أوبر استنفذ ميزانيته للذكاء الاصطناعي، ونفقات الشركات على الحوسبة تفوق الرواتب بالفعل

تشهد الذكاء الاصطناعي انتقالاً سريعاً من نفقات تجريبية إلى أحد أثقل بنود الميزانيات المؤسسية. في بعض الشركات، تتنافس تكاليف النماذج والرموز والحوسبة الآن ليس مع تراخيص البرامج، بل مع صندوق الرواتب. جاءت إشارة دالة من أوبر: أبلغ المدير التقني للشركة أن الميزانية السنوية للذكاء الاصطناعي لعام 2026 قد استنفذت بالفعل، مع أن ارتفاع تكلفة الرموز هو السبب الرئيسي.

ما كان يُنظر إليه مؤخراً كأداة مرنة لتسريع إنتاجية الفريق يصبح الآن بنداً من بنود النفقات التشغيلية الكاملة التي لا يمكن تجاهلها. المشكلة أن اقتصاديات الذكاء الاصطناعي لا تتسع على النحو الذي ينطبق على برامج الشركات التقليدية. إذا كان الاشتراك في خدمة نموذجية عادة ما يكون قابلاً للتنبؤ، فإن نفقات النماذج التوليدية تنمو مع كل طلب وكل مستخدم جديد وكل حالة استخدام إضافية.

كلما قامت الشركة بدمج الذكاء الاصطناعي في البحث والدعم والتحليلات والأكواد والمساعدات الداخلية والمنتجات الموجهة للعملاء، زادت فاتورة الرموز وتكاليف معالج الرسومات السحابي وتخزين البيانات والمراقبة والأمان. في المرحلة التجريبية، قد تبدو هذه المبالغ محتملة، لكن بمجرد الدخول إلى الإنتاج، يبدأ الميزانية في التغير بشكل كبير، خاصة عندما يبدأ آلاف الموظفين أو العملاء في استخدام الخدمة. وفي الوقت نفسه، يتم إخفاء جزء كبير من التكاليف ليس في عقد واحد بل يتوزع على عدة بنود: البرمجيات الوسيطة، الخدمات السحابية، قواعس البيانات المتجهة، التسجيل، حماية البيانات، الضبط الدقيق، التكامل والصيانة.

وهذا بالضبط لماذا يثبت الذكاء الاصطناعي في البيئة المؤسسية أنه أكثر تكلفة مما يبدو من العرض الأول أو الفاتورة الأولى. في ضوء هذا، يبدو توقع نفقات تكنولوجيا المعلومات العالمية منطقياً: في عام 2026 يجب أن تصل إلى 6.31 تريليون دولار، وهو ما يمثل زيادة بنسبة 13.

5% عن مستويات 2025. يأتي جزء كبير من هذا النمو من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والبرامج والخدمات السحابية. تذهب الأموال ليس فقط نحو الوصول إلى النماذج، بل أيضاً نحو كل النظام البيئي من حولها: سعة الخادم، التكاملات، أدوات المراقبة، آليات التحكم في جودة الإجابات وتدابير حماية البيانات.

بالنسبة للشركات، هذا يعني أن تنفيذ الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن ينظر إليه بعد الآن كمبادرة محلية لفريق واحد — يتعلق الأمر بإعادة نظر منهجية في ميزانية تكنولوجيا المعلومات. إذا كانت الشركات تناقش من قبل ما إذا كانت ستوظف محللاً أو مطوراً أو مدير آخر، فإن سؤالاً مختلفاً يطرح بشكل متزايد الآن: هل يحقق سيناريو الذكاء الاصطناعي المحدد عائداً أفضل من أخصائي حي أو أتمتة قياسية؟ هذا يغير أيضاً النهج الإداري. لا يمكن للشركات ببساطة السماح للموظفين باستخدام الشبكات العصبية أو توصيل واجهة برمجية في بضعة منتجات.

فهي تحتاج إلى حدود مالية، وتحكم في التكاليف لكل سيناريو، والاختيار بين النماذج المكلفة والأكثر إحكاماً، وتخزين مؤقت للطلبات المتكررة، وتقييم صارم لمكان حيث يخلق الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية. بشكل متزايد، تقوم الشركات بتوجيه الطلبات حسب مستوى التعقيد، وتحديد طول السياق، واستخدام نماذج أصغر للمهام الروتينية، واستخدام حلول محلية حيث تأتي السرية والتكاليف المتوقعة. في كثير من الحالات، يكون من الأرخص الاحتفاظ ببعض العمليات مع الناس أو أتمتتها باستخدام الطرق التقليدية بدلاً من دفع ثمن أعمى لكل جيل.

مثال أوبر مهم بالضبط لهذا السبب: حتى شركة تكنولوجيا كبيرة لها ثقافة هندسية قوية لا تواجه مشكلة الوصول إلى الذكاء الاصطناعي، بل مشكلة ربحيته. المرحلة التالية للسوق ليست سباقاً على أقصى عدد من ميزات الذكاء الاصطناعي، بل الانتقال إلى الاستخدام المنضبط. لن تكون الفائزة هي الشركات التي تتصل بنماذج أكثر، بل تلك التي تتعلم حساب تكلفة الإجابة، وربطها بالإيرادات أو توفير الوقت، وإيقاف السيناريوهات المكلفة دون عائد واضح.

يتوقف الذكاء الاصطناعي أخيراً عن كونه طبقة عصرية على الأعمال ويصبح بنية تحتية. والبنية التحتية، كما يدل مثال أوبر، تتطلب ليس فقط الطموح بل أيضاً تحكماً في الميزانية صارماً جداً.