تأثير الذكاء الاصطناعي على أسهم SaaS: تحليل Salesforce و ServiceNow و Snowflake

الترجمة والتنظيم: Shenchao TechFlow

المُضيّف: نيكو

أسهم برامج SaaS تحت ضغط الذكاء الاصطناعي: CRM مقابل NOW مقابل SNOW، من هو الفرصة المضاعفة الحقيقية المُهملة؟ تحليل مفصل بـ 10,000 كلمة حول فرص أسهم البرمجيات القادمة

مصدر البودكاست: Nico Frontier Alpha

وقت البث: 21 مايو 2026

في النصف العام الماضي، وصفت وول ستريت الانخفاض الحاد هذا بـ"يوم القيامة للبرمجيات كخدمة"، حيث انخفضت Salesforce وServiceNow وSnowflake بنحو النصف من ذروتها، بينما أظهر نموذج ازدحام جي بي مورغان أن مراكز المؤسسات في قطاع أشباه الموصلات ارتفعت إلى 99.3%، بينما بلغت في قطاع البرمجيات فقط 22.8%، مما يعكس انقسامًا عاطفيًا تاريخيًا. وفي هذه النقطة، قدم المستثمر نيكو تقييمًا مخالفًا للسرد السائد، موضحًا أن الذكاء الاصطناعي لا يهدف إلى قتل صناعة البرمجيات، بل إلى إزالة الشركات التي تبيع فقط واجهات وظيفية، وتشجيع المنصات التي تقدم البنية التحتية والحوكمة؛ فعلى الرغم من أن حيوية قطاع البرمجيات الحالية أقل من قطاع الأجهزة، إلا أن نسب المكافأة إلى التكلفة أعلى بكثير.

أفضل جزء في هذا الحلقة هو تحليل ثلاث شركات ضمن إطار تقييم واحد، حيث يُعتبر Salesforce (مضاعف P/E المتقدم 13-14، تدفق نقدي حر بقيمة 14.4 مليار دولار، تفويض شراء أسهم بقيمة 50 مليار دولار) "فريق الحد الأدنى للأمان"، وServiceNow (سرد AI Control Tower، ودعم جيني هوانغ لمدة ثلاث سنوات متتالية) "فريق السرد الأكثر وضوحًا حول الذكاء الاصطناعي"، بينما Snowflake (الدفع حسب الاستخدام، نمو RPO بنسبة 42% على أساس سنوي، لكنه لا يزال يحقق خسارة وفق معايير GAAP) هو "فريق المرونة العالية والمخاطر العالية". ستُنشر تقارير Salesforce وSnowflake في نفس اليوم في 27 مايو، ويتبع ذلك على الفور المؤتمر السنوي لـ Snowflake ومؤتمر Microsoft Build، وهذه المحفزات ستُشكل نافذة مراقبة مباشرة على المدى القصير.

"نهاية SaaS" وتأثر مشاعر السوق

• تم تدمير قطاع البرمجيات بشكل كامل،这不是一家公司出现了问题，而是整个软件板块被市场判了死刑。
• يُظهر نموذج ازدحام جي بي مورغان أن ازدحام持有 المؤسسات في قطاع أشباه الموصلات ارتفع إلى 99.3٪، بينما لا يتجاوز ازدحام قطاع البرمجيات 22.8٪، وهو انقسام عاطفي على مستوى تاريخي.
• الخبر السار في قطاع الأجهزة هو أن الجميع قد اشترى بالفعل، وقد تم تسعيره من قبل السوق؛ بينما الخبر السيء في قطاع البرمجيات هو أن الجميع تقريبًا باع، مما يترك مساحة للانتعاش الصاعد. خلال الأشهر الثلاثة القادمة، إذا ركزت فقط على درجة ازدهار الصناعة، فسيكون قطاع الأجهزة أقوى بلا شك؛ لكن إذا نظرت إلى مساحة الارتفاع، ونسب المخاطرة إلى العائد، والقيمة مقابل السعر، فقد يكون قطاع البرمجيات أفضل في الواقع.

تأثير الذكاء الاصطناعي على نموذج عمل SaaS

• العديد من واجهات الوظائف التي كانت تعتمد عليها شركات SaaS في فرض الرسوم، يمكن الآن إنشاء نموذج أولي قابل للاستخدام منها باستخدام الذكاء الاصطناعي في وقت قصير جدًا، دون أي خبرة في البرمجة على الإطلاق. ما يقلق السوق حقًا هو تآكل ندرة طبقة وظائف SaaS وحاجزها التنافسي.
• إذا كان وكيل ذكاء اصطناعي قادرًا على أداء عمل عشرة أشخاص، فستحتاج شركة كانت تخطط لشراء 1000 حساب إلى 100 حساب فقط الآن. هذا ما يُسمى مؤخرًا في وول ستريت بـ "Seat compression"، أو ضغط المقاعد.
• لا يحتاج العامل إلى واجهة مستخدم، ولا إلى لوحة تحكم، ولا إلى واجهة جميلة؛ فهو يحتاج فقط إلى البيانات وواجهات برمجة التطبيقات. هذا يعني أن برامج السحابة تم تقليلها من قبل الذكاء الاصطناعي، من الدخول الرئيسي لسير عمل الشركات، إلى خلفية تخزين البيانات.

تحول وتقييم Salesforce

• شراء Salesforce ليس في جوهره مراهنة على قصة نمو عالية بمضاعفات估值 عشرات المرات، أو مراهنة على نجاحها في التحول إلى الذكاء الاصطناعي، بل هو توازن مبني على مقارنة القيمة الجوهرية والسعر الفعلي، وهو حاليًا في موقع مُقلّل نسبيًا.
• قمت Agentforce بتحويل منطق التسعير من [عدد الأشخاص] إلى [المهام]، حيث كان الدخل السابق مرتبطًا بعدد الموظفين، بينما سيكون الدخل المستقبلي مرتبطًا بحجم العمل الكلي. بمجرد تنفيذ منطق التسعير بناءً على المهام، سيكون بمقدور Salesforce الانتقال بسلاسة من اقتصاد المقاعد إلى اقتصاد المهام.
• إن ديناميكس 365 من مايكروسوفت مع كوبيلوت يُعدّ أكبر تهديد طويل الأجل لـ Salesforce. إذا لم يفتح بائعو المستقبل Salesforce أبدًا، بل اعتمدوا على كوبيلوت في Outlook أو Teams لتحديث سجلات العملاء تلقائيًا، فقد تنخفض Salesforce من نقطة دخول العمل إلى قاعدة بيانات خلفية.

استراتيجية AI Control Tower لـ ServiceNow

• لا تهدف ServiceNow إلى إعادة إنشاء ChatGPT، بل إلى أن تصبح طبقة الحوكمة وطبقة الترتيب وطبقة التنفيذ لوكيل الذكاء الاصطناعي المؤسسي. بغض النظر عن شركة الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها المؤسسة، فبمجرد دخول هذا الذكاء الاصطناعي إلى عمليات المؤسسة أو استدعاء أنظمتها أو تنفيذ مهامها، يجب أن يمر عبر ServiceNow للحوكمة والترتيب.
• هذا الموقف مشابه لـ iOS من Apple، حيث لا تطور Apple كل تطبيق بنفسها، لكن جميع التطبيقات تعمل على نظام iOS. وتسعى ServiceNow أيضًا إلى اتباع هذا النهج في المستقبل.
• الكلمات الأصلية لهوانغ رينشون: "ServiceNow هي في جوهرها نظام تشغيل الشركة في عصر الذكاء الاصطناعي."

مفارقة نمط استهلاك Snowflake

• ما يخشاه Snowflake ليس أن العملاء لا يستخدمونه، بل أنهم يستخدمونه ببراعة مفرطة. عندما يكتشف الشركات أن فاتورة Snowflake مرتفعة للغاية، فإنها تدفع فرق الهندسة إلى تحسين الاستعلامات، وضغط التخزين، وحتى استبدال بعض المهام ذات القيمة المنخفضة بأدوات مفتوحة المصدر—وهذا هو الجانب المزدوج لنمط الاستهلاك.
• انخفض معدل احتفاظ إيرادات Snowflake من 131% إلى 126%، ثم إلى أحدث قيمة عند 125%، وهو ما لا يزال صحيًا، لكن الاتجاه الهابط يشير إلى أن توسع العملاء الحاليين لم يعد بنفس السرعة السابقة.
• "Snowflake هي الأسرع نموًا بين الثلاث، وأكثر بنية بيانات الذكاء الاصطناعي منطقية مباشرة، وهي طبيعياً غير متأثرة بنماذج الأعمال التقليدية للبرمجيات كخدمة؛ لكنها في نفس الوقت الأعلى تقييماً، والأكثر تنافسية، وأضعف جودة ربحية. مكافأة عالية، مخاطر عالية."

التشبيهات التاريخية والحكم النهائي

• السرد القائل إن الذكاء الاصطناعي يقتل البرمجيات مبالغ فيه بشكل مفرط. ما يحدث حقًا هو أن الذكاء الاصطناعي يُستبدل البرمجيات التي تبيع فقط واجهات الوظائف، لكنه في الوقت نفسه يكافئ المنصات التي تبيع البنية التحتية والحوكمة. ليس كل البرمجيات ستُقلب رأسًا على عقب.
• عندما انفجرت فقاعة الإنترنت في عام 2000، كانت الاتجاه السائد في السوق هو أن "الإنترنت سيقتل جميع الشركات التقليدية"، لكن الشركات التي نجت في النهاية لم تكن فقط الشركات الإنترنتية، بل أيضًا تلك الشركات التقليدية التي سارعت إلى تبني الإنترنت ودمج هذه الأدوات في أعمالها. بعد 20 عامًا، فإن منطق موجة الذكاء الاصطناعي الحالية هو نفسه.

مع بداية عام 2026، أشعل سرد "الذكاء الاصطناعي يقتل صناعة البرمجيات" سوق الأسهم الأمريكية بأكمله. ومنذ ذلك الحين، ظل قطاع البرمجيات كله تحت وطأة كابوس الإطاحة بالذكاء الاصطناعي. ولم ينجُ حتى العملاق في القطاع، مايكروسوفت، حيث هبط سعر سهمها بنسبة تزيد عن 25% خلال العام، وإذا حُسب من أعلى مستوى تاريخي، فقد اقتربت خسارة القيمة القصوى من 40%، وهي قريبة من خسائر سوق الأسهم الأمريكية في عام 2022. كما تبخر أكثر من نصف القيمة السوقية لأسهم البرمجيات الشهيرة في السنوات الأخيرة مثل Salesforce وServiceNow وSnowflake. إنها ليست مشكلة شركة واحدة، بل إن قطاع البرمجيات بأكمله حُكم عليه بالموت من قبل السوق. وأطلق وول ستريت على هذا الحدث اسم "نهاية SaaS".

