المؤلف: a16z
مُترجم: Deep潮 TechFlow
مقدمة شينتشاو: عندما تم تسريح 7% من قطاع التكنولوجيا بأكمله، زادت وظائف تطوير البرمجيات بنسبة 14.6% — والسبب هو أن أدوات الذكاء الاصطناعي تسمح للمبتدئين بكتابة كود من مستوى الإنتاج.这不是 "قصة الذكاء الاصطناعي الذي يسرق وظائف"، بل دليل على أن الأدوات تجعل الناس أكثر قيمة. من الارتفاع الهائل في الوظائف التدريبية إلى تصدر المراهقين لنمو الرواتب، إشارات سوق العمل واضحة: الأشخاص الذين يعرفون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي يصبحون مطلوبين بشدة.
الرسم البياني: ارتفع عدد وظائف تطوير البرمجيات إلى 114.6 منذ إصدار Claude Code، بينما انخفض السوق العام إلى 93. المصدر: a16z
بيع انتقائي للأسهم البرمجية
تعاني شركات البرمجيات المُتداولة علنًا من صعوبات لا تزال مستمرة، لكن كما أوضحنا سابقًا، فإن الوضع الحالي ليس "مذبحة" غير متمايزة.
بيع أسهم البرمجيات لا يعكس أداءً حاليًا أو قريبًا، بل يعكس شكًا جماعيًا من السوق في قدرة هذه الشركات على الحفاظ على أدائها على المدى الطويل:
مضاعف التقييم للتدفق النقدي الحر للشهر الثاني عشر يقع عند أو أقل من مستويات عام 2014. وبعبارة أخرى، فإن المكافأة التي يمنحها المستثمرون لشركات البرمجيات على قدرتها على توليد النقد هي الأدنى منذ أكثر من عقد.
التركيز يكمن في أنّه حتى لو كانت الأدلة على "موت SaaS" ضعيفة حاليًا، فإن واجب المستثمرين هو أن يكون لديهم رؤية للمستقبل، والذي يبدو لهم مُظلمًا بعض الشيء.
لكن ليس كل شركات البرمجيات لديها مستقبل مظلم. إن التمايز والقدرة على التمييز أصبحا يصبحان قواعد اللعبة بشكل متزايد. يمكنك رؤية هذا من زوايا مختلفة.
أولاً، انظر إلى الفرق في أداء الوسيط ورباعيات IGV:
في آخر 30 يومًا تداولية، تفوقت أسهم الربع العلوي والوسيط IGV على صندوق ETF العام — حيث أدى الربع السفلي (الذي يشمل بعض أكبر الشركات) إلى تراجع الأداء العام.
بالمقارنة مع العام الماضي، الوضع مختلف تمامًا:
في العام الماضي، تتبعت الوسيط أداء صناديق الاستثمار المتداولة بشكل أوثق — حتى بدأ انقسام ربعيات الأداء في بداية العام تقريبًا (حيث يوجد الآن فرق يبلغ حوالي 50 نقطة مئوية بين القمة والقاع).
العودة إلى عرض 30 يومًا، من الواضح أن الأداء الأساسي لم يكن عاملًا محركًا صارمًا لأداء السعر مؤخرًا:
من منظور نمو الإيرادات، لا يوجد تقريبًا أي ارتباط بين النمو والأداء الأخير (على الرغم من أنه من العدل القول إن العديد من هذه الحالات يمكن تفسيرها بتغيرات في النمو بدلاً من مستوى النمو). عند تقسيم الأداء إلى ربعيات، تظهر نفس الأنماط: هناك عدد كبير من شركات البرمجيات التي تتجمع في نطاق نمو الإيرادات حوالي 10-20٪، لكن الأداء يظهر توزيعًا شبه عمودي، حيث تقع بعض الشركات ذات أعلى نمو في الإيرادات (وهي أيضًا الأكبر في صندوق ETF) في الربع السفلي من الأداء.
