OpenAI وAnthropic تنقلان منافسة الذكاء الاصطناعي إلى الوصول المؤسسي

مقالة | قارئ ICT - لاجيي

في أوائل مايو 2026، أطلقت النجمتان في صناعة الذكاء الاصطناعي الأمريكية — OpenAI وAnthropic — خططهما الخاصة بالكيانات المشتركة أو التعاونية على مستوى الشركات، بخطى متطابقة تقريبًا، مما أدى إلى تغيير ديناميكيات المنافسة في صناعة الذكاء الاصطناعي.

أعلنت OpenAI عن شراكة مع مستثمرين كبار مثل TPG وBrookfield وBain Capital وSoftBank لتطوير كيان مشترك بحجم مستهدف قدره 10 مليارات دولار لنشر الذكاء الاصطناعي؛ وفي نفس الوقت تقريبًا، أطلقت Anthropic شراكة مع Blackstone وGoldman Sachs وHellman & Friedman لتأسيس شركة خدمات ذكاء اصطناعي تجاري بحجم يقارب 1.5 مليار دولار.

من السطح، يبدو أن هذا مجرد عمليتين ماليتين حول هيكل مشترك، لكن من منظور صناعي أعمق، فهو يشبه تحولاً استراتيجياً متسقاً للغاية — فهو يشير بوضوح إلى واقع مهم وقليل البرودة: محور المنافسة في الذكاء الاصطناعي ينتقل من "أي نموذج أقوى" إلى "من يستطيع الدخول الحقيقي إلى الشركات".

مرحلة المنافسة التقنية التي كانت تدور حول المعلمات والBenchmark و"من هو الأكثر ذكاءً" تختفي تدريجيًا، بينما تتسارع قدماً عصر "التوزيع الواسع" الذي يعتمد على القنوات والتنفيذ و"من يستطيع بيع المنتج حقًا".

منطق السرد في صناعة الذكاء الاصطناعي ينتقل من "المنافسة على قدرات النموذج" إلى "المنافسة على التوزيع والتوصيل".

إن إصدارين متقاربين بفاصل يوم واحد يبدو عشوائيًا، لكنه في الواقع يعكس تقييمًا مشتركًا من قبل شركتين رائدتين في مجال الذكاء الاصطناعي لاتجاهات الصناعة، مع اختلاف واضح في مراكز تركيزهما، مما يرسم مسارين مختلفين للنشر المؤسسي.

في 4 مايو، أصبح الكيان المشترك الذي أنشأته OpenAI لتنفيذ الذكاء الاصطناعي للشركات (المعروف في الصناعة باسم "شركة التنفيذ") محط اهتمام الصناعة بحجم هدف قدره 10 مليارات دولار، لكن جوهر هذه الصفقة ليس المال نفسه، بل شبكة الشركات وموارد صناع القرار خلف المستثمرين.

تشمل مؤسسات استثمارية عالمية رائدة مثل TPG وBrookfield عدداً كبيراً من العملاء المؤسسيين وبيئات الشركات المستثمرة، مما يعني لـOpenAI الحصول على قناة توزيع محتملة "مباشرة إلى قيادات الشركات". وقد صرح الشريك التنفيذي في TPG بوضوح: "نحن لا نقدم لـOpenAI فقط 10 مليارات دولار من التمويل، بل نقدم أيضاً الوصول إلى أكثر من 2000 شركة كبيرة ضمن محفظتنا الاستثمارية العالمية."

لذلك، بدلاً من كونها تمويلًا، فهي تُعد ترتيبًا نموذجيًا من نوع "الحصول على حقوق التوزيع مقابل الأسهم"، حيث يتم التنازل عن جزء من المصالح للحصول على قدرة أسرع على الوصول إلى الاحتياجات الأساسية للشركة.

في اليوم التالي، اتبعت شركة خدمات الذكاء الاصطناعي المؤسسة من قبل رأس المال المرتبط بـ Anthropic مسارًا مختلفًا عن OpenAI — فهي تركز أكثر على "تقديم خدمات عميقة" بدلاً من التوسع في القنوات فقط.

هدفها ليس زيادة حجم استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات، بل مساعدة الشركات على دمج نماذج Claude في سيناريوهات عمل محددة مثل خدمة العملاء، والشؤون القانونية، والمالية، وتطوير الكود، وأنظمة الأمان. أعلنت بلاكستون و H&F أنهما سيوفران مسارًا سريعًا لهذه الشركة الجديدة المتخصصة في الخدمات، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من النفاذ بسرعة إلى جميع الصناعات من اللوجستيات إلى الرعاية الصحية؛ كما أعلنت غولدمان ساكس أنها ستقدم رؤى عميقة في قطاع التمويل لدعم تطوير حلول ذكاء اصطناعي متقدمة مصممة خصيصًا لأسواق رأس المال العالمية.