على مدار النصف العام الماضي، كان كل من المستثمرين الأفراد والمؤسسات يفعلون نفس الشيء: الشراء على المكشوف في قطاع الأجهزة والبيع على المكشوف في قطاع البرمجيات، حيث تم تدمير قطاع البرمجيات بشكل كبير. لكن في الآونة الأخيرة، ظهرت إشارات غير عادية ببطء. أظهر نموذج الازدحام في جي بي مورغان أن ازدحام持仓 المؤسسات في قطاع أشباه الموصلات ارتفع إلى 99.3٪، بينما لم يتجاوز ازدحام قطاع البرمجيات 22.8٪، وهو انقسام عاطفي على مستوى تاريخي. وفي نفس الوقت، أنفق الرئيس الأمريكي ترامب سرًا عدة ملايين من الدولارات لشراء أسهم البرمجيات عند مستويات منخفضة؛ وفي نفس اللحظة، استثمر بيل أكسمان، مدير صندوق التحوط الأشهر في وول ستريت في شراء الأسهم عند الانخفاضات، بقوة في شركة مايكروسوفت، أكبر شركة في قطاع البرمجيات؛ كما سافر هوانغ رينشون، الرئيس التنفيذي لشركة نيفيديا، أعلى شركة من حيث القيمة السوقية عالميًا، شخصيًا إلى لاس فيغاس للعام الثالث على التوالي لدعم شركة برمجيات.

إذًا، هل ستقتل الذكاء الاصطناعي صناعة البرمجيات بأكملها، أم أنها تمنحنا فرصة نادرة للشراء بأسعار مخفضة مرة كل عشر سنوات؟ في هذا الفيديو اليوم، سأفكك بالكامل ثلاث شركات برمجيات الأكثر تمثيلًا: Salesforce و ServiceNow و Snowflake.

بالنسبة لمقولة أن الذكاء الاصطناعي يقتل صناعة SaaS وانهيار أسهم البرمجيات، فكل شيء يعود إلى يناير من هذا العام. في 30 يناير، أطلقت Anthropic (الشركة وراء نموذج Claude) بشكل سري على GitHub 11 إضافة بعنوان Claude Cowork، عبارة عن مستودع كود بسيط بالإضافة إلى مدونة واحدة. ومع ذلك، خلال الـ48 ساعة التالية لإطلاقها، شهدت أسهم البرمجيات العالمية سقوطاً حاداً. ووفقاً لتقديرات السوق، تبخرت 285 مليار دولار من القيمة السوقية في قطاع البرمجيات.

لماذا الجميع في حالة ذعر؟ قام مراسل من CNBC بتجربة تسببت في بقاء جميع كبار مديري شركات SaaS مستيقظين طوال الليل. باستخدام Claude Code، استغرق منه ساعة واحدة فقط لإعادة إنشاء موقع يُدعى Monday.com بتكلفة تتراوح بين 5 و15 دولارًا فقط. Monday.com هي شركة برمجيات لإدارة المشاريع مدرجة في سوق الأسهم الأمريكية، بقيمة سوقية تبلغ عدة مليارات من الدولارات. مراسل واحد، باستخدام ساعة واحدة وتكلفة بضعة دولارات، أنشأ نموذجًا أوليًا لإدارة المشاريع يبدو مشابهًا جدًا لـ Monday.com.

بالطبع، هذا لا يعني أنه نسخ بالفعل شركة عامة مدرجة، فـ Monday.com الحقيقية تمتلك صلاحيات مؤسسية وأمان البيانات وبيئة التكامل وقنوات المبيعات، وكلها أمور لا يمكن إنجازها في ساعة واحدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، بل تحتاج وقتًا للترسيخ والتراكم. لكن أشد ما يُثير القلق في هذا التجربة هو أن العديد من واجهات الوظائف التي كانت تعتمد عليها شركات SaaS لفرض رسومها، يمكن الآن إنشاء نموذج قابل للاستخدام منها في وقت قصير جدًا باستخدام الذكاء الاصطناعي، دون أي خبرة برمجية على الإطلاق. وراء هذه القصة، يكمن القلق الحقيقي للسوق: أن ندرة طبقة وظائف SaaS وحاجزها التنافسي ينهاران. فنموذج SaaS التقليدي القائم على التسعير حسب عدد المستخدمين قد لا يظل قابلًا للتطبيق تحت ضغط الذكاء الاصطناعي. وهذا يعكس طموحات شركات نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية، التي لم تعد تقتصر فقط على تحسين أداء النماذج الكبيرة، بل تدخل مباشرة مجال الطبقة التطبيقية لتقاسم هذه الكعكة الضخمة.

الاسم الكامل لـ SaaS هو Software as a Service (البرمجيات كخدمة). جوهرها بسيط للغاية، وهو نقل البرمجيات التقليدية المثبتة على خوادم الشركات محليًا إلى السحابة، حيث يدفع العملاء مقابل استخدام البرمجيات شهريًا أو سنويًا. على مدار العقدين الماضيين، كانت هذه النموذج أكبر آلة لخلق الثروة في صناعة البرمجيات.

المنطق الأساسي للتحصيل لدى جميع شركات SaaS هو تقريبًا القائم على عدد المستخدمين. إذا كانت شركة لديها 1000 موظف يحتاجون إلى هذا البرنامج، فعليها شراء 1000 حساب والدفع المستمر مقابل اشتراكات، حيث يتراوح سعر كل حساب بين بضعة عشرات إلى مئات الدولارات سنويًا. وكلما زادت تكرارية الاستخدام وطول مدة الاستخدام، زادت ولاء العملاء، لأن تدفقات العمل والبيانات الخاصة بالشركة كلها تتراكم داخل برنامج SaaS هذا، مما يجعل تكلفة الانتقال أو التحويل إلى نظام آخر مرتفعة جدًا على المدى القصير. هذا هو بالضبط المنطق الأساسي الذي يجعل صناعة SaaS الخفيفة الأصول تحقق أرباحًا بسهولة، وهو أيضًا السبب الجوهري وراء استعداد وول ستريت لتقديم تقييمات عالية جدًا لشركات SaaS بمضاعفات متعددة من الأرباح (عشرات ومئات المرات) على مدى العقدين الماضيين.

لكن موجة الذكاء الاصطناعي انفجرت، خاصة بعد دخول عصر الوكلاء، فبدأت أساسات هذا المنطق في الاهتزاز. هناك طبقتان رئيسيتان للقلق في السوق بشأن صناعة SaaS.

الطبقة الأولى: ضغط المقاعد (Seat compression)

أعمق مستوى من الذعر هو استبدال الوكلاء للموظفين، مما يؤدي إلى انخفاض كبير في عدد اشتراكات SaaS وانخفاض حاد في الإيرادات والأرباح. تعتمد شركات SaaS على التسعير حسب عدد الأشخاص، حيث تشتري الشركات عددًا من المقاعد يساوي عدد الموظفين الذين يستخدمون الخدمة. لكن مع دخول عصر الوكلاء، تم تغيير هذا المنطق جذريًا: إذا كان وكيل ذكي واحد قادرًا على أداء عمل عشرة أشخاص، فستحتاج شركة كان يتعين عليها شراء 1000 حساب إلى 100 حساب فقط. وهذا ما يُشار إليه حاليًا في وول ستريت باسم "ضغط المقاعد (Seat compression)".

صيغة إيرادات شركات البرمجيات كخدمة (SaaS) هي "عدد العملاء × عدد المقاعد لكل عميل × السعر unit". على مدار العقدين الماضيين، ارتفعت جميع المتغيرات الثلاثة، لكن مع تأثير الوكلاء (Agents)، يواجه مؤشر عدد المقاعد لكل عميل لأول مرة خطرًا هيكليًا في الانخفاض. يخشى السوق من أن نموذج عمل شركات SaaS قد يُقلب رأسًا على عقب بواسطة الذكاء الاصطناعي.

الطبقة الثانية: تدفق عمل العامل يتجاوز واجهة SaaS

مستوى أعمق من الذعر يكمن في أن برامج SaaS تُستبعد تمامًا تحت تدفقات عمل الوكلاء، وتصبح ثانوية. هذا المستوى هو جوهر ما يُثير ذعر السوق. نموذج عمل برامج SaaS التقليدية يفترض ضمنيًا أن البرنامج مُصمم للاستخدام البشري. فتصميم Salesforce للواجهة، ولوحات القيادة الجميلة، ولتدفقات العمل، هو في جوهره من أجل غرس عادات المستخدم وزيادة ولائه. لكن الوكلاء لا يحتاجون إلى واجهة مستخدم، ولا إلى لوحات قيادة، ولا إلى واجهات جميلة؛ فهم يحتاجون فقط إلى البيانات وواجهات برمجة التطبيقات.

عندما يمكن لـ Claude الاتصال مباشرة بإضافات Salesforce وNotion وGoogle Drive وSlack، يتغير تدفق العمل بشكل جذري. في الماضي، كان بائعو المبيعات يفتحون Salesforce مباشرة للبحث عن بيانات العملاء، ومتابعة العقود، وفحص حالة ما بعد البيع، وكانت واجهة برنامج Salesforce ضرورية في أغلب مهامهم اليومية. أما الآن، فيمكن للبائعين فتح Claude مباشرة لإكمال هذه المهام المتكررة، حيث يقوم Claude بالاتصال بـ Salesforce عبر واجهات برمجة التطبيقات لقراءة البيانات وكتابتها، دون الحاجة إلى أن يتفاعل البائعون مع واجهة برنامج Salesforce على الإطلاق.

هذا يعني أن برامج SaaS تعرضت لهجوم من قبل الذكاء الاصطناعي، فتحولت من بوابة رئيسية في سير العمل المؤسسي إلى خلفية تخزين بيانات. إن الخطورة في هذا الأمر تكمن في تغييره المباشر لسلسلة توزيع القيمة. في الماضي، كان المستخدمون يتعاملون أكثر مع برامج SaaS، أما الآن فيخصصون وقتًا أكبر للتفاعل مع الوكلاء (Agents). حيث يقضي المستخدمون أكبر قدر من وقتهم، هناك تُحدد أعلى سلطة تسعير. في هذه الحالة، أصبحت برامج SaaS مجرد مساعد للوكلاء الذكاء الاصطناعي. كانت أقوى ميزة تنافسية لبرامج SaaS في الماضي هي عادات المستخدمين الطويلة الأمد وتراكم سير العمل، وهي مبنية جوهريًا على افتراض أن "الإنسان سيستخدم واجهات المستخدم بشكل مكثف"، لكن الوكلاء (Agents) يغيرون هذا الافتراض. وهذا كافٍ لإثارة ذعر واسع في السوق.

