OpenAI تُعدّل استراتيجية التسعير وتقترح نماذج أقل تكلفة للمهام الروتينية

إذا كان لا يزال هناك أحد ينفق أكبر قدر من المال لاستدعاء أقوى نموذج من OpenAI اليوم.

ستقترح OpenAI عليه تغييره.

في 30 يوليو، أصدرت OpenAI إعلانًا بتعديل الأسعار.

انخفاض سعر نموذج GPT-5.6Luna بنسبة 80%، وانخفاض سعر نموذج Terra بنسبة 20%.

رؤية هذا الخبر قد تجعلك تركز بسهولة على بدء سيليكون فالي حرب الأسعار.

لكن، إذا قمت بمراجعة وثائق التقنية والإرشادات الخاصة بدعوة واجهة برمجة التطبيقات التي أعلنت عنها الشركة رسميًا، فستدرك أن الإجراءات التي تستحق الاهتمام حقًا ليست في الأرقام السعرية نفسها.

هذا في جوهره المرة الأولى التي تبدأ فيها OpenAI إخبار المستخدمين بأن العديد من المهام لا تحتاج فعليًا إلى أقوى النماذج.

قدمت الشركة اقتراحًا محددًا جدًا. إذا كانت المهمة معقدة، فابدأ باستخدام GPT-5.6Sol لتحليل المتطلبات وتصميم الحل، ثم قم بتسليمها إلى Luna للتنفيذ وكتابة الكود وإجراء الاختبارات.

النموذج الأغلى مسؤول عن التفكير، والنموذج الأرخص مسؤول عن التنفيذ. كانت هذه الاستراتيجية قبل عامين تُعادل إنكارًا ذاتيًا تجاريًا.

يجب أن تعلم أنه في الماضي، كان الجميع في صناعة الذكاء الاصطناعي يجتهدون لإبلاغ السوق أن نماذجهم هي الأذكى.

لكن اليوم، قالت OpenAI إنه لا حاجة دائمًا لشراء الأغلى.

This matter is much more important than a price reduction.

انظر أولاً إلى ما حدث خلال الأسبوعين الماضيين.

في 30 يوليو، عدّلت OpenAI الأسعار. انخفضت Luna بنسبة 80%. انخفضت Terra بنسبة 20%. لم تنخفض Sol، بل أضافت وضعًا سريعًا، يمكن أن يكون أسرع بحد أقصى 2.5 مرة مقارنة بالوضع القياسي، مع مضاعفة السعر، لكن مستوى الذكاء متماثل تمامًا.

تظل النماذج الرائدة محفوظة. ما يبدأ حقًا في تحقيق حجم مبيعات كبير هو النماذج المتوسطة والمنخفضة.

أسبوعًا إضافيًا للأمام.

في 24 يوليو، فعلت Anthropic شيئًا مشابهًا تمامًا. تم إصدار Claude Opus 5 بسعر 5 دولارات للإدخال بمليون رمز، و25 دولارًا للإخراج. وهو بالضبط نصف سعر Fable 5 فقط.

بدلاً من التركيز على إنجازات الأداء، تُبرز Anthropic بشكل أكبر اقتصاديتها: فبسعر نصف السعر فقط، يمكنك الحصول على قدرات استدلال متقدمة تقترب بشكل لا نهائي من Fable 5.

قبل شهر فقط، كان Fable 5 هو الطراز الرائد الذي ركزت عليه Anthropic بقوة: أفضل استدلال، وأطول سياق، وأعلى سعر. لكن بعد شهر واحد، قدمت Anthropic بنفسها بديلاً بسعر النصف لهذا الطراز الرائد.

إذا فعلت شركة واحدة فقط هذا، يمكن فهمه كتعديل في المنتج. لكن إذا فعلت شركتان في نفس الوقت تقريبًا، فهذا ليس صدفة.

لقد بدأت جميعها في خفض أهمية النماذج الرائدة بشكل نشط.

لقد كنت أفكر طوال الوقت، لماذا بالضبط الآن؟

الإجابة في الواقع ليست معقدة.

القيمة الأكبر للنماذج الرائدة في الماضي لم تكن في كسب المال، بل في إثبات التفوق التقني. بعد إصدار GPT-4، ارتفعت تقييمات OpenAI باستمرار. وكلما قامت Anthropic بتحديث Claude، أعادت تعريف موقعها التقني. تتحمل النماذج الرائدة قيمة العلامة التجارية.

لكن المكان الذي تنفق فيه الشركات حقًا أموالها، ليس هنا.

