آبل ترفع مبيعات آيفون بنسبة 17.5% من دون دخول سباق مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

تنفق شركات التكنولوجيا الكبرى عشرات المليارات من الدولارات على مراكز البيانات والمسرّعات والطاقة. أما آبل فاختارت موقعاً مختلفاً: أن تصبح الجهاز والواجهة ونقطة الدفع التي يستخدم الناس الذكاء الاصطناعي من خلالها. قد يكون النموذج مملوكاً لـGoogle أو OpenAI أو مزود آخر، ومع ذلك تظل آبل قادرة على تحقيق الإيرادات من بيع الحاسوب، أو تحصيل عمولة من الاشتراك، أو توسيع الوصول إلى وظائفها الخاصة.

حتى الآن، يبدو هذا النموذج مقنعاً. ففي ربع سبتمبر، ارتفعت إيرادات آيفون بنسبة 17.5% على أساس سنوي، وبلغت مستوى قياسياً لهذه الفترة عند $57.6 مليار. وزادت مبيعات ماك بنسبة 24% إلى $10.8 مليار، وهو أعلى مستوى لها منذ أربع سنوات. ولا تكشف الشركة عن نسبة النمو المرتبطة تحديداً بالذكاء الاصطناعي، لذلك لا يمكن إرجاع النتيجة بأكملها إلى هذه التقنية. لكن الإدارة تصف الوظائف الجديدة صراحة بأنها سبب لترقية الأجهزة وانتقال المستخدمين إلى منتجات آبل.

ذكاء اصطناعي من دون سحابة خاصة بتريليونات الدولارات

تجمع آبل بين ثلاثة مستويات من الحوسبة: المعالجة على الجهاز، وخوادمها الخاصة، ونماذج الشركاء الخارجيين. تستخدم النسخة المحدّثة من Siri تقنيات Gemini، وقد تتيح الشركة، وفقاً للمصادر، الاختيار بين مزودين خارجيين لأدوات الكتابة وتوليد الصور.

يختلف هذا النهج بوضوح عن استراتيجية المنافسين. فقد بلغت النفقات الرأسمالية لآبل في الربع الأخير $2.2 مليار، مقابل $77.3 مليار لدى Amazon و$51.4 مليار لدى Alphabet. والمقارنة ليست مثالية، إذ تمثل هذه الأرقام إجمالي إنفاق الشركات، لا ميزانيات منفصلة للذكاء الاصطناعي، كما أن جزءاً من تكاليف النماذج لا يظهر فيها أصلاً. لكن الفجوة توضح النقطة الأساسية: آبل لا تحاول حتى الآن امتلاك سلسلة الحوسبة كاملة.

لا يعني هذا التوفير أن الذكاء الاصطناعي مجاني. فقد ارتفعت النفقات التشغيلية لآبل بنسبة 21% إلى $19.2 مليار، ويرجع ذلك جزئياً إلى البحث والتطوير. كما ستزيد طلبات Siri المرسلة إلى الخوادم تكلفة تقديم الخدمات. ولا تعرف الشركة بعد نسبة الطلبات التي ستبقى على الجهاز وتلك التي ستنتقل إلى السحابة.

ماك يتحول إلى خادم محلي للذكاء الاصطناعي

من الأمثلة العملية سلسلة Gap، التي تستخدم أجهزة Mac Mini لمعالجة البيانات محلياً ضمن نظام منع الخسائر في مئات المتاجر. ولا تُرسل الطلبات إلى مزود سحابي خارجي، ولذلك لا تدفع الشركة مقابل كل رمز مميز وتحتفظ بسيطرة أفضل على البيانات. كما تستخدم Christie’s نماذج محلية على أجهزة Mac Studio في سير العمل، بما في ذلك تقدير قيمة القطع.

ينطبق المنطق نفسه على الفرق الصغيرة. لنفترض أن خدمة دعم تحتاج يومياً إلى تحليل مستندات داخلية تحتوي على بيانات حساسة. بدلاً من إرسال النص باستمرار إلى API خارجي، يمكنها شراء عدة أجهزة Mac Mini، ونشر نموذج مناسب محلياً، والحصول على تكاليف يمكن توقعها. وهذا ليس حلاً شاملاً: فالنماذج القوية وأحمال الذروة والتوسع السريع لا تزال تتطلب السحابة في كثير من الأحيان. لكن المعدات المحلية قد تكون أقل تكلفة وأكثر أماناً للمهام المستقرة.

التحكم في نقطة الدخول أهم من امتلاك النموذج

مصدر الإيرادات التالي هو حدود الاستخدام المدفوعة. تخطط آبل لتقييد استخدام الوظائف التي تحتاج إلى نماذج تعمل على الخوادم، بما في ذلك Siri الجديدة والتحرير الذكي للصور. وسيتمكن المستخدمون ذوو الاستخدام الكثيف من شراء وصول إضافي، على الأرجح من خلال باقات iCloud موسعة.

وهناك أيضاً اشتراكات الجهات الخارجية. وفقاً لتقديرات AppMagic، كان من الممكن أن تحقق عمولات App Store من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر من $1 مليار لآبل في عام 2026. لكن لا يمكن اعتبار هذه القناة مضمونة؛ إذ ترغب OpenAI وغيرها من الجهات المزودة في نقل عمليات الدفع إلى مواقعها الخاصة حتى لا تضطر إلى تقاسم الإيرادات.

الخلاصة بسيطة بالنسبة إلى المطورين: افصلوا منذ البداية بين الوظائف المحلية والوظائف المعتمدة على الخوادم، واحسبوا تكلفة الإجراء المفيد الواحد لا سعر الرمز المميز وحده، وأعدّوا حدود استخدام واضحة. وينبغي لفرق المنتجات أن تتحقق ممن يتحكم في العلاقة مع المستخدم: مزود النموذج، أم مالك الجهاز، أم متجر التطبيقات. تُظهر آبل أن الطبقة الأكثر ربحية في سوق الذكاء الاصطناعي قد لا تكون داخل النموذج، بل حوله: في العتاد والواجهة والتوزيع والدفع.