الأهم من النمو هو الإدراك طويل الأجل للثبات. إليك نفس الرسم البياني مصنفًا حسب الصناعة:
على الرغم من صعوبة تصنيف كل شركة بشكل واضح، فإن الشركات ذات الأداء الأعلى والربع الثاني غالبًا ما تُهيمن عليها (1) الأمن السيبراني/القابلية للرصد؛ و(2) حلول SaaS الرأسية. على النقيض من ذلك، فإن الربعين السفليين هما مزيج من SaaS الأفقية، والسحابة/البنية التحتية، وفئات "أخرى"، والتي تشمل منصات السوق، وتقنيات الإعلان، والحلول النقطية (بالإضافة إلى شركات يصعب تصنيفها مثل MicroStrategy).
التركيز واضح. بغض النظر عن صحة ذلك أو خطأه، فقد أدرك السوق الفرق الواضح بين شركات البرمجيات — تلك التي تبدو لديها نوع من الحماية أو الميزة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي (وأولئك الذين لا يمتلكونها).
بالنسبة لأمن الشبكات والقابلية للرصد، من المتوقع أن يزيد الذكاء الاصطناعي من إلحاح المشترين (كما أن الشركات الحالية تتمتع بفائض ثقة يصعب على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تجاوزه).
بالنسبة لـ SaaS الرأسي، تُعتبر المعلومات المتخصصة حول سير العمل والبيانات وعلاقات العملاء حاجزًا دخولًا أمام منافسي الذكاء الاصطناعي (وهو ما لا يمكن قوله عن المنصات الأفقية).
لكن بالنسبة للجميع الآخرين، الرسالة واضحة: البرنامج نفسه ليس حصنًا واقٍ.
إن ARR الثابت والمتراكم على مدى سنوات، ومجموعة الوظائف الضخمة، والاعتماد الواسع، ليست سوى أخبار من البارحة. من المحتمل أن يؤدي نمو مستقر و/أو محسن على مدى عدة فصول إلى تغيير الموقف، لكن السوق حاليًا لا يقبل ذلك ولا يقتنع به.
زيادة الطلب على الذكاء الاصطناعي > زيادة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي
ربما سمعت مؤخرًا عن التحول في الإدراك من token-maxxing إلى token-optimizing، وهذا أمر مهم.
على الرغم من ارتفاع تكلفة تدريب النماذج المتقدمة، فقد لا تكون العوائد الحدية لهذه التحسينات المتقدمة كافية لإقناع العملاء بتحمل التكلفة الإضافية. قد لا يستخدم العملاء أقصى قدر من أحدث وأقوى الرموز، بل قد ينتقلون إلى نماذج أرخص وأقل قدرة (بما في ذلك النماذج ذات الأوزان المفتوحة) حيثما أمكن ذلك.
لبعض الأشخاص، يرون أن هذا التحول يشكك في استدامة تطوير النماذج الرائدة — إذا لم يدعم العملاء تكلفة أحدث وأقوى النماذج، فماذا عن المختبرات؟ عادل، على الرغم من أن هذا الاعتراض يحمل قليلاً من التناقض، لأن تقادم النماذج غير الرائدة بسرعة كان يُعتبر في الأصل تهديداً لاستدامة تطوير النماذج الرائدة... والآن، مع تراجع تقادم النماذج غير الرائدة، لا يزال هذا أمراً سيئاً بشكل واضح. حسناً.
بدون الدخول في مناقشة صحة أو خطأ الجدل، نلاحظ فقط أن تكلفة الذكاء الاصطناعي تنخفض بسرعة، مما يبدو أنه يؤثر إيجابياً على الطلب على الذكاء الاصطناعي. وبعبارة أخرى، يستمر الديناميكية الجيفونسية سارية: كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أرخص، زاد رغبة الأشخاص/الشركات في استخدامه (لأمور أكثر).
توسيع قاعدة الطلب هو بالضبط ما ترغب في رؤيته.
