيح لفرق العمليات ربط الوكلاء بالعمليات التجارية دون انتظار تخصيص مهندس FDE.

إن الإشارة التي تبلغ قيمتها 5.5 مليار دولار واضحة ومباشرة: عملية النشر هي لب اللعبة الآن. والسؤال هو ما إذا كنت ستحل هذا الأمر عن طريق استئجار مهندسين أم باختيار المنصة المناسبة. إحدى هاتين الطريقتين قابلة للتوسع والنمو، والأخرى ليست كذلك.