OpenAI وAnthropic تحتسبان الإيرادات بطريقتين مختلفتين، وتقييمات الشركتين تفقد دقتها

تحتسب OpenAI وAnthropic، وهما أكبر مطوّرين مستقلين للنماذج الحدودية، مؤشر الإيرادات نفسه الذي يخضع لمتابعة دقيقة بطريقتين مختلفتين. ويعتمد المستثمرون على هذا المؤشر عند تحديد أي الشركتين أعلى قيمة وبكم مرة. وتنقل ذلك وكالة Bloomberg. وما زالت الشركتان خاصتين، ولا تصدران للسوق تقارير مالية مدقَّقة. وتصل الأرقام إلى المجال العام عبر تصريحات الشركتين وتسريبات، ولا يوجد معيار موحد للاحتساب.

مقالة Bloomberg في النسخة المتاحة لنا قصيرة، ولا تذكر مبالغ محددة ولا تفاصيل المنهجيات. لذلك يتناول ما يلي آلية المشكلة، لا الأرقام الدقيقة.

لماذا تخفي الكلمة الواحدة أرقامًا مختلفة

الإيرادات في مختبرات الذكاء الاصطناعي ليست كمية بسيطة كما تبدو. وتتغير بشدة بحسب عدة قرارات حول ما يُحتسب وكيف يُحتسب. وتظهر التباينات في أغلب الأحيان في المواضع التالية:

• الإيرادات الإجمالية أو الصافية. يمر جزء من مبيعات النماذج عبر شركاء السحابة. يمكن احتساب المبلغ الكامل الذي دفعه العميل، ويمكن احتساب الحصة التي بقيت لدى المطوّر بعد التسويات مع مزوّد السحابة فقط.
• فترة الاستقراء. تُستخرج التقديرات السنوية بضرب إيرادات الشهر في 12، أو الأسبوع في 52، أو حتى باستقراء ذروة قصيرة لسنة كاملة قادمة. ومع النمو السريع يصبح الفارق بين هذه الطرق ملحوظًا.
• تركيبة المنتجات. قد يشمل المؤشر واجهات API والاشتراكات الاستهلاكية والباقات المؤسسية واتفاقيات الترخيص، وقد لا يشمل كلها.
• الخصومات والأرصدة. تنعكس الأرصدة المجانية والتجارب التجريبية والشروط التفضيلية بصور مختلفة في الرقم النهائي.
• العقود ذات الالتزامات. يمكن احتساب الكميات المدفوعة مسبقًا والاتفاقيات متعددة السنوات عند الدفع الفعلي، ويمكن احتسابها وفق جدول الاعتراف بالإيراد.

كل خيار من هذه الخيارات مبرَّر بمفرده. لكنها مجتمعةً تنتج رقمين يحملان التسمية نفسها ولا يصح وضعهما جنبًا إلى جنب.

كيف يتحول اختلاف المنهجية إلى اختلاف في التقييم

يُستخلص تقييم الشركات سريعة النمو في الغالب من مضاعف يُطبَّق على الإيرادات. ويتضخم الخطأ في القاعدة مع المضاعف. وفي مثال افتراضي: إذا بالغ أحد الطرفين في القاعدة بنسبة 10% مقارنةً بالآخر، فسيكون الفارق في التقييم عند مضاعف 30 مرة أكبر مما يبدو للوهلة الأولى، وسيبلغ بالدولارات المطلقة مبلغًا كبيرًا جدًا. وفي سوق تُغلق فيها الجولات بعشرات المليارات، يؤثر هذا الغموض في أموال حقيقية.

وهناك جانب آخر. فالشركتان تجذبان رأس المال باستمرار، وتبرمان صفقات سحابية، وتناقشان مواعيد الطرح في البورصة. ويصبح أي مؤشر نمو حجة في المفاوضات. وعندما تختلف المنهجيات، يغري كل طرفٍ نفسَه باختيار المنهجية التي تبدو أفضل له في المقارنة.

ومن الجدير بالذكر أن الشركتين تعتمدان على عمالقة السحابة. فعبرهم يمر جزء كبير من التوزيع، وهذه بالضبط الحالة التي تبرز فيها مسألة الإيرادات الإجمالية والصافية بأشد صورها.

كيف تُقرأ هذه الأرقام

ما دام لا يوجد معيار، يفيد الالتزام بانضباط بسيط. فقبل أي مقارنة ينبغي معرفة نوع الإيرادات المعلنة بالتحديد: إجمالية أم صافية، فعلية أم مستقرأة، مع الاشتراكات الاستهلاكية أم بدونها. والأفضل التعامل مع تصريحات الشركات عن «الإيرادات السنوية» على أنها مؤشر تقريبي، لا حقيقة واردة في تقرير مالي.

والأجدى للمستثمرين وعملاء الشركات النظر إلى المؤشرات الأكثر ثباتًا: ديناميكية العقود المؤسسية، وحصة الإيرادات المتكررة، والاعتماد على شريك سحابي واحد. ومن الأصعب تطويع هذه البيانات لتناسب مقياسًا مريحًا.

وعندما تطرح إحدى الشركتين أسهمها في السوق العامة، سيتعين عليها الإفصاح عن إيراداتها وفق قواعد الجهة التنظيمية، وعندها ستصبح المقارنة عادلة. أما حتى ذلك الحين، فينبغي قراءة أي جداول «OpenAI مقابل Anthropic» بتحفظ: فقد تكون الكميتان على الجانبين مختلفتين.