لنبدأ من مثال ابتكاري آخر بدأ مركزياً وغالياً ثم أصبح لامركزياً ورخيصاً: الحواسيب. مقارنةً بالقفزة التكنولوجية السابقة التي قادتها أجهزة الكمبيوتر الشخصية، فإن تكلفة الذكاء تنخفض بشكل أسرع في مجال الذكاء الاصطناعي:
استغرق الكمبيوتر الشخصي ما يقارب عقدين لتحقيق مكاسب في التوفر التي حققها الذكاء الاصطناعي في حوالي ثلاث سنوات.
هذه مسار استثنائي، وبدون تكلفة، يبدو أن الانخفاض يساعد على دفع طلب الذكاء الاصطناعي نحو الأعلى واليمين (هناك مساحة كبيرة للنمو).
في الجانب الاستهلاكي، وفقًا لبيانات بنك PNC، لا تزال نسبة التبني المدفوعة صغيرة، لكنها تشهد نموًا:
حصة الأسرة في الذكاء الاصطناعي المدفوع ونفقاتها الشهرية المتوسطة都在 مستمرة في الارتفاع — حيث زادت النفقات الشهرية بشكل أكثر حدة، بزيادة حوالي 25٪ منذ بداية العام.
إنها ليست مقارنة مثالية بالتأكيد، ولكن كمنظور ما، كان حوالي 45% فقط من البالغين الذين تتراوح أعمارهم بين 35 و54 عامًا في عام 1997 يبلغون عن امتلاكهم لجهاز كمبيوتر (بعد عقود من إطلاق الحوسبة التجارية، وغالبًا في القطاع المؤسسي). حاليًا، يبلغ حصة الأسر التي تمتلك كمبيوترًا حوالي 90%، وتقريبًا 97% إذا شملت الهواتف الذكية — والتركيز هو أن التبني الجماهيري يتطلب بعض الوقت، وهو يتوسع مع الاستفادة والتكلفة.
كما تُظهر بيانات أخرى أن طلب الذكاء الاصطناعي يرتفع مع تحسين الكفاءة التكلفة.
وفقًا لتحليل YipitData لبيانات OpenRouter (الذي يقيس فقط جزءًا من استهلاك الرموز الإجمالي)، استمر استخدام الرموز المتقدمة في النمو، في حين استمرت رموز الوزن المفتوح في اكتساب الحصة بسرعة:
نسبة "الموردين الآسيويين" من إجمالي الرموز (التي تعمل كمُمثل لبدائل الأوزان المفتوحة) ارتفعت إلى حوالي 60٪، أي ثلاثة أضعاف ما كانت عليه في بداية العام. قد يكون عينة OpenRouter متحيزة إلى حد ما نحو مستخدمي الأوزان المفتوحة، لكن هذا يتماشى بالفعل مع قصة التمايز السعري، وكذلك مع قصة جيفونز.
وبالمثل، وفقًا لـ OpenRouter، على الرغم من أن عدد الرموز لكل مستخدم والنفقات لكل مستخدم تشهد نموًا سريعًا، إلا أن النمو الأول أسرع بكثير من الثاني منذ بداية العام:
تذكير آخر، يرى OpenRouter فقط ما يمكنه رؤيته، وهذا النمط يتماشى تمامًا مع إعداد جيفونز (حيث ينمو الطلب بالتوازي مع الكفاءة التكلفة السريعة للذكاء الاصطناعي).
على الأقل حاليًا، من الواضح أنه مع انخفاض تكلفة الذكاء، سيتم دفع منحنى الطلب المزيد نحو الأعلى واليمين. فبالفعل حصلت الرموز الأرخص من نماذج ما وراء الحدود على حصة، لكن التأثير الصافي كان دفع الإنفاق الكلي للارتفاع بشكل أسّي. من الصعب اعتبار هذا قصة متشائمة.
قد لا يزال المتشائمون يدّعون أن النماذج ذات الأوزان المفتوحة تُقلّل من التقدم الرائد، لكن السيناريوهات البديلة التي تشير إلى أن مكاسب الكفاءة لا تؤثر بشكل واضح على الطلب و/أو تدفع إلى انخفاض الإنفاق الكلي تكون في الواقع أقرب إلى سيناريو كارثي. على النقيض من ذلك، يعكس جيفونز بالضبط ما يأمله المحافظون.
