رامب وسترايب تبنيان مصادر إيرادات جديدة حول مهام مدعومة بالذكاء الاصطناعي

الكاتب: سيمون تايلور

مُترجم: Deep潮 TechFlow

مقدمة من Shenchao: لا يجلب الذكاء الاصطناعي فقط تحسينات في الكفاءة، بل أيضًا مهام عملاء جدد لم تكن موجودة من قبل: إنفاق الرموز، الهوية الوكيلة، توجيه النماذج. وقد أنشأ Ramp وStripe حقول إيرادات جديدة حول هذه المهام، وسرد قيمتهما لا يعتمد فقط على النمو، بل على المراهنة على الطبيعة الأصلية للذكاء الاصطناعي. فهم خريطة "المهام الجديدة" هذه يمكن أن يساعد المستثمرين على التمييز بين من يستفيد ومن سيُستبعد.

🧠 أنشأ الذكاء الاصطناعي مشكلات عملاء جديدة

حل هذه المشكلات هو بالضبط المكان الذي تتشكل فيه منتجات المالية من الجيل التالي. إن إنفاق الرموز المميزة وهوية الوكيل ومسار النموذج كانت شبه غير موجودة قبل الذكاء الاصطناعي.

قام Ramp بجمع 750 مليون دولار بقيمة تقدر بـ 44 مليار دولار. ربما لا يحتاج إلى هذا المال، لكن هذه الجولة الاستثمارية اشترت شيئًا أكبر من مجرد نمو ملحوظ*، إنها اشترت سردًا متسقًا حول أن تصبح مُنشأًا للذكاء الاصطناعي.

هذه القصة موثوقة لأنها تعيد بناء نفسها حول مهام العملاء التي أنشأها الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يقوم Router بإيجاد النموذج الأقل تكلفة والأعلى جودة لكل طلب، مما يوفر للعملاء 40% من التكاليف وفقًا لـ Ramp. وتقوم Stripe ببناء بنية تقنية مشابهة: الأساس هو الدفع، وMetronome مسؤول عن القياس والفوترة حسب الاستخدام، والطبقة العلوية هي OpenRouter التي توجه حركة المرور بين أكثر من 400 نموذج. ووفقًا للتقارير، دفعت الطبقة العلوية أكثر من 7 مليارات دولار.

يبحث كل مستثمر، خاصة المستثمرون النمويون، عن شركات تستفيد من الارتفاع السريع للذكاء الاصطناعي وبالتالي تصبح أكثر استدامة. يريدون امتلاك المستفيدين، وتجنب امتلاك الضحايا قدر الإمكان.

تحدثت هذا الأسبوع مع ثلاثة مؤسسين. جميعهم على وشك إتمام تمويل كبير تحت شعار "أصيل للذكاء الاصطناعي". كانت أسئلتهم لي متشابهة:

كيف يجب أن نحدد أنفسنا ككيان أصيل للذكاء الاصطناعي؟ ماذا يجب أن يكون منتجنا؟

هم يسألون عن مشكلة التحديد. أعتقد أن الإجابة هي مشكلة في المنتج.

هذه المقالة هي إجابتي.

خريطة سريعة:

أين تقع أنت: المُتَبنّي، أم المستفيد، أم الساكن الأصلي؟

أنشأ الذكاء الاصطناعي درجة مهام: تحسين المهام القديمة؛ مهام جديدة بجانب المهام الأساسية؛ مهام جديدة لم يحلها أحد

لماذا يحتاج وكيلك إلى سياسة توزيع؟

ماذا يجب فعله الآن

أفضل نقطة في هذه المقالة من كلايتون كريستينسون هي: العملاء لا يشترون منتجك، بل يستأجرون المنتج لإكمال مهمة ما.

تشمل المهام المعلقة في المجال المالي: استرداد مصروفاتي، مطابقة فواتيري، ومساعدتي في إدارة الاحتيال. كانت هذه المهام موجودة قبل الذكاء الاصطناعي. يمكن للنماذج الحديثة تنفيذ جزء منها بشكل أسرع وأرخص وب所需 أقل من العمل البشري، لكن العملاء ما زالوا يريدون نفس الشيء بمجرد استيقاظهم.

