مشاركة مغلقة من سيكويا كابيتال: من "تسليم البرمجيات" إلى "تسليم النتائج"، المنطق الجديد لتسويق الذكاء الاصطناعي وتسعير رأس المال

شريك عام عالمي في سيكويا كابيتال يستعرض بعمق ثورة بنية الحوسبة الأساسية للذكاء الاصطناعي، وتبني الصناعة في عام الذكاء الاصطناعي العام، وتمايز منطق تسعير رأس المال، كاشفًا عن فرص تجارية بعشرات المليارات من الدولارات في فجوة تبني التكنولوجيا.

المصدر: بات غريدي فيديو مشاركة "AI for BC IC"

ترجمة: AGI 2050

【ملاحظة المحرر】

عند نقاط تحول دورات التكنولوجيا، غالبًا ما تشكل الأبحاث الداخلية لشركات رأس المال الاستثماري الرائدة شريحة رئيسية لمراقبة اتجاهات الصناعة.

هذا المحتوى مستند إلى مشاركة مغلقة قدمها بات غريدي، الشريك العام العالمي في سيكويا كابيتال، مؤخرًا أمام لجنة الاستثمار في كلية بوسطن. في هذا العرض، يضع غريدي منظور المراقبة في خريف عام 2026، ويستعرض بشكل منهجي التحولات الهيكلية في تطور التكنولوجيا الأساسية العالمية، وإيقاع تبني الصناعة، ومنطق تسعير رأس المال منذ انفجار النماذج الكبيرة.

على عكس الخطاب العام الموجه للجمهور، يركز هذا العرض المقدم لممثلي الشركاء المحدودين الأساسيين على سلسلة من الأسئلة التجارية الجوهرية المحددة والحادة:

• تغير المنطق الأساسي: جوهر هذه الموجة ليس ثورة توزيع المعلومات، بل إعادة هيكلة بنية الحوسبة الأساسية، حيث يتوسع حجم السوق المحتمل (TAM) من مجال البرمجيات الخالصة الذي يبلغ تريليونات الدولارات إلى سوق الخدمات المهنية الأكبر بمرتبة أو مرتبتين من حيث الحجم؛

• قفزة نموذج البحث والتطوير: مع نضج تقنيات الاستدلال المنطقي والوكلاء طويلي الأفق، تحول تركيز أبحاث المختبرات الرائدة من الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) والتحسين الذاتي التكراري (RSI)؛

• التمايز التجاري وفجوة التبني: توجد "فجوة تبني تكنولوجي" واضحة بين القدرات الأصلية للنماذج والتطبيق الفعلي في المؤسسات، حيث تولد الأعمال المعرفية عالية القيمة (البرمجة، الرعاية الصحية، الامتثال الضريبي والمالي، إلخ) جيلًا جديدًا من الشركات النظامية، لكن الاهتزاز عالي التردد للأساس التكنولوجي يجبر شركات طبقة التطبيقات على إعادة هيكلة أشكالها التنظيمية؛

• أشكال جديدة من فقاعات رأس المال: في ظل حماس السوق، تطور السوق الأولي إلى نموذج تمويل من خطوتين يفصل بين "شركاء البناء المشترك" و"شركاء التمويل"، وتواجه روافع التقييم وإيقاع العلاوات بين السوقين الأولي والثانوي اختبارات غير مسبوقة.

فيما يلي النص الكامل للمشاركة الذي قمنا بترجمته وتحريره:

أولًا، هذه ليست ثورة توزيع معلومات، بل إعادة هيكلة للحوسبة

هذه المجموعة من المواد اليوم تهدف أساسًا إلى الرد على سؤال طرحته لجنة الاستثمار في كلية بوسطن: "ما هي حالة صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية؟"

هنا، أسجل هذه الملاحظات كلقطة زمنية مرحلية عند نقطة سبتمبر 2026.

