شركات الذكاء الاصطناعي الرأسية تNavigate البقاء وسط هيمنة النماذج العامة

يبدأ الذكاء في النمو غير الخطي، ويتم إعادة كتابة المنطق الأساسي لشركات الذكاء الاصطناعي.

كاتب المقال، المصدر: جيكي بارك

90%، هذه هي الاحتمالات التي قدمها المستثمرون لفشل الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2026.

في أبريل، أعلنت منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي Yupp، التي حصلت على تمويل بقيمة 33 مليون دولار من جولة التمويل الأولي بقيادة a16z، فجأة عن إغلاقها. وقد حظيت المنصة بدعم عدد كبير من كبار الشخصيات في وادي السيليكون، بما في ذلك جيف دين، العالم الرئيسي في جوجل، وبيز ستون، المؤسس المشارك لتويتر، ونجحت في جذب 1.3 مليون مستخدم خلال أقل من عام على إطلاقها، لكنها أُغلقت فجأة بقرار من مؤسسيها. وعلى الرغم من وجود أموال كبيرة لا تزال متوفرة في الحسابات، إلا أن المؤسسين فقدوا الأمل. كتب مؤسس Yupp، بانكاج غوبتا، في مدونة وداعه: "خلال العام الماضي فقط، شهدت خريطة قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي تغييرات هائلة؛ المستقبل ليس فقط في النماذج، بل في أنظمة الوكلاء."

في نفس الفترة، أغلقت شركة صور الذكاء الاصطناعي NeuroPixel بسبب التحسن الهائل في قدرات النماذج الكبيرة مثل Google NanoBanana Pro، واستخدم مؤسس NeuroPixel كلمة واحدة لوصف هذا الهزيمة: outgunned — «تُهزم تمامًا دون أي فرصة للرد بين ليلة وضحاها».

في سياق التحسن الذكي المتسارع للنماذج الأساسية، تتوسع حدود قدرات الذكاء الاصطناعي باستمرار؛ ففي البداية، استهلكت مربعات المحادثة محركات البحث، ولم يعد المستخدمون بحاجة إلى التمرير للبحث عن النتائج. ثم بدأ الوكلاء في استهلاك البرمجيات، حيث يمكن لوكيل قادر على استدعاء الأدوات وتفكيك المهام إنجاز ما كان يتطلب سابقًا مجموعة كاملة من القوائم والتطبيقات. عندما يستطيع الذكاء الاصطناعي كتابة الكود مباشرةً على الطرفية، واستدعاء واجهات البرمجة، وتنفيذ المهام، فإن حدود أنظمة البرمجيات التقليدية تُعاد تعريفها أيضًا.

بالنسبة لمنتجي المنتجات، فإن ما عليهم التفكير فيه هو إعادة تعريف شكل المنتج وطرق التفاعل. أما بالنسبة للمؤسسين، فقد وُضِع أمامهم السؤال الذي يقرر البقاء أو الانهيار:

مع تزايد ذكاء النماذج الأساسية، كيف يمكنني بدء مشروع تجاري؟ كيف يمكنني التأكد من أن عملي الحالي لن يُستهلك مباشرةً بواسطة التحديث التالي للنموذج؟

مؤسس FlashLabs، شيه يي، عاش خلال العام الماضي في صلب هذا السؤال. لقد اتخذ سلسلة من القرارات التي يبدو للخارجيين أنها تناقض المنطق: ألغى خارطة طريق المنتج، وقلص فريقه بشكل نشط، وتخلّى عن مؤشرات التحويل التجاري قصيرة الأجل، وحتى غيّر اسم الشركة. تحدثنا معه حول كيفية بقاء شركات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في عصر تطور النماذج العامة.

لم تظهر شعور بالخطر لأول مرة أمام المؤسس اليوم. فمنذ نهاية عام 2024، أدرك شيه يي أن سرعة تطور الذكاء في النماذج العامة كانت سريعة جدًا.