في الوقت نفسه، فإن بيئة أسعار الفائدة الكلية المشددة، بالإضافة إلى توجيه إنفاق رأس المال من قبل الشركات التكنولوجية الكبرى بالكامل نحو بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، قد ضغطت باستمرار على ميزانيات شراء البرمجيات للشركات، مما أدى إلى تقليل التقييمات أكثر من غيره للأسهم النامية للبرمجيات ذات الأجل الطويل. حتى الآن هذا العام، تفوقت بشكل كبير مجموعة البرمجيات بأكملها على مؤشرات س&P وناستيد في نفس الفترة، كما ظهرت حالة من التناقض الشديد في السوق، حيث يشتري الجميع بلا تفكير الأسهم المادية ويباعون بلا تردد أسهم البرمجيات.

تحليلات ازدحام جي بي مورغان تُظهر أن ازدحام قطاع半導體 قد وصل إلى أعلى مستوى تاريخي عند 99.3٪، مما يعني أن جميع مراكز المستثمرين تقريبًا تكون في نفس الاتجاه. والأكثر إثارة للانتباه أن المراكز القصيرة في قطاع البرمجيات تزداد باستمرار، وقد وصل مؤشر خطر الضغط إلى مستوى متطرف بنسبة 100٪. عندما يصل الذعر إلى ذروته، غالبًا ما تبدأ نقاط التحول والإشارات العكسية في الظهور.

هذه البيانات لا تعني أن الأموال ستُسحب فورًا من قطاع الأجهزة وتنقل إلى قطاع البرمجيات. بل هي إشارة خطر أكثر من ذلك، حيث أصبح قطاع الأجهزة هو الأكثر ازدحامًا من حيث التداول من قبل المستثمرين الأفراد والمؤسسات، وانخفضت جدوى الشراء العشوائي للأجهزة، مما يخلق طبيعةً طبيعيةً لانتقال الأموال بين القطاعات؛ فالانتقال من قطاع الأجهزة المرتفع إلى قطاع البرمجيات المنخفض يعادل الانتقال من قطاع مزدحم بشدة ومُسعر بشكل كامل على المدى القصير، إلى قطاع لا يزال مُقَيدًا بقصص مرعبة، لكنه قد يشهد تحسنًا في أسسهم الأساسية.

الخبر الجيد في قطاع الأجهزة هو أن الجميع قد اشترى بالفعل، وقد تم تسعيره من قبل السوق؛ بينما الخبر السيء في قطاع البرمجيات هو أن الجميع تقريبًا باع، مما يترك مساحة للارتفاع. رأيي في هذه المسألة واضح جدًا: خلال الأشهر الثلاثة القادمة، إذا اقتصر التقييم على درجة نشاط الصناعة، فسيكون قطاع الأجهزة أقوى بلا شك؛ لكن إذا نظرنا إلى مساحة الارتفاع، ونسبة المخاطرة إلى العائد، والقيمة مقابل السعر، فقد يكون قطاع البرمجيات أفضل في الواقع. بعبارة أخرى، لا يزال قطاع الأجهزة هو المحور الرئيسي للذكاء الاصطناعي، لكنه ازدحم بشكل مفرط على المدى القصير؛ بينما يُعد قطاع البرمجيات مجالًا للتعويض، ويمتلك مرونة ونسبة مخاطرة إلى عائد أعلى خلال الأشهر الثلاثة القادمة.

يرجع السبب الرئيسي إلى أن قطاع البرمجيات تعرض لضربات قاسية على مدى الأشهر القليلة الماضية. ونتيجة لذعر الذكاء الاصطناعي، شهدت أسهم البرمجيات بيعًا واسعًا وغير متمايز، حيث تصرف السوق بسرعة ببيع الأسهم أولاً ثم طرح الأسئلة لاحقًا، مما أدى بالفعل إلى قتل غير عادل للعديد من شركات البرمجيات عالية الجودة التي تمتلك حواجز تنافسية، وتخزن بيانات، وتتبني بنشاط الذكاء الاصطناعي.

وبالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من العوامل المحفزة في قطاع البرمجيات خلال الأيام العشرات القادمة. على سبيل المثال، في 27 مايو، ستُصدر Salesforce وSnowflake تقاريرهما المالية الأخيرة في نفس اليوم، وستجيب هاتان التقريران على سؤال أساسي: هل تبتلع الذكاء الاصطناعي SaaS أم تعيد تسعيره؟ ثم، من 1 إلى 4 يونيو، ستعقد Snowflake مؤتمرها السنوي في سان فرانسيسكو، بعنوان "البنية التحتية للبيانات وتطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات". ومن 2 إلى 3 يونيو، ستعقد مايكروسوفت مؤتمر Build، حيث ستكون المحاور الأساسية هي وكلاء الذكاء الاصطناعي وCopilot وسير عمل المطورين وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركات. عندما تتضاف هذه العوامل المحفزة معًا، قد تعزز اتجاه انتعاش أسهم البرمجيات. إذا بدأ السوق في الإيمان بأن وكلاء الذكاء الاصطناعي لا يهدفون إلى قتل البرمجيات، بل إلى تنفيذها من خلال منصات البرمجيات، فستستفيد من ذلك أسهم ServiceNow وSalesforce وSnowflake.

خلفية الشركة

رمز Salesforce هو CRM، وهو نفس اسم عمله، وهو أكبر شركة برامج إدارة علاقات العملاء في العالم، وأحد أكثر الشركات رمزية في عصر SaaS. باختصار، تساعد الشركة الشركات على إدارة عملائها. لكن "إدارة العملاء" هنا لا تعني ببساطة أن يفتح المبيعات صفحة ويب ويدخل بعض معلومات العملاء؛ بل قيمتها الحقيقية تكمن في أن تصبح النظام المركزي لتسجيل بيانات العملاء للشركة.

من هو العميل، ومن هم الموظفون الذين تعاملوا معه، وما هي المنتجات التي اشتراها، وأين وصل العقد، وهل هناك شكاوى بعد البيع، وكم مرة تم الوصول إليه عبر الحملات التسويقية—جميع هذه البيانات الأكثر أهمية في دورة حياة العميل تتراكم داخل Salesforce. هذه هي أصول العملاء الأكثر أهمية للشركة. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في إنشاء رسائل بريدية، وتلخيص الاجتماعات، وكتابة نصوص مبيعات تلقائيًا، لكن دون قاعدة بيانات موثوقة للعملاء، لن يعرف الذكاء الاصطناعي كيف يقوم بهذه المهام—وهذا هو المكان الأساسي لـ Salesforce. قد يهدد الذكاء الاصطناعي الوظائف الأمامية لـ Salesforce، لكنه لا يقتل بالضرورة جوهرها.

تُعد Salesforce من ناحية واحدة أكثر الشركات التقليدية للبرمجيات كخدمة (SaaS) تمثيلاً، وتواجه مباشرة تأثير ضغط مقاعد الوكلاء؛ ولكن من ناحية أخرى، فهي الأساس الذي تعتمد عليه العديد من العملاء المؤسسيين في بياناتهم، ولا يمكن اعتبارها أداة يمكن استبدالها بسهولة. وهذا هو نقطة دخولنا الأساسية في تحليل Salesforce: هل هي شركة برمجيات من عصر قادم للإطاحة بها من قبل الذكاء الاصطناعي، أم أنها آلة تدفق نقدي يتم تسعيرها بشكل مفرط بالتشاؤم من قبل السوق؟

يتمتع Salesforce حاليًا بأكثر من 150,000 عميل مؤسسي، بدءًا من الشركات الناشئة وحتى قائمة فورتشن 500. تأسست الشركة من قبل مارك بنيوف في عام 1999. وكان بنيوف سابقًا في أوراكل، وكان أصغر نائب رئيس في أوراكل، وأحد التلاميذ المقربين في وقت مبكر لـ لاري إليسون، مؤسس أوراكل. لاحقًا، أطلق مشروعه الخاص وطرح فكرة جريئة جدًا في ذلك الوقت، حيث ادّعى أن برامج المؤسسات لا ينبغي بيعها على أقراص مدمجة لتثبيتها على خوادم العملاء، بل يجب أن تعمل على السحابة وتُدفع مقابل الاشتراك الشهري أو السنوي.

كانت هذه الفكرة متطرفة جدًا في عام 1999. في ذلك الوقت، كانت الشركات العملاقة التقليدية مثل مايكروسوفت وأوراكل وSAP تعتمد النموذج السائد المتمثل في بيع البرمجيات للشركات وتركها تقوم بتركيبها على خوادمها المحلية. وفي ذلك الوقت، صرخ بنيووف وحده شعار "لا برامج"، وبعد ذلك فاز نموذج العمل SaaS حقًا، وأصبح Salesforce مرادفًا لصناعة SaaS.

ميزة بينيوف أنه يمتلك حاسة شم حادة ويعرف كيف يتنبأ بالاتجاه. عندما نادى لأول مرة بـ Agentforce العام الماضي، اعتبره السوق بأكمله مجرد حيلة تسويقية، لكن الأرباح السابقة أظهرت بيانات ممتازة حقًا لـ Agentforce. وقد كُشف حديثًا أن إيرادات Agentforce السنوية المتكررة (ARR) وصلت إلى 800 مليون دولار، بزيادة قدرها 169% مقارنة بالعام السابق. لذا، فإن إيمانك بقدرة Salesforce على إتمام تحولها في مجال الذكاء الاصطناعي يعتمد إلى حد كبير على إيمانك ببينيوف شخصيًا.

مصفوفة المنتجات

يعتقد الكثير أن Salesforce أداة إدارة علاقات العملاء فقط، لكنها في الواقع نمت عبر أكثر من 20 عامًا من التوسع والاستحواذ لتصبح منصة برمجيات مؤسسية ضخمة.

الأكثر جوهرية هو Sales Cloud، وهو المنتج الذي انطلق منه، ويساعد فرق المبيعات على إدارة العملاء والفرص وقناة المبيعات. إن نظام المبيعات لعدد كبير من الشركات حول العالم مبني على هذا المنتج. بعد Sales Cloud، وسّعت Salesforce نطاقها لتشمل Service Cloud، المخصص لخدمة العملاء ودعم ما بعد البيع، حيث تتم جميع عمليات تلقي شكاوى العملاء عبر الهاتف، أو الاستفسارات عبر البريد الإلكتروني، أو المحادثات المباشرة، وتوزيع وتتبع التذاكر الخلفية على Service Cloud. وبتوسيع نطاقها أكثر، تتحمل Marketing Cloud مسؤولية التسويق الرقمي، وتساعد الشركات على إرسال رسائل مستهدفة بدقة، وتنفيذ حملات البريد الإلكتروني، وتتبع فعالية الإعلانات؛ بينما تتحمل Commerce Cloud مسؤولية التجارة الإلكترونية، وتساعد الشركات على بيع منتجاتها عبر الإنترنت.

معًا، تغطي هذه المكونات الأربعة جميع مراحل تفاعل Salesforce مع العملاء، من جذب العملاء إلى إتمام الصفقة، والدعم ما بعد البيع، وحتى إعادة الشراء، مع وجود منتجات مخصصة لكل مرحلة في السلسلة الكاملة.

