المشكلة الحقيقية في صناعة الذكاء الاصطناعي هي اقتصاديات الوحدة

قضيت نحو ساعتين أمس في البحث في اقتصاديات صناعة الذكاء الاصطناعي.

اكتشفت أن مشكلة هذه الصناعة ليست في الابتكار أو في إنتاج نماذج جديدة.

المشكلة الحقيقية، وهي مشكلة لا يبدو أن أحدًا قد حلّها فعلًا، هي اقتصاديات الوحدة.

كانت شركات SaaS تعمل على هذا النحو: تنفق المال، وتبني برنامجًا، ثم ترخّصه أو تقدمه بنموذج اشتراك، وكل مستخدم جديد يأتي بتكلفة حدّية تقارب الصفر. ولهذا تحقق شركات SaaS الناضجة هوامش ربح إجمالية بين 80 و90%.

الذكاء الاصطناعي يكسر هذا النموذج. فكل مستخدم جديد، على الأقل في الوقت الحالي، يأتي بتكلفة استدلال حقيقية، لذا تقترب هوامش الربح الإجمالية من 50 إلى 60% بدلًا من ذلك. ويكون الوضع أسوأ مع المستخدمين الأكثر استهلاكًا. فالعميل الذي يدفع 20 دولارًا شهريًا قد يولّد تكاليف استدلال بين 18 و25 دولارًا خلال مهام التفكير المكثفة. وفي أقصى الحالات، تشير التقارير إلى أن OpenAI حققت نحو 3.7 مليار دولار من الإيرادات في 2025، لكنها خسرت ما يُقدّر بنحو 5 مليارات دولار، أي أنفقت 1.35 دولار مقابل كل دولار كسبته.

ولا تزال هوامش المساهمة الصافية سلبية في كثير من الحالات.

فكّر في صناعة الذكاء الاصطناعي كمصنع عادي ينتج منتجًا. لديك تكلفة البضائع المباعة والمواد الخام، إلا أن المواد هنا، أي الحوسبة والاستدلال، باهظة التكلفة للغاية، وتحتاج إليها فقط لإنتاج المخرج النهائي لكل وحدة تُباع.

عقلي التحليلي يقول إن النموذج معطّل... وعقلي الهندسي يقول إنه سيُحَل... ولا أعرف أيهما أصغي إليه...