يُقدّر فريق إدارة Anthropic أن الطلب على النماذج من قبل سوق الشركات يبدأ في التسارع بشكل يتجاوز قدرة طريقة التسليم الوحيدة: "بالنسبة للشركات المدرجة في قائمة فورتشن 500، فإن مجرد استدعاء النموذج عبر واجهة برمجة التطبيقات غير كافٍ. إنهم بحاجة إلى حلول مخصصة تفهم بعمق بياناتهم الحصرية، وتلتزم بمتطلبات الامتثال الصارمة، وتُدمج بسلاسة في سير العمل المعقدة الحالية".

هذا التقييم يشير مباشرة إلى أبرز عقبة واقعية في تجسيد الذكاء الاصطناعي: أهمية قدرات النموذج تتناقص، بينما تزداد أهمية القدرة على التسليم.

إن "الكيمياء" المحيطة بالنموذج على مدار العامين الماضيين تُستبدل تدريجيًا بـ"حرب أرضية" أكثر واقعية.

في الماضي، كانت السردية الصناعية تركز بشكل شبه كامل على النماذج؛ لكن عندما تجاوزت قدرات النماذج عتبة معينة، بدأ اهتمام العملاء المؤسسيين في التحول: لم يعودوا يؤمنون بمن لديه معيار أداء أعلى، بل أصبحوا يهتمون أكثر بمن يمكنه نشر الحلول بسهولة، ومن يستطيع التعامل مع البيانات الخاصة المعقدة، ومن يمكنه توليد عائد استثماري أكثر تحديدًا.

المزايا التقنية لم تعد تتحول تلقائيًا إلى مزايا تجارية؛ فبين النموذج والإيرادات، توجد سلسلة تسليم معقدة بالكامل.

هذا يفسر أيضًا سبب تحول OpenAI وAnthropic بشكل متزامن نحو هياكل مشابهة للشراكات المشتركة — فبالنسبة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تمتلك مسارات محتملة في أسواق رأس المال، فإن هذا ليس مجرد خيار تجاري، بل له أيضًا أهمية مالية واقعية: من خلال كيان مشترك لتقاسم تكاليف المبيعات والتنفيذ، يتم تحقيق "إخراج هيكلية" للربح جزئيًا، مع الحفاظ على طبيعة الشركة الأم الخفيفة في الأصول، وتسريع تكوين حجم الإيرادات للشركة.

في مواجهة الفرص الهائلة في سوق المؤسسات، لماذا اختارت OpenAI وAnthropic هيكلًا مشتركًا أو ما يشبهه، بدلاً من الاعتماد الكامل على نظام مبيعات مباشر خاص بهما؟ الإجابة الأساسية تكمن في أشد الموارد ندرة لدى شركات الذكاء الاصطناعي: الوقت.

لا تفتقرون إلى التكنولوجيا ولا إلى رأس المال، لكنهم لم يمتلكوا وقتًا كافيًا خلال نافذة التطوير الحاسمة لبناء نظام مبيعات وتسليم عالمي للشركات.

على مدار السنوات الثلاث الماضية، حققت شركات النماذج الكبيرة نموًا سريعًا من خلال واجهات برمجة التطبيقات في "السحابة"، مما حقق إلى حد ما نموذج عمل "تسليم خفيف". لكن مع تقارب قدرات النماذج وعودة قرارات الشركات إلى الواقع، ظهرت مجموعة من المشكلات: من يمكنه الاتصال بقواعد البيانات المعقدة؟ من يمكنه إعادة هندسة عمليات الأعمال؟ من يمكنه تحمل المسؤولية عن العائد على الاستثمار؟

هذه المشكلات تعني أن ساحة المعركة الرئيسية لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي التجاري قد امتدت من السحابة إلى "الكيلومتر الأخير" داخل الشركات، وهي معركة أرضية نموذجية.

في المقابل، تُعد المؤسسات الخاصة مثل TPG وBlackstone وGoldman Sachs نقطة دعم أساسية في هذه المرحلة. فهذه المؤسسات لا تمتلك فقط رؤوس الأموال، بل أيضًا علاقات على مستوى مجالس الإدارة، وشبكات عالمية للشركات، وقدرات على ربط طويل الأمد بالصناعات — فهي نفسها تمثل نظام توزيع ناضج.