لكن طموحات Salesforce لا تنتهي هنا. على مدار السنوات القليلة الماضية، أنفق مبالغ كبيرة على عمليات الاستحواذ. فقد استحوذ على MuleSoft (التي تُعنى بتكامل الأنظمة، حيث قد تستخدم الشركات الداخلية عشرات البرامج في آنٍ واحد، وتقوم MuleSoft بربط بيانات هذه الأنظمة)، وTableau (التي تُعنى بتصور البيانات وتحليل الأعمال، وتحول بيانات العملاء من نظام CRM إلى رسوم بيانية ورؤى)، وSlack (التي تُعنى بالاتصال والتعاون الداخلي في الشركات، مشابهة لتطبيقات العمل المحلية مثل Feishu أو DingTalk)؛ وفي العام الماضي، استحوذت أيضًا على Informatica (التي تُعنى بإدارة البيانات المؤسسية، وتساعد الشركات على تنظيف ودمج وتحسين البيانات الموزعة في أماكن متفرقة).

مع دمج هذه الاستحواذات، بنى Salesforce في الواقع نظامًا بيئيًا كاملًا متمحورًا حول بيانات العملاء، حيث يمثل CRM النواة، محاطة بطبقات متكاملة من التحليلات والتعاون وإدارة البيانات. وأحدث قطعة ناجحة ومحورية في Salesforce هي Agentforce، وهي منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي أطلقتها Salesforce العام الماضي، وهي أهم ورقة تلعبها للرد على تأثير الذكاء الاصطناعي.

نموذج العمل: من اقتصاد المقاعد إلى اقتصاد المهام

نموذج عمل Salesforce هو نموذج SaaS النموذجي الذي يُفرض فيه السعر حسب عدد المستخدمين. فكلما زاد عدد موظفي المبيعات في الشركة الذين يحتاجون إلى نظام CRM، زاد عدد الحسابات التي تشتريها، وكل حساب يكلف حوالي 100 دولار أمريكي شهريًا، مع دفع سنوي وفقًا لعقد سنوي. يبدو أن تكلفة الحساب الفردي غير مرتفعة، لكن إذا كانت شركة كبيرة لديها آلاف أو عشرات الآلاف من موظفي المبيعات والخدمة والتشغيل، فإن تجميع هذه التكاليف يُشكّل مصدر دخل متكرر ومستقر جدًا. وهذا هو المصدر الأساسي الذي استند إليه Salesforce في كسب الأرباح على مدار أكثر من 20 عامًا.

لكن بعد ظهور الذكاء الاصطناعي، بدأت هذه المنطقية المربحة دون جهد في التراجع. إذا كان بإمكان وكيل ذكاء اصطناعي إجراء أبحاث العملاء تلقائيًا، وكتابة البريد الإلكتروني، وإدارة قناة المبيعات، ومتابعة العملاء، فهل ما زالت الشركات بحاجة إلى هذا العدد الكبير من وكلاء المبيعات؟ هذا هو بالضبط ما يقلق السوق أكثر من غيره — ضغط المقاعد. شركة Salesforce هي واحدة من أكثر الشركات تمثيلًا التي يُستخدمها السوق للنقاش والتسويق.

أدرك بينيوف بنفسه هذه المشكلة. بدءًا من العام الماضي، أطلقت Salesforce تحولًا تجاريًا جريئًا ولكن بالغ الأهمية، حيث حافظت على رسوم المقاعد، لكنها أضافت منتجًا جديدًا مبنيًا على الاستخدام يتوافق مع عصر الذكاء الاصطناعي، يُسمى Agentforce. باختصار، النموذج التقليدي هو "تدفع مقابل عدد الحسابات التي تشتريها"، بينما النموذج الجديد هو "تدفع بناءً على عدد المهام التي ينفذها وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك". وتسمى Salesforce هذا الاستخدام "وحدات العمل الوكيلية" (Agentic Work Units).

المنطق وراء هذا النموذج الجديد ذكي جدًا. إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا حقًا على استبدال جزء من العمل اليدوي، فقد تنخفض عدد المقاعد التقليدية، لكن في نفس الوقت، قد يزداد عدد المهام التي تنفذها وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. في الماضي، كان يمكن لبائع واحد متابعة 20 عميلًا في اليوم، بينما في المستقبل، يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي واحد متابعة 200 عميل في وقت واحد. على الرغم من تقلص عدد المقاعد البشرية، فقد يزداد عدد المهام التي ينفذها الذكاء الاصطناعي ضعفين أو حتى عشرة أضعاف. طالما تم تطبيق منطق التسعير بناءً على المهام بنجاح، فسيتمكن Salesforce من الانتقال بسلاسة من اقتصاد المقاعد إلى اقتصاد المهام، وقد يرتفع الدخل لكل عميل بشكل كبير. كان الدخل السابق مرتبطًا بعدد الموظفين، بينما سيكون الدخل المستقبلي مرتبطًا بالحجم الكلي للعمل. هذا هو أهم معنى لـ Agentforce، فقد يعيد هيكلة منطق التسعير ونموذج العمل الكامل لشركة Salesforce.

بالطبع، لم يتحقق هذا السيناريو بعد بالكامل. على الرغم من أن ARR الخاص بـ Agentforce وصل إلى 8 مليارات دولار بسرعة نمو كبيرة، إلا أنه لا يزال يمثل أقل من 2% من إيرادات Salesforce السنوية البالغة 41.5 مليار دولار. كما أن تأثير ضغط المقاعد على Salesforce قد يكون أشد من أي شركة SaaS أخرى، لأن Salesforce تبيع مقاعد لمبيعات وخدمة العملاء والتسويق، حيث قد تحتاج شركة مكونة من 10,000 موظف إلى شراء 3,000–5,000 حساب Salesforce، وهذه الوظائف بالضبط هي أول ما ستستبدله عوامل الذكاء الاصطناعي: كتابة البريد الإلكتروني، متابعة العملاء، توليد نصوص المبيعات، والإجابة على استفسارات العملاء — وكلها مهام يتقنها نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بشكل ممتاز. من الصعب جدًا الاعتماد على هذا النشاط الجديد البالغ 2% لتعويض التراجع في المقاعد التقليدية.

إذًا، لماذا لا أزال أقول إن Salesforce لا تزال تستحق الاهتمام حاليًا؟ ليس لأنني أؤمن بأن قصة Agentforce الجديدة ستتفوق بالضرورة على إيرادات نموذج SaaS القديم، بل لأن Salesforce تُقيَّم حاليًا بمultiple متقدم للربحية يتراوح بين 13 و14 ضعفًا، وقد تم تضمين التوقعات التشاؤمية في هذا التقييم. كما أنها تمتلك سيولة نقدية حرة بقيمة 14.4 مليار دولار، وتصاريح شراء أسهم بقيمة 50 مليار دولار.

لذلك، شراء Salesforce ليس في جوهره مراهنة بمضاعفات估值 عديدة على قصة نمو عالية، أو على نجاحها في التحول إلى الذكاء الاصطناعي، بل هو توازن مبني على مقارنة القيمة الجوهرية والسعر الفعلي؛ فـ Salesforce تقع حاليًا في موقع مُقيّم بشكل نسبي منخفض. بالطبع، هذا الهامش الأمني ليس بلا شروط؛ فإذا تسبب الذكاء الاصطناعي فعليًا في انخفاض ملحوظ في إيرادات النماذج التقليدية، ولم يتمكن Agentforce من تعويض هذا النقص، فقد يستمر ضغط تقييم Salesforce. لكن ما دامت الأعمال الأساسية مستقرة، ويتم تنفيذ عمليات الشراء الذاتي باستمرار، حتى لو تم تحقيق جزء فقط من إمكانات Agentforce، فقد يعيد السوق تقييمها، مما يؤدي إلى ارتفاع السعر.

Moat

أقوى حصن لـ Salesforce هو كمية البيانات الهائلة التي تراكمت لدى العملاء على مدار أكثر من 20 عامًا. شركة استخدمت نظام إدارة علاقات العملاء لمدة 10 سنوات قد تحتوي على ملايين السجلات الخاصة بالعملاء، ومئات الآلاف من عمليات المبيعات، وعشرات الآلاف من الحقول المخصصة. نقل كل هذه البيانات يعادل هدم البنية التحتية الرقمية الكاملة للشركة وإعادة بنائها من الصفر، حيث تتجاوز تكلفة النقل بكثير تكلفة الاستمرار في الدفع.

أين تكمن نقاط ضعف Salesforce؟ إن Microsoft Dynamics 365 مصحوبًا بـ Copilot يُعد أكبر تهديد طويل الأجل لـ Salesforce. فبصفتها أكبر شركة برمجيات في العالم، فقد نفذت منتجاتها الموجهة للشركات B2B في غالبية الشركات الكبرى حول العالم. إن Dynamics 365 هو منتج CRM التابع لـ Microsoft، وهو يُقارن مباشرةً بالعمل الأساسي لـ Salesforce، وقد حقق نموًا سنويًا يتجاوز 20% على مدار السنوات القليلة الماضية. والأهم من ذلك، أن Dynamics 365 متكامل بعمق مع منتجات المكتب مثل Copilot وTeams وOutlook، حيث تقع نقاط الدخول الأكثر استخدامًا يوميًا من قبل موظفي الشركات ضمن منصة Microsoft. فإذا لم يفتح المبيعون Salesforce في المستقبل، بل اعتمدوا على Copilot داخل Outlook أو Teams لتحديث سجلات العملاء تلقائيًا، فقد تنخفض Salesforce من نقطة دخول أساسية إلى قاعدة بيانات خلفية. وهذا هو ما يقلق بنيواف أكثر من أي شيء آخر، وهو أكبر عامل عدم يقين طويل الأجل لـ Salesforce.

أحدث بيانات التقارير المالية

بيانات الربع الأخير من السنة المالية الماضية كانت كالتالي: إيرادات سنوية قدرها 41.5 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 10% مقارنة بالعام السابق؛ إجمالي RPO بلغ 72 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 14% مقارنة بالعام السابق؛ التدفق النقدي الحر بلغ 14.4 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 16% مقارنة بالعام السابق؛ وتم توزيع 14.3 مليار دولار أمريكي على المساهمين خلال السنة، منها 12.7 مليار دولار أمريكي لشراء الأسهم و1.6 مليار دولار أمريكي كأرباح نقدية. كما وافقت Salesforce مؤخرًا على خطة لشراء الأسهم بقيمة تصل إلى 50 مليار دولار أمريكي. بلغ ARR للعمل الجديد Agentforce 800 مليون دولار أمريكي، بزيادة قدرها 169% مقارنة بالعام السابق، مع إبرام 29,000 صفقة.

