05‏/11‏/2025

1 دقيقة قراءة

صعود بيئات الذكاء الاصطناعي: دروس للشركات الناشئة التي تبني على نماذج أساسية

الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة أو ميزة. إنه يتحول إلى منصة كاملة، مع تشكل أنظمة بيئية حول أكبر نماذج الأساس. شركات مثل OpenAI، Google، Meta، Anthropic، وCohere تقوم بإنشاء منصات تتجاوز بكثير النموذج الواحد. إنهم يبنون أدوات، خدمات سحابية، أسواق تطبيقات، ومجتمعات مطورين بالكامل.

بالنسبة للشركات الناشئة، يقدم هذا العالم الجديد فرصاً ضخمة وتحديات جدية. في هذه المدونة، سنحلل ما هي هذه النظم البيئية للذكاء الاصطناعي، وكيف تعمل، والأهم من ذلك، ما هي الدروس التي يمكن أن تتعلمها الشركات الناشئة للنجاح فيها.

ما هو النظام البيئي للذكاء الاصطناعي؟

فكر في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي كنسخة حديثة من متجر التطبيقات أو AWS. بدلاً من التطبيقات أو الخوادم السحابية، يكون الجوهر للنظام البيئي هو نموذج الأساس، مثل GPT-4 أو Claude. حول هذا النموذج، تقوم الشركات ببناء:

  • واجهات برمجة التطبيقات للوصول إلى النموذج

  • أدوات المطورين وSDKs

  • الإضافات، الامتدادات، والأسواق

  • البنية التحتية واستضافة السحابة

  • حلول المؤسسات والتكاملات

الهدف بسيط: تسهيل الأمر للآخرين في البناء باستخدام، أو على، أو حول نموذج الأساس. تماماً مثلما أثار الآيفون صناعة التطبيقات التي تقدر بمليارات الدولارات، تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي الآن بتشغيل جيل جديد من المنتجات، والمنصات تسعى لامتلاك هذا النمو.

من يقوم ببناء هذه النظم البيئية؟

لنلقي نظرة سريعة على اللاعبين الرئيسيين:

  1. OpenAI (مدعوم من Microsoft Azure)

  • يوفر GPT-4 عبر واجهة برمجة التطبيقات

  • يستضيف ChatGPT (للمستخدمين)

  • أطلق GPT Store حيث يمكن لأي شخص نشر واستثمار GPTs مخصص

  • تكامل عميق مع منتجات مايكروسوفت مثل أوفيس وأزور

  1. جوجل (DeepMind + Cloud)

  • تقدم نماذج Gemini وPaLM عبر Vertex AI

  • بناء أدوات مثل Generative AI Studio

  • نهج مفتوح، يشارك مع Anthropic، Cohere، وآخرين

  1. ميتا (فيسبوك)

  • أطلقت نماذج LLaMA كمصدر مفتوح

  • تشجيع الشركات الناشئة على البناء عليها ببرامج الدعم

  • الشراكة مع مايكروسوفت لجلب النماذج المفتوحة إلى Azure

  1. Anthropic

  • تركز على الذكاء الاصطناعي الآمن والقابل للتفسير باستخدام نماذج Claude

  • تمت الشراكة مع أمازون وجوجل

  • تم تكامل Claude في أدوات مثل Slack وZoom وExcel

  1. Cohere

  • يركز على المؤسسات أولاً

  • غير معتمد على السحابة: يتيح للعملاء اختيار مكان تشغيل النماذج

  • قوي في الخصوصية، مع خيارات نشر داخل مقر العميل

  1. Beam AI

  • يبني وكلاء ذاتيين والبنية التحتية لتشغيل الذكاء الاصطناعي عبر عمليات المؤسسات

  • يساعد المؤسسات على الانتقال من تجارب الذكاء الاصطناعي إلى التشغيل الآلي الفعلي في العالم الحقيقي باستخدام نماذج الأساس