كما أنشأ الذكاء الاصطناعي مهمة من الفئة الثانية: مراقبة إنفاق رمزي؛ توجيه كل طلب استدلال إلى النموذج الأمثل؛ السماح لوكيلي بالشراء دون التخلي عن هويتي الكاملة أو حسابي المصرفي.

قبل أن تأتي الذكاء الاصطناعي بهذه المشكلات، لم يكن لدى أحد هذه المهام.

أفكر في كيفية أن أصبح مولودًا للذكاء الاصطناعي من خلال مصفوفة 2x2.

المهام: المهام القديمة للعملاء لا تزال موجودة (مثل إدارة الاحتيال)، بينما المهام التي أنشأها الذكاء الاصطناعي ظهرت مع التكنولوجيا (مثل إدارة إنفاق رمزي).

شركة: شركة أو منتج existed قبل الذكاء الاصطناعي، أو شركة موجودة فقط بسبب الذكاء الاصطناعي.

وضع كليهما معًا، يبدو هكذا؟

مهمة العملاء القدامى

مهمة عميل مُنشأة بالذكاء الاصطناعي

الشركات / المنتجات الموجودة مسبقًا

نوبانك / نو فورمر

رامب وسترايب

لا يمكن أن يوجد بدون الذكاء الاصطناعي الحديث

هارفي وهبيا وروغو

OpenRouter و fal

في الزاوية العلوية اليسرى، يتم استخدام العمق. تستخدم Nubank NuFormer لاتخاذ قرارات ائتمانية أفضل، لكن التحصيل هو مهمة مصرفية قديمة.

في الأسفل الأيسر، توجد مواقع Harvey و Hebbia و Rogo: هذه المنتجات لم تكن ممكنة قبل ظهور النماذج الحديثة، وتقوم بعمل أبحاث قانونية ومالية موجودة منذ زمن طويل.

الجانب الأيمن هو حيث توجد الرياح المواتية. عندما يقدم الذكاء الاصطناعي للعملاء أشياء جديدة للشراء، كانت Ramp وStripe لديهما بالفعل أعمالًا. إن OpenRouter وfal لهما معنى فقط لأن الاستدلال أصبح صناعة.

هذا يعني أيضًا أن شركة واحدة يمكن أن تحتل أكثر من خانة واحدة. منتجات الإنفاق الخاصة بـ Ramp في الزاوية اليسرى العلوية. لوحة رموزها وراوترها في الزاوية اليمنى العلوية. أعمال الدفع الخاصة بـ Stripe في الزاوية اليسرى العلوية؛ جرّت Metronome وOpenRouterها إلى الجانب الأيمن من الجدول. نادرًا ما يمكن ترتيب الأشياء بوضوح داخل مصفوفة 2x2.

لذلك اسمح لي أن أطرح عليك مفهومًا آخر.

لقد وجدت ثلاثة ت etiquettes مناسبة جدًا لوصف موقف الشركة:

يستخدم المُستخدِمون الخدمة الذكية لتلبية احتياجاتهم الحالية. ربما أضافوا مقعدًا جانبيًا. هناك قيمة حقيقية هنا. يمكنها أن تكون أسرع وأرخص وأكثر كفاءة، لكن هيكل خطوط المبيعات يبقى كما هو. معظم شركات البرمجيات كخدمة التي أضافت وكيلًا تندرج ضمن هذه الفئة.

يُحسّن المستفيدون المهام القديمة ويستغلون الاحتياجات الجديدة التي أنشأها الذكاء الاصطناعي في الجوار. Ramp أو Stripe هما أوضح الأمثلة. لا يزال إدارة النفقات مهمة أساسية؛ بينما إدارة تكلفة الرموز وتوجيه النماذج هي جيوب إيرادات جديدة بجانبها.

السكان الأصليون موجودون بسبب طلب جديد. يوجه OpenRouter الطلبات بين أكثر من 400 نموذج. يشغل fal استنتاج الوسائط التوليدية على نطاق واسع. في عالم لا يوجد فيه استنتاج للبيع، لم تكن لأي من هاتين الشركتين أعمال.

هذه الصورة توضح لك من أين يأتي الطلب.

المهمة تخبرك أين قد تكمن الفرص. أن تكون أصليًا للذكاء الاصطناعي هو عملية تدريجية: القاعدة مألوفة، والقمة هي التحديات العظيمة التي لم تُحل بعد. هيا بنا نتصاعد معًا.

