وفقًا لإحصاءات SaaStr، تبلغ نفقات الحوسبة لدى Anthropic على الاستدلال والتدريب حوالي 10 مليار دولار، أي ما يعادل حوالي 2 مليون دولار لكل موظف سنويًا من تكاليف الحوسبة؛ وبالمقارنة، يُقدّر موقع Levels.fyi أن هذه النفقات تبلغ 2.3 ضعف الرواتب. لكن مؤشر Ramp AI Index لشهر يونيو يُظهر أن إنفاق أفضل 1% من الشركات على الذكاء الاصطناعي لكل مهندس يبلغ 89 ألف دولار سنويًا، بفارق 680 ضعفًا عن متوسط المهندسين.
البيانات الحالية لـ Anthropic ومتوسط القطاع
وفقًا للبيانات المنشورة، يتوزع إنفاق الذكاء الاصطناعي في عام 2026 على النحو التالي: يتحمل كل موظف في Anthropic تكاليف حوسبة تبلغ حوالي 2 مليون دولار، أي 2.3 ضعف راتبه (الذي يتجاوز 500 ألف دولار)، وهي نسبة فريدة من نوعها في قطاع البرمجيات بأكمله.
يُظهر مؤشر Ramp AI Index لشهر يونيو 2026 أن أفضل 1% من الشركات تنفق حوالي 89 ألف دولار سنويًا لكل مهندس على الذكاء الاصطناعي (أي ما يعادل 40% من راتب المهندس المخضرم البالغ 224 ألف دولار)؛ بينما يبلغ إنفاق الشركات المتوسطة لكل مهندس 137 دولارًا فقط، أي صفر تقريبًا؛ ويبلغ الفارق بين القمة والمتوسط حوالي 680 ضعفًا.
تُظهر دراسة Epoch AI أن كل موظف في Anthropic يحقق إيرادات بقيمة 14 مليون دولار، وفي OpenAI 6.5 مليون دولار، مما يجعلهما الأعلى في قائمة Forbes Global 2000.
نموذج تونغوز الثلاثي: الافتراضات الأساسية للسيناريوهات المتشائمة والقاعدية والمتفائلة
اعتمد المحلل الاستثماري البارز توماسز تونغوز على راتب مهندس مخضرم يبلغ 224 ألف دولار سنويًا (بافتراض نمو سنوي 5%) لتصميم ثلاثة سيناريوهات تحلل اتجاه إنفاق الشركات على توكنات الذكاء الاصطناعي لكل مهندس:
2026 (نقطة بداية واحدة لجميع السيناريوهات): 90 ألف دولار (40% من الراتب)
2027: المتشائم 106 آلاف دولار (45%)، القاعدي 164 ألف دولار (70%)، المتفائل 258 ألف دولار (110%)
2028: المتشائم 118 ألف دولار (48%)، القاعدي 259 ألف دولار (105%)، المتفائل 444 ألف دولار (180%)
2029: المتشائم 106 آلاف دولار (41%)، القاعدي 363 ألف دولار (140%)، المتفائل 596 ألف دولار (230%)
في السيناريو المتشائم، ينخفض المبلغ بعد عام 2028 بسبب انخفاض أسعار التوكنات بسرعة تفوق تضخم الرواتب. جميع ما سبق تقديرات سيناريوهات تونغوز ولا تشكل نصيحة استثمارية.
اتجاه تسعير توكنات GPT-4 تاريخيًا: مسار تسعير معروف بانخفاض 90% خلال ثلاث سنوات
وفقًا لبيانات التسعير المعلنة، انخفض سعر إدخال نموذج GPT-4 من OpenAI من 30 دولارًا لكل مليون توكن عند إطلاقه في مارس 2023 إلى أقل من 3 دولارات في عام 2026، بانخفاض سنوي يبلغ حوالي 90% على مدى ثلاث سنوات. كما تشكل النماذج مفتوحة المصدر ضغطًا تنافسيًا على الأسعار: فقد حقق DeepSeek-V3 والإصدارات اللاحقة نتائج مماثلة للنماذج المغلقة الرائدة بتكلفة API تتراوح بين عُشر وثلاثين من تكلفتها.
تتوقع Goldman Sachs أن ينمو استهلاك التوكنات 24 ضعفًا بحلول عام 2030، وهو الدعم الأساسي للسيناريو المتفائل؛ لكن انخفاض أسعار التوكنات وصعود النماذج مفتوحة المصدر هما العاملان الرئيسيان المسحبان نحو السيناريو المتشائم.
الأسئلة الشائعة
ماذا يعني الفارق البالغ 680 ضعفًا في مؤشر Ramp AI Index؟
وفقًا لمؤشر Ramp AI Index لشهر يونيو 2026، ينفق أفضل 1% من الشركات حوالي 89 ألف دولار سنويًا لكل مهندس على الذكاء الاصطناعي، بينما تنفق الشركات المتوسطة 137 دولارًا فقط؛ ويعني الفارق البالغ 680 ضعفًا أن التطبيقات الثقيلة للذكاء الاصطناعي تتركز حاليًا في عدد قليل جدًا من الشركات الرائدة، بينما إنفاق الغالبية العظمى من الشركات يقترب من الصفر. السؤال الأساسي الذي يحلله نموذج تونغوز الثلاثي هو: هل ستقترب الشركات المتوسطة من القمة في المستقبل، وبأي سرعة؟
لماذا يكون إنفاق التوكنات في عام 2029 أقل من عام 2028 في السيناريو المتشائم لـ Tunguz؟
وفقًا لتصميم سيناريو Tunguz، يفترض السيناريو المتشائم أن انخفاض أسعار التوكنات أسرع من تضخم الرواتب (حوالي 5% سنويًا)؛ في هذا الافتراض، يستمر انخفاض أسعار التوكنات بدرجة أكبر من زيادة الإنفاق الناتجة عن نمو الطلب، مما يؤدي إلى انخفاض الإنفاق السنوي على توكنات الذكاء الاصطناعي بالدولار بعد عام 2028. هذه افتراضات سيناريوهات Tunguz، ويجب الرجوع إلى مصادر البيانات الرسمية المحدثة.
ما مدى انخفاض أسعار توكنات نموذج GPT-4 على مدى ثلاث سنوات؟
وفقًا لسجلات التسعير المعلنة، انخفض سعر إدخال نموذج GPT-4 من 30 دولارًا لكل مليون توكن في مارس 2023 إلى أقل من 3 دولارات في عام 2026، بانخفاض سنوي حوالي 90% على مدى ثلاث سنوات؛ وتزيد النماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek-V3 من ضغط الأسعار بتكاليف API أقل. الأسعار الحالية المحددة تعتمد على الإعلانات الرسمية لكل مزود نموذج.
