اقتصاد وكلاء الذكاء الاصطناعي يتحدى نموذج "الغداء المجاني" للإنترنت

في 29 أبريل 2026، طرح أندريه كارباتي سؤالًا خلال حوار مائدة مستديرة في Red杉 AI Ascent: إن اقتصادًا جديدًا موجهًا نحو الوكلاء الأصليين (agent-native) يتشكل، ويجب إعادة كتابة جميع البرامج والوثائق والعمليات المكتوبة حاليًا للبشر لتكون "مكتوبة للوكلاء". وهو يتحدث عن إعادة هيكلة هندسية من جانب العرض، لكنه ترك سؤالًا دون إجابة: إذا كان كل شيء يجب إعادة كتابته، فمن سيتحمل تكلفة هذه إعادة الكتابة، وكيف سيتم توزيع القيمة؟

تبدأ مسألة الاقتصاد الذكي من هذا السؤال. المقال الأول، "عند مفترق طرق تجارة الذكاء الاصطناعي: لماذا يصعب على الإعلانات والاشتراكات تحقيق النجاح بشكل منفصل؟"، يناقش كيفية تحقيق الربح من الذكاء الاصطناعي، ويختم بأن الإعلانات والاشتراكات لا يمكنهما تحقيق النجاح بشكل منفصل، مما يحول مركز التجارة من "بيع الوصول" إلى "بيع النتائج". يعمق هذا المقال في التحليل أكثر: لماذا يجب أن يتغير نموذج العمل؟ والإجابة تكمن في هيكل التكاليف، فتجربة الإنترنت القائلة إن "خدمة مستخدم إضافي لا تكلف تقريبًا أي مصاريف إضافية" بدأت تفقد فعاليتها، وبالتالي فإن طريقة توزيع الأرباح التي بُنيت على هذه التجربة باتت في حاجة لإعادة حسابها. على مدار العقدين الماضيين، كانت أقوى إيمان تجاري للشركات الإنترنتية هو: كلما زاد عدد المستخدمين، انخفضت التكاليف وازدادت الأرباح.

المحركات البحثية ووسائل التواصل الاجتماعي ومقاطع الفيديو القصيرة ومنصات المحتوى ومنصات التجارة الإلكترونية، جميعها مبنية في جوهرها على نفس الافتراض الأساسي: بعد بناء البنية التحتية، فإن خدمة مستخدم إضافي أو عرض صفحة إضافية أو توزيع محتوى إضافي يحمل تكلفة هامشية تكاد تكون صفرًا. إن الحد الحقيقي لشركات الإنترنت غالبًا ليس "ما إذا كانت كل خدمة تحقق خسارة"، بل القدرة على الحصول على كمية كافية من وقت المستخدمين والبيانات والناشرين الإعلانيين وسيناريوهات المعاملات.

الإعلانات هي أيضًا، في هذا السياق، واحدة من أهم نماذج الأعمال على الإنترنت.

لأنه عندما يمكن توزيع المحتوى والصفحات بتكلفة شبه صفرية، يمكن للمنصة تقسيم عمليات بحث المستخدمين وتصفحهم ونقراتهم وفترات بقائهم ومسارات شرائهم إلى مواقع إعلانية قابلة للبيع. وكلما طالت رحلة المستخدم، زاد عدد نقاط التفاعل التجاري التي يمكن للمنصة إدراجها؛ وكلما استغرق المستخدم وقتًا أطول في المقارنة، زادت قيمة الإعلانات والتوصيات والمحتوى العلامة التجارية وترتيبات البحث.

لكن وكيل الذكاء الاصطناعي يهز هذا الإيمان.

لا يقتصر وكيل الذكاء الاصطناعي على توزيع المعلومات الموجودة مسبقًا، بل يقوم بتنفيذ المهام نيابة عن المستخدم. كل محادثة، وكل استدلال، وكل قراءة ملف، وكل استدعاء أداة، وكل التحقق من النتائج، يرتبط بقدرة معالجة GPU حقيقية، واستهلاك كهربائي، واهتراء شرائح، وتكاليف جدولة نظام.

الأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي لم يغيّر فقط هيكل التكاليف لشركات الإنترنت، بل غيّر أيضًا سلسلة المستخدمين التي تعتمد عليها الإعلانات. في الماضي، كان على المستخدمين البحث والمقارنة مرارًا وتكرارًا عبر صفحات متعددة ومنصات متعددة وعلامات تجارية متعددة؛ في المستقبل، قد يُسند المستخدمون احتياجاتهم مباشرة إلى الوكلاء، ليقوموا بفرزها وتقييمها وترتيبها وحجزها أو حتى إتمام المعاملة.

