اختر منطقتك 
حالة الطقس 
ابق على اطلاع مع التحديثات المجانية
ببساطة الاشتراك في الذكاء الاصطناعي Myft Digest – يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
مجموعات أمريكية مثل Openai التي تتسابق لتطوير الذكاء الاصطناعي معرضة لخطر أن تقوضها منافسيهم أرخص مثل Deepseek الصينية ، وفقًا للمستثمر والمحلل النجمي ماري ميكر الذين تتبع عروضهم حول اتجاهات التكنولوجيا عبر وادي السيليكون.
وقال ميكر ، وهو مؤيد مبكر للشركات ، بما في ذلك Meta و Spotify و Airbnb ، لصحيفة Financial Times أن AI New Sevances سوف “العديد من الشركات التي تبلغ قيمتها 10 أمتار ، وربما لن تكون مقرها جميعًا في أمريكا الشمالية”.
وأضافت أن “إنشاء الثروة سيكون غير عادي. لم يكن لدينا أي سوق مستخدم بقيمة خمسة مليارات يمكن للمرء أن يحصل عليه بسهولة.”
يسلط أحدث تقرير لها عن تطورات الصناعة الضوء على التحديات المتزايدة للمجموعات الأمريكية التي اتخذت زمام المبادرة في تطوير نماذج لغة كبيرة (LLMS).
يجادل Meeker بأن تكاليف تدريب النماذج مثل Series GPT من Openai أو Gemini من Google ترتفع ، مع زيادة المنافسة من النماذج المحلية الأرخص والمجموعات الخارجية مثل Deepseek على الضغط على قوة التسعير.
“نموذج العمل في حالة تدفق. وهناك أسئلة جديدة حول نهج LLM أحادي الحجم ، مع نماذج أصغر وأرخص مدربة على حالات الاستخدام المخصص الآن الناشئة” ، وفقًا للتقرير. “على المدى القصير ، من الصعب تجاهل أن اقتصاديات LLMs للأغراض العامة تبدو وكأنها شركات سلعية مع حرق على نطاق المغامرة.”
تم تسمية Meeker باسم “ملكة الإنترنت” نتيجة لتحليلها أثناء العمل في Morgan Stanley ، والتي توقعت نجاح Google و Apple وغيرها. انضمت إلى شركة رأس المال الاستثماري Kleiner Perkins في عام 2010 ، قبل أن تشارك في تأسيس شركة استثمارها الخاصة ، Bond ، في عام 2019.
يوضح عرض شركتها الأخير كيف أن سوق أدوات الذكاء الاصطناعى التوليدي قد بدأ منذ إطلاق chatgpt chatbot من Openai في أواخر عام 2022.
تسابقت الأداة إلى أكثر من 500 مليون مستخدم شهريًا في غضون عامين ، مما أثار رهان رأس المال الاستثماري على منافسيه.
كما تسارع الاستثمار في مراكز البيانات وغيرها من البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية. قفزت النفقات الرأسمالية من أكبر ست شركات تكنولوجيا في الولايات المتحدة بأكثر من 60 في المائة على أساس سنوي إلى أكثر من 200 مليار دولار في عام 2024.
وقد أعطى ذلك الشركات الناشئة الثلاثة الرائدة في سباق LLM-Openai و XAI والأنثروبري-تقييمًا مشتركًا يبلغ حوالي 400 مليار دولار وزيادة إيرادات شركات التكنولوجيا الكبرى مثل NVIDIA و META و Microsoft.
يوضح تحليل Meeker أن شركات LLM تواجه أيضًا تهديدات متزايدة: ترقيات ضخمة للرقائق والخوارزميات قد خفضت تكاليف النماذج الجارية ، وفتحت باب المنافسين بما في ذلك Deepseek في الصين لإطلاق نماذج أرخص وأكثر كفاءة.
يظل تدريب النماذج الأكثر تقدماً مهمة باهظة الثمن. زادت التكاليف المقدرة لتطوير النماذج المتطورة بمقدار 2400 مرة في غضون ثماني سنوات ، حيث تسعير جميع المنافسين باستثناء عدد قليل من المنافسين الذين يفتقرون إلى الطريق الواضح للربحية.
تسابق Openai و Anthropic و Xai إلى إيرادات سنوية جماعية تبلغ حوالي 12 مليار دولار. لكنهم جمعوا 95 مليار دولار مجتمعة للقيام بذلك. وفقًا لـ Meeker.
تعتبر حروب الأسعار وانتشار النماذج الأرخص من الأخبار السارة للمستهلكين ، ولكن الشركات الناشئة التي تهدف إلى الحصول على ميزة تجارية كاملة من تقنيتهم ستحتاج إلى جيوب عميقة وممولين للمرضى.
قارن Meeker تحديهم مع Uber و Amazon و Tesla ، الذي يحترق كل منهما من خلال النقد من أجل إنشاء عمل كبير يمكن أن يستمر في النهاية.
وقال ميكر: “إن القواعد التي تمسك بشكل جيد في أوقات النشوة هذه لا تستثمر إلا ما ترغب في خسارته ، وتتخذ نهجًا محفظة”. “إن وضع كل بيضك في سلة واحدة يمثل خطرًا هنا ، لأن كل شيء قد انتهى وإلى اليمين – حتى لا يكون كذلك”.
