في سباق هيمنة الذكاء الاصطناعي، قد لا يكون المقياس الأكثر أهمية هو من يبني النموذج الأكثر ذكاءً. قد يكون من يبني الأرخص.
غافن بيكر، الشريك الإداري والمدير الاستثماري في شركة Atreides Management، قدّم حجة واضحة تشير إلى أن Anthropic تمتلك ميزة حاسمة على OpenAI في أحد أكثر أبعاد المنافسة في الذكاء الاصطناعي أهمية: التكلفة لكل رمز. وفي بودكاست Invest Like the Best، قدم بيكر فرضية تعيد تشكيل الطريقة التي يجب على المستثمرين تقييم مختبرات الذكاء الاصطناعي بها، والأرقام مذهلة.
فجوة الكفاءة
ادعاء بيكير الأساسي هو أن أنثروبيك استخدمت حوالي 80% أقل من رأس المال مقارنة بـ OpenAI للوصول إلى معدل إيرادات مشابه.
مصدر هذا الميزة الكفاءة، وفقًا لبيكر، مزدوج. فنماذج Anthropic تحقق كثافة ذكاء أعلى لكل رمز، مما يعني أنها تستخرج مخرجات أكثر فائدة من كل وحدة حسابية. وهي تستخدم ببساطة عددًا أقل من الرموز لإكمال المهمة.
يُذكر أن نموذج Claude Opus، وهو النموذج الرائد من Anthropic، يولد حوالي 70% أقل من الرموز لكل استعلام مقارنة بالإصدارات السابقة. من الناحية العملية، يمكن لـ Anthropic تقديم إجابات مماثلة للمتنافسين مع استهلاك حوالي نصف عدد الرموز تقريبًا.
يُطَرِّح بيكر هذا المفهوم من خلال ما يسميه "الحدود الباروية"، وهو مفهوم يصف التوازن الأمثل بين الذكاء والتكلفة بين مطوري الذكاء الاصطناعي الرائدين. الشركات التي تقع حاليًا على تلك الحدود، وفقًا لتحليل بيكر: Anthropic و OpenAI و Grok 4.3.
سرعة الإيرادات تروي القصة
أشار بيكر إلى أن أنثروبيك أضافت 11 مليار دولار في إيرادات متكررة سنوية خلال شهر واحد.
يصف بيكر Anthropic بأنها أكثر كفاءة في استخدام رأس المال بأربع مرات تقريبًا مقارنة بـ OpenAI. في صناعة تُجمع فيها الشركات عادةً مليارات الدولارات في جولات تمويل، فإن القدرة على تحويل رأس مال أقل إلى نتائج تجارية مكافئة أو أفضل تمثل ميزة هيكلية قد تكون غير قابلة للتغلب.
التعليقات على لينكدإن في أواخر يوليو 2026 عززت ملاحظات بيكر، حيث أعادت أصوات متعددة في مجتمع الاستثمار تأكيد الفرضية القائلة إن مؤشرات كفاءة أنثروبيك توسّع الفجوة.
ما يعنيه ذلك لحرب تسعير الذكاء الاصطناعي
يُقال إن OpenAI تنظر في تخفيضات كبيرة في الأسعار للحفاظ على قدرتها التنافسية ضد Anthropic.
موقف بيكر الأوسع يضع كفاءة إنتاج الرموز كالمتغير الأكثر أهمية على الإطلاق في تحديد الفائزين طويلي الأجل في مجال الذكاء الاصطناعي. المختبر الذي يستطيع توصيل أكبر قدر من الذكاء لكل دولار ينفقه سيُضاعف ميزته بمرور الوقت، بإعادة استثمار التوفيرات في تحسينات إضافية للنماذج، بينما يسعى المنافسون جاهدين للحاق بالركب.