لكن يجب إجراء تصحيح هنا: 29,000 معاملة لا تعني 29,000 عميل كبير، ولا تعني أن جميعها عقود كبيرة. هذه البيانات تشير فقط إلى أن المنتج يتوسع بسرعة، لكن ما يحدد التقييم حقًا هو القدرة على زيادة إيرادات العميل الفردي ونسبة الاحتفاظ بالإيرادات الصافية في المستقبل. خلال اجتماع المراجعة المالية هذا، رفعت الشركة هدف الإيرادات لعام المالية 2030 إلى 63 مليار دولار أمريكي.

بشكل عام، فإن الأساسيات المالية لشركة Salesforce قوية حقًا. وفي اجتماع财报 السابق، أشار الرئيس التنفيذي بنسيوف إلى أن هذه هي أكثر سنة نجاحًا في تاريخ الشركة، وأفضل سنة أداءً على الإطلاق في صناعة البرمجيات، واعتبر أن الوقت الحالي فرصة تسويقية وشراء ممتازة، لذا قررت الشركة رفع سقف تفويض شراء الأسهم إلى 50 مليار دولار. هذا النبرة واضحة جدًا: الإدارة راضية تمامًا عن النتائج، بل وردت مباشرة على السوق، مشيرةً إلى أن السوق متشائم بشكل مفرط وأن سهم Salesforce تم تقييمه بشكل غير عادل.

عندما كنت أصنع الفيديو، كان سعر سهم Salesforce فقط 180 دولارًا، بمضاعف ربح مستقبلي قدره 13-14 ضعفًا. مقارنةً بسنوات سابقة من ازدهار البرمجيات حيث كانت التقييمات تصل إلى 30 أو 40 ضعفًا أو أكثر، فقد انخفضت بشكل واضح، وهي أدنى مستوى تقييم لها في السنوات الأخيرة.

المحفزات والمخاطر

أسباب التفاؤل بسيطة: تقييمها منخفض، وتدفقاتها النقدية مستقرة، وحجم عمليات الشراء المسترد الحالي كبير جدًا، كما أن نشاط Agentforce الجديد يشهد تسارعًا في النمو. إعلان نتائج Salesforce في 27 مايو يستحق الاهتمام؛ فهو أقوى حافز مباشر على المدى القصير.

الأسباب الهابطة هي أن معدل نموها لا يتجاوز 10٪، وهو ليس سريعًا في صناعة البرمجيات؛ لا تزال الشكوك حول تدمير نموذج العمل من قبل الذكاء الاصطناعي دون حل؛ ولا تزال عدم اليقين المتعلقة بالنشاط الجديد Agentforce مرتفعة للغاية. أكبر تساؤل في السوق هو能否 يصبح Agentforce كبيرًا بما يكفي لدفع إيرادات وربحية الشركة بأكملها، ومساعدتها على إتمام التحول الشامل إلى الذكاء الاصطناعي؟ لا تزال هذه الأمور بحاجة إلى التحقق عبر الزمن.

في تقرير الأرباح بتاريخ 27 مايو، يمكنكم التركيز على النقاط التالية: أولاً، هل سيستمر ARR الخاص بـ Agentforce في الحفاظ على معدل نمو سنوي يتجاوز 100٪؟ إذا انخفض معدل النمو، فهذا يشير إلى وجود مخاطر معينة في التحول إلى الذكاء الاصطناعي، ويجب مراقبة كيفية رد الإدارة على هذا الأمر.

النقطة الثانية، هل ظهرت أي تقلصات واضحة في الأعمال المتعلقة برسوم مقاعد SaaS؟ إذا ظهرت حالات مشابهة، فيجب أن تكونوا حذرين، فقد يستمر السوق في الترويج لسردية "الذكاء الاصطناعي يبتلع SaaS".

بالإضافة إلى ذلك، فإن ما يُعدّ مهمًا أيضًا هو ما إذا كانت الشركة ستستمر في الحفاظ على تفاؤلها بشأن مستقبلها، وما إذا كان الإدارة ستستمر في الرد بإيجابية على تأثير الذكاء الاصطناعي على نموذج عمل SaaS.

إذا نظرنا فقط إلى التقرير المالي للربع الماضي، أعتقد أن الإدارة كانت واضحة ومتفائلة للغاية؛ فهي لا ترى أن الذكاء الاصطناعي سيقضي على Salesforce، بل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيُحوّل Salesforce من شركة تطبيقات SaaS إلى منصة لوكالات المؤسسات. لكن من حيث البيانات، لا يزال هذا السرد في مرحلة مبكرة من التحقق. بالنسبة لي شخصيًا، أعتقد أنه لا داعي للاستعجال في اتخاذ استنتاجات حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد أطاح بالشركة أو أكمل تحولها إلى أعمال قائمة على الذكاء الاصطناعي. ما أركز عليه أكثر هو أن تقييم الشركة يقع حاليًا عند أدنى مستوياته منذ سنوات، وبالإضافة إلى الأساسيات القوية للشركة، فإن نسبة القيمة مقابل السعر ونسبة المكافأة إلى المخاطر حاليًا مرتفعتان. لكن السرد الطويل الأمد لا يزال متمحورًا حول الذكاء الاصطناعي، وستحتاج Salesforce إلى وقت لإثبات قدرتها على تحمل اختبار الذكاء الاصطناعي.

خلفية الشركة

الشركة ServiceNow هي الشركة التي ذكرتها في البداية، والتي كان هوانغ رين勋 يسافر شخصيًا إلى لاس فيغاس لمدة ثلاث سنوات متتالية لدعمها. إذا كانت Salesforce تدير علاقات العملاء الخارجية للشركات، فإن ServiceNow تدير الموظفين والعمليات الداخلية للشركات. باختصار، إنها الجهاز العصبي المركزي لتشغيل الشركات داخليًا.

يمكن تشغيل العديد من العمليات التي تتطلب مراجعة وتدفق وتنفيذ وتسجيل داخل المؤسسة على منصة ServiceNow. عندما يتلف الكمبيوتر، يجب إنشاء تذكرة دعم من قِبل قسم تكنولوجيا المعلومات؛ عند انضمام موظف جديد، يجب إنشاء حسابات وتوفير أجهزة كمبيوتر وتنفيذ إجراءات الموارد البشرية؛ عندما تحدث أعطال في النظام، يجب الاستجابة للحوادث؛ وعند استلام تنبيهات أمنية، يجب توزيعها ورفع مستواها وإصلاحها. لذا، فهي ليست مجرد نظام تذاكر تكنولوجيا المعلومات، بل هي منصة موحدة لجميع سير العمل داخل المؤسسة.

تأسست ServiceNow في عام 2004 ومقرها في سانتا كلارا، كاليفورنيا. الرئيس التنفيذي الحالي هو بيل مكديرموت، الذي كان سابقًا الرئيس التنفيذي العالمي لشركة SAP، وله خبرة طويلة في صناعة برامج المؤسسات. بعد توليه منصب الرئيس التنفيذي لـ ServiceNow في عام 2019، قاد مكديرموت الشركة في توسعها من شركة برامج طلبات تكنولوجيا المعلومات إلى منصة عمل شاملة للمؤسسات. أسلوبه مميز جدًا، حيث يمتاز بالقدرة على سرد قصص كبيرة، وإجراء صفقات ضخمة، وجذب عملاء كبار. وقد أصبح هذا الأسلوب ميزة في عصر الذكاء الاصطناعي.

مصفوفة المنتجات

الخدمة الأساسية الأساسية هي ITSM، والتي تستخدمها أقسام تكنولوجيا المعلومات في الشركات لإدارة التذاكر والاستجابة للحوادث وإصدار التغييرات وأصول تكنولوجيا المعلومات وطلبات الخدمة. في سوق ITSM، تعد ServiceNow القائد العالمي بلا منازع. وعلى أساس ذلك، توسعت الشركة لتشمل ITOM (إدارة عمليات تكنولوجيا المعلومات)، حيث يركز ITSM أكثر على "كيفية التعامل مع المشكلات بعد حدوثها"، بينما يركز ITOM على المراقبة الاستباقية للأنظمة واكتشاف المشكلات وإصلاحها قدر الإمكان تلقائيًا.

تمتد عملية التوسع الخارجي إلى خدمة الموارد البشرية، حيث يمكن إنجاز جميع طلبات الموظفين، مثل التوظيف، المغادرة، الإجازات، ونقل الوظائف، عبر ServiceNow. كما تشمل إدارة خدمة العملاء (التي تقدم خدمات عملاء مؤسسية، وتتداخل جزئيًا مع Salesforce Service Cloud، لكن ServiceNow تركز أكثر على السيناريوهات المعقدة B2B، مثل المعدات الكبيرة، العملاء المؤسسيين، وطلبات ما بعد البيع عبر الأقسام). كما تشمل عمليات الأمن الاستجابة لحوادث الأمن، وإدارة المحفظة الاستراتيجية التي تساعد مسؤول تكنولوجيا المعلومات على إدارة محفظة المشاريع واتخاذ قرارات بشأن أي مشاريع تكنولوجيا المعلومات يجب استثمارها وأيها يجب إيقافها.

عندما تنظر إلى هذه الأمور معًا، فقد تطورت ServiceNow من مجرد برنامج لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات إلى منصة تدفقات عمل داخلية للشركات. وهذا هو السبب الجوهري وراء تحقيقها لمستوى تجديد بنسبة 97٪، لأن أي شركة تُنقل عمليات تكنولوجيا المعلومات والموارد البشرية والأمن وخدمة العملاء إلى ServiceNow، فإن استبدالها لن يكون مجرد تغيير برنامج واحد، بل يتطلب إعادة بناء نظام كامل يدير عمليات الشركة الداخلية، وهو أمر يحمل تكلفة عالية جدًا.

أبرز عمليات الاستحواذ الأخيرة

بالإضافة إلى منتجاتها الأصلية، أجرت ServiceNow في العام الماضي عدة عمليات شراء حاسمة.

الصفقة الأولى هي لـ Moveworks، وهي شركة تقدم مساعدًا للخدمات الموظفين مدعومًا بالذكاء الاصطناعي. لم يعد على الموظفين البحث عن مصادر متعددة للإجابة على أسئلتهم، بل يمكنهم طرح الأسئلة مباشرة على الذكاء الاصطناعي، الذي يمكنه مساعدتهم في التحقق من السياسات، وفتح تذاكر الدعم، ومتابعة الحالة، وحتى حل بعض المشكلات تلقائيًا. بعد إتمام الاستحواذ، تم دمج قدرات Moveworks داخل ServiceNow EmployeeWorks.

الصفقة الثانية هي Veza، والتي تركز على إدارة الهوية والصلاحيات. في عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي، أصبحت مسألة "من يمكنه الوصول إلى أي بيانات" حاسمة للغاية، ليس فقط بالنسبة للأشخاص الذين يحتاجون إلى التقييد، بل أيضًا بالنسبة لصلاحيات الوكلاء. Veza تحل هذه المشكلة.