غالبًا ما تستخدم صناعة رأس المال الاستثماري رسمًا بيانيًا لعرض التطور المتراكب لموجات التكنولوجيا على مدى عقود: من تطور الرقائق الأساسية إلى أنظمة الحوسبة، ثم الاتصال بالجمهور عبر الشبكات ليصبح الإنترنت؛ ثم الانتقال إلى الأجهزة المحمولة، مما أدى إلى نظم تطبيقات معقدة؛ وحتى الآن، بدأ الذكاء الاصطناعي في منح هذه التطبيقات قدرات معالجة غير مسبوقة.

هكذا كان المسار الأساسي لتطور التكنولوجيا دائمًا. لكن هذه الموجة التي تتمحور حول الذكاء الاصطناعي تتميز بثلاث خصائص مختلفة تمامًا عن الدورات السابقة:

أولًا، حجم السوق المحتمل (TAM) ضخم بشكل غير مسبوق.

في دورات العقود الماضية، كان الهدف الرئيسي الذي تتنافس عليه الصناعة هو "حجم سوق البرمجيات" (Software TAM)؛ بينما يدخل الذكاء الاصطناعي مباشرة في "حجم سوق الخدمات المهنية" (Services TAM) — وحجم الأخير أكبر بمرتبة أسية إلى مرتبتين أسيتين من البرمجيات الخالصة.

ثانيًا، سرعة انتشار التكنولوجيا تفوق بكثير ما سبق.

هذا المعدل العالي للانتشار ليس حصريًا لتقنية الذكاء الاصطناعي، بل هو نتيجة حتمية بعد جاهزية البنية التحتية. في بداية الحوسبة السحابية، كان عدد سكان العالم المتصلين بالإنترنت أقل من مئة مليون؛ وعند انطلاق الإنترنت المحمول، كان على المستخدمين شراء الأجهزة الذكية واحدًا تلو الآخر. أما الآن، فإن البنية التحتية للشبكات العالمية والأجهزة الذكية منتشرة بشكل كبير، وبمجرد تجاوز التكنولوجيا نقطة تحول القابلية للاستخدام، تنخفض مقاومة الانتشار الواسع إلى أدنى مستوى تاريخي.

ثالثًا، وهي النقطة الأكثر جوهرية: شكل هذا التحول التكنولوجي مختلف تمامًا في المنطق المادي عن أي شيء سابق.

الثورات التكنولوجية في العقود الماضية — بما في ذلك الحواسيب الشخصية، والشبكات المحلية، والإنترنت، والحوسبة السحابية — كانت جميعها في جوهرها "ثورات نشر معلومات"، وكان جوهرها تحسين كفاءة نقل المعلومات في الفضاء.

أما ما نمر به حاليًا فهو "ثورة في الحوسبة نفسها". لم تعد تحل مشكلة كيفية نقل المعلومات، بل كيفية معالجتها وإعادة هيكلتها. هذا المستوى من إعادة البناء الأساسية لم يظهر في الصناعة منذ ظهور الدوائر المتكاملة شبه الموصلة في الستينيات والسبعينيات من القرن العشرين.

هذا التمييز له تأثير تجاري جوهري: فهو يعني أن الأساس التكنولوجي الذي يعتمد عليه رواد الأعمال في طبقة التطبيقات لا يزال في حالة تحول عالي التردد.

بمراجعة مسار التطور في السنوات القليلة الماضية، مرت الصناعة بثلاث نقاط تحول رئيسية:

1. لحظة ChatGPT في نهاية عام 2022، التي أثبتت الجدوى التقنية وإمكانية التوسع للتدريب المسبق غير الخاضع للإشراف (Pre-training)؛

2. إصدار OpenAI o1 في نهاية عام 2024، الذي تحقق من مسار الاستدلال المنطقي (Reasoning)، مما يشير إلى أن النماذج الكبيرة اكتسبت القدرة الأولية على القفز من التفكير السريع الحدسي (النظام 1) إلى التفكير البطيء المنطقي (النظام 2)؛

3. إطلاق Claude Code وOpus 4.5، الذي أثبت قابلية استخدام "الوكلاء المستقلين طويلي الأفق (Long-horizon Agents)" في بيئات المهام المعقدة.