نموذج التشغيل المدعوم بالذكاء الاصطناعي غيّر شكل الشركة والحوكمة وأنظمة التشغيل. حيث بني الفريق إضافات حول الموظفين، وربط البيانات الداخلية، وشارك المهارات، وغيّر من يمكنه做什么. بدأ منتجو المنتجات والمصممون نشر الكود. ودخل المهندسون بشكل أعمق في المنتج. وبنى الفريق أدواته الداخلية الخاصة. (للمزيد، راجع تقرير نموذج التشغيل بالذكاء الاصطناعي.)

هذه تذكرة دخول. إنها تسمح لك بالتسريع، لكنها وحدها لا تغير ما تبيعه.

بعض المنتجات الأصلية للذكاء الاصطناعي تخدم مهام قديمة جدًا. هذا لا يقلل من طبيعتها الأصلية.

قبل ظهور الذكاء الاصطناعي، كانت فحوصات الامتثال، وتوثيق المطابقة عبر البريد الإلكتروني، والبحث القانوني، والتقارير المالية جميعها أعمالًا إدارية مرهقة. يستخدم Beacon وSardine* وGradient Labs وHarvey وHebbia وRogo نماذج حديثة لدمج مئات الوثائق ومصادر البيانات، ثم تقديم إجابات أو إدارة العمليات. لم يكن من الممكن إنشاء هذه المنتجات قبل بضع سنوات. لكن المهمة نفسها قديمة جدًا.

أنا مستشار ساردين.

إذا كنت تتعامل مع إدارة المصروفات أو إدارة الحسابات أو مساعدة الأشخاص على الدفع، فما زالت المهام القديمة للعملاء موجودة، لكنها تمت إضافة مهام جديدة بجانبها. هناك عدة أنواع مختلفة.

المهمة: ساعدني في إدارة استخدام الذكاء الاصطناعي. لوحة رموز Ramp هي مهمة أنشأها الذكاء الاصطناعي، وتوجد داخل منتج موجود مسبقًا. قد تجادل بأن لوحة التكلفة ليست جديدة؛ فقد كانت Vantage و Datadog تُسعّر إنفاق السحابة والحوسبة لسنوات عديدة. لكن الفرق يكمن في الفاتورة. قبل أن يقدم الذكاء الاصطناعي لك فاتورة رموز، لم يكن أحد بحاجة إلى تصنيف تكاليف الرموز أو التنبؤ بها أو التمييز بين تكلفة البضائع المباعة ونفقات التشغيل. على Ramp، زاد إنفاق رموز الذكاء الاصطناعي بنسبة 20.7 مرة بين يونيو 2025 ويونيو 2026. Metronome، التي تابعة الآن لـ Stripe، تقع في الطرف الآخر من هذه المهمة، وتتولى قياس واستخدام هذه الخدمات وفاتورتها.

المهمة: قم بربط عميلي بمنتجك وإكمال المهمة. شركات مثل Mercury و Visa و Ramp تطلق واجهات سطر الأوامر (CLI). أطلقت Stripe التقليدية واجهة سطر الأوامر الخاصة بها قبل سبع سنوات. لكن بعد إطلاق Claude Code، ارتفع الاستخدام بشكل كبير. واجهة سطر الأوامر هي واجهة مستخدم تعتمد على سطر الأوامر (الطرفية)، وليس على التطبيقات أو المواقع الإلكترونية. يفضل العميل هذه الواجهات لأنها أسهل في التنقل. كما أن استخدام واجهة سطر الأوامر يستهلك عددًا أقل بكثير من الرموز. على سبيل المثال، عند تشغيل Ramp CLI بوضع --agent، تُعاد المعاملات بصيغة JSON، وتستهلك حوالي 105 رموز. أما عند تشغيل نفس المعاملة بوضع --human، فتتطلب 280 رمزًا لعرضها بتنسيق مناسب. هذه هي واجهات المنتج المصممة خصيصًا لـ"العملاء غير البشر".

العمل: اجعل متجرك قابلاً للاكتشاف من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي. الآن، يستخدم ثلث تقريبًا من جيل Z الذكاء الاصطناعي بدلاً من Google للبحث عن ما يشترون. إذا لم يكن متجرك ووحدات SKU الخاصة بك موجودة هناك، فقد تفوت فرصًا. الآن، شركات مثل Shopify وWooCommerce، بالإضافة إلى مزودي خدمات الدفع (PSP) الذين يساعدون تجار التجزئة الإلكترونيين، يركزون أيضًا على تحسين هذا المجال.