الصفقة الثالثة هي استحواذ على Armis، وهي شركة متخصصة في التصور الزمني الحقيقي للأصول في مجال أمن الشبكات. تتمكن Armis من رؤية عدد الأجهزة في شبكة المؤسسة، وأيها معرضة للثغرات، وأيها قيد التواصل.

تشارك هذه الاستحواذات الثلاثة في هدف مشترك، وهو التحضير لدخول الوكلاء الذكاء الاصطناعي بكميات كبيرة إلى الشركات. ليتمكن الوكيل من العمل داخل الشركة، يجب أن يعرف ما الذي يسأله الموظفون، ويعرف من لديه الصلاحية للوصول إلى أي بيانات، ويعرف ما هي الأصول المتاحة على الشبكة. وقد سدّت هذه الاستحواذات الثلاثة هذه القدرات الثلاثة على التوالي. بالطبع، فإن إجراء عدة استحواذات متتالية في فترة قصيرة يحمل مخاطر دمج، خاصةً استحواذ أرميس بقيمة 7.75 مليار دولار، وسنناقش المخاطر بالتفصيل لاحقًا.

استراتيجية الذكاء الاصطناعي الأساسية: برج تحكم الذكاء الاصطناعي

استراتيجية الذكاء الاصطناعي الأساسية لـ ServiceNow تُسمى AI Control Tower (برج تحكم الذكاء الاصطناعي). يجب فهم هذا المفهوم من خلال مشكلة واقعية للغاية. في المستقبل، لن تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي من شركة واحدة فقط، بل قد تستخدم GPT من OpenAI لخدمة العملاء، وClaude من Anthropic لمراجعة العقود، وCopilot من مايكروسوفت للتعاون في المستندات، وGemini من Google لتحليل البيانات، كما ستقوم الشركات بتطوير العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الداخلية الخاصة بها.

في هذه المرحلة، تنشأ المشكلة: من يدير هذه الكم الهائل من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون في آنٍ واحد داخل المؤسسة؟ من يقرر ما هي البيانات التي يمكنهم الوصول إليها وما هي التي لا يمكنهم الوصول إليها؟ من يضمن عدم تجاوزهم لصلاحياتهم؟ وماذا يحدث في حال وقوع حادثة—من يتحمل المسؤولية؟ هذه هي المشكلات التي يهدف "برج تحكم الذكاء الاصطناعي" إلى حلها.

لا تهدف ServiceNow إلى إعادة إنشاء ChatGPT، بل إلى أن تصبح طبقة الحوكمة والتنسيق والتنفيذ الخاصة بـ AI Agents على مستوى المؤسسات، وتتولى مسؤولية ضمان سلوك هذه الذكاءات الاصطناعية داخل المؤسسات بأمان وامتثال وقابلية للمراجعة. هذا ما يميزها عن العديد من شركات البرمجيات SaaS الأخرى. فبينما تفكر العديد من الشركات في "هل يمكنني إنشاء AI Agent خاص بي لمنافسة ChatGPT وClaude وGemini على مدخل طبقة التطبيق؟"، اتخذت ServiceNow قرارًا ذكيًا بالمسار الآخر: "أنا لا أتنافس معكم على النماذج الأساسية، بل أدير عمليات تنفيذ هذه النماذج بعد دخولها المؤسسات".

الهدف الذي تسعى ServiceNow لتحقيقه هو أن أي ذكاء اصطناعي تستخدمه الشركة، بغض النظر عن مزوده، يجب أن يخضع للإدارة والتنظيم من خلال ServiceNow بمجرد دخوله إلى عمليات الشركة أو استدعاء أنظمتها أو تنفيذ مهامها.

لماذا ServiceNow؟

هذا يعود إلى القدرات الأساسية التي تراكمت لدى ServiceNow على مدار أكثر من 20 عامًا. لديها أداة تُسمى CMDB (قاعدة بيانات إدارة التكوين). باختصار، إنها خريطة كاملة لموارد وأنظمة تكنولوجيا المعلومات في الشركة: أي الخوادم الموجودة، والتطبيقات التي تعمل عليها، والعلاقات بين صلاحيات المستخدمين، وكل ذلك مسجل هنا. كما لديها محرك عمليات يعمل منذ أكثر من عقد، حيث تسير على منصة ServiceNow جميع سلاسل الموافقات والتنفيذ والتعاون في الشركة. كما تمتلك سجلات مراجعة كاملة، حيث يُسجل النظام كل خطوة: من قام بها، ومتى، وما هي التغييرات التي أُجريت.

بعد دخول وكيل الذكاء الاصطناعي إلى المؤسسة، فإن أكثر ما يحتاجه هي هذه الأشياء الثلاثة: معرفة الأنظمة المتاحة داخل المؤسسة التي يمكن الاستعانة بها، وتنفيذ المهام وفقًا للإجراءات المحددة مسبقًا، وترك سجل مراجعة لكل خطوة يتخذها الوكيل. بالإضافة إلى ذلك، أكمل ServiceNow عبر Veza التحقق من الهوية والصلاحيات، وأكمل عبر Armis التصور الفوري للأصول.

في مؤتمر Knowledge هذا العام، تم دفع هذا الأمر خطوة أخرى إلى الأمام، حيث أطلقت ServiceNow منتج Action Fabric. يسمح هذا المنتج لأي عامل ذكاء اصطناعي من طرف ثالث، سواء كان Claude أو GPT أو Gemini أو Copilot، بالاستعانة بمحرك الحوكمة الخاص بـ ServiceNow لتنفيذ مهام مؤسسية. "لا يهمني أي نموذج ذكاء اصطناعي تستخدمه، لكن التنفيذ والحوكمة يجب أن يمرّا عبر طبقتي هذه" — هذه المنطق يشبه إلى حد كبير نظام iOS الخاص بشركة Apple، حيث لا تُنشئ Apple كل تطبيق بنفسها، لكن جميع التطبيقات تعمل على نظام iOS. وتسعى ServiceNow أيضًا إلى اتباع هذا النهج في المستقبل.

دعم هوانغ رينشون

أقوى دعم لهذا الموقف يأتي من جينسن هوانغ. لقد حضر الرئيس التنفيذي لشركة نيفيديا المؤتمر السنوي لشركة ServiceNow للسنة الثالثة على التوالي، وهذا لا يمثل فقط دعماً متبادلاً بين الشركاء، بل إن نيفيديا نفسها عميلة لـ ServiceNow. تعمل نظام عرض أسعار الحواسيب الفائقة الداخلي لنيفيديا على منصة ServiceNow، حيث كان يستغرق إنشاء وثيقة عرض كاملة في السابق خمسة أيام، لكن بعد دمجها في سير عمل الذكاء الاصطناعي، أصبح بالإمكان إنجازها في خمس دقائق فقط.

الكلمات الأصلية لهوانغ رينشون: "ServiceNow هي في جوهرها نظام تشغيل الشركة في عصر الذكاء الاصطناعي." هذا العام، أطلقت الشركتان معًا مشروع Arc، حيث توفر نيفيديا محيطًا آمنًا للحوسبة بالذكاء الاصطناعي، وتقدم ServiceNow حوكمة مناسبة للشركات، مما يدل على علاقة مترابطة عميقًا بين الشركتين. وهذا يوضح أن برج تحكم الذكاء الاصطناعي الخاص بـ ServiceNow ليس مفهومًا برمجيًا منعزلًا، بل بدأ يُدمج في سردية الشركات الخاصة بالشركاء في نظام الذكاء الاصطناعي مثل نيفيديا وOpenAI وGoogle وAnthropic.

أحدث البيانات المالية

في الربع الأول من هذا العام، بلغ إجمالي الإيرادات 3.77 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 22% مقارنة بالفترة نفسها من العام السابق؛ بلغ إيرادات الاشتراكات 3.671 مليار دولار أمريكي، وهي أيضًا بزيادة قدرها 22% مقارنة بالفترة نفسها من العام السابق، وتجاوزت الحد الأعلى للتوقعات؛ بلغ إجمالي RPO 27.7 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 25% مقارنة بالفترة نفسها من العام السابق؛ بلغ معدل تجديد العملاء 97%. تُظهر هذه الأرقام أن الأساسيات الخاصة بـ ServiceNow لا تزال سليمة، وهي لا تزال منصة برمجيات تحقق نموًا حول 20%، ونسبة تجديد 97%، وهامش ربح مرتفع، وتدفق نقدي عالٍ.

أداء الذكاء الاصطناعي هنا أكثر إثارة للإعجاب. قامت الشركة بتعديل هدفها لقيمة العقد السنوي (ACV) المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لهذا العام من 1 مليار دولار في بداية العام إلى 1.5 مليار دولار. لاحظ أن هذا المقياس يشير إلى قيمة العقد، وليس الإيرادات الفعلية في الفترة الحالية، وستتحول تدريجيًا إلى إيرادات محققة لاحقًا. لكن رفع الهدف بنسبة 50% خلال ربع واحد فقط يدل على أن منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم تلقى بالفعل قبولًا من العملاء وتخضع لنمو سريع.

لقد انخفض سعر سهمه بأكثر من 50% من أعلى مستوى تاريخي له، ويتراوح مضاعف الربح المستقبلي حاليًا بين 21 و24 ضعفًا. هذا يُعد بالفعل منطقة تقييم منخفضة نسبيًا لشركة برمجيات خفيفة الأصول تشهد نموًا سريعًا.

المحفزات والمخاطر

الأسباب الداعمة لخدمة ServiceNow واضحة. أولاً، سردها حول الذكاء الاصطناعي واضح جدًا: إن "برج تحكم الذكاء الاصطناعي" هو نظام تشغيل الشركات في عصر الذكاء الاصطناعي، وكلما زادت الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي، زادت حاجة الشركات إلى منصة للحوكمة والمراجعة والصلاحيات والتنفيذ. ثانيًا، أعمالها الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي تشهد بالفعل نموًا مستمرًا، حيث ارتفع إيراد الذكاء الاصطناعي السنوي القابل للتكرار (AI ACV) من 1 مليار دولار إلى 1.5 مليار دولار، مما يدل على تنفيذ حقيقي للقصة. ثالثًا، شراكاتها البيئية قوية جدًا، حيث تتعاون OpenAI وGoogle Gemini وClaude وNVIDIA مع ServiceNow في التكامل أو الشراكات العميقة، مما يعزز مكانتها الاستراتيجية كـ "برج تحكم الذكاء الاصطناعي للشركات".