تبدو هذه المراحل الثلاث وكأنها على نفس السلسلة التقنية، لكن عند اكتمال المرحلة الثالثة، كانت الصناعة قد تجاوزت بالفعل نقطة حرجة — تطور الذكاء الاصطناعي العام (AGI) من فرضية تقنية إلى واقع صناعي.

في بداية هذا العام، توقعت سيكويا في مقال عمود أن "2026 سيكون عام الذكاء الاصطناعي العام". في ذلك الوقت، كان هذا الاستنتاج لا يزال مثيرًا للجدل في الصناعة؛ أما الآن، فقد أصبح تدريجيًا إجماعًا عامًا في أوساط التكنولوجيا والاستثمار.

ثانيًا، من "العربة" إلى "السيارة": واقع التبني التجاري وآثاره الجانبية

إذا استعرنا السؤال الكلاسيكي لمؤسس سيكويا دون فالنتاين — "وماذا بعد؟ ما القيمة الجوهرية التي يخلقها هذا؟" — فإن التطور التكنولوجي الحالي يعني في الواقع أن وسيلة النقل قد قفزت من "عربة محسّنة" إلى مرحلة "السيارة".

في السنوات السابقة، كانت العديد من المنتجات المسماة ذكاء اصطناعي لا تزال في جوهرها تحسينات تدريجية للبرمجيات التقليدية، مجرد أدوات رقمية بتجربة أفضل؛ أما الآن، فإن التكنولوجيا تغير جذريًا عملية وشكل تقديم الإنتاجية.

على مستوى الأعمال الفعلية، يظهر هذا التحول في عدة سيناريوهات:

• تطور شكل البرمجيات من "صندوق الأدوات" إلى "المتعاون": المنتجات مثل Instinct أو Muse تحولت من أدوات معالجة مهام بسيطة إلى متعاونين تجاريين يقدمون النتائج من البداية إلى النهاية. منطق تطورها يشبه صناعة مؤتمرات الفيديو في الماضي: قبل أن يتجاوز Zoom عتبة القابلية للاستخدام والثقة، كانت تقنية مؤتمرات الفيديو موجودة منذ سنوات لكنها لم تكن مقبولة في الأعمال الجادة السائدة؛ وعندما تجاوز استقرار التكنولوجيا عتبة معينة، سرعان ما أصبحت الاجتماعات عبر الإنترنت سير العمل الافتراضي. الذكاء الاصطناعي الحالي يمر بفترة تحول ثقة مماثلة.

• تعميم المعرفة المهنية عالية المستوى: في المجال الطبي، يمكن للممارسين في المؤسسات الصحية الأولية والمناطق النائية الوصول عبر الأجهزة المحمولة إلى قدرات تشخيص وعلاج على مستوى الصناعة بأكملها؛ وفي مجال التعليم، تُظهر أنظمة التدريس المبتكرة مثل Alpha School مسارات ممكنة لنماذج التعليم الأصلية للذكاء الاصطناعي لإعادة تشكيل التدريس الشخصي.

• امتداد البنية التحتية إلى الصناعات المادية: موجة بناء مراكز البيانات فائقة الحجم تخلق طلبًا صناعيًا مستمرًا في مجالات الهندسة المادية والمعدات الكهروميكانيكية والبنية التحتية للطاقة.

في الوقت نفسه، تسبب القفزات التكنولوجية السريعة سلسلة من التفاعلات المتسلسلة على المستويين الصناعي والاجتماعي:

• ضغط الإنفاق الرأسمالي على مزودي البنية التحتية السحابية: حجم استثمار مزودي الخدمات السحابية فائقي الحجم (Hyperscalers) في البنية التحتية للحوسبة يستمر في الارتفاع، ولم يعد التدفق النقدي الحر وحده كافيًا لتغطية النفقات الرأسمالية بالكامل، وبدأت الصناعة بشكل عام في التمويل عبر إصدار الديون للحفاظ على سباق الحوسبة.