لقد أنشأ الذكاء الاصطناعي فئة كاملة من الاحتياجات بجانب عملك الحالي. فرصتك هي بناء واجهات تلبي هذه الاحتياجات. لا حاجة لتحويل عملك بالكامل على الفور.

لكن تخيل مستقبلاً: حيث تمثل الوكلاء 80% إلى 90% من حركة الإنترنت، والتجارة، والاقتصاد. إذا كان لهذا أي درجة من الحقيقة، فكيف ستُعيد توجيه شركتك وسرد قصتك؟ ما هي وحدة القيمة الأساسية التي تخلقها؟ وكيف تنطبق على ذلك العميل؟

في هذه التجربة الذهنية، يجب علينا التخلي عن فكرة اعتبار الذكاء الاصطناعي كميزة إضافية على الأعمال الحالية.

بعض المشكلات لم تكن موجودة قبل انفجار الذكاء الاصطناعي. وهي لا تأتي فقط من الاستخدام البسيط للذكاء الاصطناعي.

كيف يمكنني الثقة في هذا الوكيل عند معالجة بياناتي أو اتخاذ قراراته؟ نحن ندخل عالماً حيث قد تتفاعل وكلاء مطورو من طرف ثالث مع أعمالك. تحتاج إلى طريقة ما لضمان أن هذه الوكلاء آمنة وموثوقة، وتُدير الخصوصية، ويتولى مسؤوليتها كيان قانوني ما. النموذج البسيط هو أن الوكيل موجود داخل مزود SaaS الذي لديك بالفعل اتفاقية معه. لكن الوكلاء أصبحت تدريجياً جزءاً أساسياً من المنتج نفسه. فقد تأتي من مختبرات مثل Anthropic، أو شركة ناشئة، أو قسم داخلي. أرى شركات تبني أو تشتري واجهات أو طبقات تحكم (مثل Primitive) لتغليف هذه الوكلاء. وهناك طريقة أخرى وهي AIUC، التي تهدف إلى التأمين على الوكلاء واعتمادها.

كيف يمكنني الثقة في هذا الوكيل للقيام بالتداول؟ إذا ظهر وكيل في متجرك يحاول شراء شيء، كيف تعرف سمعته أو من هو مُنشئه؟ هل قام المستخدم بالتحقق من هوية هذا الوكيل للقيام بالشراء؟ هناك حاليًا معايير ناشئة مثل A2A من Google وبروتوكول الوكيل الموثوق من Visa، بالإضافة إلى معايير الهوية التي يبنيها FIDO. لكننا لا نزال في مراحل مبكرة جدًا. شركات مثل Natural Payments وSkyfire وA-comm تبدأ في وضع أقدامها هنا، حيث تدير مراحل تحويل الأموال الفعلية من قبل الوكلاء في سير عمل التجارة الوكيلة.

كيف يمكنني الحصول على استدلال وقوة حوسبة بتكاليف أقل؟ يشير بريكس إلى أن الشركة ستضيف أول مزود للحوسبة المفتوحة خلال خمسة أشهر بعد أول تكلفة لواجهة برمجة تطبيقات OpenAI أو Anthropic. خمسة أشهر. في اللحظة السابقة، كنت تدفع رسوم واجهة برمجة التطبيقات لمختبرات النماذج. وفي اللحظة التالية، تقارن بين Together AI وFireworks وBaseten. تقرر أين ستُنفَّذ أحمال العمل، وتسأل المالية عن كيفية التحوط ضد التكاليف. لقد خلقت الذكاء الاصطناعي سلسلة توريد برمجية، ثم بدأت في بناء هيكل رأسمالي تحتها. تحاول Nvidia ووول ستريت تعبئة 500 مليار دولار حول هذه الطبقة.

المصدر: Brex Benchmark؛ بيانات بطاقات ودفعات فواتير Brex، يناير 2021 – يونيو 2026

هذه الوظائف أكبر من الميزات. فهي تشمل المنتج والبيانات والهوية والأموال. بمجرد أن تشمل المنتج، يصبح السؤال هو من يثق به العملاء坐在ها فوقها.