لكن يجب توضيح المخاطر التي تواجهها ServiceNow. بعد إصدار التقرير المالي لأحدث ربع، وعلى الرغم من تجاوزه توقعات السوق، انخفض السعر بعد ساعات التداول بعشرات النسب المئوية، مما يدل على أن مشاعر السوق لا تزال قاتمة للغاية، ويعكس أن الاتجاه الحالي في السوق لم يُغيّر بعد، حيث لا يزال هناك شك في نموذج عمل شركات SaaS وتحولها إلى الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تم تنفيذ ثلاث عمليات استحواذ من ServiceNow بشكل مكثف، خاصةً عملية الاستحواذ على Armis بقيمة 7.75 مليار دولار، والتي تتطلب وقتًا للهضم، وسيقوم السوق بمراجعة دقيقة لمدى مساهمة الاستحواذات مقابل النمو العضوي في التوجيهات المحدثة للإيرادات. أما المخاطر الخارجية فتشمل العوامل الجيوسياسية في الشرق الأوسط، حيث تأثر نمو إيرادات الاشتراكات في الربع السابق بتأثير سلبي قدره حوالي 75 نقطة أساس بسبب تأجيل بعض المشاريع الكبيرة.

بالنسبة لـ ServiceNow، أنا ما زلت متفائلًا بها. فهي الشركة البرمجية الأفضل من بين الثلاث من حيث سرد قصة الذكاء الاصطناعي بسلاسة ووضوح، والأكثر قدرة على إقناع السوق. إن موقعها كـ "AI Control Tower" لن يتعرض للتهديد من قبل الذكاء الاصطناعي، بل سيستفيد من انتشاره، وله فرصة كبيرة أن يصبح المنصة البرمجية الأكثر أهمية في عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات. كما أن من حيث التقييم، انخفض سعر سهمها بنسبة 50% من ذروته خلال العام الماضي، ومستوى نسبته السعر إلى الربح على المدى القصير منخفض جدًا، وهو نفس وضع Salesforce، ووصل إلى مستوى مُغرٍ من حيث السعر، لذا فإن القيمة الحالية للشراء والمخاطر مقابل العوائد ممتازة حاليًا.

خلفية الشركة

أبسط وصف لهذه الشركة هو أنّها مستودع فائق للبيانات المؤسسية. إذا كانت Salesforce تدير العملاء، وServiceNow تدير العمليات، فإن Snowflake تدير البيانات. يتم تجميع جميع بيانات الشركة—مثل بيانات المبيعات، وسلوك المستخدمين، والتقارير المالية، وسجلات النظام—في Snowflake، ثم يمكن إجراء التحليلات، وبناء النماذج، وتشغيل أحمال العمل الذكية على هذا المستودع الفائق للبيانات.

مصفوفة المنتجات

الأساس الأساسي لـ Snowflake هو مستودع البيانات وبحيرة البيانات، حيث تقوم الشركات بتحميل جميع البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة فيه، ثم تشغيل استعلامات SQL وتحليل البيانات عليه، وهو ما يشكل جوهر Snowflake ومصدر معظم إيراداتها. فوق هذا الأساس، قامت Snowflake ببناء Snowpark، مما يسمح للمطورين بكتابة التعليمات البرمجية مباشرة داخل Snowflake باستخدام Python وJava وScala لبناء أنابيب البيانات ونماذج التعلم الآلي، دون الحاجة إلى نقل البيانات خارج المنصة، حيث يمكن إكمال العملية الكاملة من معالجة البيانات إلى تدريب النموذج داخل المنصة نفسها.

أعلى من ذلك، تأتي مجموعة Cortex AI التي شجعتها Snowflake بشكل رئيسي خلال العامين الماضيين، والتي تحتوي على منتجين أساسيين. Snowflake Intelligence موجهة لمستخدمي الأعمال، وتسمح لهم بالتحدث مع البيانات بلغة طبيعية مباشرة، حيث تقوم تلقائيًا بالاستعلام والتحليل وإنشاء رؤى بناءً على البيانات المهيكلة وغير المهيكلة داخل Snowflake، ويمكنها تنفيذ مهام متعددة الخطوات تلقائيًا، مما يجعلها أكثر شبهاً بوكيل ذكاء اصطناعي مؤسسي. أما Cortex Code فموجه للمطورين، ويشكل فرقًا عن مساعدي البرمجة العاديين لأنه وكيل برمجة ذكي أصيل لـ Snowflake، قادر على فهم بنية البيانات وإعدادات الأذونات وبيئة الحوسبة داخل Snowflake، ويمكنه مساعدتك مباشرة في كتابة أنابيب البيانات، وتصحيح الاستعلامات، وبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهو ميزات قوية جدًا.

إذًا، فإن توزيع المهام بين هذين المنتجين واضح: Snowflake Intelligence مخصص للمستخدمين التجاريين، ليتمكن الأشخاص غير الملمين بعبارات استعلام SQL من طرح الأسئلة مباشرة على البيانات واستخدامها وجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بناءً على البيانات؛ بينما Cortex Code مخصص لفرق التقنية، ليتمكن المطورون ومهندسو البيانات من بناء تطبيقات البيانات وقنوات البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.

بالإضافة إلى منتجات الذكاء الاصطناعي، تمتلك Snowflake قدرتين مميزتين آخرتين. إن Snowflake Marketplace هو سوق لمشاركة وتبادل البيانات، حيث يمكن للشركات شراء وبيع مجموعات البيانات مباشرة، كما يمكنها استدعاء بيانات طرف ثالث مباشرة لإجراء التحليلات. أما Data Clean Rooms فهي تتيح التعاون بين المنظمات عبر البيانات مع الحفاظ على الخصوصية، حيث يمكن لشركتين إجراء تحليل مشترك دون كشف بياناتهما الأصلية؛ ويمكن لقطاع الإعلانات استخدامه للإسناد عبر المنصات، وقطاع الأدوية لإجراء دراسات سريرية مشتركة، وقطاع المالية للتعاون في مكافحة الاحتيال. هذه القدرتان تمثلان ميزات تنافسية صعبة التكرار.

عندما تنظر إلى هذه العناصر معًا، فإن Snowflake تتحول من أداة مستودع بيانات إلى منصة بيانات ذكية، حيث يقع الأساس في تخزين البيانات والحوسبة، وفي المنتصف توجد أدوات التطوير ومحركات الذكاء الاصطناعي، وفي الأعلى توجد مساعدين ذكيين موجهين للعملاء وسوق للبيانات. لا تهدف Snowflake فقط إلى مساعدة الشركات على تخزين البيانات والبحث عنها، بل تسعى إلى تمكين الشركات من تحليل البيانات ومشاركتها وتطوير التطبيقات على منصة بيانات واحدة خاضعة للتحكم، ودمج الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي في بيانات أعمالها. من حيث حجم العملاء، لدي Snowflake حاليًا أكثر من 13,300 عميل مؤسسي، وتُعالج المنصة 6.3 مليار استعلام بيانات يوميًا.

نموذج العمل

هذا هو الفرق الأساسي بين Snowflake والشركتين السابقتين. تعتمد Salesforce وServiceNow على نموذج التسعير بناءً على عدد المقاعد، حيث يدفع العملاء رسوم اشتراك ثابتة سنويًا؛ بينما يختلف نموذج Snowflake تمامًا، إذ يتم فرض الرسوم بناءً على كمية الموارد المستهلكة فعليًا: كم من الاستعلامات تم تشغيلها، وكم من قوة الحوسبة استُخدمت، وكم من البيانات تم تخزينها، ويتم دفع المبلغ المقابل وفقًا لصيغة الحساب الخاصة بالمنصة.

هذا النموذج له إيجابيات وسلبيات. من الناحية الإيجابية، فإن استهلاك البيانات من قبل الشركات في عصر الذكاء الاصطناعي ينمو بشكل أسّي، حيث يتطلب كل مهمة ذكاء اصطناعي استهلاكًا للقوة الحسابية واستعلامات للبيانات، مما يؤدي إلى نمو طبيعي في إيرادات Snowflake مع ارتفاع حمل عمل الذكاء الاصطناعي. ومن الناحية السلبية، فإن أي تخفيض في الميزانيات أو تحسين في أحمال العمل من قبل الشركات سيؤدي أيضًا إلى انخفاض إيرادات Snowflake.

لكن سناوفليك بدأت خلال السنتين الأخيرتين الترويج بقوة لعقود الالتزام بالاستهلاك على المدى الطويل. إن RPO في أحدث تقرير مالي بلغ 9.77 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 42% مقارنة بالعام السابق، مما يشير إلى أن العملاء الكبار يبدأون في تأمين ميزانيات قدرات الحوسبة الخاصة بهم لعدة سنوات قادمة لصالح سناوفليك، وليس العلاقة عابرة تمامًا.

الحصن التنافسي وبيئة المنافسة

قوته تكمن في لزوجة البيانات. بعد إدخال البيانات إلى Snowflake، يتم بناء جميع نماذج التحليل، ونصوص الاستعلام، وقنوات البيانات من الأطراف العليا والسفلى فوقها، مما يجعل تكلفة النقل مرتفعة جدًا. هذه هي الحماية الأساسية لـ Snowflake. بالإضافة إلى ذلك، فإن غرف تنظيف البيانات الخاصة بها متطورة جدًا في حماية الخصوصية والتعاون عبر المنظمات، وهي صعبة التكرار.

الضعف يكمن في شدة منافسة السوق. أكبر منافس هو Databricks، الذي وصلت أحدث معدلات إيراداته السنوية إلى 5.4 مليار دولار أمريكي، بزيادة سنوية قدرها 65٪، وهي أسرع بمرتين ونصف من نمو Snowflake البالغ 29٪، ووصلت تقييماتها في أحدث جولة تمويل إلى أكثر من 100 مليار دولار أمريكي. تتفوق Databricks في أحمال العمل الخاصة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إذا قامت Databricks بالإدراج العام في المستقبل، فمن المرجح أن تصبح واحدة من أكثر عمليات IPO في سوق البرمجيات المؤسسية متابعة، وعندها سيضطر Snowflake إلى التعرض للمقارنة المباشرة في الأسواق العامة.

بالإضافة إلى Databricks، فإن تهديدات كبرى مزودي السحابة ليسوا بسيطين. فـ AWS Redshift وGoogle BigQuery وAzure Synapse جميعها تتطور باستمرار، وهي مرتبطة بشكل طبيعي بنظمها السحابية الخاصة، وهي في الوقت نفسه شركاء لـ Snowflake وبدائل محتملة. وأسفل ذلك، هناك أدوات مفتوحة المصدر أو ناشئة مثل DuckDB وClickHouse، التي تُغزو السوق في سيناريوهات محددة مثل التحليل المحلي والتحليل في الوقت الفعلي والاستعلامات منخفضة التكلفة. لذا، فإن بيئة المنافسة التي تواجهها Snowflake أكثر تعقيدًا من تلك التي تواجهها Salesforce وServiceNow.

