إن السؤال الذي يحدد دورة الاستثمار القادمة في الذكاء الاصطناعي ليس من يملك النموذج الأكبر، بل من يستطيع تحقيق أقصى استفادة بأقل الموارد، مع تقديم خدمات عالية الجودة بتكلفة أقل.

بنت صناعة الذكاء الاصطناعي موجتها الأولى من التقييمات التي بلغت تريليونات الدولارات على فرضية بسيطة: النماذج الأكبر هي الفائزة. لكن هذه الفرضية تتصدع الآن تحت وطأة تكاليفها الباهظة. ففي جميع أنحاء القطاع، تعيد شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة تموضعها حول محور تنافسي جديد: كفاءة الاستدلال. ويتجلى هذا التحول في إعلانات مايكروسوفت لمؤتمر Build 2026، واستراتيجية تسعير جوجل لتقنية Gemini Flash، وأزمة ميزانية رموز المؤسسات التي تجبر المنظمات على إعادة النظر في إنفاقها على الذكاء الاصطناعي. وقد أطلق أرافيند سرينيفاس، الرئيس التنفيذي لشركة Perplexity، اسمًا على هذا المحور في 3 يونيو 2026، مصرحًا لشبكة CNBC بأن الفائز سيقدم أعلى "قيمة لكل واط لكل مستخدم". لكن السباق الذي وصفه كان قد بدأ بالفعل قبل وقت طويل من صياغته لهذا المصطلح.

تحول قطاعي شامل بعيدًا عن الحجم

لا يقتصر التحول نحو الكفاءة على شركة واحدة، بل يتجلى في آن واحد من اتجاهات متعددة. ففي الثاني من يونيو، أعلنت شركة مايكروسوفت (ناسداك: MSFT ) عن سبعة نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بها خلال مؤتمر المطورين Build 2026. وقد ركز النموذج الرائد، MAI-Thinking-1، على انخفاض تكلفة الرموز بدلاً من التركيز على القدرات التقنية.

أعلنت مايكروسوفت لشبكة CNBC أنها حققت، بعد تحسين نماذجها لتطبيقات ماكينزي، كفاءةً في التكلفة تفوق عشرة أضعاف كفاءة نموذج GPT 5-5 من OpenAI. ووفقًا لبيانات الشركة، فقد خفض نموذج MAI-Image-2-Efficient التكاليف بنسبة 41% مع زيادة سرعة المعالجة بنسبة 22%. وتجدر الإشارة أيضًا إلى الدافع الاستراتيجي لمايكروسوفت، فمن خلال تشغيل نماذجها الخاصة على بنية Azure التحتية، تتجنب دفع مبالغ لجهات خارجية مثل OpenAI، مما يُحسّن هامش ربحها بشكل مباشر.

اتخذت شركة ألفابت(ناسداك: GOOGL ) الخطوة نفسها من زاوية مختلفة. فقد كشفت جوجل النقاب عن Gemini 3.5 Flash في مؤتمر جوجل I/O 2026، مُسوّقةً إياه كخيار استدلال أسرع وأقل تكلفة لأحمال العمل المؤسسية. وأشار الرئيس التنفيذي لجوجل من على منصة المؤتمر إلى أن الشركات "تستنفد بالفعل ميزانياتها السنوية المخصصة للرموز الرقمية". وتشير الشركتان اللتان تسيطران على غالبية الإنفاق المؤسسي على الذكاء الاصطناعي إلى التحول نفسه في التوجه. ويُعد هذا التقارب مؤشرًا أكثر موثوقية من أي مقابلة أجراها رئيس تنفيذي منفرد.

لماذا يهم ذلك المستثمرين؟

تُضفي قيمة التقييم أهمية بالغة على هذا التحول. فقد تقدمت شركة أنثروبيك هذا الأسبوع بطلب سري لطرح أسهمها للاكتتاب العام في الولايات المتحدة، حيث بلغت قيمتها السوقية في السوق الخاصة حوالي 965 مليار دولار. ووفقًا لشبكة سي إن بي سي، تجاوزت قيمة شركة أوبن إيه آي 850 مليار دولار. وقد بُني كلا الرقمين على أساس منهجية تركز على الحجم، مما يكافئ كثافة رأس المال وحجم النموذج. وإذا أصبحت الكفاءة هي المعيار السائد، فإن القيمة المضافة المرتبطة بالإنفاق على الحوسبة الخام ستواجه ضغوطًا.

بحسب بيانات إنفاق الشركات على منصة Ramp، والتي استشهدت بها شركة الأبحاث Artefact ، انخفض متوسط تكلفة مليون رمز من رموز الذكاء الاصطناعي من حوالي 10 دولارات إلى 2.50 دولار في عام واحد. ومع ذلك، لم تتقلص ميزانيات الشركات. تستهلك عمليات الذكاء الاصطناعي الآلية عددًا أكبر بكثير من الرموز مقارنةً بنماذج الاستعلام والاستجابة البسيطة، مما يعوض انخفاض تكلفة الوحدة بزيادة الحجم الإجمالي. الشركات التي تُعالج جانبي هذه المعادلة في آنٍ واحد، أي خفض تكلفة الوحدة وخفض إجمالي الاستهلاك، ستتمتع بميزة هيكلية مع ازدياد الإنفاق على الذكاء الاصطناعي.