ما جعله يشعر لأول مرة بوجود شيء غير طبيعي كان اختفاء شركة "Jasper"، وهي شركة ناشئة ذكية تبلغ قيمتها 1.5 مليار دولار. فقد كانت هذه الشركة النجمية، التي كانت تُعتبر معيارًا في طبقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تحقق قيمة سوقية قدرها 1.5 مليار دولار خلال 18 شهرًا، لكن إيراداتها انخفضت إلى النصف بعد فتح القدرات الأصلية لـ GPT. "انخفض ARR الخاص بـ Jasper إلى النصف مباشرة،" كما يتذكر شيه، "إن الشركات التي كانت تعمل في معالجة اللغة الطبيعية ستُستهلك تدريجيًا من قبل النماذج الكبيرة مع تحسن قدراتها المستمر."

هذا الحكم كأنه شوكة غارسة في قلبه، تُشعره بعدم الارتياح. في ذلك الوقت، كان اسم شركته لا يزال FlashIntel، وكان يمارس أعمالًا تقليدية نسبيًا في مجال البرمجيات كخدمة للشركات (B2B SaaS). وفقًا للمنطق التقليدي لبرمجيات كخدمة للشركات، كان يكفي أن تجمع كمية كافية من بيانات الصناعة في مجال متخصص، وتُبنى حواجز تقنية متوافقة وآمنة، لضمان وجود مساحة سوقية للبقاء، لكن كل هذا لم يعد فعالًا الآن.

هل ستواجه أفعالي نفس المشكلة؟" بدأ هذا السؤال يظهر مرارًا وتكرارًا في تفكيره. وسرعان ما أدرك أن عمله لا يختلف جوهريًا عن عمل جاسبر، حيث كانت جميع أنظمة المنتجات السابقة مبنية على افتراض أن قدرات النموذج لن تتفوق على النماذج المتخصصة. وعندما يتجاوز ذكاء النموذج الأساسي نقطة حرجة، قد تختفي فجأةً جميع المزايا الناتجة عن الهندسة والتحسينات السياقية المبنية على المنتجات المتخصصة في ليلة واحدة.

بمجرد الوصول إلى الاستنتاج، قام بطرح هذه المسألة الأساسية كأولوية قصوى في استراتيجية الشركة، مما إجبر الفريق على اتخاذ قرار: يجب على الشركة التحول تمامًا من SaaS إلى نموذج مبني على الذكاء الاصطناعي.

هذا التغيير لا يحدث فجأة. أول سؤال طرحه هو: ما هي البنية التنظيمية التي تحتاجها شركات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي؟

يعتقد أنه الآن، لا يمكن للشركات أن تسعى وراء عدد الأفراد في الفريق والتقسيم الدقيق للمهام. "في عصر الذكاء الاصطناعي، كلما زاد عدد الأشخاص، زاد سوء استخدام الذكاء الاصطناعي، لأن التخصص الدقيق يجعل كل شخص يعتمد أكثر على جزئه الخاص." بدأ يقلل بنشاط من حجم فريقه، وحوّل معايير التوظيف من "التركيز على الخبرة والمشاريع" إلى "التركيز على طريقة التفكير والقدرة على العمل الكامل". كما غيّر طريقة اختبار المرشحين، ولم يعد ينظر إلى السيرة الذاتية أو الخبرات السابقة، بل يعطي المرشحين مهامًا مباشرة ليرى إن كان بإمكانهم استخدام الذكاء الاصطناعي لإكمال كل من الواجهة الأمامية والخلفية. "من يستطيع إنجاز المهمة، فلا يمكن أن يكون سيئًا في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي."

ثم قام بتعديل أولويات الموارد الداخلية للشركة. بينما كانت معظم الشركات الناشئة لا تزال تركز على سرعة إطلاق المنتج والتحقق من الجدوى التجارية، اختار توجيه معظم الموارد نحو الأبحاث المتقدمة، حتى قام بتغيير اسم الشركة إلى FlashLabs.

