يقول محللو بنك يو بي إس إن المديرين التنفيذيين أصبحوا أكثر وعيا بالإنفاق المرتبط بالذكاء الاصطناعي.
“استنادًا إلى أكثر من عشرة محادثات مع المديرين التنفيذيين لتكنولوجيا المعلومات في المؤسسات خلال الأسابيع العديدة السابقة، كان ما يقرب من 60٪ من الشركات الآن يخنق الإنفاق على الذكاء الاصطناعي بطريقة ما من خلال وضع درجة معينة من حواجز الحماية في مكانها الصحيح،” كتب محللو UBS كارل كيرستيد وتيموثي أركوري وتايلور ماكجينيس جنبًا إلى جنب مع زملائهم في تقرير حديث.
أصبح الإنفاق على الرمز المميز مصدر قلق كبير للشركات، وخاصة المؤسسات الكبيرة، حيث يرى المديرون الماليون ومديرو التكنولوجيا التنفيذيون ارتفاع فواتير الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. قال رئيس عمليات أوبر، أندرو ماكدونالد، في شهر مايو الماضي، إن تبرير ارتفاع التكاليف أصبح أكثر صعوبة بالنظر إلى عائد الاستثمار الضئيل للغاية.
وقال المحللون إن محادثاتهم، التي بدأت في وقت سابق من شهر يونيو، قادتهم إلى استنتاج أن هناك “رياحًا معاكسة ناشئة” متواضعة. وكتبوا أن المحادثات الأخيرة أكدت وجهة نظرهم حول الوضع، على الرغم من اختلاف مدى التأثير.
وكتبوا: “أصبح تحسين إنفاق الرمز المميز مشكلة رئيسية في معظم المؤسسات، مما أدى إلى زيادة كبيرة في سرعة الإنفاق لبعض المؤسسات، ولكن مطب سرعة أصغر للآخرين الذين إما في وقت مبكر جدًا في نشر الذكاء الاصطناعي الخاص بهم أو هم أعمق بكثير ولكنهم غير راغبين في خنق المستخدمين لأنهم يرون عائد الاستثمار المعادل أو لديهم أولوية تنظيمية لدفع الابتكار وبالتالي استخدام الذكاء الاصطناعي”.
وكتب المحللون أن صانعي نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل OpenAI وAnthropic، من المرجح أن يكونوا الأكثر عرضة لخفض التكاليف على المدى القريب. وقد وصفوا على وجه التحديد النماذج مفتوحة المصدر والصينية مثل DeepSeek بأنها أكبر المستفيدين المحتملين، خاصة بالنسبة للشركات التي تبحث عن نماذج للمهام غير المتعلقة بالتشفير.
وعلى الرغم من التخفيضات، يؤكد المحللون أنها “لا تدق أجراس الإنذار”، واصفين هذا الاتجاه بأنه “مشكلة صحية”.
وكتبوا: “إن بعض تدابير تحسين إنفاق الذكاء الاصطناعي أمر طبيعي، ولا أحد يضغط على مكابح نشر الذكاء الاصطناعي، ومن المحتمل أننا نجلس أمام نماذج جديدة مدربة على رقائق الجيل التالي والتي قد تؤدي إلى انخفاض تكاليف الرمز المميز بشكل أكبر”.
لقد روجت شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة للكفاءة الرمزية لنماذجها، وفي بعض الحالات، قامت ببناء نماذج تهدف إلى خفض التكاليف. لدى Google طراز Gemini 3.5 Flash الخاص بها. طرحت شركة Anthropic كلود Sonnet 5 يوم الثلاثاء، والتي قالت إنها “تعمل بشكل مستقل عند مستوى كان يتطلب قبل بضعة أشهر فقط نماذج أكبر وأكثر تكلفة”.
قالت إحدى الشركات التي تحدث إليها محللو UBS إن الصناعة تبتعد عن مرحلة تجربة الذكاء الاصطناعي.
وكتب المحللون في مقتطف من المحادثة: “السؤال ليس ما إذا كان يجب استخدام الرموز المميزة، بل كيفية استخدامها بكفاءة”. “ونتيجة لذلك، يصبح التحسين نظامًا هندسيًا مستمرًا وليس رد فعل لأزمة الميزانية.”
وقال آخر إن CTO لديهم ركزوا بالكامل على الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر، لكنهم الآن يقومون بتقليص عدد الأدوات المستخدمة.
“لدينا 5 أدوات للذكاء الاصطناعي داخليًا وجميع منتجات LLM. مثل الآخرين، واجهنا مشكلة حيث استخدمنا بالفعل معظم ميزانيتنا المميزة طوال العام”، كتب المحللون في مقتطف. “نحن الآن نستخدم فقط أداتين من أدوات الذكاء الاصطناعي ونحرص على الاستخدام.”