  • يركز على حل تحدي التنفيذ الأخير من خلال الأتمتة المدفوعة بأهداف موثوقة

  • يبني على OpenAI وClaude والنماذج المفتوحة المصدر لتقديم مرونة واختيار للمؤسسات

كل شركة تتبنى نهجاً مختلفاً. بعضها مغلق (OpenAI)، والبعض الآخر مفتوح (Meta). بعض الشركات مختصة بالكامل (Microsoft + OpenAI)، بينما تركز الأخرى على طبقة واحدة (Cohere، Beam AI). يؤدي هذا التنوع إلى إنشاء خيارات وتشويش للشركات الناشئة التي تحاول تحديد المسار المناسب.

ما الذي يجعل نظام الذكاء الاصطناعي متينًا؟

من دراسة هذه المنصات، هناك بعض العوامل الرئيسية للنجاح التي تبرز:

1. واجهات برمجة التطبيقات الصديقة للمطورين

أفضل النظم تجعل البناء سهلاً. وهذا يعني واجهات برمجة تطبيقات سريعة وموثوقة ووثيقة ممتازة ودعم للمطورين. ملعب OpenAI وSDKs الخاصة بـ Cohere هما أمثلة جيدة.

2. بنية تحتية على نطاق واسع

تدريب ونشر النماذج الكبيرة يتطلب حسابات جادة. لهذا السبب تكون الشراكات مثل OpenAI-Microsoft وAnthropic-Amazon مهمة للغاية. فهي تضمن توسع النماذج.

3. مسارات تحقيق الدخل

المطورون بحاجة إلى طرق لكسب المال. تجربة OpenAI’s GPT Store وبيئة الإضافات الخاصة بـ Microsoft’s Copilot وسوق نماذج AWS Bedrock كلها تجارب في مشاركة الإيرادات.

4. المجتمع والدعم

تنمو النظم عندما يساعد المستخدمون بعضهم البعض. Hugging Face هو مثال رائع: مركز نماذج مفتوح مع مساهمات ضخمة من المجتمع.

دروس للشركات الناشئة

إذًا، ما الذي يعنيه هذا إذا كنت تبني شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي؟ إليك بعض النقاط الواضحة.

1. استخدم نماذج التأسيس كنقطة انطلاق

لا تعيد اختراع العجلة. استخدم GPT أو Claude أو LLaMA أو أي نموذج أساسي آخر، ثم أضف قيمتك الخاصة عليه. يمكن أن يكون ذلك:

  • التخصيص على بيانات مخصصة

  • بناء تجربة مستخدم أفضل

  • الدمج في سير عمل محدد (مثل التوظيف أو المالية أو خدمة العملاء)

2. اختر بيئتك بعناية

المنصات المغلقة (مثل OpenAI) تقدم أداءً رائدًا ولكنها تحد من تحكمك. المنصات المفتوحة (مثل LLaMA الخاصة بـ Meta) تمنحك المرونة ولكن قد تتطلب مزيدًا من الجهد لتشغيلها. اختر بناءً على أهدافك:

  • هل تحتاج السرعة إلى السوق؟ استخدم منصة تعتمد على الواجهات البرمجية أولاً.

  • هل تحتاج إلى التحكم أو توفير التكاليف؟ جرب النماذج المفتوحة أو مقدمي الخدمات السحابية غير المخصصين.

3. احذر من مخاطر المنصة

إذا كان منتجك مجرد “غطاء” لـ GPT-4، فأنت في خطر. يمكن لـ OpenAI بناء تلك الميزة غدًا. بدلاً من ذلك:

  • امتلك تجربة المستخدم الخاصة بك

  • أضف بيانات أو تكاملات فريدة

  • قم ببناء علامة تجارية يثق بها المستخدمون

4. استكشف قنوات إيرادات جديدة

لا تقتصر على فرض الرسوم على تطبيقك فقط، استكشف:

  • قوائم GPT Store

  • إيرادات الإضافات على Microsoft أو Zoom

  • خدمات المؤسسات أو تخصيص النماذج بصفة خاصة

تفتح هذه النظم الجديدة طرقًا لتحقيق الدخل من منتجات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى الملايين من المستخدمين.