"في الماضي، كان منطق الإنترنت هو الأولوية للمنتج أو التشغيل، لكن الآن في مجال الذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون الأولوية للبحث." لقد طلب من نفسه وفريقه قراءة الأوراق البحثية وفهم المبادئ الأساسية، "فقط عندما تقترب أكثر من المبادئ الأساسية، يمكنك أن تعرف ما الذي يمكن للذكاء الاصطناعي فعله في المستقبل وما الذي يمكنه استبداله."

جلبت هذه التحول أيضًا "فترة ألم" داخل الشركة، حيث لم يكن جميع أعضاء الفريق قادرين على فهم هذا التعديل الهيكلي الكبير. عندما قال هو وفريقه "لا تفكروا في الربحية أولًا، اصنعوا أشياء رائعة"، شعر بعض الأشخاص داخل الشركة بالإثارة، بينما اختار آخرون المغادرة. لكنه أصر على أن التبسيط أهم في عصر الذكاء الاصطناعي، "إذا لم تكن تؤمن بذلك، فسيتم حذفه".

لكن الأهم من ذلك، ما نوع المؤسسين الذين سيتمكنون من البقاء في عصر الذكاء الاصطناعي؟

قسم إجابة شيه يي إلى جزأين: الجزء الأول موجه نحو الواقع، "على الأقل يمكنك جمع الأموال، ما دمت لا تموت أو لديك موارد كافية للاستمرار في التمويل." أما الجزء الثاني فهو ما يريده حقًا أن يقوله: "هل لديك قدرة تفكير عميق أقوى من الذكاء الاصطناعي؟"

يحلل شيه يي: "لماذا يمكن للنماذج الكبيرة أن تقوم بمهام متزايدة؟ لأن جوهر جميع العلوم الطبيعية هو الرياضيات، والنماذج تكتب الشيفرات وتفهم الرياضيات. عندما تحلل هذه السلسلة طبقة تلو الأخرى، فإن القدرة الوحيدة التي تصبح نادرة حقًا لدى البشر هي التفكير بعمق أكبر من الذكاء الاصطناعي في مجال معين. الكثير من الناس لا يمتلكون فهمًا كافيًا للذكاء الاصطناعي. انظر إلى كم من المؤسسين يكتبون الشيفرات بأنفسهم ويستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي يوميًا؟ ستتحول مهارة كتابة الشيفرات في المستقبل إلى سلعة أساسية سيتقنها الجميع. لكن هل يمكنك أن تكون أذكى من الذكاء الاصطناعي؟ هذا هو الحاجز التنافسي."

من الوعي بالأزمة، إلى اتخاذ القرار، ثم دفع الثمن لإعادة هيكلة المنظمة، استغرق شيه يي سنة كاملة لإتمام عملية "تحديث ذاتي". لم ينتظر تحديث النموذج ليُخبره بالنتيجة النهائية، بل اختار البحث المبكر عن المكان الذي قد يظهر فيه الإجابة الصحيحة. أما ما إذا كان قد وقف في المكان الصحيح، فهذا أمر آخر، لكنه على الأقل الآن لا يرغب في مغادرة طاولة الأوراق الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

تعديل الهيكل التنظيمي هو مجرد الخطوة الأولى في طريق بقاء الشركة. ما جعل شيهي بحاجة إلى اتخاذ قرار حاسم هو مسار المنتج.

بدأ بفكرة إنشاء نظام تعاوني متعدد الوكلاء، ووفقًا لمبدأ أن القوة تكمن في العدد، يمكنه محاكاة هيكل تنظيمي للشركة البشرية لبناء نظام متعدد الوكلاء: بعضهم مسؤول عن البحث، وبعضهم عن الاستدلال المنطقي، وبعضهم عن تجميع النتائج.