Tailwind for entry-level positions
بالنسبة لطلب الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يُقال إنه غير مفيد بما يكفي لإنتاج عائد استثماري ذي معنى، ولكنه مفيد جدًا لدرجة أنه سيقضي على جميع الوظائف، فإننا نفخر بالإبلاغ أن هناك القليل جدًا من الأدلة على أن الذكاء الاصطناعي يُنتج فعليًا أي تأثير قاتل على الوظائف.
في الواقع، حتى نقطة الضعف في سوق العمل (أي التوظيف على مستوى المبتدئين) شهدت مؤخرًا بعض الزخم، وإذا كان هناك فرق، فالأرجح أن الذكاء الاصطناعي يساعد بدلاً من أن يضر.
أولاً، وفقًا لبيانات Revelio، فإن تتبع التدريب الصيفي لعام 2026 أعلى بكثير من السنوات السابقة:
التدريب لا يعادل العمل، لكنه على الأقل إشارة إلى احتياجات الشباب، ودورة 2026 تفوق بكثير دوريتي 2025 و2024 (على الرغم من أنها أقل من 2023).
الأفضل من ذلك أن زيادة الرواتب بين المراهقين والشباب البالغين تبدو أيضًا في ارتفاع:
وفقًا لبيانات ADP، ارتفعت زيادة الرواتب بين العمال الشباب (16-24 سنة) من أدنى مستوياتها في عام 2025. إن زيادة الرواتب هي على الأرجح إشارة طلب، وإذا كانت الرواتب ترتفع، فمن المنطقي استنتاج أن آفاق الوظائف المبتدئة تتحسن أيضًا.
أما بالنسبة لتأثير الذكاء الاصطناعي (إن وُجد)، فالوضع أفضل حتى. يبدو أن الذكاء الاصطناعي يُسرّع بشكل كبير من توظيف المستويات المبتدئة:
بناءً على تحليل بيانات الوظائف الخاصة بـ Revelio وبيانات الإنفاق الخاصة بـ Ramp، فإن "الاعتماد المكثف على الذكاء الاصطناعي" يرتبط بزيادة بنسبة حوالي 6 نقاط مئوية في عدد الموظفين المبتدئين بعد سنتين من الاعتماد. على النقيض من ذلك، فإن "الاعتماد المنخفض الكثافة" للذكاء الاصطناعي يرتبط بانخفاض بنسبة حوالي 0.5 نقطة مئوية.
الرسم البياني: نسب الموظفين المبتدئين في الشركات التي اعتمدت الذكاء الاصطناعي بقوة زادت بمتوسط 1.15 نقطة مئوية بعد سنتين، بينما انخفضت في الشركات التي اعتمدت الذكاء الاصطناعي بضعف، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يُنشئ وظائف مبتدئة بدلاً من استبدالها. المصدر: a16z
هناك عدة طرق لتفسير هذا، بدءًا من "الذكاء الاصطناعي يخلق وظائف مبتدئة"، إلى "مُعتمدو الذكاء الاصطناعي هم شركات نامية، وبالتالي فمن المنطقي أنهم يوظفون"، إلى "قد لا تمثل بيانات Ramp الاقتصاد ككل، لذا من الصعب الاستنتاج أي شيء". كل هذه التفسيرات منطقية، لكن التفسير الذي يكاد يكون مؤكدًا أنه غير صحيح هو "الذكاء الاصطناعي يُدمر الوظائف المبتدئة".
ربما سيحدث يومًا ما (على الرغم من وجود أسباب كافية تشير إلى أنه لن يحدث)، لكن ليس اليوم.