5. لا تتجاهل التكنولوجيا التي تدعمك

افهم كيف تؤثر تكاليف السحابة على هوامشك. هل تقوم بتخصيص نموذج؟ اعلم فواتير GPU الخاصة بك. هل تستخدم واجهة برمجة التطبيقات؟ اعرف أسعار الرموز. ارتفاع التكاليف يمكن أن يقتل الجذب المبكر إذا لم تكن حريصًا.

ملاحظة حول النقاش المفتوح مقابل المغلق

يقول بعض الناس إن المصدر المفتوح سيفوز لأنه مجاني وقابل للتخصيص. بينما يعتقد آخرون أن النماذج المغلقة مثل GPT-4 ستظل سائدة لأنها أكثر قدرة. الحقيقة هي أن كلاهما يمكن الفوز.

النماذج المفتوحة رائعة للشركات الناشئة التي ترغب في التحكم أو تحتاج إلى تلبية معايير الامتثال الصارمة. النماذج المغلقة رائعة للفرق التي ترغب في الحصول على أفضل أداء مع أقل قدر ممكن من النفقات العامة.

لا يجب على الشركات الناشئة أن تختار إلى الأبد. يمكنك:

  • بروتوتايب باستخدام GPT-4

  • التبديل إلى LLaMA عندما تتوسع

  • تشغيل تجارب على نماذج متعددة وتوجيهها بذكاء

المرونة هي صديقك.

خطوات الشركات الناشئة في العالم الحقيقي

إليك بعض الخطوات الذكية التي نراها من الشركات الناشئة في هذا العالم الجديد للنظم:

  • متخصصون في الصناعة: مساعد ذكاء اصطناعي مخصص للحالات القانونية أو الصحية أو الموارد البشرية

  • إضافات + أدوات: مكون إضافي ل ChatGPT أو مساعد AI لـ Zoom يحل مشكلة مؤلمة محددة

  • مساعدي البنية التحتية: بناء أدوات تساعد الآخرين في استخدام نماذج التأسيس (مثل اختبار الأوامر أو قواعد البيانات الموجهة)

  • مسارات النماذج المتعددة: أدوات تتنقل بين GPT وClaude وLLaMA بناءً على المهمة أو التكلفة

  • أغلفة المؤسسات: تغليف الذكاء الاصطناعي في حلول آمنة ومطابقة للمواصفات للعملاء B2B

أفكار نهائية

النماذج التأسيسية بسرعة تصبح أنظمة التشغيل الجديدة. تتشكل النظم بسرعة، وهذا يعني فرصة. لكنه يعني أيضًا منافسة، مخاطر الاحتكار، وتغيير سريع.

بالنسبة للشركات الناشئة، المفتاح هو اللعب بذكاء:

  • بناء على نماذج التأسيس، لا تنافس معهم

  • اختر نظامك الأساسي (أو الأنظمة الأساسية) بعقلانية

  • قم بإنشاء شيء فريد، من خلال تجربة المستخدم أو البيانات أو التكاملات

  • ابقَ رشيقاً مع تغير المشهد

ما زلنا في وقت مبكر في سباق منصات الذكاء الاصطناعي. مثلما صنعت طفرة الهواتف المحمولة عمالقة مثل WhatsApp وUber وInstagram، فإن هذه الموجة من الذكاء الاصطناعي ستخلق قادة جدد. تأكد من أنك تبني ليس فقط على الذكاء الاصطناعي، بل في النظام الصحيح.

ابدأ اليوم

ابدأ في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات

انضم إلى منصتنا وابدأ في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي لمختلف أنواع الأتمتة.

ابدأ اليوم

ابدأ في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات

انضم إلى منصتنا وابدأ في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي لمختلف أنواع الأتمتة.

ابدأ اليوم

ابدأ في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات

انضم إلى منصتنا وابدأ في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي لمختلف أنواع الأتمتة.

أحدث المقالات