Modal تتجاوز 1 مليار دولار من ARR وتُقيَّم بـ16 مليار دولار بفضل الطلب على بيئات sandbox

تجاوزت Modal، المنصة المتخصصة في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، 1 مليار دولار من الإيرادات السنوية (annualized run rate)، وجمعت 750 مليون دولار في الجولة D بتقييم 16 مليار دولار، وذلك بعد خمسة أشهر فقط من الجولة C التي بلغ تقييمها 5 مليارات دولار. وتحدث الرئيس التنفيذي Erik Bernhardsson إلى بودكاست Latent Space عن العوامل التي يقوم عليها هذا النمو. جوهر الفكرة أن الطلب على GPU ليس «مستطيلاً»، بينما عقود حجز القدرات الحاسوبية مستطيلة تماماً. لذلك تجمع Modal طلب آلاف العملاء وتقسّم القدرة إلى حصص مرنة. أما بيئات sandbox التي كادت الشركة تغلقها، فتسهم اليوم بنحو ثلث الإيرادات. • أُطلق قرابة 3 مليارات sandbox • من العملاء: Suno وRunway وCognition

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Latent Space (swyx)؛ بتحرير Hamidun News
Modal تتجاوز 1 مليار دولار من ARR وتُقيَّم بـ16 مليار دولار بفضل الطلب على بيئات sandbox
المصدر: Latent Space (swyx). كولاج: Hamidun News.
استمع للمقال
بطاقة الحقائق والأرقام
المعيارالتفاصيل
المصدر الأصليLatent Space (swyx) ↗
رئيس التحرير
حقيقة رئيسية #1أُطلق قرابة 3 مليارات sandbox
من العملاءSuno وRunway وCognition
حقيقة رئيسية #3مخزون احتياطي من وحدات GPU الحرة تُؤخذ منه نسخ جديدة من النموذج؛

تجاوزت Modal، المنصة المخصصة لتشغيل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، عتبة 1 مليار دولار من الإيرادات السنوية (annualized run rate) خلال خمسة أشهر من الجولة C التي بلغ تقييمها 5 مليارات دولار، وأغلقت الجولة D بقيمة 750 مليون دولار وبتقييم 16 مليار دولار. وفي الوقت نفسه أطلقت الشركة قرابة ثلاثة مليارات sandbox. وفي مقابلة مطوّلة مع Latent Space، شرح الرئيس التنفيذي Erik Bernhardsson مصدر هذا النمو، ولماذا ينسجم الطلب على القدرات الحاسوبية بصعوبة مع العقود التي تُشترى بها.

لماذا تُباع قدرات GPU على شكل مستطيلات؟

يبدو العقد النموذجي لحجز القدرات على النحو التالي: يحصل العميل على عدد ثابت من وحدات GPU لمدة ثابتة. وإذا رسمنا هذه القدرة على محور الزمن، فستظهر على شكل مستطيل. أما الحمل الفعلي فمختلف: إذ يرتفع ويقفز ويتراجع على مدار اليوم. فإذا اشتريت للذروة، دفعتَ ثمن عتاد معطّل. وإذا اشتريت أقل، خسرتَ جزءاً من الطلب.

يصف Bernhardsson رهان Modal بأنه تحويل للمدد (duration transformation). فالشركة تؤمّن القدرات في الطبقة الأدنى عبر عقود طويلة الأجل، وتجمع طلب آلاف العملاء، وتمنح كل عميل القدر الذي يحتاجه في الوقت الذي يحتاجه. وكلما كان الطلب الإجمالي أكثر انتظاماً، زادت فائدة هذا المجمّع. ويكمّل ذلك نهج SF Compute وEvan Conrad: فهو يجعل القدرة قابلة للتداول، بينما تجعلها Modal مناسبة لحصص صغيرة ومرنة.

وللنموذج جانب سلبي. فإذا ثبّت المزوّد القدرات بأسعار اليوم ثم انخفضت أسعار GPU لاحقاً، فستبقى في ميزانيته قدرات مرتفعة التكلفة. ولا يتوقع Bernhardsson انهياراً قريباً في الأسعار، لكنه يرى أن هذا السيناريو يجب أن يؤخذ في الحسبان ضمن نموذج العمل.

