استهلك موظفو ميتا أكثر من 60 تريليون رمز خلال 30 يومًا، مما أثار جدلًا في وادي السيليكون حول "Tokenmaxxing"، كما ظهرت ظاهرة تزوير "مؤشرات أداء الذكاء الاصطناعي" بين موظفي أمازون. وفقًا لبيانات المكتب الوطني للبيانات، ارتفع استهلاك الرموز في الصين بأكثر من ألف مرة خلال سنتين، من 100 مليار رمز يوميًا في بداية عام 2024 إلى 140 تريليون رمز يوميًا في مارس 2026. ودخل القطاع في حالة من "الانفلات الثلاثي" من حيث الاستخدام والتكلفة والقيمة، حيث تحولت الرموز من تكلفة محادثة إلى وسيلة إنتاج، لكن الشركات تواجه صعوبة في قياس قيمتها الحقيقية. أطلقت SuperFusion FusionOne AI في WAIC 2026، وصممت "مصنع الرموز" لحل ثلاث مشكلات رئيسية: الحسابات الاقتصادية، والحسابات الأمنية، وحسابات الاستمرارية، وقد تم تطبيقها بالفعل في سيناريوهات الذكاء الاصطناعي للبرمجة الخاصة بها وسيناريو الرعاية الصحية لـ Chuangye Huikang.مؤلف المقال، المصدر: NewZeal
Overnight, Tokenmaxxing became a hot topic in Silicon Valley!
قبل عدة أشهر، أنشأ ميتا لوحة تصنيف داخلية لتتبع استهلاك الرموز من قبل أكثر من 85 ألف موظف في الشركة.
النتيجة، مذهلة—
في مجرد 30 يومًا، أحرق موظفو ميتا أكثر من 60 تريليون رمز، حيث أن المتصدر الفردي أنفق 281 مليارًا، ولم يدخل حتى زوكربيرغ قائمة الـ250 الأوائل.
المصدر: Information
بشكل مماثل، بدأ موظفو أمازون في التلاعب بمؤشرات الأداء المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، بل وأحيانًا جعلوا وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون دون غرض لساعات عديدة فقط لرفع مراكزهم.
لقد كشفت هذه اللعبة الظاهرة السخيفة عن الغطاء الذي خفي وراءه ذكاء الشركات الاصطناعي لعام 2026:
Does burning more tokens really mean creating more value?
لا أحد يستطيع الإجابة، لأنه لا يمكن قياسه على الإطلاق.
بعد الاحتفال، دخل الصناعـة في حالة محرجة من "الخسـار الثلاثي": فقدان السيطرة على الاستخدام، فقدان السيطرة على التكلفة، فقدان السيطرة على القيمة.
استغرق النموذج الكبير من "غير قابل للاستخدام" إلى "قابل للاستخدام" فقط بضع سنوات. لكن المشكلات التي ظهرت بعد أن أصبح "قابلًا للاستخدام" أصعب بكثير من تلك التي كانت موجودة عندما كان "غير قابل للاستخدام".
أصبحت الرموز "وسائل إنتاج"
But it is not equal to value
للاجابة على هذا السؤال، يجب أولاً فهم ما أصبح عليه الرمز.
قبل ثلاث سنوات، كانت الرموز مجرد "وحدة تكلفة" للدردشة بين البشر والذكاء الاصطناعي، من عشرات إلى مئات الرموز في كل سؤال وجواب.
بحلول عام 2026، ينقلب المنطق تمامًا.
إن إنجاز مهمة مكتبية واحدة بواسطة عامل واحد مستقل يستهلك عشرات الآلاف من الرموز؛ بينما يؤدي التعاون بين عدة وكلاء ذكيين إلى استهلاك ملايين الرموز لمهمة واحدة.
لم تعد الرموز مجرد تكلفة للدردشة، بل أصبحت "وسائل إنتاج" لإعادة هيكلة عمليات الشركات.