لكن النتائج العملية جعلت شيه يهز رأسه باستمرار: "بطيء جدًا ومتقطع، والمخرجات أسوأ حتى من وكيل واحد." في رأيه، فإن نقل الأوامر بين الوكلاء يشبه لعبة مكبر صوت رديئة، وكلما زاد عدد مراحل التحويل، زادت خسارة المعلومات. "أفضل أن أمتلك عبقريًا بذكاء 150 ومجهزًا بأفضل المعدات، على أن أمتلك مجموعة من الأشخاص العاديين بذكاء 110، يحملون أدوات ناقصة ويحتاجون إلى التشاور مع بعضهم البعض." صرح شيه بوضوح خلال المقابلة.

في النهاية، قام بحذف جميع الوكلاء الفرعيين المُحدَّدين مسبقًا، وقرر تطوير وكيل واحد قوي بما يكفي يستخدم التنفيذ المتوازي متعدد الخيوط بدلًا من التعاون بين المجموعات.

هذا أيضًا نموذج أولي لأحدث منتجات FlashLabs، Super Agent، الذي يدفع ذكاء النموذج الفردي إلى أقصى حد، ويوفر الأدوات إلى أقصى حد. يستخدم Super Agent بشكل رئيسي الأتمتة الذكية لتوحيد نظام إيرادات المستخدم، من تطوير العملاء المحتملين حتى إتمام الصفقة، حيث يشارك وكيل الذكاء الاصطناعي في جميع المراحل.

في موقع مقابلة جي كي بارك، قام شيه يي بتعيين مهمة استرجاع معلومات لـ Super Agent: "استرجاع خلفيات مؤسسي جميع الشركات الصينية التي حصلت على استثمار في مجال الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الستة الماضية وتصديرها كجدول". بعد ذلك، قام Super Agent بتشغيل عشرات خيوط المهام في وقت واحد لتنفيذ البحث، والتنقيب، وكتابة الكود، وتنظيف البيانات، وحصل على النتائج خلال 2-3 دقائق، حيث احتوى الجدول على أسماء المؤسسين وحجم التمويل ووسائل التواصل العامة.

إذا كان التخلي عن متعدد الوكلاء يُعد طرحًا على مستوى البنية، فإن التخلي عن الترجمة المحلية هو اختيار عكسي على مستوى نشر المنطق.

عندما أثار OpenClaw موجة "الوكلاء المحليين" في مجتمع المطورين، اختار شيهي بحزم وضع Super Agent على السحابة. "إذا تم تشغيل نظام مثل OpenClaw داخل الشركة، فهو يعادل حصان طروادة، ويمكنك بسهولة الاختراق من خلاله."他认为 أن أي شركة تجرؤ على نشر OpenClaw على نطاق واسع داخل مؤسستها في هذه المرحلة تفتح بابها أمام قراصنة العالم بأسره.

في رأيه، تكمن ميزة OpenClaw في قدرتها على إظهار القدرة الاستباقية على مستوى الفرد. فعلى سبيل المثال، مع OpenClaw، عندما يطلب من المستخدم الذكاء الاصطناعي 2000 دولار لشراء بطاقة رسومات، فيقول المستخدم: "اذهب واكسبها بنفسك"، فيبدأ الذكاء الاصطناعي في توقع السوق ودراسة استراتيجيات التكميم. "أي مُدير لا يحب الموظف الاستباقي؟" سأل شيه يي عكسياً. عندما تصبح هذه الاستباقية جزءاً من منتجات المؤسسات، فإن معدل استبدال الموظفين البشريين سيتجاوز التوقعات بكثير. "في الثورة الصناعية السابقة، عندما تحولت العربات إلى سيارات، كان عليك أن تشتري سيارة، وتحصل على رخصة قيادة، وتُعدّل الطرق، وكان ذلك يستغرق وقتاً طويلاً. لكن هذه المرة مختلفة: مع النشر المُدار، بضغطة زر واحدة، تختفي أعمال عشرات الموظفين." كما توقع أن وظائف الموظفين المكتبية ستُستبدل بشكل كبير بالذكاء الاصطناعي هذا العام.