عندما تُدخل شركات الذكاء الاصطناعي هذه الرؤوس الأموال، فإنها تُفوّض جوهريًا قدرة التوزيع إلى أكثر "موصلات الشركات" نضجًا، مقابل أسهم، للحصول على موارد قنوات نادرة وتحقيق اختراق سريع.

الأهم من ذلك، أن إيرادات الذكاء الاصطناعي للشركات تكون أكثر إقناعًا في الأسواق المالية مقارنة بالاشتراكات من جانب المستهلكين: فهي أكثر استقرارًا، وذات دورة حياة أطول، وأقرب إلى الإنتاجية الحقيقية.

في نظام التقييم المستقبلي، من المحتمل أن "عدد الشركات التي تخدمها" سيكون أكثر حسمًا من "قوة النموذج".

بناء نظام مبيعات خاص بالشركة ممكن بالطبع، لكنه يتطلب وقتًا — فعلى سبيل المثال، استغرق Salesforce ما يقرب من عقد من الزمن لإنشاء شبكة مبيعات وتسليم عالمية. أما الشركات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي فهي تواجه حاليًا نافذة زمنية حاسمة تقدر بـ 12-18 شهرًا، مما يجعل الاعتماد على رأس المال الخاص خيارًا أكثر واقعية.

على الرغم من اختيار كلاهما هيكلًا مشابهًا، إلا أن هناك فرقًا جوهريًا في المسار التجاري بين OpenAI وAnthropic، وهو ما يعكس التموقع الاستراتيجي المختلف للشركتين.

OpenAI أقرب إلى منطق "المنصة".

إنها تستخدم الكيانات المشتركة كمُسرّع توزيع، وتتركز على النموذج والقدرات الخاصة بالمنصة، وترك التنفيذ الملموس للشركاء. وأكّد أوليفر جاي، المدير العام التنفيذي لـ OpenAI: "من خلال التعاون مع شركاء استراتيجيين مثل TPG، نحن نبني شبكة توزيع 'مشغّلي' عصر الذكاء الاصطناعي".

في الوقت نفسه، من أجل ضمان مرونة العملاء المؤسسيين، تعمل OpenAI أيضًا على تقليل اعتمادها التدريجي على منصة سحابية واحدة، من الارتباط العميق السابق مع مايكروسوفت إلى مسار توزيع متعدد السحابات أكثر انفتاحًا. وهذا يمثل تحولًا رسميًا لـ OpenAI في توسيع حقوق توزيعها المؤسسية من منصة سحابية واحدة إلى البنية التحتية الرئيسية العالمية، مما يغطي أسواق الشركات القائمة على نطاق أوسع.

على النقيض من ذلك، اختارت Anthropic مسارًا أكثر ثقلًا وعمقًا، أقرب إلى نموذج "الخدمات"، حيث تشبه الشركات التي تقف خلفها رؤوس أموال في مجال الذكاء الاصطناعي، جوهرها نظامًا مركبًا من "الاستشارة + التكنولوجيا".

أحد أبرز مظاهر هذا النموذج هو ظهور مهندسي التقدم (FDE - Forward-deployed Engineers)، وهو نموذج طورته شركات مثل Palantir، وأصبح اليوم حاسماً لـ Anthropic في إتمام تنفيذها لدى الشركات عبر "الكيلومتر الأخير".

القيم الأساسية لفريق FDE تكمن في "الدمج الثنائي الاتجاه": حيث يقيم المهندسون مباشرة داخل الشركات، ويتمتعون بفهم عميق لكل من التقنيات الأساسية للنماذج وسير العمل المعقدة للشركات، حيث يقومون بتحسين الخوارزميات في الوقت نفسه الذي يدمجون فيه أنظمة ERP القديمة للشركة، مما يربط قدرات النموذج ارتباطًا عميقًا باحتياجات الأعمال، وينتج دمجًا عميقًا بين التكنولوجيا والأعمال.

على الرغم من أن نموذج FDE يتحمل تكاليف بشرية أعلى ويشهد قيودًا في سرعة التوسع، إلا أنه يتمكن من التغلغل العميق داخل المؤسسات، ويسهل إنشاء حلقة مغلقة في الصناعات الخاضعة لرقابة صارمة وحواجز عالية مثل القطاع المالي والطبي، مما يبني حواجز تنافسية يصعب تقليدها.