بيئة sandbox التي كادت الشركة تغلقها

ظهرت sandbox بعدما لاحظ Bernhardsson والمؤسس المشارك Akshat Bubna أن النماذج اللغوية تكتب الشيفرة، وأن هناك من يجب أن ينفّذها. في البداية كان الاهتمام متواضعاً إلى حد دفع الفريق إلى مناقشة إغلاق المنتج. ثم ظهرت وكلاء البرمجة والوكلاء العاملون في الخلفية والتعلّم المعزّز. واليوم تحقق بيئات sandbox نحو ثلث إيرادات Modal. ولم يكن Bernhardsson يتوقع هذه النتيجة عند الإطلاق.

كما تغيّر نمط الحمل. فالوكيل ينشئ بيئة، ويشغّل الشيفرة، ويفحص النتيجة، ثم يحاول مجدداً، وهكذا مرات عديدة. ويصبح زمن بدء البيئة واستعادتها جزءاً من تجربة المستخدم. ومن هنا جاء التحول من developer experience إلى agent experience.

لا تعمل المرونة إلا إذا توافرت القدرة بسرعة كافية. وبحسب وصف Modal نفسها، يقوم البدء السريع على عدة طبقات:

  • مخزون احتياطي من وحدات GPU الحرة تُؤخذ منه نسخ جديدة من النموذج؛
  • نظام ملفات خاص بالشركة؛
  • checkpointing للعمليات؛
  • لقطات (snapshots) لذاكرة GPU؛
  • resource solver يختار القدرات مع مراعاة تغيّر الأسعار والتوافر.

وقد أظهرت الشركة الحد الهندسي لمنصتها في مادة عن التوسع إلى مليون sandbox متزامنة.

الطريق من Spotify إلى البنية التحتية

عمل Bernhardsson سبع سنوات في Spotify، حيث بنى من الصفر نظام التوصيات الموسيقية: related artists وDiscover Weekly وميزات أخرى. وكان العمل هناك يتضمن الكثير من تحليل المصفوفات (matrix factorization) والحسابات كثيفة الموارد، وهناك قرر أن البنية التحتية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي غير مريحة. ويصف Modal بأنها الأداة التي كان يتمنى أن تكون بحوزته. بعد ذلك شغل لخمس سنوات منصب CTO في Better.com، ونمّى الفريق التقني من نحو شخصين إلى بضع مئات.

بدأ Modal في عام 2021، قبل صدور ChatGPT. وكانت الفكرة الأولى عامة: تبسيط تشغيل الشيفرة في السحابة، سواء كان ذلك على GPU أو لأغراض ML أو معالجة البيانات. وبسبب ذلك اضطر الفريق إلى التعمق في طبقات المنظومة وكتابة نظام ملفات ومحرك تشغيل حاويات (container runtime) خاصَّين به. ولم يكن ChatGPT أول محرّك حقيقي للنمو، بل Stable Diffusion: فحين كان الفريق مؤلفاً من أربعة أو خمسة أشخاص، توافد عليهم من يريدون تشغيل هذا النموذج. وهكذا تبيّن أن استدلال (inference) النماذج التوليدية هو الأنسب للمنصة. واليوم يضم عملاء Modal كلاً من Suno وRunway وCognition، فيما نمت الإيرادات، بحسب Bernhardsson، 50 ضعفاً على الأقل خلال عامين.

وتطرقت المحادثة أيضاً إلى موضوعات أخرى: شراء القدرات، والاستئجار مقابل التملك، وبدائل NVIDIA، ودروس الشركات السحابية الجديدة (neoclouds)، وأمان بيئات sandbox، وعمل المهندسين المنتشرين لدى العملاء (forward-deployed)، ومراجعة الشيفرة الاختيارية داخل Modal.

