بعد تبني الشركات على نطاق واسع لأدوات الذكاء الاصطناعي، بدأت مشكلات جديدة في الظهور بوضوح: ليست نماذج الذكاء الاصطناعي غير قوية بما يكفي، بل فواتيرها ترتفع بسرعة مفرطة. اكتشفت العديد من شركات التكنولوجيا والإنترنت أنه على الرغم من انخفاض سعر كل Token، إلا أن الاستهلاك الإجمالي لا يزال يرتفع بسرعة مع انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي للبرمجة، والمساعدين الآليين، وأدوات الوكلاء.
عدة شركات استنفدت ميزانياتها مبكرًا
أفادت TechCrunch أن بعض الشركات استهلكت ميزانيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها قبل نهاية عام 2026. فقد استخدمت Uber كامل ميزانية الذكاء الاصطناعي للبرمجة بحلول أبريل؛ وألغت مايكروسوفت تراخيص استخدام Claude Code لبعض المطورين بعد أشهر من الإطلاق؛ وقال موظف في Priceline إن عرض التجديد العادي لـ Cursor ارتفع بأربعة إلى خمسة أضعاف مقارنة بالسابق.
يرتبط هذا التغيير بإطلاق نماذج أقوى على مدار الأشهر القليلة الماضية. أطلقت Anthropic وOpenAI وGoogle نماذج جديدة مصممة بشكل أفضل لسيناريوهات الوكلاء منذ نوفمبر الماضي، مما أدى إلى مواصلة زيادة حجم الاستخدام. وقد واجهت شركة واحدة فاتورة Claude بلغت 500 مليون دولار بسبب عدم وضع حدود لاستخدام الموظفين.
زيادة الإنتاجية لا تغطي بالضرورة التكاليف
أشار ألكسندر إيمبر، مدير أعمال OpenAI للشركات، إلى أنه قبل ستة أشهر، كان العملاء يهتمون أكثر بقدرة النموذج، بينما انتقل تركيز النقاش الآن إلى رؤية الإنفاق، وقدرات المراجعة، وتحكم الرموز المميزة، وكفاءة النموذج. إن مسألة شراء الشركات للذكاء الاصطناعي تتحول من "ما يمكنه فعله" إلى "كم أنفقنا، وهل يستحق ذلك؟"
بدأت الصناعة أيضًا إعادة حساب عائد استثمار أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي. أظهر استطلاع أجرته Faros AI في مارس على 20,000 مطور أن الإنتاجية تزداد، لكن الأخطاء وإعادة العمل تزداد أيضًا. وأظهرت دراسة منصة إدارة الهندسة Jellyfish أن المهندسين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف يحققون إنتاجية تقارب ضعف إنتاجية المستخدمين المحدودين، لكن استهلاكهم للـ Token يزيد بعشر مرات.
- إنتاجية مستخدمي الذكاء الاصطناعي المكثفين تقارب ضعف إنتاجية المستخدمين المنخفضين
- يُستهلك الرمز المميز حوالي 10 مرات أكثر
- استهلاك مطور واحد زاد بنسبة حوالي 18.6 مرة خلال 9 أشهر
أداة إدارة التكاليف تتسارع في التشكل
مع توسع مشكلات الفواتير، بدأ سوق الأدوات المتعلقة بإدارة تكاليف الذكاء الاصطناعي في التسخين. أعلنت مؤسسة لينكس هذا الأسبوع عن إنشاء مؤسسة توكينوميكس، بهدف وضع لغة ومعايير إدارية موحدة لتكاليف رموز الذكاء الاصطناعي، على غرار FinOps في مجال إدارة تكاليف السحابة.
تخطط المنظمة لتطوير معايير مفتوحة لاستخدام وحساب التوكنات، ومؤشرات موحدة، ومقاييس جديدة مرتبطة بكفاءة التكلفة، مثل "التكلفة الذكية لكل وحدة" أو "عدد التوكنات لكل واط". من المتوقع أن يتم الإطلاق الرسمي في يوليو، وسيتم الإعلان عن المزيد من الأعضاء في مؤتمر FinOps X الأسبوع القادم.
في الوقت نفسه، تتسارع شركات ناشئة وشركات ناضجة في توطين استراتيجياتها. تركز شركات مثل Pay-i وPaid على تتبع وقياس وتحسين تكاليف الذكاء الاصطناعي؛ بينما توفر Jellyfish وWaydev وFaros AI خدمات مراقبة بواسطة وكلاء ذكاء اصطناعي؛ كما تضيف Ramp وDatadog وNew Relic ميزات لإدارة إنفاق الذكاء الاصطناعي، وقابلية المراقبة على مستوى الرموز، ومراقبة وحدات معالجة الرسومات.
نموذج التوجيه يصبح اتجاهًا لخفض التكاليف
يُعتقد بعض المستثمرين وقادة الشركات أن هذا النوع من القدرات سيظهر بشكل متزايد في طبقة التطبيقات أو طبقة توجيه النماذج في المستقبل. على سبيل المثال، أطلقت شركة التكنولوجيا الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي Factory هذا الأسبوع موجهًا للنماذج، يقوم تلقائيًا باختيار النموذج الأنسب حسب المهمة لتقليل تكاليف الاستدعاء. كما ظهرت ممارسات مشابهة بالفعل في فواتير بعض الشركات، حيث يقوم النظام بتوزيع طلبات جزئية على نماذج أرخص حتى عند استدعاء نماذج متقدمة.
معلومات إضافية: تتوقع غولدمان ساكس أن ينمو استخدام الرموز المميزة عالميًا بنسبة 24 مرة بحلول عام 2030. بالنسبة للشركات التي دخلت بالفعل مرحلة الاستثمار العالي، يصبح التحكم في التكاليف مع توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي مشكلة واقعية في المرحلة التالية من النشر.