هذا يعني أن المستخدمين المجانيين في عصر وكيل الذكاء الاصطناعي قد يخسرون مالاً لكل خدمة تُقدَّم، كما أن الإعلانات التقليدية ستفقد جزءاً من المساحة الطويلة التي تعتمد عليها للتحوّل إلى إيرادات.

إذا كانت كلمة "المرور" هي المفتاح للاقتصاد الرقمي، فإن كلمة "المهمة" هي المفتاح للاقتصاد القائم على وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكن توزيع المرور بتكاليف منخفضة، لكن المهام يجب تنفيذها فعليًا. في الماضي، كانت الإعلانات تبيع انتباه المستخدمين إلى أين يتجهون، لكن السؤال الأهم في عصر الذكاء الاصطناعي أصبح: من يفهم المهمة؟ ومن ينظمها؟ ومن ينفّذها؟ وأي العلامات التجارية يمكن أن تدخل قائمة المرشحين للوكلاء وقواعد اتخاذ القرار؟

لذلك، اقتصاد وكيل الذكاء الاصطناعي ليس امتدادًا طبيعيًا لنماذج أعمال الإنترنت، بل هو تصحيح عكسي للخرافة النموية للإنترنت ومنطق الإعلانات.

المنطق الأساسي لنماذج الأعمال الخاصة بالإنترنت (بما في ذلك البرمجيات) يمكن فهمه باستخدام أبسط صيغة اقتصادية:

TC = FC + MC × Q (إجمالي التكلفة = التكلفة الثابتة + التكلفة الحدية × الإنتاج)

في عصر الإنترنت التقليدي، كانت التكاليف الرئيسية لتطوير تطبيق، أو كتابة مقال، أو تسجيل فيديو تتركز في مرحلة التطوير والإنتاج المبكرة، أي التكلفة الثابتة العالية FC. ومع ذلك، بمجرد إطلاق المنتج، فإن التكاليف الإضافية للخوادم والعرض الترددي لخدمة المستخدم الأول مقارنة بخدمة المليون مستخدم غالبًا ما تكون ضئيلة جدًا، حيث تقترب MC من الصفر.

هذه التكلفة الحدية المنخفضة جدًا تجعل النماذج التجارية ذات الصلة تتمتع تلقائيًا بتأثيرات حجم قوية جدًا. السمة الأساسية للمنتجات الرقمية هي قابلية نسخها بلا حدود، مع تكلفة نسخ تكاد تكون صفرية. بمجرد إكمال تطوير البرنامج ونشر الخوادم، فإن التكلفة الحدية لإضافة مستخدم جديد تكاد تكون مهملة، ولا تتجاوز مجرد استهلاك بضعة كيلوبايت من مساحة التخزين وبضعة كيلوبايت من عرض النطاق الترددي.

هذه الميزة تجعل من السهل على الاقتصاد المنصّي تحقيق ميزات الحجم: من يصل أولاً إلى نقطة الحجم الحرجة، يمكنه تحويل الإيرادات الإضافية بنسبة أعلى إلى أرباح، مما يخلق رافعة تشغيلية قوية.

على هذا الأساس، تطورت الإنترنت إلى ثلاثة نماذج تجارية كلاسيكية.

نموذج الاشتراك: تكلفة نسخ البرنامج منخفضة جدًا، ونمو عدد مستخدمي الاشتراك يتوافق مباشرة مع نمو الإيرادات. وهذا هو السبب في أن الأسواق المالية مستعدة على المدى الطويل منح شركات SaaS تقييمات أعلى: بمجرد تجاوز نقطة التعادل، فإن معدل نمو الأرباح غالبًا ما يفوق بكثير معدل نمو الإيرادات.

نموذج العمولة: بناء بنية تحتية للتداول والدفع والتنفيذ، مع استخلاص عمولة ثابتة لكل معاملة إضافية.

نموذج الإعلان: خدمة مجانية لجذب عدد هائل من المستخدمين، ثم بيع انتباههم مجمّعًا للإعلانين. على سبيل المثال، إعلانات البحث: بمجرد نشر خوارزمية البحث ونظام الإعلانات، فإن تكلفة الخادم الإضافية لكل طلب بحث إضافي محدودة نسبيًا، بينما يعني كل نقرة إعلانية إضافية دخلاً زائداً.

