GPTunneL واتجاه Forbes: لماذا أصبحت التطبيقات الفائقة للذكاء الاصطناعي نقطة النمو الجديدة في السوق

يتحول سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة من النماذج المنفردة إلى صيغة «التطبيق الفائق للذكاء الاصطناعي» (AI-superapp)، حيث لا يأتي المستخدم للحصول على «إجابة من روبوت دردشة»، بل لإنجاز المهمة بكاملها: كتابة نص، أو معالجة ملف، أو توليد صورة، أو تحليل بيانات، أو بناء سيناريو عمل من عدة أدوات. وترى فرق GPTunneL، التي ارتفع عدد مستخدميها خلال أشهر قليلة من 1,5 إلى 2 مليون، أن هذا التحول بالذات هو أفضل ما يفسّر لماذا لم تعد التطبيقات الفائقة وصفًا رائجًا، بل أصبحت منطقًا جديدًا للسوق.

وتستند الشركة في تأكيد هذا الاتجاه إلى توقعات Forbes الصادرة في فبراير، التي عدّت التطبيقات الفائقة للذكاء الاصطناعي من أبرز اتجاهات عام 2026. غير أن الأهم من التوقعات نفسها هو الإحصاءات العملية: فخلال عام 2025 تضاعف ثلاث مرات حجم الاستخدام في الأدوات متعددة الوسائط داخل GPTunneL. ويعني ذلك أن الجمهور يكتفي بالطلبات النصية بصورة أقل فأقل، ويجمع بصورة متزايدة بين أنماط العمل: النص والصور والمستندات والسيناريوهات الصوتية والأتمتة.

وفي الوقت نفسه يتغير نوع الطلبات. فبعد أن كان المستخدمون في الغالب «يسألون» النموذج، باتوا اليوم يصوغون مهامَّ: إعداد عرض تقديمي، أو تحليل وثيقة، أو إنتاج مادة بصرية، أو إعادة كتابة رسالة، أو إعداد مسودة تقرير. وبالنسبة للمنتج، هذا فرق جوهري، لأن القيمة تنتقل من الوصول إلى النموذج إلى جودة الإجراء المنجَز.

على مستوى السوق العالمي يبدو هذا التحول مختلفًا من بلد إلى آخر، لكن الاتجاه العام واحد. ففي الصين، فكرة التطبيق الفائق مألوفة للمستخدم منذ زمن، ولذلك تندمج خدمات الذكاء الاصطناعي بصورة طبيعية في منظومات رقمية أوسع. وفي الولايات المتحدة، تدور المنافسة حول واجهات عمل شاملة تجمع في نافذة واحدة عدة نماذج ووكلاء وأنواعًا مختلفة من المحتوى. أما في تركيا وغيرها من الأسواق سريعة النمو، فيبرز الطلب على منتجات أكثر عملية، تكون فيها الأهمية للتوطين وسعر الدخول ووضوح سيناريو الاستخدام، لا لـ«نقاء» النموذج المختار من الناحية التقنية. وفي هذا السياق يصبح التطبيق الفائق للذكاء الاصطناعي حلًّا وسطًا بين تعقيد البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي وتوقع المستخدم الحصول على خدمة واحدة واضحة بدلًا من مجموعة أدوات متفرقة.

أما في روسيا، فتزداد صعوبة هذا الانتقال بسبب عدة عوامل في آن واحد. أولًا، يتجه السوق بقوة متزايدة نحو النماذج السيادية والتحكم المحلي في البنية التحتية الحيوية. ثانيًا، تطرح الشركات الكبرى حلولًا مؤسسية (enterprise) بالفعل، ومنها GigaChat Enterprise، وهي بذلك تسرّع الطلب من قطاع الأعمال، لا على «دردشة أخرى»، بل على منتجات مؤسسية قابلة للتكامل. ثالثًا، لا يزال نقص وحدات GPU قيدًا صارمًا أمام التوسع، خصوصًا إذا أرادت الشركة ألا تكتفي بإعادة بيع الوصول إلى واجهات API الخاصة بالآخرين، بل أن تبني طبقتها التقنية الخاصة.

وضمن هذا المنطق بالذات تطوّر GPTunneL نموذجها GROM: لا كمشروع لتحسين الصورة، بل كمحاولة للحصول على قدر أكبر من التحكم في الجودة والتكلفة وسيناريوهات التطبيق. ومن اللافت أن إعادة بيع الرموز (tokens) تدرّ، بحسب الفريق، أقل من 20% من الإيرادات. وهذه إشارة مهمة: فاقتصاد مثل هذه الخدمات يرتبط أقل فأقل بهامش ربح بسيط فوق سعر النموذج، وأكثر فأكثر بتغليف المنتج وواجهاته وتنسيق الأدوات والسيناريوهات القطاعية.

والخلاصة الرئيسية من هذه القصة أن سوق الذكاء الاصطناعي ينضج أسرع مما تتغير به اللغة المعتادة حوله. فقد يظل المستخدم يقول إنه «يستخدم نموذجًا»، لكنه لم يعد يشتري النموذج، بل النتيجة: وثيقة أو تحليلًا أو أتمتة أو سير عمل جاهزًا. وبالنسبة للشركات الناشئة، يعني ذلك ضرورة بناء منتج متكامل بطبقة قيمة خاصة به، لا واجهة عرض تضم عشرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM). وبالنسبة للشركات الكبرى، هو انتقال من التجارب إلى التطبيق في العمليات التجارية. أما بالنسبة للسوق الروسية، فهو ضغط إضافي نحو بنية تحتية خاصة وقدرات حوسبة ونماذج محلية. وإذا استمر هذا الاتجاه، فلن يفوز في 2026 من تضم قائمته أكبر عدد من الشبكات العصبية المتصلة، بل من يحسن أكثر من غيره تغليفها في أداة عمل واحدة.