لا أريد وكيلك. أريد وكيلي أن يدخل منتجك.

في النهاية، سيقوم معظم العملاء التجاريين بتشغيل نوع من واجهة تحكم أو قشرة: مكان لتنسيق الوكلاء الذين يملكونهم عبر الأدوات التي يستخدمونها. ستتم إدارة الميزانية والتفويض والمراقبة للوكيل المالي لمدير المالية، والوكيل البرمجي للمهندسين، والوكيل الشرائي لفريق العمليات، من خلال طبقة تقع فوق المنتج.

سيكون لدى المستهلكين أيضًا إصدارهم الخاص. سواء كان ذلك Grokbot أو Instinct، أو تطبيقات مستهلكة جديدة من OpenAI أو Google، أو حتى إذا جعلت Apple Siri أقل سوءًا، فسيكون هناك دائمًا شيء ما يفكر في المستخدم عبر المنتجات.

جاريتان وصف بدقة التهديدات التي تواجه البرمجيات الحالية:

الأنظمة المسجلة تمتلك بالفعل البيانات والصلاحيات والتوزيع المطلوبة للغلاف. مشكلتها أن طبقة ترتيب جديدة يمكن أن تُوضع فوقها، لتحويل كل منتج أساسي إلى مزود قابل للاستدعاء.

هذا يوفر ثلاثة خيارات استراتيجية:

احصل على التنظيم. كن المكان الذي يمكن للعملاء من خلاله عرض وتفويض وإدارة كل وكيل.

امتلاك نقطة تحكم موثوقة. حتى لو امتلك الآخرون الغلاف الخارجي، فإن الهوية والسمعة والترحيل والشراء والتسوية تظل تحتفظ بقيمتها.

اجعل كل غلاف مهم سهل الوصول إليه عبر المنتج. واجهات CLI وAPI والوكلاء هي وسائل التوزيع. (هذا هو الإجابة الصحيحة لعدد أكبر منكم مما تظنون)

لن تتخلّى Salesforce وأنظمة البنوك الأساسية بسهولة عن الأوتاد اللاصقة التي تمتلكها بالفعل. هذا ليس مجرد نظرية التجميع. يمكن أن تصبح أنظمة التسجيل قشرة؛ يمكن للخبراء امتلاك نقاط التحكم؛ يمكن توزيع المنتجات من خلال كل هذه العناصر.

هذا التوتر هو بالضبط النقاط الأساسية. قد يكون الجائزة هي مستوى التحكم. وقد تكون أيضًا الشيء الأساسي الذي يحتاجه كل مستوى تحكم.

العودة إلى المؤسسين الثلاثة الذين تحدثت عنهم.

الإجابة دائمًا هي العمل. تحديد المنتجات المتبعة.

ابحث عن العمل الذي يخلقته الذكاء الاصطناعي بجانب القيمة التي قدمتها بالفعل. قم ببناء واجهة له.

ثم قرر كيف ينتشر. يمكنك امتلاك الهيكل الخارجي، وامتلاك نقطة تحكم موثوقة داخله، أو أن تصبح منتجًا يمكن استدعاؤه بسلاسة من جميع الهياكل الخارجية.

هذا هو معنى إعادة اختراع نفسك. تبدأ باستخدام الذكاء الاصطناعي لتشغيل نفسك. تستخدمه لتحسين الأعمال القديمة. ثم تتصاعد نحو الوظائف التي لم تكن موجودة قبل أن يسبب النموذج مشاكل للعملاء.

وصل Ramp إلى 44 مليار دولار ليس لأنه أفضل إدارة للرسوم. بل وصل إلى هناك لأن المستثمرين آمنوا بأن الذكاء الاصطناعي سيخلق طلباً جديداً باستمرار بجانب الأساس. وتمكّن Ramp من التقاط هذا الزخم.

اختر الوظيفة. اختر الواجهة. قم بتوزيعها.

(وفقًا للمعايير المالية للشركات، فإن نمو Ramp مذهل: بلغ إجمالي حجم المعاملات (TPV) حتى مارس زيادة قدرها 170% على أساس سنوي، وهو أسرع معدل نمو منذ ثلاث سنوات، بينما تضاعف حجم أعماله 20 مرة.)