إذا كان هدف OpenAI هو "العمق" العالمي، فإن Anthropic تسعى إلى "السُمك" في سيناريوهات الأعمال؛ كلا الطريقتين لهما مزايا وعيوبهما، لكنهما تتجهان نحو هدف واحد: إنجاز تطبيق الشركات بكفاءة أكبر.

الاختلاف في التخطيط بين OpenAI وAnthropic يبدو وكأنه اختيار استراتيجي من قبل شركتين، لكنه في الواقع يعيد تشكيل هيكل صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها، وقد يُحدث سلسلة من التأثيرات العميقة ويدفع الصناعة نحو مرحلة تطوير جديدة تمامًا.

أكبر تغيير هو دخول الذكاء الاصطناعي رسميًا عصر "النشر هو الملك".

مع تقارب تقنيات النماذج بشكل مستمر، فإن الفجوة بين نماذج الشركات المختلفة تقل تدريجيًا، ولم يعد الميزة التقنية السابقة قادرة على تكوين حواجز مطلقة، بل أصبحت قدرة التوزيع هي العامل الحاسم في نجاح أو فشل الشركات — من يستطيع الوصول إلى الشركات بكفاءة أكبر، وتطابق الاحتياجات بدقة أعلى، وإتمام التسليم بسلاسة أكبر، سيحتل موضعًا مهيمنًا في المنافسة.

ثانيًا، أصبح رأس المال الخاص من مستثمرٍ مجرد إلى بنية تحتية حاسمة لتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

الكيانات مثل بلاكستون، غولدمان ساكس، وTPG، لم تعد تقدم فقط التمويل للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، بل أصبحت أيضًا، بفضل شبكاتها التجارية الواسعة ومواردها الصناعية، جسرًا لدخول الذكاء الاصطناعي إلى الشركات، وعقدًا محوريًا في مسار تجارية الذكاء الاصطناعي.

في الوقت نفسه، قد يعيد انتشار نموذج FDE تشكيل مشهد برامج الشركات.

لقد كسرت المفهوم التقليدي بأن البرمجيات هي مجرد منتج، ودفعّت تحول البرمجيات إلى نموذج مدمج من "المنتج + الإنسان" — لم تعد الشركات بحاجة إلى أدوات باردة، بل إلى حلول قادرة على التكيف العميق مع أعمالها وتقديم خدمات تحسين مستمرة، وقد يصبح هذا النموذج تدريجيًا الشكل السائد لخدمات الذكاء الاصطناعي المؤسسية.

أخيرًا، يشهد منطق تقييم صناعة الذكاء الاصطناعي تحولًا جوهريًا.

في المستقبل، لن تركز تقييمات الأسواق المالية على شركات الذكاء الاصطناعي على أداء النموذج الفردي، بل ستتحول إلى مؤشرات أساسية ذات قيمة تجارية فعلية: عدد العملاء المؤسسيين، حجم الإيرادات، وعمق الاختراق الصناعي. وسيؤدي هذا التحول في منطق التقييم إلى دفع شركات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر للانتقال من "التركيز التقني" إلى "التركيز التجاري"، مما يُسرّع عملية تطبيق التجارية في القطاع.

تنتقل حوض الربح في صناعة الذكاء الاصطناعي من طبقة النموذج إلى طبقة التوزيع والتوصيل.

إذا كان الموضوع الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الثلاث الماضية هو "أي نموذج هو الأقوى"، فإن هذا السؤال بدأ يُستبدل اعتبارًا من عام 2026 بسؤال آخر: من يستطيع بيع الذكاء الاصطناعي حقًا إلى الشركات ويولد إيرادات مستمرة؟

كلما ازداد اندماج الذكاء الاصطناعي في الشركات، ازدادت الشركات إدراكًا أن ما تفتقده حقًا ليس النموذج، بل خدمة التنفيذ، لذا يدخل القطاع بأكمله مرحلة "المنافسة الطبقيّة": حيث تتجه قدرات النماذج نحو التوحيد، بينما تصبح قدرات التوزيع حاجزًا تنافسيًا جديدًا.

في النصف الثاني من تجارية الذكاء الاصطناعي، لن يكون الفائز النهائي بالضرورة الشركة الأكثر تقدمًا من حيث التكنولوجيا، بل ربما تكون الشركة الأقرب إلى عملائها المؤسسيين، القادرة على دمج الذكاء الاصطناعي حقًا في قلب المؤسسة.