الأرقام الناتجة عن التغير الكمي أكثر إثارة للدهشة. وفقًا لإحصاءات المكتب الوطني للبيانات، ارتفع حجم طلبات Token المحلية من مائة مليار يوميًا في بداية عام 2024 إلى مائة وأربعون تريليون يوميًا في مارس 2026.
مضاعفة أكثر من ألف مرة خلال عامين، لم تعد هذه منحنى، بل جدارًا شاهقًا يرتفع فجأة.
خلف الجدار، هناك أربع سيناريوهات عالية القيمة تم التحقق منها: AI Coding و AI for Science و multi-modal video creation و General Office Agent.
يُعد الترميز بالذكاء الاصطناعي الأسرع، حيث استهلكت هذه الفئة وحدها أكثر من 50% من الرموز عالميًا.
المصدر: تقرير حالة الذكاء الاصطناعي الصادر عن OpenRouter بالشراكة مع a16z
لكن المفتاح الحقيقي يكمن بالضبط في السؤال الوارد في المقدمة — هل كلما تم حرق المزيد من الرموز، زادت القيمة المُنشأة؟
الإجابة هي لا.
لأن الرمز المميز نفسه هو "تكلفة" وليس "قيمة": إنه مركز تكلفة جديد، وفقط عندما يستخدمه الوكيل فعليًا ويدمجه في الأعمال، يتحول إلى قيمة.
مركز الربح الحقيقي هو العامل الذي يحمل التوكنات للقيام بالعمل.
عملة مُشغلة في الخلفية لرفع الترتيب، وعملة نجحت في فحص الجودة الصناعي، وكتبت كود منتج، وتتبعت حالة مرضية—لديهما نفس المظهر المحاسبي، لكن قيمتهما مختلفة تمامًا.
سبب سخافة مسابقة ميتا وأمازون هو أنهما تتنافسان على "إنتاج" الرموز، لكنهما تجاهلتا "جودة الاستهلاك".
وبالتالي، تم تغيير وحدة القياس للمقياس المستخدم لقياس قوة الحوسبة.
في الماضي، كان يتم قياس "كم عدد FLOPS الناتجة عن كيلوواط واحد من الكهرباء"، وكان القياس يركز على أداء الأجهزة؛ اليوم، تغير الوحدة الأساسية من FLOPS إلى Token، وتم تمديد المقياس إلى أقصى حد من القيمة—
WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES
المسطرة القديمة كانت تقاس فقط حتى "كم من القوة الحسابية تُنتج لكل واط من الطاقة"؛ المسطرة الجديدة يجب أن تقاس حتى النهاية:
كم من كل وحدة طاقة تُستثمر تتحول فعليًا إلى رموز فعالة يستخدمها العامل ويحولها إلى قيمة؟
الاستنتاج منطقي، بما أن الرمز قد تحول من "تكلفة المحادثة" إلى "مادة خام في سلسلة القيمة" — فإن مجموعة البنية التحتية الكاملة المحيطة به —
يجب إعادة بناء كيفية الإنتاج، وكيفية الحساب، وكيفية الإدارة من الصفر.
ليس النموذج غير جيد، بل الأساس لم يواكب
المشكلة تكمن هنا بالضبط: تغيرت طبيعة الرمز، لكن الأساس الذي يدعمه لا يزال يُبنى وفق المنطق القديم.
على مدار العقد الماضي، كانت عقلية الشركات عند شراء الخوادم هي "شراء الجهاز، وتثبيت النظام، ويكفي أن يعمل".
في هذه السلسلة قيمة الجديدة، يفشل هذا الإطار الذهني تمامًا—
البنية التحتية القديمة المبنية على نموذج واحد لا تتوافق مع التوزيع المركب للنماذج المتعددة والإصدارات المتعددة والسيناريوهات المتعددة اليوم.
الأمر الأكثر إيلامًا هو أن قوة الحوسبة الورقية ≠ الرموز الفعالة.
استخدام وحدة معالجة الرسومات أقل من 50% على نطاق واسع، والأداء ممتاز، لكنه يتعثر فور تطبيق حمل عمل حقيقي؛ بمجرد تحميل مستندات طويلة أو سياقات طويلة، يتعطل النظام بالكامل.