بشكل عام، على الرغم من أن انخفاض الوظائف "المعرضة للذكاء الاصطناعي" في عصر ما بعد أسعار الفائدة الصفرية قد تم مناقشته على نطاق واسع، إلا أن المناقشة حول حقيقة أن الوظائف "المعرضة للذكاء الاصطناعي" تقود مؤخرًا التعافي كانت أقل نسبيًا:
وفقًا لبيانات مختبر التوظيف لدى Indeed، منذ مايو 2025، كلما زاد مستوى التعرض للذكاء الاصطناعي، زادت قوة التعافي من حيث الوظائف الشاغرة. وهذا ينطبق بشكل خاص على مهندسي البرمجيات، حيث زاد عدد الإعلانات الوظيفية بنسبة حوالي 15%، في حين انخفض العدد الكلي بنسبة حوالي 7% (منذ إصدار Claude Code).
من منظور أوسع، لا يزال من المبكر جدًا إصدار أحكام، لكن البيانات لا تدعم إطلاقًا الادعاءات القائلة بأن "الذكاء الاصطناعي يُعَقِّد البشر". بل إذا كان هناك شيء، فالوضع بالضبط عكس ذلك — فدرجة التعرض للذكاء الاصطناعي تبدو مرتبطة إيجابيًا بنمو فرص العمل.
الرسم البياني: واجهت الوظائف ذات درجة التعرض الأعلى للذكاء الاصطناعي منذ مايو 2025 ارتدادًا أكبر في عدد الإعلانات، حيث زادت وظائف تطوير البرمجيات بنسبة تقارب 15%، متقدمة على السوق بشكل عام. المصدر: a16z
بصورة عادلة، لا يزال غير واضح ما إذا كانت فئة "التعرض للذكاء الاصطناعي" ذات أهمية كبيرة، نظرًا لعدم وجود إجماع شبه كامل حول ما أو من يتعرض للذكاء الاصطناعي (ومدى هذا التعرض):
إثبات أن أعلى متوسط "التعرض للذكاء الاصطناعي" لأي مهنة معينة يرتبط بدرجة أكبر من الخلاف حول مستوى التعرض.
الرسم البياني: كلما ارتفع متوسط درجة التعرض للذكاء الاصطناعي المهني، زادت اختلافات الأوساط الأكاديمية في مستوى التعرض، مما يشير إلى أن هذا المفهوم لا يزال يفتقر إلى توافق في الآراء. المصدر: a16z
As expected, rational people may have different opinions when predicting the future impact of new technologies.
بالطبع، هناك بعض الاستثناءات. يبدو أن الجميع يوافقون على أن المدققين، ومحققي التأمين، والإحصائيين، وبوسعنا أن نضيف بسخرية، الاقتصاديين، جميعهم معرضون بشدة للذكاء الاصطناعي. إذا استبدل الذكاء الاصطناعي في النهاية الاقتصاديين البشريين، فهل سيُقر بارتكاب هذه الجريمة، أم لن يبقى أي اقتصادي ليروي القصة؟
مراكز البيانات تجعل الطاقة أرخص
في وقت مبكر من هذا الأسبوع، أعلنت حاكمة نيويورك هوكول عن وقف مؤقت لمدة عام على تطوير مراكز البيانات. وتشمل أهداف الوقف، من بين أمور أخرى، "حماية مستخدمي الكهرباء... نظرًا لتهديد تطوير مراكز البيانات بزيادة أسعار المياه والكهرباء". دون قصد التقليل من شأنها، قدمت الحاكمة توضيحات إضافية لأسبابها في بودكاست Odd Lots، ويمكنك الاستماع إليه.
Despite this, it is still a confusing statement.
على الرغم من أن مراكز البيانات تزيد بالفعل من الطلب على الكهرباء، إلا أن الأدلة تشير إلى أن مراكز البيانات تساعد فعليًا في خفض تكاليف المستخدمين:
استنادًا إلى دراسة مختبر بيركلي الوطني وشركة The Brattle Group، فإن ارتفاع أسعار الكهرباء على مستوى الولاية يرتبط سلبًا مع زيادة الطلب. كلما زاد الاستهلاك، قل الدفع — غريب لكنه حقيقي.