أما بالنسبة للتحديات المتعلقة بالتنفيذ الآلي، أي كيفية ضمان أمان تطبيقات المؤسسات، فإن حل FlashLabs هو بناء نظام صلاحيات عزل مشابه لـ macOS، مع الاعتماد على النشر السحابي والتفويض التدريجي. وهذا يعني أن العامل (Agent) يبدأ فقط بالصلاحيات الدنيا الضرورية لإكمال المهمة، وستتم توسيع حدود العامل تدريجيًا فقط بعد التحقق المتكرر من استقراره وأمانه.

استخدم ويندوز وماك كمثالين: "على ويندوز، عند تثبيت برنامج، يمكنك الحصول على صلاحيات عالية جدًا، وتثبيت صامت، وربط المتصفح، بحيث لا يمكنك حتى حذفه. أما البرامج على ماك، فهي جميعًا معزولة في بيئة معزولة، لذا فأنت لا تحتاج أبدًا إلى تثبيت برنامج مكافح فيروسات." يؤمن شيه يي أن المنافسة في عوامل الذكاء الاصطناعي المؤسسية ستتوسع في النهاية من قدرة استدعاء النماذج إلى قدرة تصميم البيئة، فمن يستطيع توفير بيئة تشغيل آمنة وقابلة للتحكم ومراجعتها للعوامل، فقط هو من سيجعل العملاء يجرؤون على استخدامها حقًا.

لكن، إذا قفز النموذج مرة أخرى، هل ما تفعله هذه التعديلات اليوم له معنى؟ إذا تضمنت GPT-6 أو Claude قدرات أقوى في تقسيم المهام واستدعاء الأدوات، فهل سيُستهلك كل ما تفعله FlashLabs اليوم مرة أخرى؟

في مواجهة هذا السؤال المتابِع، لم يتجنّب شيه يي، بل فكّر من جانبَين.

أولاً، قام بتصنيف حواجز الشركات المتخصصة إلى أربع مستويات: الإدراك (Perception)، التخطيط (Planning)، التعلم التكراري (Recursive Learning)، الحوكمة (Governance).

هناك 5 شركات في سوق النماذج الكبيرة، وترتيب SOTA يتغير كل ثلاثة أشهر. يمكنك من خلال طبقة التوجيه دمج جميع النماذج واستدعاء الأنسب لكل سيناريو. لكن الشركات التي تمتلك نموذجًا واحدًا فقط يمكنها استخدام نموذجها الخاص فقط، وعندما لا يكون نموذجك الأساسي الأكثر ذكاءً، فإن قدرة منتجك التنافسية تنخفض مباشرة. مع تغطية النماذج الكبيرة العامة بسرعة للطبقتين الأوليين، يرى شيه يي أن الحواجز الحقيقية لم تبقَ سوى الطبقتين الأخيرتين، وأن الخندق الدفاعي النهائي يكمن في طبقة التوجيه (Orchestration Layer).

يعتقد أن عندما تعمل عدة وكلاء معًا في أنظمة الشركات، قد تتفاوض سرًا في أماكن لا يراها البشر، وتتجاوز قواعد الصلاحيات المحددة مسبقًا. الحواجز الحقيقية للشركات المتخصصة تكمن في قدرتها على تصميم بيئة تشغيل مفتوحة وقابلة للتحكم لسيناريوهات محددة.

بخصوص صحة هذا التقييم، اعترف بأنه ليس متأكدًا بنسبة 100٪. "يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة، ولا يمكنك حقًا معرفة ما سيحدث في المستقبل." لكنه واثق من نقطة واحدة: طالما أن الشركات الرأسية تلعب بشكل جيد ورقتين — ترتيب الذكاء الاصطناعي وحوكمة الذكاء الاصطناعي — وتحل مشكلة تصميم البيئة، فلن تُطرد على الأقل من طاولة اللعب عند الانتقال التالي للنماذج.