تقوم شركة واحدة بتنفيذ ملايين الطلبات عبر واجهة برمجة التطبيقات يوميًا. تشغل المهام عالية التكرار مثل خدمة العملاء والبحث والموافقة وتوليد الكود وتنفيذ الوكلاء معظم استهلاك الرموز. ما يهتم به شراء الشركات ليس الترتيب الأول في المعايير المرجعية، بل تكلفة كل مهمة، ودرجة استقرارها، وعائد الاستثمار الخاص بها.

عندما يتوسع حجم الاستدعاء إلى ملايين المطالبات يوميًا، فإن الميزة الذكية الضعيفة للنموذج الرائد ستُمحى فورًا بسبب تكاليف الحوسبة الهائلة.

إجراءات وتصريحات OpenAI تمثل لحظة تحول: لم تعد النماذج الرائدة العليا مسؤولة عن تحقيق الربح.

لقد مرت صناعة السيارات بهذا المشهد من قبل.

قبل عشرين عامًا، حددت سلسلة 7 موضع بي إم دبليو، ودعمت فئة S طابع مرسيدس الفاخر، ورسخت A8 صورة أودي كنموذج رائد، حيث تحدد الموديلات الرائدة حدود العلامة التجارية. لكن الأساس الحقيقي الذي يدعم مبيعات العلامة التجارية ويكسب الأرباح ظل دائمًا هو بي إم دبليو 3 سلسلة، ومرسيدس C كلاس، وأودي A4.

لاحقًا، أصبح الأمر أكثر وضوحًا. أثبت Model S أن تسلا تستطيع تصنيع السيارات. لكن ما جعلها شركة سيارات عالمية حقًا هو Model 3 وModel Y.

النموذج الرائد مسؤول عن إثبات القدرة، بينما النموذج الشعبي مسؤول عن الحجم.

بدأ الذكاء الاصطناعي أيضًا في الدخول إلى هذه المرحلة اليوم. ستستمر Sol وFable في الوجود، حيث تتحمل مسؤولية دفع حدود التكنولوجيا وتحديث المعايير. وسيصبح التحميل الحقيقي للتجارة أكثر فأكثر في Luna وTerra وOpus.

في هذه المرة، كتبت OpenAI صراحةً عملية التوصية، حيث يُشرف Sol على التخطيط وLuna على التنفيذ.

هذا لم يعد نموذجًا واحدًا، بل إن OpenAI تُصمم نظامًا مُقسَّمًا من النماذج. في المستقبل، لن تشتري الشركات نموذجًا واحدًا، بل نظامًا كاملاً من النماذج. ما يُحدِّد التكلفة حقًا ليس المُصمم الرئيسي، بل فريق البناء الذي يعمل يوميًا.

هناك تفصيل آخر أعتقد أنه أكثر إثارة من التخفيض نفسه.

ذكرت OpenAI في ورقتها الفنية أن هذا التخفيض ليس بسبب شراء المزيد من وحدات معالجة الرسومات (GPU) ولا بسبب زيادة الحجم، بل السبب الحقيقي هو أن النموذج بدأ في المشاركة في تحسين النموذج.

بشكل محدد، قام Sol بإعادة كتابة وتحسين نواة الإنتاج الأساسية تحت قيادة مهندسين بشريين. وقد صمم بنفسه مئات التجارب لتحسين كفاءة إنشاء الرموز، وحتى شارك في مراقبة عملية تدريب النموذج، حيث تدخل مباشرة عند اكتشاف المشكلات.

نتيجةً لذلك، انخفضت تكلفة التشغيل الشاملة بنسبة 20%، وارتفعت كفاءة إنشاء الرموز بنسبة 15%.

هذه الرسالة يمكن تجاهلها بسهولة، لكنها تمثل معنى كبيرًا.

في الماضي، كان المهندسون هم من يزيدون الكفاءة. بعد إطلاق النموذج، الإنسان يـ نقر تحسين إطار الاستدلال، CUDA، استراتيجيات التخزين المؤقت، وخوارزميات الجدولة. على مدار عام، تحقيق تحسين في الكفاءة بنسبة أكثر من عشرة نقاط مئوية هو أمر جيد بالفعل.

اليوم، دخل التطور التقني مسارًا جديدًا. بدأت النماذج في تولي تحسينات الهندسة الخاصة بالكود الأساسي وجدولة القوة الحسابية، مع التشغيل المستمر والتحديث المستمر على مدار الساعة.