• انتشار تهديدات الأمن السيبراني الجديدة: تحسين قدرات النماذج الأساسية يخفض بشكل موضوعي عتبة تطوير أدوات الهجوم الآلي المتقدمة، ويتعرض توازن الهجوم والدفاع في البنية التحتية الرقمية لصدمات مستمرة.

• إعادة تشكيل قيمة الوظائف المعرفية: وظائف الياقات البيضاء التي تعتمد على معالجة النصوص والمعلومات الأساسية تتأثر بشكل جوهري. الممارسون الذين يمكنهم استخدام النماذج بنشاط لتضخيم الإنتاجية يحققون ميزة كبيرة في كفاءة الإنتاج، بينما تواجه مجموعات العمل التي لم تبنِ حواجز تعاون مع الأدوات ضغوط استبدال هامشية مستمرة.

• احتكاكات على مستوى التوزيع الاجتماعي والحوكمة: قضية استهلاك الطاقة للحوسبة تتحول تدريجيًا إلى موضوع صراع جيوسياسي وحوكمة إقليمية؛ والفروق بين عوائد رأس المال وعوائد العمل الناتجة عن الذكاء الاصطناعي تزيد إلى حد ما من عدم المساواة القائمة في توزيع الثروة.

ثالثًا، تحول تركيز البحث والتطوير في المختبرات الرائدة: استكشاف متقدم وواقع هندسي

بالنظر إلى خط البحث والتطوير الأمامي في المختبرات الرائدة، يمكن اكتشاف أن أحكام الباحثين حول مسار التطور التكنولوجي غالبًا ما تكون شديدة التركيز ومباشرة.

حاليًا، قامت المختبرات الأساسية داخليًا بتحويل تركيز البحث والتطوير بالكامل من التنفيذ الهندسي للذكاء الاصطناعي العام إلى مجالات الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) والتحسين الذاتي التكراري (RSI، Recursive Self-Improvement).

يشير RSI إلى قدرة النموذج على المشاركة المستقلة أو حتى قيادة كتابة كود الجيل التالي من النماذج واختباره وتحسين بنيته في حلقة تعزيز ذاتي. ظهور هذه الحلقة التقنية المغلقة أثار تقييمات حذرة من فرق البحث والتطوير بشأن "الانطلاق الأسي للتكنولوجيا (Takeoff)" ومخاطر فقدان المحاذاة المحتملة (p(doom)). هذا يشكل الخلفية التقنية الأساسية للدعوات العلنية الأخيرة من شخصيات قيادية مثل داريو أمودي، المؤسس المشارك لـ Anthropic، لمعايرة إيقاع البحث والتطوير الأمامي على مستوى الصناعة.

على مستوى الهندسة والتسويق المحدد، تُظهر المختبرات الأمامية الاتجاهات المؤكدة التالية:

1. تجاوز حدود اللغة الطبيعية الخالصة: سيناريوهات تدريب النماذج والاستدلال تتسارع نحو مجالات الاستدلال الصارم مثل الاستكشاف العلمي المعقد والتحقق من التخمينات الرياضية المتقدمة، وتواجه بنية الحوسبة الأساسية حاجة جديدة لتحسين الكفاءة؛

2. عدم تطابق العرض والطلب على الحوسبة سيستمر طويلًا: نقص الحوسبة لا يزال عنق الزجاجة الهندسي الأساسي الذي يمر عبر المختبرات الرائدة وشركات طبقة التطبيقات، واتجاه الصناعة بأكملها نحو تطوير رقائق السيليكون المتخصصة مثل ASIC ذاتيًا لا يزال يتعزز؛

3. منافسة واجهات برمجة التطبيقات للاستدلال تشتد: المنافسة التجارية على استهلاك رموز النماذج الأساسية شرسة للغاية، وأسعار واجهات برمجة التطبيقات تستمر في الانخفاض. لتأمين استخدام الشركات الكبيرة مثل شركات Fortune 500 بشكل فعال، بدأت المختبرات الرائدة في بناء فرق خدمة تبني مؤسسية خاصة بها على نطاق واسع، مع استشارات مخصصة عالية الكثافة لدفع اختراق السيناريوهات؛

4. عمليات الاندماج والاستحواذ الخارجية تصبح طبيعية: مع استقرار المنافسة عبر المجالات، تنشئ المختبرات الأمامية تدريجيًا آليات منتظمة للاستحواذ على المواهب والفرق والأصول، وتُظهر الخرائط التجارية خصائص توسع الكيانات المؤسسية الكبيرة.