بينما أصبح استخدام الوكلاء شائعًا، تحول السياق الطويل والتوافق العالي إلى أمور يومية. الأداء المُعلن عنه والتجربة الفعلية عند التشغيل هما عالمان منفصلان.
ببساطة، البنية التحتية القديمة تقاس بـ FLOPS، لكنها لا تنتج رموزًا مستقرة وفعالة.
وفقًا لسلسلة القيمة الجديدة، فإن ما يجب على الشركات حسابه حقًا هو ثلاث حسابات.
حساب اقتصادي.
هل كل تحويل يتم بكفاءة؟ هل تم قياس كل رمز وتخصيصه وإدارته؟ استخدام GPU أقل من 50% يعني أن نصف الكهرباء تُهدر بلا فائدة؛ عدم القدرة على توضيح ما الذي اكتسبته من الرموز يعني أن الأموال أنفقت دون سبب واضح.
Book of Safety.
لأغلب العملاء الصناعيين، يجب أن يُبنى هذا الأساس في منازلهم الخاصة — البيانات لا تغادر المنشأة، والنماذج تحت سيطرة ذاتية، والوكلاء الذكيون مقيّدون داخل حدود أمانية.
هناك دفتر استمرارية آخر يُهمل غالبًا.
بما أن المصنع، فإن ما يُخشى منه أكثر من ارتفاع تكلفة الكهرباء هو التوقف عن الإنتاج.
لا يجب أن تشتري التوكنات فقط بحثًا عن السعر المنخفض، بل يجب أن تكون قادرة على إنتاج ثابت: لا تُستهلك المهام الأساسية من قبل مهام ذات أولوية منخفضة، ولا يُعرّض مستند طويل جدًا النظام للتعطل، ويمكن للنموذج أن يُحدّث أسبوعيًا دون أن يتخلف.
هذه الحسابات الثلاثة، لا واحدة منها في طبقة النموذج التي تُناقش باستمرار، بل كلها في الأساس الذي ترتكز عليه. عندما تنزل إلى قطاع محدد، يصبح الألم حادًا فورًا:
تريد الصناعة التحويلية أن يدخل الذكاء الاصطناعي إلى البحث والتطوير والمحاكاة والفحص وجودة الإنتاج وجدولة الإنتاج، لكن رسومات التصميم وبيانات العمليات هي أصول حيوية، لذا يجب نشرها محليًا. لكن عندما تصل المعدات، يستغرق الأمر أسبوعين للحصول على أول رمز، وكل مرة يتم فيها تحديث النموذج تشبه نقل دم.
تريد الإدارة المالية تنفيذ إدارة المخاطر، وإعداد التقارير، والصيانة الذكية، لكن الامتثال وأمن البيانات هما الخط الأحمر، ولا يمكنها الاستفادة من ميزات السحابة العامة المُعبأة كـ API وجاهزة للاستخدام، لذا يجب بناء نظام خاص، حيث يتحمل الفريق التقني كل مسؤوليات اختيار الحلول، وضبط الأداء، والرصد، وحل المشكلات، وهو ما لا يستطيع فريق تقني غير متخصص في الذكاء الاصطناعي التعامل معه.
الرعاية الطبية هي الأكثر وضوحًا، حيث تتمتع تفسير التقارير، والمساعدة في التشخيص، وتتبع المرضى بقيمة لا تُقدّر بثمن، لكن بيانات السجلات الطبية أكثر حساسية من الذهب، ويجب أن تبقى داخل المنشأة الطبية، بينما يتم تحديث النموذج أسبوعيًا، وغالبًا ما تكون المنتجات التجارية متأخرة بمدة شهر، ولا يمكن للطبيب والمريض الانتظار.
ثلاثة صناعات، ثلاثة وجوه، لكن التحديات تشير جميعها إلى نفس المسألة:
ما تحتاجه الشركات لم يعد مجموعة من الأجهزة التي يمكنها تشغيل النماذج، بل نظام إنتاج قادر على تحويل القدرة الحسابية إلى رموز فعالة بشكل مستقر وأمن وقابل للقياس.