بالفعل، خلال الست سنوات الماضية، لم تشهد بعض الولايات التي شهدت أعلى نمو في الطلب (وأكثرها تطويرًا لمراكز البيانات)، مثل تكساس وفرجينيا، أي زيادة كبيرة في الأسعار. من ناحية أخرى، شهدت الولايات التي سجلت أعلى زيادة في الأسعار (وأقلها من حيث مراكز البيانات الجديدة)، مثل كاليفورنيا ونيويورك، انخفاضًا في نمو الطلب — حيث انخفض الطلب على الكهرباء في كاليفورنيا بنسبة حوالي 5٪، بينما ارتفعت الأسعار أكثر من أي ولاية أخرى في البلاد، بفارق حوالي 33٪ مقارنة بالولاية الثانية الأعلى.
الرسم البياني: هناك علاقة سلبية بين نمو الحمل الكهربائي وارتفاع أسعار الكهرباء في الولايات الأمريكية بين عامي 2019 و2025، حيث انخفض الطلب في كاليفورنيا ونيويورك لكنهما سجّلا أعلى معدلات ارتفاع في الأسعار. المصدر: a16z
不仅如此，能源需求与能源价格之间的反向关系在欧洲似乎也成立：
وفقًا لبيانات إدارة معلومات الطاقة، فإن الدول الأعضاء في الاتحاد الأوروبي التي شهدت أكبر زيادة في الأسعار، باستثناء إيرلندا، كانت أيضًا لديها أكبر انخفاض في الطلب على الكهرباء.
الرسم البياني: طلب الطاقة في الاقتصادات الرئيسية في أوروبا وأمريكا الشمالية بين عامي 2019 و2024 تغير بشكل سلبي مماثل لأسعار الكهرباء، مع نمو الطلب في تكساس وفرجينيا ولكن الأسعار ظلت مستقرة تقريبًا. المصدر: a16z
بالمثل، استهلاك أكبر، دفع أقل. هذا يخالف المنطق، أليس كذلك؟
نحن نعلم جميعًا أنه، في ظل ظروف متساوية، فإن الطلب الأكبر يجب أن يرفع السعر، وليس العكس (كما يدّعي الحاكم هوكول). لكن في مجال الشبكة الكهربائية، فإن الوضع بالضبط معاكس. السبب في أن الطلب يرتبط عكسيًا مع التكلفة هو أن الشبكات الكهربائية تستفيد غالبًا من اقتصاديات الحجم: كلما زاد الطلب على الكهرباء، توزعت تكاليف البنية التحتية الثابتة على نطاق أوسع، مما يؤدي إلى انخفاض الأسعار الإجمالية للمستخدمين.
بعبارة أخرى، قد يؤدي أمر وقف مراكز البيانات الخاص بـ هوشيل إلى نتائج عكسية بدلاً من "حماية مستخدمي الكهرباء": فقد ترتفع أسعار الكهرباء بشكل أكبر بكثير مقارنة بحالة وجود مراكز بيانات تساعد على توزيع التكاليف الثابتة للشبكة. ربما لن تستمر هذه العلاقة على هذا النحو، لكن هذا هو الوضع حتى الآن.
بصرف النظر عن تكلفة الطاقة، هناك تأثيرات اقتصادية أوسع يجب أخذها في الاعتبار. الحقيقة هي أنه بدون الاستثمارات في البنية التحتية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، لا يوجد تقريبًا أي نمو في الاستثمارات:
الاستثمار المرتبط بالتكنولوجيا هو الفئة الوحيدة التي تشهد نموًا، لذا فإن أمر التوقف يستهدف بالضبط المكان الأكثر حساسية.
الرسم البياني: منذ عام 2022، كانت الاستثمارات المرتبطة بالتكنولوجيا (البرمجيات، البحث والتطوير، أجهزة تكنولوجيا المعلومات ومركز البيانات) هي العنصر الإيجابي الوحيد المساهم في نمو الاستثمار الثابت الخاص. المصدر: a16z
بالطبع، لديها أسبابها، لكن من الصعب فهم سياسة قد ترفع أسعار الكهرباء (كجزء من جهود "حماية مستخدمي الكهرباء") وتسلب في نفس الوقت أهم ميزة استثمارية في ولاية نيويورك.