المديرون الماليون يحصون كل رمز: value-maxing يحل محل tokenmaxxing
تناول Bloomberg Tech تغيّر موقف الشركات من الإنفاق على الذكاء الاصطناعي. في البداية شُجّع الموظفون على زيادة الاستهلاك، وهو ما يُعرف بـ«tokenmaxxing». أما الآن فيحل محله «value-maxing»، أي أن الشركات تريد أن ترى عائداً من كل رمز (token) يُنفق. ومع ذلك، ما زالت ميزانيات الذكاء الاصطناعي تقلق المديرين الماليين. ناقشت الموضوع نينا ترينتمان، كاتبة النشرة البريدية CFO Briefing، مع المقدّم إد لودلو. • لم يعد حجم استخدام الذكاء الاصطناعي يُعدّ نجاحاً في حد ذاته. • يطالب المديرون الماليون بربط تكاليف الرموز بالنتيجة. • يبقى عدم القدرة على التنبؤ بالفواتير المصدر الرئيسي للقلق.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Bloomberg Tech؛ بتحرير Hamidun News
يوم الجمعة 9 أكتوبر 2026 طرح Bloomberg Tech على الهواء قضية تتردد بوتيرة متزايدة في اجتماعات الشركات: المديرون الماليون يعيدون حساب كل رمز (token). فمرحلة «tokenmaxxing»، التي كان الموظفون يُدفعون فيها إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بأقصى قدر ممكن ويُقدَّم فيها نمو الاستهلاك على أنه تقدّم، تقترب من نهايتها. ويحل محلها «value-maxing»: لم يعد السؤال كم رمزاً أُحرق، بل ماذا حصلت الشركة في المقابل. ومع ذلك، ما زالت نفقات الذكاء الاصطناعي تُقلق المديرين الماليين (CFO). وفي هذا الموضوع تحدث المقدّم إد لودلو مع نينا ترينتمان، كاتبة النشرة البريدية CFO Briefing.
لا يتضمن إعلان الحلقة مبالغ محددة ولا أسماء شركات، لذلك نعتمد فيما يلي على الفكرة المعلنة وحدها ونشرح منطق ما يجري.
من tokenmaxxing إلى value-maxing
قامت الموجة الأولى من اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركات على فكرة بسيطة: كلما زاد عمل الناس مع النماذج، تعلّمت الشركة أسرع. ومن هنا جاءت التصنيفات الداخلية للنشاط، وحدود الاستخدام «لكل موظف»، ومكافآت الاستهلاك المرتفع. وتحولت الرموز إلى مقياس للتفاعل، مع أنها في جوهرها مجرد بند في فاتورة المورّد.
ولما ارتفعت الفواتير، توقف هذا المقياس عن أداء وظيفته. فالمدير المالي لا يرى «ثقافة ابتكار»، بل بنداً متغيراً في النفقات يصعب التنبؤ به ويكبر مع حماسة الموظفين. ومن هنا جاء التحول نحو value-maxing: يجب ربط كل استخدام للذكاء الاصطناعي بنتيجة قابلة للقياس.
لماذا يصعب وضع ميزانية للرموز؟
في برمجيات SaaS التقليدية كل شيء واضح: سعر لكل مقعد، وعقد ثابت، وبند متوقع في الميزانية. أما في خدمات الذكاء الاصطناعي المسعّرة بالرموز، فتتوقف التكلفة على طول الطلبات، والنموذج المختار، وعدد الاستدعاءات، وطريقة بناء الموظفين والوكلاء (agents) لسلاسل الاستدعاء. وقد يستنزف سياق طويل واحد، أو وكيل مستقل يدير النموذج في حلقة متكررة، الميزانية في أيام.
ونتيجة لذلك، تواجه الفرق المالية عدة مشكلات في آن واحد:
- لا توجد وحدة محاسبة مألوفة: الرمز لا يساوي مهمة، والمهمة لا تساوي نتيجة؛
- النفقات موزعة بين الأقسام والمتعاقدين والاشتراكات «الظلية» للموظفين؛
- تختلف أسعار النماذج، وغالباً لا يكون من يختار بينها هو من يدفع؛
- كثيراً ما يظهر أثر الذكاء الاصطناعي في وقت الموظفين، ومن الصعب تحويله إلى مال.
ما المقاييس التي يبدأ المديرون الماليون بطلبها؟
يترتب على منطق value-maxing مجموعة من المؤشرات التي تطلبها الفرق المالية عادةً من أصحاب مشاريع الذكاء الاصطناعي. وهذا تفسير من عندنا، وليس نقلاً لبيانات وردت في الحلقة:
- تكلفة المهمة المكتملة بدلاً من تكلفة الرمز؛
- نسبة الطلبات التي أفضت إلى نتيجة استُخدمت فعلاً، لا إلى مسودة أُهملت؛
- نفقات الذكاء الاصطناعي موزعة على الأقسام والمنتجات؛
- نسبة النماذج الغالية إلى الرخيصة في حجم العمل؛
- المقارنة مع التكلفة الأساسية للعمل نفسه دون ذكاء اصطناعي.