والخلاصة عملية للفرق التي تبني منتجات الذكاء الاصطناعي. فقبل توقيع عقد لحجز GPU، من المفيد رسم منحنى الحمل الفعلي بالساعة وتقدير ما ستدفعونه مقابل فترات الخمول بين الذروات. أما في الأنظمة القائمة على الوكلاء، فينبغي أن تشمل مقاييس البنية التحتية زمن بدء البيئة واستعادتها، لأن الوكيل ينفّذ عشرات التكرارات، وكل تأخير يتراكم. وإذا حكمنا من تقييم قدره 16 مليار دولار، فإن سوق القدرات يكافئ أكثر فأكثر من يحوّل العقود الجامدة طويلة الأجل إلى خدمات مرنة تُحتسب بالثانية.

القصة

أسئلة وأجوبة حول الخبر

لماذا تُباع قدرات GPU على شكل مستطيلات؟

يبدو العقد النموذجي لحجز القدرات على النحو التالي: يحصل العميل على عدد ثابت من وحدات GPU لمدة ثابتة. وإذا رسمنا هذه القدرة على محور الزمن، فستظهر على شكل مستطيل. أما الحمل الفعلي فمختلف: إذ يرتفع ويقفز ويتراجع على مدار اليوم. فإذا اشتريت للذروة، دفعتَ ثمن عتاد معطّل. وإذا اشتريت أقل، خسرتَ جزءاً من الطلب. يصف Bernhardsson رهان Modal بأنه تحويل للمدد (duration transformation). فالشركة تؤمّن القدرات في الطبقة الأدنى عبر عقود طويلة الأجل، وتجمع طلب آلاف العملاء، وتمنح كل عميل القدر الذي يحتاجه في الوقت الذي يحتاجه. وكلما كان الطلب الإجمالي أكثر انتظاماً، زادت فائدة هذا المجمّع

ما أبرز التفاصيل حول بيئة sandbox التي كادت الشركة تغلقها؟

ظهرت sandbox بعدما لاحظ Bernhardsson والمؤسس المشارك Akshat Bubna أن النماذج اللغوية تكتب الشيفرة، وأن هناك من يجب أن ينفّذها. في البداية كان الاهتمام متواضعاً إلى حد دفع الفريق إلى مناقشة إغلاق المنتج. ثم ظهرت وكلاء البرمجة والوكلاء العاملون في الخلفية والتعلّم المعزّز. واليوم تحقق بيئات sandbox نحو ثلث إيرادات Modal. ولم يكن Bernhardsson يتوقع هذه النتيجة عند الإطلاق. كما تغيّر نمط الحمل. فالوكيل ينشئ بيئة، ويشغّل الشيفرة، ويفحص النتيجة، ثم يحاول مجدداً، وهكذا مرات عديدة. ويصبح زمن بدء البيئة واستعادتها جزءاً من تجربة المستخدم. ومن هنا جاء التحول من developer experience إ

ما أبرز التفاصيل حول الطريق من Spotify إلى البنية التحتية؟

عمل Bernhardsson سبع سنوات في Spotify، حيث بنى من الصفر نظام التوصيات الموسيقية: related artists وDiscover Weekly وميزات أخرى. وكان العمل هناك يتضمن الكثير من تحليل المصفوفات (matrix factorization) والحسابات كثيفة الموارد، وهناك قرر أن البنية التحتية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي غير مريحة. ويصف Modal بأنها الأداة التي كان يتمنى أن تكون بحوزته. بعد ذلك شغل لخمس سنوات منصب CTO في Better.com، ونمّى الفريق التقني من نحو شخصين إلى بضع مئات. بدأ Modal في عام 2021، قبل صدور ChatGPT. وكانت الفكرة الأولى عامة: تبسيط تشغيل الشيفرة في السحابة، سواء كان ذلك على GPU أو لأغراض ML أو معالجة

ZK
جمال حميدون — مدير المنتجات في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. يبني منتجات الذكاء الاصطناعي منذ 2019. بدأ Hamidun News كمشروع شخصي ثم أصبح مُجمِّعًا إنتاجيًا بأكثر من 6000 قارئ.
✦ Unified AI Workspace · Nomad

Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace

Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.

Try Nomad AI →Launch Nomad Agent
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…