يعتمد نجاح نموذج الإعلانات على المدى الطويل ليس فقط بسبب كثرة المستخدمين، بل أيضًا بسبب طول رحلة المستخدم. عادةً ما يمر المستخدم بعدة مراحل من لحظة تكوين الحاجة حتى إتمام الشراء، مثل البحث والتصفح والمقارنة والحفظ والاستشارة والتحويل ووضع الطلب. يمكن للمنصة عرض إعلانات في صفحات نتائج البحث، وتنفيذ حملات ترويجية في تدفق المحتوى، وتعزيز التحويل في صفحات التفاصيل، كما يمكنها التأثير المستمر على قرارات المستخدم خلال مراحل التسويق الإعلاني الإضافي. إن قيمة الإعلانات تأتي جوهرًا من التدخل التدريجي في رحلة المستخدم.

لا يتحمل المنصة تكلفة الخدمة الكاملة لكل قرار يتخذه المستخدم. فمحركات البحث توجه المستخدمين إلى صفحة ويب معينة، ومنصات التواصل الاجتماعي توجه المستخدمين إلى حساب علامة تجارية معينة، ومنصات الفيديوهات القصيرة توجه المستخدمين إلى بث مباشر معين، ومنصات التجارة الإلكترونية توجه المستخدمين إلى صفحة تفاصيل منتج معينة. فالمنصة تركز أكثر على "توحيد المعلومات مع الانتباه".

الإنترنت يوزع المعلومات الموجودة مسبقًا، بينما الذكاء الاصطناعي يولد المعلومات في الوقت الفعلي. هذا التحول النوعي من "النسخ" إلى "الإنشاء" يجلب هيكل تكاليف ومنطق تجاري مختلفين تمامًا.

أولاً، تكلفة الاستدلال بالذكاء الاصطناعي واضحة، والتكلفة الحدية لاستخدام الذكاء الاصطناعي أكبر بكثير من الصفر (MC > 0).

كلما أدخلت أو أخرجت وحدة (Token) من النموذج الكبير، تعمل وحدة المعالجة الرسومية بسرعة عالية، مستهلكة طاقة فعلية وتكاليف استهلاك الرقاقة. كلما زاد عدد معلمات النموذج، وطول السياق، وتعقيد المهمة، ارتفع تكلفة الاستدلال الواحدة. قد تختلف التكلفة بين محادثة بسيطة، وبحث متعمق، وتطوير كود، وعملية عبر برامج مختلفة بمقدار عشرات أو حتى مئات المرات. اقتصاد وكيل الذكاء الاصطناعي لا يقتصر فقط على تكاليف هامشية غير صفرية، بل إن تكاليفه الهامشية نفسها متنوعة بشكل كبير.

على الرغم من أن سعر التوكن الفردي ينخفض بسرعة، فهذا لا يعني أن التكلفة الحدية ستقترب باستمرار من الصفر: مع ترقية قدرات الوكلاء، يرتفع استهلاك التوكنات لكل مهمة من المئات إلى مئات الآلاف — فالتخطيط، واستخدام الأدوات، وقراءة الملفات، والتحقق الذاتي، وإعادة المحاولة بعد الفشل تتطلب جميعها كميات كبيرة من قوة الحوسبة. التوكن الفردي يخضع للانكماش، بينما المهمة الفردية تخضع للتضخم، ويشكل الفرق بين المنحنيين جوهر الاقتصاديات الخاصة بالذكاء الاصطناعي: كلما أصبحت التوكنات أرخص، أصبح الناس أكثر جرأة في تكليف الذكاء الاصطناعي بمهمات أثقل، مما يؤدي إلى فواتير إجمالية أكبر — وهذا بالضبط ما يُعرف بـ"مفارقة جيفونز (Jevons Paradox)" في مجال الذكاء الاصطناعي.

انخفاض سعر التوكن الواحد ليس انخفاضًا أحادي الاتجاه. وفقًا لإحصائيات مورغان ستانلي، ارتفع متوسط سعر إخراج واجهة برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة المحلية في الربع الثاني من عام 2026 بنسبة حوالي 80% مقارنة بالربع الأول من عام 2025، حيث تنتقل الصناعة من حرب الأسعار إلى التسعير القائم على القيمة. كما أن الأسعار نفسها تشهد تمايزًا: تستمر النماذج المُسلَّعة في الانخفاض، بينما ترفع النماذج المتقدمة أسعارها عكسياً. يتم تسعير الذكاء المتقدم بناءً على القيمة، ولا تنخفض تكلفته بالتوازي مع النماذج المُسلَّعة.