رابعًا، فجوة تبني التكنولوجيا والقوة الانفجارية التجارية لطبقة التطبيقات

بين انفجار قدرات النماذج الأساسية ومستوى الاستيعاب الفعلي في الصناعة توجد فترة تأخر واضحة، وهذه الفترة هي "فجوة تبني التكنولوجيا". بالنسبة لشركات طبقة التطبيقات الناشئة، تشكل هذه الفجوة بالضبط الفرصة التجارية الرئيسية.

في هذه الدورة، تتركز نقاط الدخول ذات اليقين التجاري الأعلى في مجال الأعمال المعرفية عالية القيمة (High-value Knowledge Work): هندسة البرمجيات، الأمن السيبراني، الخدمات الطبية المهنية، الأعمال المالية والاستثمارية، التدقيق والامتثال، إلخ. كل قطاع فرعي يتمتع بحواجز معرفية مهنية عالية لديه مساحة لإنشاء جيل جديد من الشركات المنصات بقيمة سوقية تصل إلى عشرات المليارات من الدولارات.

بالإشارة إلى مكانة أنظمة السجلات الأساسية (Systems of Record) التي أرستها ServiceNow وWorkday وSalesforce في دورة الحوسبة السحابية، يتشكل حاليًا في مختلف السيناريوهات المهنية الرأسية جيل جديد من أنظمة السجلات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي كمركز للتفاعل والمنطق.

في استكشاف التطبيقات الأساسية، أظهرت بعض البنى الرأسية نسب كفاءة تفوق بكثير النماذج الكبيرة العامة:

• تصميم الجزيئات المرشحة في مجال الطب الحيوي: النماذج المضبوطة لحسابات علمية محددة تمكنت من توليد جزيئات الأدوية المرشحة في دورات قصيرة جدًا، مما يضغط بشكل كبير الوقت المستغرق في تصميم الجزيئات في المراحل المبكرة من تطوير الأدوية التقليدية؛

• انفجار نقطة واحدة ببنية مبسطة للغاية: طلب الصناعة على القواعد العامة المتجانسة محدود، لكن النماذج الرأسية التي يمكنها إعادة بناء المهام النقطية ببنية جديدة تنمو بسرعة. خذ الحالة النموذجية الأخيرة Jev كمثال، جوهرها هو "مصنف قرارات" عالي الإنتاجية. في الإنتاج الفعلي، تنتمي أعداد كبيرة من متطلبات استدعاء LLM المعقدة في جوهرها إلى مهام تصنيف اختيار منفصلة. هذا المنتج، من خلال التقليم الحسابي الشديد، خفض تكلفة الاستدلال الفردي لهذه المهام بنحو 100 مرة، وحقق في وقت قصير جدًا قفزة غير عادية في الإيرادات السنوية المتكررة (ARR).

هذه القوة الانفجارية التجارية تُظهر أنه في السيناريوهات الفرعية ذات الهوامش الربحية العالية والحواجز المعرفية الثقيلة، تُظهر منتجات البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي منحدرات نمو غير طبيعية.

الشركات التي يمكنها بناء حواجز مستدامة في طبقة التطبيقات تُظهر عمومًا الخصائص التنظيمية والتجارية التالية:

أولًا، السيطرة المستقلة على القاعدة الذكية.

