شريك بارز في الأسهم الخاصة يدرّس في ستانفورد: أين تتدفق الأموال في عصر الذكاء الاصطناعي؟

قال أبورف أغراوال، الشريك في Altimeter Capital، خلال محاضرة عامة في جامعة ستانفورد، إن صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية تُظهر هيكل أرباح "هرمًا مقلوبًا" يختلف جذريًا عن الإنترنت التقليدي. فمن إجمالي إيرادات النظام البيئي البالغة نحو 300 مليار دولار، يذهب ما يصل إلى 75% إلى طبقة أشباه الموصلات التي تتمتع بهامش ربح إجمالي يبلغ نحو 75%؛ بينما تعاني طبقة التطبيقات من ارتفاع تكلفة الحوسبة الحدية، حيث يتراوح هامش ربحها الإجمالي بين 0% و30% فقط. ولحل عنق الزجاجة المتمثل في انخفاض الإيرادات الحالية البالغة 10 دولارات فقط لكل مستخدم سنويًا (ARPU)، أكد أن دخول تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT إلى مجال الإعلانات سيكون الاختراق الكبير لهذا العام في الصناعة.

الهرم المقلوب بقيمة 300 مليار دولار: 75% من الإيرادات تذهب إلى أشباه الموصلات

بالنظر إلى ثورات الإنترنت والاتصالات المتنقلة والحوسبة السحابية على مدى السنوات الخمس والعشرين الماضية، كانت نماذج تحقيق الدخل التجاري عادةً على شكل هرم — حيث تكون أرباح البنية التحتية الأساسية ضئيلة نسبيًا، بينما تحصد طبقة التطبيقات العليا الأرباح الأكبر. ومع ذلك، يُظهر النظام البيئي الحالي للذكاء الاصطناعي شكلًا معاكسًا تمامًا.

صرح أغراوال في المحاضرة بأن النظام البيئي للذكاء الاصطناعي التوليدي يختلف تمامًا عن النظام البيئي السابق للحوسبة السحابية، فهو يمثل "هرمًا مقلوبًا". ولشرح المنطق الأساسي لهذه الظاهرة، استشهد برأي المستثمر الشهير في وادي السيليكون مارك أندريسن للمقارنة:

"كما قال مارك أندريسن، البرمجيات تلتهم العالم لأنني أستطيع تطوير البرمجيات وتوزيعها على ملايين الأشخاص، وتكلفة تشغيل هذه البرمجيات الحدية تقترب من الصفر، وهامش الربح الإجمالي لشركات البرمجيات يصل إلى 80% أو حتى 90%. لكن النموذج الاقتصادي للذكاء الاصطناعي ليس كذلك."

يكمن جذر هذا الاختلاف في تكلفة القدرة الحاسوبية. "المستخدمون الإضافيون لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ليسوا مجانيين، لأنك تحتاج إلى استهلاك كمية كبيرة من موارد GPU، وتكلفة امتلاك مستخدمي الذكاء الاصطناعي أعلى بكثير." وأشار أغراوال إلى أنه من بين نحو 300 مليار دولار من الإيرادات الجديدة التي أضافتها صناعة الذكاء الاصطناعي في العامين الماضيين، "ذهب نحو 75% مباشرة إلى صناعة أشباه الموصلات؛ وعلى الرغم من أن أعمال التطبيقات نمت أكثر من عشرة أضعاف، إلا أنها لم تُحدث تأثيرًا كبيرًا بعد."

في كامل الحزمة التقنية، تُعد طبقة أشباه الموصلات الجزء الأكثر ربحية حاليًا. وقدم أغراوال مقارنة صادمة لهوامش الربح:

محفزات كسر "حالة التوازن": تطوير عمالقة التكنولوجيا لرقائق ASIC ونقطة تحول الإنفاق الرأسمالي

بشأن المدة التي سيستمر فيها هذا الهيكل "الهرمي المقلوب" الذي تهيمن عليه إنفيديا وتستحوذ فيه الطبقة السفلية على معظم الأرباح، تتباين آراء السوق بشكل كبير. قدم أغراوال توقعه الخاص: "أعتقد أن استمراره في الحوسبة السحابية بالوضع الحالي قد يكون أطول مما توقعت، نحو عشر سنوات. أشعر أن هذا الوضع قد يستمر لفترة أطول، لأن الوصول إلى حالة توازن مستقرة أمر صعب للغاية."