هذه "نظام الإنتاج" لديها بالفعل اسم: Token Factory.
ظهرت "مصنع رموز"
بعبارة أخرى، تحتاج كل شركة إلى مصنع رمزي خاص بها.
في WAIC 2026، قدمت Chaoyu Huanbian إجابة عملية.
الإجراء الرئيسي له ليس إعادة سرد تلك السلسلة القيمية، بل تحويل المسطرة إلى خط إنتاج.
كل تحول على السلسلة يتم تنفيذه في مشروع محدد:
طبقة البنية التحتية للقوة الحسابية (WATT → FLOPS): الأجهزة، التبريد السائل، والعقد الفائقة، التي تحدد كمية القوة الحسابية المستخرجة من كل واط من الطاقة؛
طبقة نماذج وخدمات الحوسبة (FLOPS → TOKENS): تسريع الاستنتاج، الجدولة المتزامنة، وتوفير النماذج، وهي ما يحدد ما إذا كانت الحوسبة يمكن أن تتحول إلى رموز مستقرة وفعالة؛
قياسات الرموز وطبقة التشغيل (الرموز → القيم): جعل كل رمز قابل للقياس والحكم، ثم تسليمه إلى الوكيل لتحويله إلى قيمة أعمال.
تسقط ثلاث طبقات، ويُقصد إنهاء تلك الصندوق الأسود الذي لم يُعَهَّد به أحد لفترة طويلة—
كانت الشركات في الماضي تركز فقط على طرفي السلسلة، شراء قوة الحوسبة والطلب على النتائج، بينما لم يهتم أحد قط بكفاءة وتكلفة كل تحول في الوسط.
إذا كان Token Factory هو المصنع الذي يُبنى، فإن FusionOne AI هو خطة البناء الكاملة التي قدمتها FusionOne.
FusionOne AI، حل متكامل للذكاء الاصطناعي، وهو الوسيط الذي يحول مفهوم مصنع رموز الشركات إلى واقع ملموس.
يمكن تلخيص موقعه على أنه "1+3+N".
- هيكل موحد واحد: مجموعة كاملة من بنية Token Factory، تجربة متسقة على مستوى سطح المكتب والمكتب ومركز البيانات؛
- 3 ميزات رئيسية: التنسيق بين البرنامج والعتاد لتحرير فعالية الرموز، مختبر الذكاء الاصطناعي يوفر قوة الحوسبة والنماذج في نفس اليوم (T+0)، وممارسة ذاتية مستمرة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع؛
- N سيناريوهات للنظام البيئي: من ترميز الذكاء الاصطناعي وتطوير الوكلاء، إلى مكتب الذكاء الاصطناعي، والفيديوهات القصيرة بالذكاء الاصطناعي، والعمل الحكومي، والتسويق المالي وإدارة المخاطر، والرعاية الصحية الذكية.
من حيث القدرات، فإنها تعد بحل ستة أمور تتوافق تمامًا مع تلك الحسابات الثلاثة.
على حساب التكلفة، تم دمج قوة الحوسبة المتنوعة تحت إدارة واحدة كخط إنتاج واحد، دون الاعتماد على شريحة واحدة؛ ويجعل TokenOps كل رمز قابلاً للقياس، والتحكم، والتحسين.
على السجل المستمر، يُستخرج مُعدل الإنتاجية من محرك تسريع الاستدلال الذكي، ويضمن محرك QoS الذكي ترتيب التسليم، بحيث لا تُستهلك المهام الأساسية من قبل الطلبات ذات الأولوية المنخفضة؛ بالإضافة إلى نماذج 0-Day الدائمة التحديث التي تمكن الشركات من مواكبة التغييرات ونشر النماذج الجديدة فورًا في البيئة الإنتاجية.
على الحساب الآمن، قام AgentCare بتهيئة صندوق رملي آمن وذاكرة ذكية للوكيل، مما يسمح للوكيل بإدخال العمليات الحقيقية بثقة.