على الرغم من أن تقليل التكلفة لكل وحدة يمكن تحقيقه من خلال طرق مثل تحسين استخدام GPU، وتخزين KV، وإنشاء مجمع استنتاج خاص، وتطوير شرائح مخصصة، إلا أن انخفاض التكلفة الحدية لا يقارن بانخفاض التكلفة في الاقتصاد الرقمي، وسيتم تعويضه من قبل زيادة عمق الاستخدام. وهذا هو السبب الرئيسي وراء إطلاق ChatGPT لإصدار مشترك مدفوع بعد الانفجار في عدد المستخدمين.

في الوقت نفسه، تغيرت التكاليف الثابتة من "مرة واحدة" إلى "مستمرة". لم تعد تكاليف التدريب استثمارًا ثابتًا لمرة واحدة، بل أصبحت نفقات رأسمالية مستمرة تتطلب تحديث النموذج الجديد كل ستة أشهر إلى سنة. أصبحت النماذج الكبيرة "أصولًا استهلاكية" ذات "صلاحية" تتراوح بين 6-12 شهرًا، وستُستبعد بسرعة إذا لم تُعاد تدريبها ومتابعتها، بينما يمكن أن تصل تكلفة التدريب الواحد إلى عشرات الملايين أو حتى مئات الملايين من الدولارات. على سبيل المثال، بلغ إيراد OpenAI في عام 2025 ما قيمته 13.07 مليار دولار، مع هامش ربح إجمالي يقارب 43٪ (هذا المقياس يستبعد فقط تكاليف الحوسبة للاستنتاج، بينما تُدرج تكاليف الحوسبة للتدريب الأغلى كمصروفات بحث وتطوير)، لكن مصروفات البحث والتطوير الخاصة بها بلغت 19.18 مليار دولار، منها حوالي 10.6 مليار دولار لدفع تكاليف الحوسبة للتدريب لشركة مايكروسوفت، وهي السبب الرئيسي لخسائرها.

وبالتالي، فإن اقتصاد وكيل الذكاء الاصطناعي يتميز بالخصائص التالية: تزداد تكلفة الاستدلال (التكلفة المتغيرة) بشكل خطي مع حجم الاستخدام، وهي متميزة للغاية؛ بينما تزداد تكاليف البنية التحتية والكفاءات (التكلفة شبه الثابتة) بشكل متدرج مع زيادة عدد المستخدمين — فعندما يتجاوز عدد المستخدمين عتبة معينة، يجب إضافة مجموعة جديدة من خوادم GPU؛ في الوقت نفسه، تكون تكاليف البحث والتطوير (أي تكاليف تدريب النموذج) ضخمة. هذه التكاليف تتراكم على بعضها البعض، مما يجعل شركات الذكاء الاصطناعي دائمًا في مسار إعادة استثمار كامل الأرباح، دون وجود نقطة مريحة مثل تلك الموجودة في الإنترنت حيث "تزيد الأرباح بشكل أسّي بعد تجاوز نقطة التعادل".

يُعيد هذا المنطق التكلفي تشكيل مصادر الحواجز التنافسية في الصناعة: كانت الحواجز الأساسية في الإنترنت هي تأثير الشبكة، حيث كلما زاد عدد المستخدمين، أصبح المنتج أكثر سهولة في الاستخدام؛ لكن حواجز الوكلاء (Agents) تغيرت، فانتقلت من تأثير شبكة العلاقات إلى عجلة البيانات وتكاليف التحويل، حيث تنشأ الحواجز الجديدة من السياق المُخزّن — ذكريات المستخدم، تفضيلاته، ملفاته، سير عمله، وبياناته المُصرّح بها. كلما طال استخدام العميل للوكيل، زادت درجة تكيّفه مع المستخدم، وزادت تكلفة الانتقال إلى مزود آخر. فالإنترنت يُ牢牢锁定的是用户的关系链，而Agent锁定的是用户的工作上下文，这也是行业争相布局入口的核心原因：抢的不只是流量，更是上下文的原始积累。

من الواضح أننا بحاجة إلى النظر إلى اقتصاد وكيل الذكاء الاصطناعي من منظور مختلف: المنصات الإنترنت تتنافس على "مدخل المستخدم"، بينما تتنافس منصات وكيل الذكاء الاصطناعي على "مدخل المهمة".

إذا كانت الوحدة الأساسية للاقتصاد الرقمي هي "العرض/النقر"، فإن الوحدة الأساسية لاقتصاد الوكلاء الذكاء الاصطناعي هي "المهمة". فالنقر يمثل فقط دخول المستخدم إلى صفحة معينة، بينما تمثل المهمة قيام المستخدم بتكليف الذكاء الاصطناعي بإنجاز هدف معين — حيث يجب على الوكيل فهم الهدف، وتفكيك المهمة، واستخدام الأدوات، وقراءة الملفات، وتشغيل البرامج، والتحقق من النتائج بشكل متكرر، وفي بعض الأحيان طلب إذن من المستخدم. وهذا يجعل هيكل تكلفة الوكلاء الذكاء الاصطناعي أقرب إلى "الموظف الرقمي" وليس "الوسائط الرقمية".