بعد معرفة كيفية إنشاء منتج تنافسي، الخطوة التالية هي كيفية كسب اعتراف العملاء.

في هذه المرحلة، يركز Flashlabs على منتجين رئيسيين للتجارة: Super Agent الذي يُدفع مقابل استخدام الرموز المميزة، مع أسعار محددة على الموقع الرسمي؛ بالإضافة إلى فتح مصدر نموذج الصوت Chroma الخاص به، مع فرض رسوم على المنصات والخدمات القائمة على النموذج. في الواقع، هاتان الطريقتان هما من بين المسارات التجارية الشائعة الحالية: استخدام المصدر المفتوح لبناء الثقة التقنية، واستخدام المنصات والخدمات لاسترداد القيمة التجارية.

حاليًا، تستخدم شركات الضرائب والمالية في اليابان نموذج الصوت Chroma من FlashLabs لاستبدال موظفي خدمة العملاء البشريين، حيث يتم حاليًا إجراء اختبارات بحجم يعادل 1/10 من عدد الموظفين، مع وجود الذكاء الاصطناعي والبشر في نفس الوقت، ومتابعة مقارنة تقييمات الأداء بين الطرفين. طريقة التحقق بسيطة: من يحقق دقة أعلى وكفاءة معالجة أفضل، تُحدد النتيجة مباشرةً من خلال البيانات.

"حدود استخدام الصوت تقع على نفس المستوى مثل البصر"، بينما يركز整個 الصناعة على التعددية النمطية وفهم الفيديو، قاد شيه يي فريقه للتركيز على نموذج الصوت في الوقت الفعلي Chroma، وحقق تأخيرًا من طرف إلى طرف قدره 135 مللي ثانية.

قبل ظهور النموذج الكبير للنص، كان هناك OCR وNLP ونماذج صغيرة متعددة مدمجة معًا. الحالة الحالية للصوت هي نفسها الحالة التي كان عليها النص قبل ظهور النموذج الكبير: هناك ASR وTTS ووحدات متعددة مجمعة، وكل مرحلة تُجري تحسينات جزئية. هذا الهيكل القديم سيُستبدل حتمًا بنموذج صوتي كبير واحد يعمل بشكل متكامل من البداية إلى النهاية. لقد استنتج أنه بدلاً من الانتظار حتى يفعله الآخرون، فمن الأفضل أن يكون هو أول من يُنشئ هذا البديل.

يعتقد شيه يي أن الصوت هو أكثر وسيلة تواصل طبيعية بين البشر، وسيظل بالضرورة الواجهة التفاعلية الأساسية بين البشر والذكاء الاصطناعي في المستقبل. "العرض الترددي للمعلومات الذي يمكن نقله عبر الصوت أكبر بكثير من النص، فبمجرد أن أقول جملة واحدة، تفهمها على الفور."

وهو يعتقد حتى أن نماذج الصوت تلعب دورًا محوريًا في دفع صناعة الذكاء الجسدي. الطبقة الأولى هي نموذج صوتي في الوقت الفعلي، مسؤول عن الاستجابات الفورية منخفضة التأخير وعالية الذكاء العاطفي — مثل سؤال الطقس أو ما إذا كان يجب ارتداء ملابس إضافية، وتُعالج هذه الطبقة مباشرة؛ الطبقة الثانية هي نموذج كبير للتفكير العميق، يعالج الاستدلالات المعقدة؛ والطبقة الثالثة هي نموذج العالم، الذي يفهم القوانين الفيزيائية. "حدود استخدام الصوت تقع على نفس المستوى تقريبًا مثل الرؤية." هذا أحد أكثر أحكامه الطويلة الأمد ثقةً في الوقت الحالي.