بالإضافة إلى ذلك، هناك نقطة أخرى وهي قابلية تكرار البيئة، حيث ينقل مختبر الذكاء الاصطناعي سوبر جيوبيان وFusionXplay الطرق التي تم تجريبها من قبل مباشرة.
سيتم إطلاق Token Factory
لا يمكن تجنب الأجهزة
لا يمكن تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الواقع دون الاعتماد على الأجهزة.
هذا بالضبط المكان الذي لا يتراجع عنه تشاؤتشيوان كمحارب قديم في الحوسبة: فمهما كانت منصات البرمجيات فخامة، فإنها في النهاية يجب أن تعمل على قاعدة حوسبة ملموسة.
الـ «1» في «1+3+N»، عندما يُطبّق على أرض الواقع، يصبح ثلاثة أنواع من Token Factory: مكتبي، ومكتبي مكتبي، ومركز بيانات.
منصة إنتاج الرموز الجديدة TokenBox™، التي تنقل لأول مرة قدرات كانت مخصصة فقط لمراكز البيانات إلى المكاتب!
The key is plug and play.
خوادم الذكاء الاصطناعي من مستوى مركز البيانات صاخبة جدًا لدرجة أن المكتب لا يمكنه تحملها، وحاجز دخول قاعة الخوادم مرتفع جدًا؛ بينما تعمل محطات العمل العادية بقدرة حسابية ضعيفة ولا تستطيع دعم النماذج الكبيرة.
تُخفض TokenBox™ الضوضاء إلى 35 ديسيبل تحت الحمل الرئيسي باستخدام التبريد السائل، مما يوفر هدوءًا على مستوى المكتبة، ويمكنها تشغيل نموذج كبير رائد مثل "DeepSeek V4 الكامل" بـ 1.6 تريليون معلمة على جهاز واحد.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحقيق اتصال فعال من وحدة واحدة إلى عقد متعددة من خلال TokenFabric™، مع دعم نموذج جديد من اليوم صفر، وتوسيع مرِن للعتاد مثل تجميع القطع.
بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة والفروع الجماعية التي تحتاج إلى التخصيص ولكن لا تستطيع تحمل تكاليف مراكز البيانات وفرق صيانة الذكاء الاصطناعي، فإن هذا يحوّل حلم "استخدام الرموز كما لو كانت مياهًا وكهرباء" إلى جهاز يمكن وضعه في الزاوية.
إذا كانت Token Factory مصنعًا للطاقة، فإن "العقدة الفائقة" هي الجهاز الحقيقي الذي يولد الكهرباء.
إنها تحل المشكلة المعضلة المتمثلة في أن "القوة الحسابية الورقية ≠ رمز فعال".
في البنية التقليدية، تعمل بطاقات التسريع المتعددة بشكل منفصل، واتصالات العقد بين بعضها البعض تشبه حركة المرور العالقة في ساعة الذروة الصباحية، مما يمنع إطلاق كفاءة القوة الحسابية، ويتوقف النظام تمامًا عند معالجة السياقات الطويلة.
فكرة العقدة الفائقة هي دمج خزانة كاملة من بطاقات متعددة في نظام مترابط عالي السرعة، باستخدام كثافة عالية وتبريد سائل وهندسة موحدة، لاستعادة القوة الحسابية التي تُهدر بسبب عوائق الاتصال.
ببساطة، نفس كمية الرقائق، يستطيع الآخرون استخراج خمسة فقط، بينما تريد منك استخراجها حتى الحد الأقصى.
ليس هذا تحسينًا إضافيًا، بل خط حياة أو موت للشركات الكبرى التي تحتاج إلى دعم مئات أو آلاف المستخدمين المتزامنين ضمن قدرات حوسبة محدودة.
من مركز البيانات إلى المكتب وإلى المكتب الشخصي، تغطي أشكال قوة الحوسبة الخاصة بـ Superfusion جميع السيناريوهات، من المجموعات الكبرى إلى الأفراد الفائقين.
ابدأ بذاتك
البرمجة بالذكاء الاصطناعي تصبح الساحة الرئيسية
قوة مقنعة تشاؤ جوبيان ليست في ما قالت، بل في ما نفذته أولاً على نفسها.