هذه دورة ستتسارع باستمرار. كلما أصبح النموذج أكثر ذكاءً، زادت قدرته على المشاركة في التحسين. وكلما زاد سرعة التحسين، انخفضت التكاليف بشكل أسرع. وكلما انخفضت التكاليف، زاد عدد الطلبات. وكلما زاد عدد الطلبات، تولّد المزيد من البيانات لاستمرار تدريب النموذج.

قمت بمراجعة تغيرات سعر OpenAI على مدار العامين ونصف الماضيين. كان سعر إدخال GPT-4 عند الإطلاق 30 دولارًا لكل مليون رمز، وانخفض GPT-4o إلى 5 دولارات، ووصل GPT-4o mini إلى 0.15 دولار. اليوم، يقع سعر Luna في نطاق الأسعار المنخفضة التي كانت سائدة في وقت مبكر لـ mini، لكن مستواه الذكي العام تجاوز بالفعل GPT-4 المكلف من قبل عامين.

على مدار أكثر من عامين، انخفض السعر بأكثر من درجتين من الحجم. إذا استمر النموذج في المشاركة في تحسين نفسه، فمن المرجح أن تنخفض هذه المنحنى أكثر.

الأمر المخيف حقًا ليس أن السعر انخفض بنسبة 80% اليوم، بل أن تكلفة الانخفاض بدأت تكتسب قدرة على الدفع الذاتي.

أشعر أكثر فأكثر أنه عندما يناقش الجميع المنافسة في الذكاء الاصطناعي اليوم، أحيانًا ما يزالون يعتمدون على الإطار الخاص بالمرحلة السابقة.

على سبيل المثال، غالبًا ما يُطرح سؤال إضافي: من الأكثر ذكاءً؟ GPT أو Claude أو Gemini، ديب سيك ، عند إصدار نموذج جديد، تركز وسائل الإعلام فورًا على التصنيفات. من يحتل المركز الأول، هو الفائز.

لكن الإجراءات الجديدة من OpenAI وAnthropic كسرت هذا النمط، حيث أرسلتا إشارات جديدة للسوق: إن جاذبية الحائز على لقب الأداء الفردي الأفضل تتراجع.

ذكرت OpenAI في إعلانها جملة أعتبرها حاسمة، حيث تقترح على المطورين مطابقة النماذج المختلفة وفقًا لأهمية المهمة، وتكلفة الأخطاء، ودرجة الطوارئ، والحجم.

لاحظ أن ما يتم مناقشته الآن ليس النموذج، بل المهمة.

في الماضي، عندما كانت شركة تُطبّق الذكاء الاصطناعي، كان لديها غالبًا خيار واحد فقط. ابتداءً من اليوم، يصبح الأمر أكثر شبهاً ببناء منظمة. المهام الأهم تُنفّذ باستخدام Sol، والمهام اليومية تُسند إلى Luna، وقد يكون هناك نماذج أخف في المستقبل لتولي المهام الأبسط.

هذا يشبه تمامًا ما حدث مع الحوسبة السحابية. لا أحد كان يضع جميع بياناته على أسرع SSD مكلف. البيانات الساخنة توضع على SSD، والبيانات العادية على HDD، والبيانات الباردة توضع على تخزين الكائنات. لم يكن النقاش أبدًا عن أي قرص صلب أسرع، بل عن كيفية بناء النظام بأكمله بأكثر طريقة فعالية من حيث التكلفة.

ديب سيك في الواقع، شمّ رائحة هذا الاتجاه قبل سيليكون فالي. خلال النصف العام الماضي، لم تُشدد على أنها الأذكى عالميًا على الإطلاق، بل كررت فقط كلمات قليلة: رخيص، سريع بما يكفي، كافٍ.

بعد تحقيق ذاكرة التخزين المؤقت، يصبح السعر أقل من مليون رمز تقريبًا لا يُذكر. لقد كانت دائمًا تراهن على شيء واحد: أن الشركات لا تحتاج إلى بطل عالمي، بل إلى خيار نشر يحقق أعلى عائد استثماري شامل.

هذا ليس حرب أسعار قصيرة الأجل، وتأكيد الشركات العملاقة في سيليكون فالي الآن يُثبت حتمية هذا المسار التجاري.

حتى اليوم، أصبحت استراتيجية OpenAI واضحة جدًا: ما ترغب في بيعه حقًا لم يعد النموذج، بل كمية الاستخدام.