بدأت الشركات بنشاط في نقل أعباء العمل الأساسية من واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة المغلقة إلى التدريب اللاحق العميق (Post-training) على أساس قواعد مفتوحة المصدر. الدافع الأساسي هو التكلفة والكفاءة: النماذج الأساسية العامة تخدم بشكل رئيسي نقاط التوازن المحدودة على جبهة باريتو العامة؛ لتحقيق أقصى نسبة أداء إلى تكلفة في المهام التجارية المحددة، فإن امتلاك الشركة لنماذج مفتوحة المصدر مضبوطة هندسيًا بشكل خاص هو الحل الأمثل تجاريًا.

ثانيًا، تحول الهيكل التنظيمي نحو "اختراق نقاط القوة الطويلة".

نظرًا لأن حزمة التكنولوجيا الأساسية وقدرات النماذج تتكرر كل بضعة أشهر، يجب على شركات طبقة التطبيقات الباقية الحفاظ على دورة إعادة بناء ذاتية قصيرة جدًا للمنتجات. هذه المنظمات تخلت تدريجيًا عن نماذج التعاون التقليدية المقيدة بنقاط ضعف الفريق، واعتمدت بدلاً من ذلك على عدد قليل جدًا من الموظفين الأساسيين المتميزين لتحمل الاختراقات التقنية، مما يدفع الأعمال العامة بسرعة أعلى.

ثالثًا، تطور حوكمة الشركات إلى شبكة تعاون موزعة.

أنظمة القيادة والتحكم الهرمية التقليدية بدأت تفسح المجال لبنى لامركزية تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي كمراكز معلومات، معتمدة على عمليات آلية عالية الكثافة وتعاون ذاتي للحفاظ على كفاءة تشغيل المنظمة بأحجام موظفين صغيرة جدًا.

خامسًا، تمايز نظام تسعير رأس المال وتأثير الروافع

على مستوى أسواق رأس المال، أظهر تسعير الأصول في مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي خصائص استقطاب واضح وبنية عالية.

لموازنة المخاطر والعوائد في بيئة أصول محمومة، بدأت بعض المشاريع المبكرة في اعتماد آلية تمويل "من خطوتين": أي الفصل الهيكلي بين رأس المال الصناعي الذي يتحمل مسؤوليات البناء الاستراتيجي المشترك ورأس المال المالي الخالص الذي يوفر ذخيرة التوسع اللاحقة.

في عدة عينات صفقات نموذجية شاركت فيها سيكويا بعمق خلال العام الماضي، ظهرت الاتجاهات التالية:

• في المرحلة المبكرة، تكمل المؤسسات الشريكة في بناء الأعمال القيادة المبكرة بمعايير تقييم معقولة نسبيًا (على سبيل المثال، نطاق ما بعد الاستثمار 110 مليون دولار)؛

• بعد فترة تحقق تجاري قصيرة جدًا، يتابع رأس المال المالي الخارجي الخالص بسرعة، ويدفع تقييم الهدف بسرعة عبر جولات لاحقة إلى مستويات مضاعفة أو أعلى (متوسط بعض العينات يصل إلى أكثر من 3 مليارات دولار).

هذا التحول السريع في مضاعفات التقييم العالية يعكس بشكل موضوعي العطش الشديد لأموال السوق الأولي للأهداف ذات الحواجز التقنية والتجارية الحقيقية، لكنه يجسد أيضًا بشكل مركز علاوة السيولة العالية المتراكمة في السوق الحالي.

في مواجهة مسار التطور الصناعي المستقبلي، لا يمكن لأي مؤسسة أن تمتلك خريطة طريق مؤكدة تمامًا. لكن القوانين الأساسية التي تمر عبر دورات الاستثمار التكنولوجي لا تزال صحيحة:

عندما تنخفض التكلفة الحدية لعنصر إنتاجي رئيسي بمراتب من الحجم، بينما تستمر كفاءة المعالجة الشاملة في الارتفاع الأسي، فإن إعادة الهيكلة الهيكلية على مستوى الصناعة ستصبح حقيقة موضوعية لا رجعة فيها. إعادة البناء التكنولوجي لنظام الأعمال العالمي لا تزال حاليًا في مرحلة النصف الأول من التوسع.