Anthropic تقدّم للشركات تقارير عن التوكنات: إنفاق العملاء ارتفع 9 أضعاف خلال عام

أطلقت Anthropic مجموعة تقارير لعملائها من الشركات. تبيّن هذه التقارير كم تنفق الشركة على التوكنات (وحدات النص التي يُدفع مقابلها عند العمل مع النموذج)، وماذا أنجزت الفرق بهذه الأموال، وأين تعثّر العمل. وفي الوقت نفسه ظهر أن أوضاع Anthropic نفسها جيدة. ففي الربع الثاني حققت ربحًا تشغيليًا، أي أنها كسبت من نشاطها الأساسي أكثر مما أنفقت. أما مؤشر net revenue retention، الذي يقيس كم يدرّ العملاء أنفسهم من أموال بعد عام، فبلغ 900%. فالعملاء الذين أنفقوا في الربع الثالث من 2025 دولارًا افتراضيًا واحدًا، ينفقون في الربع الثالث من 2026 تسعة دولارات.

ماذا سيرى المدير بالضبط

تستند التقارير إلى التحليلات الداخلية واستطلاعات الموظفين. يختار المدير فترة زمنية ويحصل على صورة عن الفريق:

• ما أنتجه الفريق خلال هذه التواريخ؛
• كم كلّف ذلك بالتوكنات وبالمال؛
• في أي خطوات تعطلت سير العمل؛
• توصيات لتحسين النتيجة.

وتعد Anthropic بأنها لن تستخدم هذه البيانات افتراضيًا لتدريب نماذجها. كما أضافت الشركة ميزانيات جماعية مشتركة للتوكنات. فقد كان الإنفاق سابقًا موزعًا على الأفراد، أما الآن فيستطيع الفريق توزيع رصيد واحد مشترك.

وهذه في جوهرها إجابة عن أكثر أسئلة كبار العملاء تكرارًا: هل تؤتي الاستثمارات ثمارها؟ وتشير TechCrunch إلى أن نمو الإنفاق على التوكنات يعود في الأساس إلى شركات تدعمها صناديق رأس المال الجريء. أما معظم شركات قائمة Fortune 500 فلا ترى حتى الآن عائدًا ملموسًا من الذكاء الاصطناعي.

فاتورة لم يحسب لها المدراء الماليون حسابًا

يكمل الصورة تقرير حديث من Jellyfish، الشركة المتخصصة في تحليلات المطورين. درست الشركة استخدام أدوات البرمجة الوكيلية (التي تكتب الشيفرة وتعدّلها بنفسها) بين 276 ألف عميل لديها.

• يظل Claude Code وغيره من الأدوات المبنية على نماذج Anthropic الأكثر شعبية. وتمثل نحو ثلث جميع تعديلات الشيفرة المقترحة التي أُرسلت للمراجعة.
• ارتفع الإنفاق على هذه الأدوات 10 أضعاف منذ بداية العام.
• وهو يشكّل الآن نحو 2% من إجمالي نفقات المهندسين.

نسبة 2% صغيرة، لكن نموًا بعشرة أضعاف لم تنص عليه الميزانيات. يقول كبير علماء Jellyfish نيكولاس أركولانو: حتى لو بدت نسبة 2% مبلغًا صغيرًا، فإن معظم المدراء الماليين لم يحسبوا حسابًا لنمو بهذا الحجم. ويضيف أن الإنفاق وحده لم يعد كافيًا، وأن على الشركات تحسين النفقات والحصول على عائد من الأدوات. وتصيب تقارير Anthropic هذه النقطة تحديدًا.

لماذا لا ينتقل العملاء إلى المنافس

أصدرت OpenAI في الصيف نموذج Astra، وبدا أنه سيزاحم Anthropic. لكن ذلك لم يحدث حتى الآن. يروي رئيس منتجات الذكاء الاصطناعي في Jellyfish نيكولاس ألبارّان أن Codex (أداة البرمجة من OpenAI) ظل لفترة طويلة شبه غائب عن بياناتهم، ولم يبدأ بالنمو إلا مع صدور Astra. وإذا حكمنا من منصة X، تبدو المنافسة أشد سخونة، إذ يقول الجميع هناك إن Codex أفضل. أما في البيانات الفعلية فالصورة مختلفة. فقد كان لدى Anthropic عمل قوي مع العملاء من الشركات، كما أن أداتها كانت تعمل جيدًا ببساطة. وبذل الناس جهدًا كبيرًا لبناء عملياتهم حولها، وليس لديهم سبب كافٍ لتغيير كل شيء.

الانتقال أصعب على الشركة الكبيرة منه على مبرمج منفرد. ويشير ألبارّان إلى عامل آخر: جميع المختبرات الكبرى تستثمر في forward-deployed engineering (FDE). وهذا اسم الفرق التي ترسل مستشاري الذكاء الاصطناعي للعمل داخل الشركة العميلة والمساعدة في التشغيل. ويمكن اعتبار تقارير Anthropic الجديدة نسخة مخففة من هذه المساعدة، دون وجود أشخاص فعليين في الموقع. ويقول ألبارّان إنه كلما طال تعامل الشركة مع مزوّد واحد صعب عليها تركه، فلكل نظام خصائصه الغريبة، مثل طريقة تعامله مع ملفات التعليمات الخاصة بالوكلاء. ولذلك تبقى كلفة التحوّل أعلى من الصفر.

ماذا يعني هذا لمن يدفعون

يتحول سوق البرمجة الوكيلية من سباق على جودة النموذج إلى تنافس على الاحتفاظ بالعملاء. ويكسب من يشرح للعميل أين ذهبت أمواله. وإذا كنتم تدفعون مقابل Claude Code أو أدوات مماثلة، فقد حان الوقت لاحتساب كلفة التوكنات لكل فريق ولكل نتيجة، لا لكل شخص فقط. وما دامت هذه التقارير حديثة، فإن فائدتها لم تُختبر بعد. لكنها تجعل نفقات الذكاء الاصطناعي مرئية للمدير المالي، وهذه حجة قوية عند تجديد العقد.