في الماضي، كان المستخدمون يفتحون محركات البحث ويسألون "أي شركة تجديد منازل أفضل؟"، فكانت محركات البحث تُعيد نتائج صفحات ويب وإعلانات وخرائط؛ أما الآن، فقد يقول المستخدمون مباشرةً للوكيل: "ساعدني في تصفية ثلاث شركات تجديد موثوقة، وقارن بين العروض والسمعة وضمانات التنفيذ، واحجز لي موعدًا للتواصل." إن القيمة التجارية للنموذج الأول تأتي من الظهور والنقرات، بينما تأتي القيمة التجارية للنموذج الثاني من إنجاز المهمة واتخاذ القرار بالنيابة. لم تعد الإعلانات مجرد معلومات تظهر على الصفحة، بل ستتحول إلى خيارات محتملة، ومصادر بيانات، ومصادر موثوقة، أو واجهات معاملات ضمن عملية اتخاذ القرار الخاصة بالوكيل، وتساعد المستخدم على إنجاز مهمته في النهاية.

لا تقتصر شركات النماذج على تقديم القدرات الأساسية، بل ستتحول إلى أنظمة تشغيل مهام من الجيل الجديد. سواء كانت الشركات الناشئة الأصلية للذكاء الاصطناعي أو الشركات الكبرى المتكاملة، فإن الجميع ينتقل من "النماذج الكبيرة" إلى "منصات الوكلاء"، ويطلقون على التوالي منتجات مثل Claude Cowork و Codex و Workbuddy — من يسيطر على نقطة دخول المستخدم للمهام، يقرر ترتيب استدعاء الأدوات وأولوية مصادر البيانات ومنطق التوصيات التجارية وإغلاق الدورة التجارية.

"الاستمرار في إنفاق الأموال للاستحواذ على نقطة الدخول رغم كون الاقتصاد الوحدوي سلبيًا" هو المقامرة الاستراتيجية الأساسية الحالية في الصناعة، وهو أيضًا مصدر الجدل حول التقييم. فوراء نقطة الدخول لا يوجد فقط عدد المستخدمين أو عدد المحادثات، بل السيطرة على توزيع المهام المستقبلية والتوصيات التجارية وإغلاق دورة المعاملات.

هذا التحول في المنطق سيجلب بالضرورة اتجاهًا آخر: التدرج.

تسعى منتجات الإنترنت إلى تحقيق معيارية قصوى، حيث تخدم كود واحد جميع المستخدمين لتعظيم ميزة التكلفة الحدية الصفرية. أما عوامل الذكاء الاصطناعي، فهي مناسبة بشكل طبيعي للإمداد الطبقي — فالتكلفة تختلف بشكل كبير حسب تعقيد المهمة، وقد تختلف تكلفة الإجابة البسيطة عن الاستدلال المعقد بمقدار عشرات أو مئات المرات. لذلك، تطلق شركات الذكاء الاصطناعي منتجات بمستويات مختلفة: الإصدار المجاني يستخدم نماذج صغيرة ويفترض قيودًا على كمية الاستخدام؛ الإصدار الأساسي المدفوع يستخدم نماذج متوسطة؛ الإصدار المتقدم يستخدم أقوى النماذج؛ بينما يوفر الإصدار المخصص للشركات نشرًا وتحسينًا حصريين.

هذا التسعير الطبقي هو جوهرًا تسعير حسب التكلفة وفقًا للقيمة، حيث ترتبط القيمة ارتباطًا إيجابيًا بالتكلفة. كلما زادت القدرة التي يحصل عليها المستخدم، زادت التكلفة التي يدفعها. وبالتالي، سيتطور نظام AI Agent إلى "اقتصاد بسرعتين": الذكاء المتخلف بمراحل نصفية يكون سعره منخفضًا جدًا (مفتوح المصدر + دعم من الشركات الكبرى، ليصبح بنية تحتية مثل الكهرباء والماء والغاز)، بينما يظل الذكاء المتقدم دائمًا مكلفًا (أقوى النماذج ستظل دائمًا في أقصى نقطة تكلفة على المنحنى). الذكاء المجاني هو ذكاء "الأمس"، والذكاء المدفوع هو ذكاء "اليوم".