ماذا على الفريقين المالي والمنتجي أن يفعلا؟
الخطوة الأولى عملية وبسيطة: جمع كل نفقات الذكاء الاصطناعي في صورة واحدة. ما دام جزء من الإنفاق يمر عبر واجهات API المؤسسية، وجزء عبر اشتراكات شخصية، وجزء داخل عقود الحوسبة السحابية، فلا يمكن إدارته.
الخطوة الثانية: تعيين مسؤول عن كل سيناريو كبير ومطالبته بمقياس أعمال. مثل زمن معالجة الطلب، أو عدد التذاكر المغلقة، أو سرعة إعداد التقرير. وإذا لم يوجد مقياس، فهذا سبب لخفض الحدود لا لتوسيعها.
الخطوة الثالثة: توجيه أحمال العمل بين النماذج. تُسند المهام الروتينية إلى الخيارات الرخيصة، وتبقى النماذج الغالية حيث تؤثر الجودة في النتيجة. والخطوة الرابعة: وضع حدود وتنبيهات للسيناريوهات القائمة على الوكلاء، حيث يستدعي النموذج نفسه.
الاتجاه واضح: ينتقل الذكاء الاصطناعي في الشركات من فئة «التجارب» إلى فئة «النفقات التشغيلية»، وبالتالي تُطبَّق عليه المتطلبات نفسها المطبقة على أي بند آخر في الميزانية. والرابحون هم من يستطيعون أن يشرحوا بدقة ما الذي يدفعون ثمنه.
أسئلة وأجوبة حول الخبر
لماذا يصعب وضع ميزانية للرموز؟
في برمجيات SaaS التقليدية كل شيء واضح: سعر لكل مقعد، وعقد ثابت، وبند متوقع في الميزانية. أما في خدمات الذكاء الاصطناعي المسعّرة بالرموز، فتتوقف التكلفة على طول الطلبات، والنموذج المختار، وعدد الاستدعاءات، وطريقة بناء الموظفين والوكلاء (agents) لسلاسل الاستدعاء. وقد يستنزف سياق طويل واحد، أو وكيل مستقل يدير النموذج في حلقة متكررة، الميزانية في أيام. ونتيجة لذلك، تواجه الفرق المالية عدة مشكلات في آن واحد: لا توجد وحدة محاسبة مألوفة: الرمز لا يساوي مهمة، والمهمة لا تساوي نتيجة؛ النفقات موزعة بين الأقسام والمتعاقدين والاشتراكات «الظلية» للموظفين؛ تختلف أسعار النماذج، وغالباً لا
ما المقاييس التي يبدأ المديرون الماليون بطلبها؟
يترتب على منطق value-maxing مجموعة من المؤشرات التي تطلبها الفرق المالية عادةً من أصحاب مشاريع الذكاء الاصطناعي. وهذا تفسير من عندنا، وليس نقلاً لبيانات وردت في الحلقة: تكلفة المهمة المكتملة بدلاً من تكلفة الرمز؛ نسبة الطلبات التي أفضت إلى نتيجة استُخدمت فعلاً، لا إلى مسودة أُهملت؛ نفقات الذكاء الاصطناعي موزعة على الأقسام والمنتجات؛ نسبة النماذج الغالية إلى الرخيصة في حجم العمل؛ المقارنة مع التكلفة الأساسية للعمل نفسه دون ذكاء اصطناعي.
ماذا على الفريقين المالي والمنتجي أن يفعلا؟
الخطوة الأولى عملية وبسيطة: جمع كل نفقات الذكاء الاصطناعي في صورة واحدة. ما دام جزء من الإنفاق يمر عبر واجهات API المؤسسية، وجزء عبر اشتراكات شخصية، وجزء داخل عقود الحوسبة السحابية، فلا يمكن إدارته. الخطوة الثانية: تعيين مسؤول عن كل سيناريو كبير ومطالبته بمقياس أعمال. مثل زمن معالجة الطلب، أو عدد التذاكر المغلقة، أو سرعة إعداد التقرير. وإذا لم يوجد مقياس، فهذا سبب لخفض الحدود لا لتوسيعها. الخطوة الثالثة: توجيه أحمال العمل بين النماذج. تُسند المهام الروتينية إلى الخيارات الرخيصة، وتبقى النماذج الغالية حيث تؤثر الجودة في النتيجة. والخطوة الرابعة: وضع حدود وتنبيهات للسيناريوها
Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace
Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.