المخاطر غير البديهية لنمط الاستهلاك

شيء آخر غير بديهي: ما يخشاه Snowflake ليس أن العملاء لا يستخدمونه، بل أنهم يستخدمونه ببراعة مفرطة. فبما أن Snowflake تعتمد على نموذج الدفع حسب الاستخدام، كلما زاد عدد الاستعلامات التي يجريها العميل، أو كمية الحسابات التي يقوم بها، أو حجم البيانات التي يخزنها، زاد دخل Snowflake؛ لكن على الجانب الآخر، عندما يكتشف العملاء أن فواتيرهم مرتفعة للغاية، فإنهم يدفعون فرق الهندسة إلى تحسين الاستعلامات، وتقليل مساحة التخزين، وحتى استبدال بعض المهام ذات القيمة المنخفضة بأدوات مفتوحة المصدر.

هذا هو الجانب المزدوج لنموذج الاستهلاك: عندما ينمو بسرعة، يرتفع الدخل تلقائيًا مع زيادة استخدام العملاء؛ ولكن بمجرد أن يبدأ العملاء في تحسين استخدامهم، يتباطأ معدل نمو الدخل أيضًا. وقد ظهر هذا الاتجاه بالفعل في البيانات، حيث انخفض معدل الاحتفاظ بالدخل الصافي لـ Snowflake من 131% إلى 126%، ثم إلى أحدث رقم وهو 125%. لا يزال هذا الرقم في مستوى صحي جيد، مما يشير إلى أن العملاء القدامى لا يزالون يزيدون من إنفاقهم سنويًا، لكن الاتجاه الهابط يدل على أن معدل توسع العملاء القدامى لم يعد بنفس السرعة السابقة. ويعود هذا إلى حد كبير إلى الانخفاض الطبيعي الناتج عن كبر الحجم الأساسي، بالإضافة إلى تأثير تحسين التكاليف من قبل العملاء وتخفيف وتيرة الاستهلاك.

وبالتالي، فإن Snowflake تشبه أكثر منصة بيانات ذكاء اصطناعي ذات نمو عالٍ ومرونة عالية، لكنها تواجه منافسة شديدة. هذه هي أكبر ميزة لـ Snowflake، وأكبر مخاطرها أيضًا.

أحدث البيانات المالية

إيرادات المنتجات السنوية بلغت 4.47 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 29% على أساس سنوي، وهي أعلى معدل نمو بين هذه الشركات الثلاث. إيرادات المنتجات في أحدث ربع بلغت 1.23 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 30% على أساس سنوي، وهي أعلى قليلاً من معدل النمو السنوي. بلغ إجمالي الالتزامات القابلة للإيرادات (RPO) 9.77 مليار دولار أمريكي، بزيادة قدرها 42% على أساس سنوي. وتم إضافة 740 عميلاً جديداً صافياً في أحدث ربع، بزيادة قدرها 40% على أساس سنوي. كما وقّعت الشركة على أكبر عقد فردي في تاريخها، بقيمة تجاوزت 400 مليون دولار أمريكي. تشير جميع هذه البيانات إلى أن الطلب على Snowflake لم يتباطأ، بل على العكس، لا يزال العملاء الكبار يوقعون عقوداً طويلة الأجل أكبر.

لكن المشكلة واضحة أيضًا. وفقًا لمعايير GAAP، ما زالت Snowflake تحقق خسارة بقيمة حوالي 1.33 مليار دولار على مدار العام، وهي الشركة الوحيدة بين هذه الشركات الثلاث التي لم تحقق ربحًا وفقًا لمعايير GAAP. كما أن مصاريف الأسهم الممنوحة للموظفين كل ربع سنة تتجاوز 400 مليون دولار، وتتجاوز 1.7 مليار دولار على مدار العام، مما يشكل ضغطًا كبيرًا على تخفيف أسهم المساهمين.

لكن Snowflake لا تزال الأغلى بين الشركات الثلاث، حيث يبلغ مضاعف EV/Sales بناءً على إيراداتها المستقبلية حوالي 9 أضعاف، وهو أعلى بكثير من Salesforce.

المحفزات والمخاطر

من الناحية الإيجابية، هناك عدة نقاط مثيرة لـ Snowflake. أولًا، Snowflake ليست نموذج SaaS تقليديًا، بل نموذج قائم على الاستخدام، مما يجعلها مستفيدة بشكل طبيعي من نمو أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي. من الناحية القصيرة الأجل، كلما زاد استخدام الذكاء الاصطناعي، زاد دخل Snowflake. النقطة الثانية هي نمو RPO بنسبة 42% مقارنة بالفترة نفسها من العام السابق، مما يشير إلى أن العملاء الكبار لا يزالون يوقعون عقودًا طويلة الأجل أكبر، وهو ما يعني قوة كبيرة في رؤية الإيرادات المستقبلية. النقطة الثالثة هي أن Snowflake Intelligence و Cortex Code يتوسّعان بسرعة، حيث يستخدم أكثر من 9100 حساب ميزات الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، هناك حدثان مهمان آخران لشركة Snowflake في الفترة الأخيرة: إصدار التقرير المالي في 27 مايو، ثم عقد المؤتمر السنوي لـ Snowflake من 1 إلى 4 يونيو في سان فرانسيسكو. وبما أن هذين المحفزين يقعان متتاليين، فأنا أرى أن التأثير الإيجابي يفوق السلبي. وفي تلك الفترة، من المتوقع أن تشهد الأسهم تقلبات كبيرة.

يجب أيضًا فهم المخاطر مسبقًا. النقطة الأولى: أن تستمر الخسائر وفقًا لمعايير المحاسبة المقبولة عمومًا (GAAP) هي أكبر عيب. في بيئة السوق التي تفضل الأرباح والسيولة النقدية، ستواجه Snowflake ضغطًا أكبر على التقييم مقارنة بـ Salesforce و ServiceNow. النقطة الثانية: إن Databricks هو المنافس الأقوى حاليًا لـ Snowflake، وقد يعيد إدراج Databricks المستقبلي تشكيل مشهد المنافسة في قطاع منصات البيانات بأكمله؛ فإذا كانت وتيرة نموها بعد الإدراج أسرع، وسردتها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي أقوى، وتقييمها أكثر جاذبية، فقد تتدفق الأموال من Snowflake إلى Databricks. بالإضافة إلى ذلك، هناك دعاوى قضائية من المساهمين وتخفيضات من قبل الداخلين، وهذه الضوضاء المتعلقة بحوكمة الشركة قد تؤثر على مشاعر السوق، لكنها ليست المحور الرئيسي حاليًا.

يمكن تلخيص Snowflake بأنها الأسرع نموًا بين الثلاث، وأكثر بنية بيانات الذكاء الاصطناعي منطقية، وطبيعيًا غير متأثرة بنماذج أعمال SaaS التقليدية، لكنها أيضًا الأعلى تقييمًا، والأكثر تنافسية، والأضعف جودة ربحية — مكافأة عالية، مخاطر عالية.

بعد تحليل هذه الشركات الثلاث، سأشارككم رأيي الشخصي.

إذا كنت تُقدّر الهامش الأمني وترغب في منطق الاستثمار القيمي، فإن Salesforce هي الأقل تقلباً نسبياً، مع مضاعفات سعر الربح أمامية تبلغ عدة مرات، وتدفق نقدي حر قدره 14.4 مليار دولار، وتصديق لشراء أسهم بقيمة 50 مليار دولار، بالإضافة إلى ربحية مستقرة، مما يوفر هامش أمان كبير عند الشراء والاحتفاظ. لكن نموها يبلغ فقط 10٪، لذا قد لا يكون لديها قوة صعودية قوية في ارتفاع السعر.

إذا كنت تُقرّ منطق طبقة الحوكمة AI Control Tower، فقد تكون ServiceNow أكثر الشركات الثلاث وضوحًا في سردها لقصة الذكاء الاصطناعي، مع نمو يزيد عن 20%، ونسبة تجديد 97%، ومضاعف أرباح مستقبلية قدره 22 ضعفًا، بالإضافة إلى دعم جيني هوانغ المستمر منذ ثلاث سنوات، فإن القيمة الحالية للشراء لا تزال مرتفعة نسبيًا. لكن شرط ذلك أن تقبل مخاطر دمج عمليات الاستحواذ المكثفة، وأن تتحمل تقلبات سعر السهم على المدى القصير.

إذا كنت تبحث عن أقصى درجة من المرونة وتستطيع تحمل أكبر تقلبات، فإن Snowflake هي رهان عالي المكافآت، وأكبر مخاطرها هي عدم تحقيق الشركة لأرباح، واستمرار خسائرها، وانخفاض معدل الاحتفاظ بالدخل الصافي، بالإضافة إلى أن منافسها Databricks قد يطرح أسهمه في سوق الأوراق المالية في المستقبل، مما قد يعيد تشكيل معيار التقييم في قطاع منصات البيانات بأكمله. إن تقلبات المخاطر مرتفعة بالفعل.

بخلاف هذه الشركات الثلاث، إذا كنت تبحث عن حجر راسخ مستقر في قطاع البرمجيات، فإن مايكروسوفت لا تزال الخيار الأمثل، وهي أكثر أصول البرمجيات ذات القيمة السوقية العالية التي تم تقييمها بشكل مفرط في هذه الدورة. ومع ذلك، أود التأكيد هنا أن هذا مجرد إطار تقييم شخصي لي ولا يشكل أي نصيحة استثمارية. يجب على الجميع اتخاذ قرارات استثمارية مناسبة بناءً على مراكزهم الفعلية وبعد تحليل عقلاني.

في النهاية، نعود إلى السؤال الذي طرحناه في البداية: هل سيقتل الذكاء الاصطناعي صناعة البرمجيات بأكملها، أم أنه يمنحنا فرصة شراء بأسعار منخفضة مرة واحدة كل عشر سنوات؟

رأيي هو أن السرد القائل بأن الذكاء الاصطناعي يقتل البرمجيات مبالغ في تبسيطه. ما يحدث فعليًا هو أن الذكاء الاصطناعي يُستبدل البرمجيات التي تبيع فقط واجهات الوظائف، لكنه في الوقت نفسه يكافئ المنصات التي تبيع البنية التحتية والحوكمة. ليس كل البرمجيات ستُقلب رأسًا على عقب.

هذا يشبه انفجار فقاعة الإنترنت في عام 2000، عندما كانت الاتجاه السائد في السوق هو "ستقتل الإنترنت جميع الشركات التقليدية"، لكن الشركات التي نجت في النهاية لم تكن فقط الشركات الإنترنتية، بل أيضًا تلك الشركات التقليدية التي سارعت إلى تبني الإنترنت ودمج هذه الأدوات الرقمية في أعمالها، حيث نجحت في التحول الرقمي. بعد 20 عامًا، عندما ننظر إلى موجة الذكاء الاصطناعي الحالية، فإن المنطق نفسه ينطبق. الشركات البرمجية التي تمتلك حواجز تنافسية حقيقية، وتخزن بيانات كبيرة، ويمكنها أن تعمل كمنصات بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، ستظل في النهاية أكبر الفائزين. وفي الوقت الحالي، قد تكون هذه الشركات بالضبط عند نقطة بداية دورة صعودية جديدة.