أعمق تأثير اقتصاد وكلاء الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد التقليدي ليس ظهور فئة جديدة من منتجات الذكاء الاصطناعي في السوق، بل إعادة التنافس على نقاط دخول المستخدمين التي كانت موزعة سابقًا على المواقع والتطبيقات والبرمجيات من قبل طبقة جديدة من وكلاء المهام. تقوم شركات الهواتف المحمولة وتطبيقات الضخمة وغيرها بتطوير وكلائها الخاصة، ولم تُوحّد نقاط الدخول بعد، بل أصبحت أكثر تجزئة. في الماضي، تركزت حوض الأرباح على الإنترنت حول "أين يمر التدفق"، بينما في المستقبل، من المرجح أن تُعاد توزيعها حول "من يُنظم المهام ومن يُنفّذها".

أول ما تم إعادة صياغته هو حق الدخول والتوزيع.

في عصر الإنترنت، تتحكم محركات البحث ومتاجر التطبيقات ومنصات المحتوى والتطبيقات الفائقة في نقاط الدخول، وتنافس الشركات على الترتيب والمواقع التوصية ووقت استخدام المستخدمين. لكن مع ظهور الوكلاء، قد لا يحتاج المستخدمون بعد الآن إلى فتح التطبيقات واحدة تلو الأخرى: يمكن بدء مهام مثل حجز تذاكر الطيران، والبحث عن الموردين، وتحليل البيانات، والرد على البريد الإلكتروني من نفس نقطة الدخول للمهمة. لن تختفي المواقع والتطبيقات، لكنها قد تصبح بشكل متزايد مصادر بيانات وأدوات وواجهات تنفيذ خلف الوكلاء.

هذا يعني أن سلطة المنصة الجديدة لم تعد تقتصر فقط على "توجيه المستخدمين إلى أين"، بل تحدد كيفية إنجاز المهام: أي نموذج يُستدعى، أي برنامج، أي تاجر، أي مجموعة بيانات. قد تنتقل جزء من "ضريبة التوزيع" التي كانت تُسيطر عليها محركات البحث ومتاجر التطبيقات ومنصات التدفق تدريجيًا إلى منصات الوكلاء.

هناك تأثير غير ملحوظ ولكن بالغ الأهمية: تقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بتقليل رحلة العميل بشكل كبير، مما يقلص من مساحة أعمال الإعلانات.

في الماضي، كان على المستخدمين البحث عشر مرات، ومقارنة صفحات ومنصات متعددة، قبل الدخول في مرحلة التنفيذ؛ بينما في سيناريو الذكاء الاصطناعي، قد يكفي المستخدم أن يطرح 3-5 أسئلة متتالية ليكمل تصفية المعلومات، ومقارنة الحلول، واتخاذ قرار الشراء. كلما كانت الصناعة ذات نية أعلى، وقرارًا أقوى، وأكثر اعتمادًا على المقارنة، كان من الأسهل أن يعيد الذكاء الاصطناعي كتابة منطق التوزيع. لم يعد المستخدمون بحاجة إلى التنقل المتكرر بين نتائج البحث وصفحات المحتوى وصفحات البائعين الرئيسية، بل يُسندون مهمة اتخاذ القرار مباشرةً للذكاء الاصطناعي. في هذه المرحلة، ستقل النقاط التي يمكن للإعلانات التدخل فيها، وسيضعف تأثير الإعلانات التقليدية.

الصعوبة الحقيقية تكمن في ضرورة جعل الإعلانات في إجابات الذكاء الاصطناعي واضحة تمامًا. في الماضي، كان يمكن إدراج الإعلانات ضمن رحلة المستخدم في سيناريوهات متعددة مثل ترتيب البحث، والإعلانات الأصلية في تدفق المعلومات، وتوصيات المؤثرين، والمحتوى العلائقي. لكن في إجابات الذكاء الاصطناعي، فإن أي توصية تجارية ناعمة أو خفية أو غير مُعلَنة صراحةً ستُلحق ضررًا مباشرًا بثقة المستخدم في موضوعية المنصة. كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر شبهاً بوكيل يتخذ قرارات نيابةً عن المستخدم، كلما أصبح المستخدم أقل تقبلاً لتأثره بمصالح تجارية دون شفافية.

ستحدث الصدمة الثانية قريبًا على المنصة والاقتصاد الوسيط.

منصات المعاملات مثل التسوق والسفر والتوصيل والحياة المحلية، جوهرها مساعدة المستخدمين على البحث والمقارنة وتسهيل إتمام الصفقات، وهي بالضبط المراحل التي يمكن للوكيل أتمتتها بسهولة. ستتقلص الطبقات الوسيطة التي تقدم فقط "قائمة معلومات"، وستصبح العروض الحصرية، والدفع، والائتمان، واللوجستيات، والخدمات ما بعد البيع، والتنفيذ الميداني هي العناصر الصعبة التجاوز.