أين يناسب الحيرة وأين لا يناسبها

مساهمة شركة بيربلكسيتي في هذا النقاش حقيقية، وإن كانت محدودة. فقد أطلقت الشركة "الحاسوب الشخصي" في الثالث من يونيو، وهو نظام هجين يجمع بين الحوسبة المحلية والسحابية، ويقوم بتوجيه مهام الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بين جهاز المستخدم ونماذج السحابة في الوقت الفعلي. يُعدّ هذا المنتج محاولة جادة لخفض تكاليف الحوسبة لكل مهمة عن طريق إبعاد أحمال العمل الأبسط عن البنية التحتية السحابية المكلفة. وقد بلغت القيمة السوقية لشركة بيربلكسيتي 20 مليار دولار أمريكي في آخر تقرير لها. وتتفوق عليها شركتا أنثروبيك وأوبن إيه آي بنحو خمسين ضعف هذا الرقم. لذا، فإن حجة الكفاءة التي يطرحها سرينيفاس هي أيضًا حجة للبقاء. لا تستطيع بيربلكسيتي كسب حرب الإنفاق الرأسمالي. ويُعدّ نموذج التنسيق الخاص بها، والذي لا يعتمد على منصة محددة، أفضل سبيل ممكن لها للحفاظ على قدرتها التنافسية. ينبغي على المستثمرين تقييم هذه الفرضية بناءً على مزاياها الخاصة، مع إدراك أنها لم تُصمم كتحليل مستقل للسوق.

لا يعتقد جميع المستثمرين أن الكفاءة ستصبح المحرك الرئيسي لتقييمات الذكاء الاصطناعي. فالحجم لا يزال يوفر مزايا جوهرية من خلال بيئات المطورين، واعتماد المؤسسات، وتأثيرات شبكة البيانات. وتشير تقييمات OpenAI وAnthropic إلى أن أسواق رأس المال لا تزال على استعداد لمكافأة الريادة السوقية وإمكانات النمو حتى مع ارتفاع تكاليف التشغيل. في هذا السياق، تصبح الكفاءة عاملاً تنافسياً مهماً بدلاً من كونها المحدد الرئيسي للقيمة.

طبقة البنية التحتية الأكثر استفادة

يُتيح هذا التحوّل في الكفاءة فرصة استثمارية أوضح في طبقة البنية التحتية مقارنةً بطبقة النماذج. لا تزال شركة إنفيديا (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: NVDA ) محوريةً في مجال الحوسبة للذكاء الاصطناعي، إلا أن التوجه المستمر نحو الاستدلال المحلي الفعال يُوسّع نطاق الفرص المتاحة. ووفقًا لبيانات الشركة، فقد وفّر نموذج MAI-Transcribe-1 من مايكروسوفت تكاليف أقل بنسبة 50% لوحدات معالجة الرسومات (GPU) مقارنةً بالبدائل المماثلة من جهات خارجية. كما تُتيح وحدات معالجة الموترات (Tensor Processing Units) الخاصة بجوجل لشركة ألفابت ميزةً هيكليةً في التكلفة يصعب على OpenAI وغيرها محاكاتها، وذلك وفقًا لتحليل نشره موقع Investing.com.

تستفيد شركات تصنيع الرقائق الإلكترونية ومزودو خدمات الشبكات الذين يقللون زمن استجابة الاستدلال واستهلاك الطاقة، مع تحول المؤسسات من الإنفاق على تجارب الذكاء الاصطناعي إلى عمليات نشر مُحسّنة للإنتاج. وكلما طالت هذه المنافسة على الكفاءة، زادت قيمة أجهزة الاستدلال المصممة خصيصًا لهذا الغرض مقارنةً بالحوسبة العامة.

الخلاصة

أصبحت المنافسة على كفاءة الذكاء الاصطناعي محورًا استراتيجيًا متزايد الأهمية لدى كبرى الشركات في هذا القطاع. بالنسبة للمستثمرين الأفراد، لا يكمن السؤال المباشر في تحديد الشركة التي ابتكرت أفضل مقياس للكفاءة، بل في تحديد الشركات العامة التي تتمتع بميزة هيكلية في التكلفة مع توسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي. وتُعدّ مجموعة نماذج مايكروسوفت الخاصة، وبنية وحدات معالجة Tensor من جوجل، ومنصات الاستدلال من الجيل التالي من إنفيديا، أبرز الأمثلة على هذه الميزة على المدى القريب. لا تزال شركة Perplexity شركة خاصة غير متاحة لمعظم المستثمرين الأفراد، إلا أن الإطار الذي طرحه رئيسها التنفيذي في 3 يونيو/حزيران يُشكّل معيارًا مفيدًا لتقييم أسهم شركات الذكاء الاصطناعي العامة، مع اقتراب طرح أسهم Anthropic للاكتتاب العام الذي قد تصل قيمته إلى تريليون دولار، وانتقال نقاش الكفاءة من منصات المؤتمرات إلى نماذج المحللين.

تنويه من بنزينغا: هذا المقال من مساهم خارجي غير مدفوع الأجر. ولا يمثل تقارير بنزينغا، ولم يتم تحريره من حيث المحتوى أو دقته.