يعتقد شيه يي أيضًا أن نماذج التجارة الحالية للذكاء الاصطناعي هي مجرد شكل انتقالي. فجميع الوكلاء الحالية هي في جوهرها تفاعلية سلبية: تخبرها بما يجب فعله، فتقوم به، كأداة تنفيذ تنتظر الأوامر، ولا تزال مشابهة للروبوتات المحادثة، وبالتالي لا تزال نماذج الأعمال قائمة على الدفع حسب استهلاك الرموز، فتدفع حسب الاستخدام.

لكن عندما يبدأ الوكيل في تقديم خدمات استباقية، أي عندما تخبره ما هي KPI وما هي OKR، فيقوم هو بتحديد المهام بنفسه، ورسم مساره، ثم تسليم نتائج قابلة للقياس. في هذه المرحلة، لم يعد يُقاس كأداة، بل كموظف. من الواضح أن الشركة لا تدفع الراتب بناءً على عدد الأحرف التي يكتبها الموظف أو عدد البريد الإلكتروني الذي يرسله، بل تنظر إلى الأهداف التي أكملها.

لذلك يرى أنه مع دخول عصر الوكلاء، يجب أن يتحول منطق الدفع التجاري إلى الدفع بناءً على النتائج أو بناءً على KPI. عندما يحدث هذا التحول فعليًا، سيتم إعادة كتابة نظام التسعير الكامل لمنتجات الوكلاء، وطرق البيع، وعلاقات العملاء.

已经开始在产业深处探索新的商业模式. على سبيل المثال، شركة كروزبي للقانون التي حصلت للتو على تمويل من الجولة بـ 60 مليون دولار، تُكلّف كل وكيل بجزء مختلف من مراجعة العقود، مثل استخراج المعلومات الخلفية، واقتراح تعديلات، وإنشاء ملاحظات، ثم يُراجع المحامون نتائج الذكاء الاصطناعي، ويعالجون التفاصيل المفقودة ويضمنون الدقة. يعتمد نموذج عملها على فرض رسوم حسب عدد العقود المُراجعة، تتراوح بين 250 إلى 1000 دولار لكل عقد، تقريبًا بناءً على عدد الصفحات، ما يعادل حوالي 10 إلى 50 دولارًا لكل صفحة.

لكن الشرط الأساسي للتطور إلى نموذج تجاري التالي هو أن تكون الوكلاء النشطة قادرة على تسليم نتائج قابلة للقياس بشكل مستقر دائمًا. "لم نصل إلى تلك المرحلة بعد."

من FlashIntel إلى FlashLabs، أكمل شيهي خلال عام واحد إعادة هيكلة وتعديل مسار واضح التكلفة. كانت إجراءات مثل تسريح الموظفين، وتفكيك البنية الأصلية للمنتج، وتأجيل مؤقت للتركيز على الربحية، تبدو للخارجيين كسلسلة من التخفيضات المستمرة.

لكن في سياق التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، فإن هذا يشبه أكثر تكيف شركة ناشئة مع تغييرات جذرية. قد تشهد قدرات النموذج تحسنًا كبيرًا كل بضعة أشهر، ولا يمكن لأحد التنبؤ تمامًا بالاتجاه المستقبلي. بالنسبة لشي يي وفلاش لابس، فإن التركيز الحالي ليس على الاستحواذ على حصة سوقية كبيرة، بل على ضمان أن خياراتهم التقنية ومنطقهم التجاري لا يُستبعدون بسهولة من قبل الموجة القادمة.

لا يزال القطاع يبحث عن الشكل الحقيقي للوكلاء، ولم تتحدد بعد نماذج الدفع، والحدود الأمنية، أو أشكال التفاعل النهائية. قد لا تكون خيارات FlashLabs هي الحل الأمثل، لكنها تمثل مسارًا واقعيًا للبقاء لشركات الذكاء الاصطناعي المتخصصة: تحت ضغط النماذج الكبيرة التي تتغلغل باستمرار، يجب أولاً إيجاد موقع يمكن التمسك به، ثم الانتظار حتى ينضج القطاع حقًا.