بكلماتها الخاصة، تُسمى "بِيع ما تستخدمه، واستخدم ما تبيعه". المنتجات التي تريد تقديمها للعملاء يجب أن تكون قد استخدمتها بنفسك بعمق واتساع كافٍ أولاً.
بعد ترسيخ وصقل هذه التجربة والمنهجية ونظام الأدوات المستخدمة داخليًا، قدمت تشاؤجيان FUSIONONE AI للخارج.
البرمجة بالذكاء الاصطناعي، وهي العضلة التي سيُركّز الفريق على تطويرها بشكل مكثف في النصف الثاني من العام، وهي أيضًا الأكثر إقناعًا.
السبب بسيط: البرمجة هي الأسرع في جميع السيناريوهات عالية القيمة التي تم التحقق منها.
ما هو نادر أن توقفت تشاؤهوان بين القصص، بل أصبحت "أول عميل".
أحد أكثر الأمثلة وضوحًا هو فريق تطوير صغير لم يكتب أي سطر من الكود يدويًا على الإطلاق—
ثلاثة أشهر، تسليم كود منتج بمستوى 500 ألف سطر.
الأكثر إثارة للاهتمام هو مسار تطوره: من "فرد فائق" لشخص واحد، إلى "مشروع فائق" يتوافق مع عمليات مؤسسية ويعتمد على جدولة تلقائية متعددة الوكلاء.
في هذا المكان، لم يعد الذكاء الاصطناعي للبرمجة أداة لزيادة الكفاءة، بل أصبح بنية تحتية للبحث والتطوير متكاملة مع الشركات.
شركة تدمج الذكاء الاصطناعي في لحمها ودمها، عندما تعود لسرد تطبيق الذكاء الاصطناعي، يكون وزنها مختلفًا بالطبع.
معنى تطبيق الذكاء الاصطناعي أصبح ملموسًا
والأكثر إقناعًا من الإثبات الذاتي هو النتائج التي يحققها الآخرون.
تشينغ يو هوا كانغ قامت بثلاثين عامًا من تطوير المعلومات الطبية، وتملك 7000 مؤسسة طبية و250 مليون ملف صحي للسكان.
هناك، أصبح الذكاء الاصطناعي الطبي مجزأً إلى وكالات ذكية "صغيرة وجميلة" — بدءًا من الاستبيانات السابقة للتشخيص، ودورات التفتيش، وصولًا إلى تقييم مخاطر القرحات الضغطية، والدعم التخصصي، حيث تزداد السيناريوهات بشكل متزايد، مما يؤدي إلى انفجار هائل في طلب الوحدات.
كيفية إيصال الرمز إلى القسم وإلى الخطوط الأمامية أصبحت مسألة جديدة.
For this, they searched for such tools for a full year.
الإجابة التي قدمتها TokenBox™ هي تقليل حجم المصنع ليصبح بحجم يمكن وضعه على رف في العيادة. وهكذا ظهرت BsoftGPT+TokenBox™، وهي البنية الأساسية لقوة الحوسبة المحلية للذكاء الاصطناعي الطبي.
النصف الأول من الذكاء الاصطناعي هو تشغيل النماذج؛ النصف الثاني هو إنتاج الذكاء بشكل مستمر، مع القدرة على حساب التكاليف بدقة، والتحكم في التكاليف، وتحمل العمليات الأساسية.
عندما لم يعد القوة الحسابية نادرة، فإن ما هو نادر حقًا هو القدرة على تنظيم القوة الحسابية والنماذج والعمل كخط إنتاج فعال.
عندما تمتلك كل مؤسسة — سواء كانت مكتبًا أو مركز بيانات — مصنعًا خاصًا لها للرموز، حينها فقط ينتقل الذكاء الاصطناعي حقًا من طاولة التجارب إلى خط الإنتاج.
هذا، ربما، هو المعنى الأكثر بساطة وثباتًا للكلمات الأربعة "تطبيق الذكاء الاصطناعي".