ومع ذلك، أشار للمستثمرين إلى محفزين أساسيين قد يكسران هذا الهيكل:

اختراق عمالقة الحوسبة السحابية في الرقائق ذاتية التطوير: إذا حقق مشروع ASIC لأحد مشغلي مراكز البيانات فائقة الحجم اختراقًا — سواء كان TPU من Google أو MTIA من Meta أو مشاريع أمازون ومايكروسوفت — فقد يكون ذلك نقطة تحول. وإذا حدث تقدم اختراقي، فسيكون هذا أكبر إعادة تسعير في هذه الطبقة.

تغير توجيهات الإنفاق الرأسمالي للعمالقة: المحفز الآخر هو توجيهات الإنفاق الرأسمالي (Capex) لمشغلي مراكز البيانات فائقة الحجم. إذا توقف العمالقة عن تقديم توقعات كبيرة للإنفاق الرأسمالي، فقد يعني ذلك أن حالة التوازن الحالية غير قابلة للاستمرار.

بالإضافة إلى ذلك، يستحق التحول في هيكل الطلب على القدرة الحاسوبية اهتمامًا كبيرًا. حاليًا، تُستخدم نحو 60% من وحدات GPU التي تبيعها إنفيديا للتدريب و40% للاستدلال. ويرى أغراوال أنه "مع مرور الوقت، ستزداد حصة مهام الاستدلال تدريجيًا"، لكن أعباء عمل الاستدلال غير مستقرة للغاية، مما سيختبر ليس فقط استخدام العتاد، بل سيعيد أيضًا تشكيل المشهد التنافسي للطبقة الوسيطة (طبقة الاستدلال الوسيطة).

التخمين النهائي لتحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي: "يجب أن ندخل مجال الإعلانات"

على مستوى التطبيقات، يواجه الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي، ممثلًا في ChatGPT، تناقضًا بين العدد الهائل من المستخدمين وانخفاض كفاءة تحقيق الدخل. شارك أغراوال مجموعة من البيانات الأساسية: يمتلك ChatGPT نحو مليار مستخدم (ما يعادل حجم فيسبوك في مراحله المبكرة)، لكن "نحو 95% من المستخدمين هم مستخدمون مجانيون".

بمقارنة متوسط الإيرادات السنوية لكل مستخدم (ARPU) لعمالقة الإنترنت الحاليين، يظهر الفارق في تطبيقات الذكاء الاصطناعي بوضوح:

[Alphabet] 100 دولار / سنة (نحو 4 مليارات مستخدم) 

[Meta]  70 دولار / سنة (نحو 3.5 مليار مستخدم)

[ChatGPT]    10 دولارات / سنة (نحو مليار مستخدم)

بعد استبعاد إمكانية أن يدعم نموذج الاشتراك القائم على العمل المعرفي وحده تقييمًا بتريليونات الدولارات، طرح أغراوال توقعه النهائي لنموذج تسويق الذكاء الاصطناعي: "السؤال الثاني هو: كيف نرفع الإيرادات من 10 دولارات لكل مستخدم سنويًا إلى 100 دولار؟ لست متأكدًا مما إذا كان الاعتماد على الإعلانات والاشتراكات وحدها ممكنًا. الإجابة هي أننا يجب أن ندخل مجال الإعلانات."

ويرى أن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تتمتع بمزايا فطرية في عرض الإعلانات:

أسعار أفضل: تستطيع النماذج الكبيرة فهم النوايا الحقيقية للمستخدمين بدقة أكبر.

تحليل إسناد ممتاز: يمكنها تتبع مسارات التحويل بدقة.

ثقة أعلى: التفاعل الحواري يبني ثقة قوية لدى المستخدمين.

على الرغم من تشاؤم السوق أو شكوكه بشأن "إدراج الإعلانات في محادثات الذكاء الاصطناعي الخاصة"، شبه أغراوال ذلك بحجج السوق المتشائمة قبل عشر سنوات بشأن إعلانات فيسبوك على الأجهزة المحمولة. "أعتقد أن هذا سيكون خبرًا كبيرًا آخر هذا العام، وسيكون بالتأكيد أمرًا ضخمًا... أنا متفائل بأننا سنجد الحل، وسيكون هذا اختراقًا كبيرًا للنموذج الاقتصادي الحالي."