في الماضي، كانت شركات النماذج تعتمد على هامش تقني عالٍ لتحقيق أرباح عالية، أما الآن فقد تحول منطق التشغيل إلى استبدال عتبة منخفضة جدًا ببيئة تدفق ضخمة جدًا.

مايكروسوفت تربح حقًا ليس لأن ويندوز مُباع بسعر مرتفع، بل لأن جميع أجهزة الكمبيوتر تثبّت ويندوز. أما AWS فتربح ليس لأن ربح الخادم الواحد مرتفع، بل لأن عددًا لا يحصى من التطبيقات تعمل عليها حول العالم كل يوم.

إيرادات المنصة تعتمد دائمًا على معدل الانتشار.

هذا يفسر لماذا لم يتحرك سعر SOL. SOL يحمل العلامة التجارية، وهو يثبت أن OpenAI لا تزال الشركة ذات أعلى حدود تقنية. بينما Luna هي محرك الإيرادات.

تريد OpenAI من المطورين تبني عادة افتراضية جديدة: استخدام Luna لكتابة الوكلاء، واستخدام Luna لتشغيل سير العمل، واستخدام Luna للتنفيذ الجماعي. فقط عند مواجهة مشكلات صعبة حقًا، استخدم Sol مرة واحدة.

بمجرد ترسيخ هذا الافتراض، سيصبح التنافس في ما بعد صعبًا جدًا. إن نقل الشركة لنموذج أساسي واحد يعني إعادة اختباره وتوثيقه وتكيفه بالكامل عبر سير العمل. ستزداد تكاليف النقل باستمرار.

الخندق الحقيقي بدأ يتحول من التفوق في القدرات إلى الارتباط البيئي.

بالتطلع على المدى الطويل، تمر صناعة الذكاء الاصطناعي بنقطة تحول نموذجية في اقتصاديات الحجم.

عندما تنخفض تكلفة وحدة الحوسبة إلى مستوى منخفض جدًا، لم ينخفض الطلب الكلي على الرمز المميز مع انخفاض السعر_unitي، بل ارتفع بشكل أسّي.

لم تعد النماذج الرائدة تحدد الاتجاه، لأن مركز التطور التقني انتقل من استكشاف الحدود الذكية إلى تخفيض التكاليف من خلال الصناعة الحاسوبية. عندما تنخفض تكلفة استدعاء واجهة برمجة التطبيقات إلى مستوى يمكن تجاهله، ستبدأ أشكال النموذج وحدوده في التلاشي.

لم يعد مطورو الشركات يركزون على استهلاك كل رمز، بل يدمجون الذكاء الاصطناعي بسلاسة في كل عملية عمل.

أعمق جوانب هذا التحول هي أن انهيار أسعار واجهات برمجة التطبيقات يرفع تكلفة النقل الكاملة لهندسة البرمجيات. بمجرد أن تُبنى سير العمل المؤسسي، وشبكة جدولة الوكلاء، وقنوات البيانات التلقائية بالكامل على مزيج من النماذج منخفضة التكلفة، فإن مزودي النموذج الأساسي يُحاصرون في أنابيب الحوسبة للعقد القادم.

على مدار السنوات القليلة الماضية، كانت شركات النماذج الكبيرة تبيع الذكاء. ابتداءً من اليوم، بدأت تبيع الكفاءة.

هذان قصتان مختلفتان تمامًا.

خارج الواجهة:

في الماضي، كنا نميل إلى مقارنة تطور الذكاء الاصطناعي بالأجهزة الاستهلاكية، ونتوقع ظهور أجهزة رائدة جديدة تُحطم السجلات من وقت لآخر.

لكن ربما الشكل الحقيقي للنصر الذي يحققه الذكاء الاصطناعي ليس أن يصبح منتجًا يثير ضجة.

عندما اُخترعت المحركات البخارية لأول مرة، أُعجب الناس بمنتجيتها، أما اليوم، فالكهرباء تتدفق في كل مكان، وتدفع عجلة الحضارة بأكملها، ولا يتحدث أحد بعد الآن عنها بشكل خاص.

عندما يتوقف البشر عن التحدث بحماس عن أن نموذجًا رائدًا ما قد حطّم مرة أخرى نقطة ذكاء معينة، يُدمج الذكاء الاصطناعي بصمت في كل نظام وكل أمر، ليصبح الماء والكهرباء المُستدعَيَين افتراضيًا خلف جميع عمليات الأتمتة.

العصر الحقيقي الخاص به لم يبدأ بعد.

هذا المقال من حساب ويشات الرسمي "خارج الصفحة"، الكاتب: هواه