ستتحول حواجز الدخول في منصات التداول من "كم عدد الزيارات التي أمتلكها" إلى "كم عدد العرض الحقيقي والقدرة على التنفيذ التي أتحكم بها والتي لا يمكن للوكلاء استبدالها".

بالنسبة للشركات الكبرى التي تمتلك سلسلة إتمام مغلقة للصفقات، فإن الذكاء الاصطناعي سيؤثر بالفعل على أعمال الإعلانات والتجارة الحالية على المدى القصير، لكن على المدى الطويل، سيصبح مشاركة وكلاء الذكاء الاصطناعي عاملًا مُضخمًا جديدًا للقيمة التجارية. وبما أن المنصة تمتلك فهمًا شاملًا لاحتياجات المستخدمين، بالإضافة إلى عرض البائعين، والمعاملات، والدفع، والتنفيذ، والخدمات ما بعد البيع، فيمكنها إعادة تنظيم القيمة التجارية بطريقة متكاملة: يُعلن البائعون على منصات التجارة الإلكترونية → مما يجلب زيادة في إجمالي حجم المبيعات (GMV) → يُقدّم الذكاء الاصطناعي أولوية للعلامات التجارية ذات أعلى GMV وأعلى تقييمات واستقرار في التنفيذ → تحصل العلامات التجارية على حلقة تجارية مغلقة في سيناريوهات الذكاء الاصطناعي → مما يرفع في الوقت نفسه قيمة الإعلانات، وقيمة المعاملات، وقيمة توزيع الذكاء الاصطناعي للمنصة.

الحدود الأساسية هنا هي أن الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن يفرض رسوم إعلانية مرتفعة كما تفعل منصات الإعلان التقليدية. فبمجرد أن يفرض الذكاء الاصطناعي رسومًا ثقيلة، فإنه يضر بأثمن أصوله: الموضوعية وثقة المستخدمين. الطريقة الأكثر منطقية هي فرض رسوم خدمة تقنية بنسبة معينة، تتماشى مع مستوى الصناعة، عادةً بين 1% و10%، وتُستخدم أساسًا لتغطية تكاليف الحوسبة والاستدعاء والخدمة.

الطبقة الثالثة، وهي التغيير الأكثر عمقًا، هي أن الحدود بين الاقتصاد الرقمي والاقتصاد القائم على الخدمات تبدأ في التلاشي.

تظل برامج SaaS التقليدية (بما في ذلك البرمجيات) أداة في جوهرها. فشركة Salesforce توفر نظام إدارة علاقات العملاء، لكن من يُحافظ فعليًا على علاقات العملاء هم مندوبي المبيعات؛ توفر Adobe برامج تصميم، لكن من يُنجز التصميم فعليًا هم المصممون؛ وتقوم برامج المحاسبة بتسجيل البيانات، لكن التحليل واتخاذ القرارات لا يزالان يتمان من قبل البشر. لذا فقد ركزت نماذج الأعمال لبرامج SaaS على مدار فترة طويلة على "المقعد (Seat)": فكلما زاد عدد الموظفين الذين يستخدمون البرنامج، زاد عدد الحسابات التي تشتريها الشركة. وفي السنوات الأخيرة، ظهرت نماذج التسعير حسب الاستخدام، وأصبحت نماذج التسعير المختلطة هي السائدة، لكن نموذج المقعد لا يزال شائعًا في برامج التعاون.

يغير وكيل الذكاء الاصطناعي هذا الافتراض.

عندما تبدأ البرامج في القدرة على قراءة البيانات واتخاذ قرارات الخطوة التالية وتنفيذ المهام بنفسها، فإن الشركات لن تشتري بعد الآن فقط "برنامجًا يستخدمه موظف"، بل قد تشتري قدرة مباشرة على إنجاز المهام. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يدير أنظمة CRM وERP وBI والبريد الإلكتروني وخدمة العملاء في آنٍ واحد، مما يختصر العمليات التي كانت تتطلب عدة أشخاص للعمل عبر برامج مختلفة في استدعاء مهمة واحدة. في هذه المرحلة، سيُواجه منطق النمو القائل بأن "زيادة عدد الموظفين تعني زيادة عدد المقاعد وزيادة إيرادات SaaS" تحديًا.

