Fireworks تعالج 40 تريليون توكن يوميا على النماذج المخصصة، أي ضعف ما كانت عليه في الصيف

من الشائع الاعتقاد بأن النماذج المفتوحة ليست سوى مجال متخصص للهواة، بينما تتركز الأموال وحركة الاستخدام الحقيقية لدى OpenAI وAnthropic. قرر ناثان لامبرت، مؤلف Interconnects، اختبار هذه الفرضية بالأرقام. ويطرح المقال الأول من سلسلته الجديدة المدفوعة حول حجم اقتصاد النماذج المفتوحة سؤالا بسيطا: هل ينمو سوق الاستدلال للنماذج المفتوحة، أم أنه مجرد هامش خطأ إحصائي إلى جانب المختبرات المغلقة؟

من أين تأتي الأرقام

لا توجد هنا قياسات موثوقة تماما، ولامبرت نفسه يقر بذلك. المتاح هو مقاييس مشوشة للمنصات، وأرقام تسويقية من الشركات الناشئة، واختبارات معيارية عامة غير مثالية. لذلك يتخذ ثلاث شركات يعتمد مصيرها مباشرة على النماذج المفتوحة نقاطا مرجعية: Baseten وFireworks وTogether AI. ويضيف إليها حصة النماذج المفتوحة من التوكنات التي تقدمها خدمة OpenRouter عبر واجهة API الخاصة بها.

ومن المرجح أن شركات الحوسبة فائقة النطاق مثل Amazon Bedrock وAzure تشغل هي الأخرى حيزا كبيرا في هذا السوق. لكنها لا تكشف مقدار حركة الاستخدام المخصصة تحديدا للنماذج المفتوحة، ولذلك لم تدخل ضمن العينة.

يأتي أهم رقم حديث من Fireworks. ففي مؤتمرها الأول، أعلنت الشركة أنها تعالج أكثر من 40 تريليون توكن يوميا للنماذج المخصصة لعملائها. وهذا ليس سوى قطاع واحد من أعمال الاستدلال لديها، وقد نما بأكثر من الضعف منذ الصيف. ويتوقع لامبرت أن يظهر التحديث المقبل أن الحجم الإجمالي لـ Fireworks تجاوز بفارق واضح 100 تريليون توكن يوميا.

كيف تقارن هذه البيانات بالنماذج المغلقة

كانت غريزة لامبرت الأولى هي ربط هذه الأرقام بشيء معروف. فـ Google هي الوحيدة بين الشركات الكبرى التي تنشر في تقارير المستثمرين حجم التوكنات على مستوى منصتها وواجهات API بالكامل. لذلك وضع بيانات Google فوق الرسوم البيانية للمنصات المفتوحة باستخدام مقياس لوغاريتمي. لكن النتيجة الفعلية للمقارنة بقيت خلف جدار دفع، ولذلك لا نعرف إلى أي مدى اقترب القطاع المفتوح من Google.

ومع ذلك، يمكن رؤية بعض الأمور حتى من دونها. فعلى المقياس اللوغاريتمي، تبدو البيانات العامة للشركات الناشئة كخط مستقيم تقريبا يتجه إلى أعلى، ما يعني نموا أسيا. ووفقا للامبرت، تسارع ذلك بدرجة أكبر بعد إصدار GLM 5.2، لأن النماذج المفتوحة تحسنت بوضوح في المهام الوكيلة. كما أن الوكلاء يستهلكون توكنات تزيد بعدة رتب حجم عن المحادثة العادية: إذ يتحول طلب واحد إلى سلسلة طويلة من استدعاءات الأدوات والطلبات المتكررة إلى النموذج.

ما الذي ينبغي فعله بهذه المعطيات

بالنسبة للممارسين، لا تتمثل الخلاصة في أن النماذج المفتوحة تفوقت على المغلقة. بل في أن البنية التحتية الخاصة بها أصبحت سوقا متكاملة تقاس أحجامها بعشرات التريليونات من التوكنات يوميا. وهذا يعني عدة أمور.

• إذا كنتم تبنون منتجا وكيلا يستهلك أعدادا كبيرة من التوكنات، فلديكم بديل حقيقي لواجهات API المغلقة. احسبوا تكلفة مليون توكن على Fireworks أو Together أو Baseten وفقا لحمل العمل لديكم، وقارنوها بفاتورتكم الحالية.
• أصبح التخصيص الحجة الرئيسية. فنمو قطاع النماذج المخصصة تحديدا لدى Fireworks يشير إلى أن العملاء يواصلون تدريب النماذج المفتوحة وتكييفها مع احتياجاتهم، بدلا من الاكتفاء بالنماذج الجاهزة.
• أصبحت كلفة الارتباط بمورد واحد أعلى من السابق. إذا كان الكود لديكم مرتبطا بتنسيق API واحد، فحافظوا على طبقة تجريد فوق مزودي الخدمة.

القيود

ينبغي تذكر حدود هذه البيانات. فأرقام الشركات الناشئة تسويقية، ولا تخضع لتدقيق مستقل، كما أن «عدد التوكنات يوميا» لا يساوي الإيرادات. تختلف تكلفة توكنات النماذج المختلفة اختلافا كبيرا، كما تضخم أعباء العمل الوكيلة الحجم من دون نمو متناسب في الأموال. والمقارنة مع Google تقريبية أيضا: إذ تشمل أرقام Google جميع نماذج المنصة، بينما لا تشمل أرقام الشركات الناشئة سوى النماذج المفتوحة.

لذلك ينبغي النظر إلى الاتجاه ورتبة الحجم، لا إلى الحصص الدقيقة. ومع ذلك، يبدو الاتجاه حتى الآن واضحا: الاستدلال المفتوح ينمو بسرعة، وأصبح تجاهله عند اختيار الحزمة التقنية أمرا محفوفا بالمخاطر. أما استنتاجات لامبرت الكاملة فهي محجوبة خلف اشتراك، في حين يمكن استخدام لوحة معلومات Interconnects المجانية حول تبني النماذج المفتوحة وجودتها نقطة انطلاق.