الأهم من ذلك، أن SaaS نفسها يمكن أن تتشكل على مستويات: المستوى السفلي هو "نظام السجل" (System of Record) الذي يخزن البيانات الأساسية مثل العملاء، والطلبات، والمالية، والمخزون؛ بينما يظهر المستوى العلوي "القدرات" (System of Action) المسؤولة عن فهم الاحتياجات، واستدعاء النظام، وإكمال المهام.

في الماضي، كانت كلاهما مُعبأة داخل واجهة برنامج واحدة، لكن في المستقبل قد تنفصلان. لا تزال البرمجيات التي تمتلك البيانات الأساسية، والصلاحيات، والامتثال، وقواعد الأعمال ذات حواجز قوية؛ بينما تواجه البرمجيات التي تأتي قيمتها الرئيسية من واجهة المستخدم، والعمليات، وتغليف الوظائف مخاطر كبيرة، حيث يمكن أن تنخفض من برامج يفتحها المستخدمون يوميًا إلى واجهات تُستدعى من خلفية الوكلاء بمجرد أن يتولى الوكلاء طبقة التفاعل.

على العكس، سيؤدي ذلك إلى دخول سوق البرمجيات للمرة الأولى بشكل واسع إلى قطاعات الخدمات التقليدية. في الماضي، كانت شركات البرمجيات تتنافس على ميزانيات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالشركات، لكن في المستقبل، ستستهدف شركات وكلاء الذكاء الاصطناعي تكاليف العمالة الأكبر، وميزانيات التأجير، وميزانيات الخدمات المتخصصة. قد تتحول خدمة العملاء، والبحوث الأساسية، وتشغيل المبيعات، وفرز التوظيف، ومعالجة الشؤون المالية، وحتى بعض أعمال الاستشارات، من "شراء وقت الإنسان" إلى "شراء مهام تُنجز بواسطة الآلات". وبالتالي، تبدأ حدود سوق البرمجيات في التراجع من "ميزانية البرمجيات (Software Spend)" السابقة نحو "ميزانية العمالة (Labor Spend)".

اقتصاد الإنترنت على مدار العقدين الماضيين: المزيد من المستخدمين يعني مزيدًا من حركة المرور، ومزيدًا من حركة المرور يعني مزيدًا من إيرادات الإعلانات والمعاملات والاشتراكات، بينما لم تزد التكاليف المرتبطة بجذب مستخدمين جدد بشكل ملحوظ. أصبحت صيغة النمو الأشهر في عصر الإنترنت: "اجعل حجم المستخدمين أكبر أولًا، ثم ابحث عن طرق للربح".

يُنهي وكيل الذكاء الاصطناعي هذا النوع من العلاقات الخطية البسيطة.

لأن الوكلاء الذكاء الاصطناعي لا يقدمون فقط معلومات، بل يستهلكون فعليًا موارد حسابية، ويستدعيون أدوات خارجية، ويُنهون المهام. كلما زاد عدد المستخدمين، لا يعني بالضرورة زيادة الأرباح؛ وكلما زادت تعقيد المهام، فقد يعني ذلك نمو التكاليف بشكل أسرع. ما تحتاجه الشركات حقًا لحسابه لم يعد فقط عدد المستخدمين النشطين يوميًا، ومعدل الاحتفاظ، ووقت المستخدم، بل كم تكلف المهمة، وكم يرغب المستخدم في دفعه مقابل هذا الناتج، وكم من القيمة يمكن للمنصة الاحتفاظ بها.

الأشياء النادرة حقًا في عصر الذكاء الاصطناعي تتغير.

في عصر الإنترنت، الندرة تكمن في حركة المرور، لذا تتنافس الشركات على انتباه المستخدمين؛ أما في عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي، فقد تكون الندرة الحقيقية تكمن في المهام ذات القيمة العالية، وكذلك البيانات والصلاحيات والأدوات وقدرات التنفيذ المطلوبة لإكمال هذه المهام.

ليس الوكيل الذكي شكل المنتج التالي للإنترنت، بل هو يغيّر وحدة التداول الأساسية في الاقتصاد الرقمي. ما يبيعه الوكيل هو القدرة على إنجاز المهام.

عندما تتحول الوحدة الأساسية للاقتصاد من "النقر" إلى "المهمة"، ومن "استخدام الأدوات" إلى "تسليم النتائج"، فإن نماذج الأعمال والسلطة المنصية وتوزيع الأرباح التي بُنيت على التدفق خلال العقدين الماضيين ستواجه بالضرورة إعادة توزيع.

هذا المقال من حساب ويشات الرسمي "معهد أبحاث تنسنت" (ID: cyberlawrc)، المؤلف: فريق أبحاث الاقتصاد الذكي