توقعات بروز شركات جديدة في سباق الذكاء الاصطناعي بحلول النصف الثاني من 2026
تتجه الأنظار نحو طبقة البيانات في قطاع البرمجيات، وهي المرحلة التي تتوسط التخزين والتطبيقات، حيث يتم تنظيف البيانات وتنسيقها وتنظيمها لتكون جاهزة للاستخدام من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي. ويعتقد المحلل البارز هيث تيري، رئيس أبحاث استثمار الذكاء الاصطناعي في سيتي جروب، أن هذه الطبقة ستشهد ظهور الشركات الرابحة في هذا السباق.
وأشار تيري خلال ظهوره في برنامج "Squawk on the Street" على قناة CNBC إلى أن "الشركات التي ستنجح هي تلك التي تتعرض للاستهلاك. الذكاء الاصطناعي يقود نمواً هائلاً في الاستهلاك، خصوصاً في طبقة البيانات". وأكد أن الشركات مثل Snowflake وMongoDB وDatadog، بالإضافة إلى Elastic، هي من بين الشركات التي ينبغي التركيز عليها.
على صعيد تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تتنافس نماذج رائدة مثل Anthropic وOpenAI للحصول على مراكز متقدمة قبل الطروحات العامة المتوقعة. ومع ذلك، تواجه هذه النماذج تحديات من نماذج مفتوحة المصدر تقدم قدرات مشابهة بتكاليف أقل. لكن جميع هذه النماذج تحتاج إلى كميات متزايدة من البيانات القابلة للتلاعب، مما يجعل الشركات البرمجية التي تلبي هذه الحاجة جزءاً أساسياً من النظام.
تساهم ثقة المستثمرين في هذه الطلبات في رؤية أكثر إيجابية ووضوحاً لقطاع البرمجيات بعد الانخفاض الكبير الذي شهده في وقت سابق من هذا العام، والذي أطلق عليه البعض "SaaS-mageddon". وأوضح تيري أن "الوضع في قطاع البرمجيات يتحسن، حيث نعود إلى اختيار الفائزين والخاسرين".
بعض الشركات بدأت بالفعل في إظهار علامات النجاح. فقد ارتفعت أسهم Snowflake بنهاية مايو بعد أن أعلنت عن نمو سنوي في الإيرادات بنسبة 33%. وتُتداول الأسهم بمعدل 112 مرة من الأرباح المتوقعة للـ 12 شهراً المقبلة، بينما تقدر قيمة الشركة بأكثر من 14 مرة من المبيعات، وفقاً لبيانات FactSet.
كما حققت Datadog نمواً مماثلاً في بداية مايو بعد إعلانها عن نمو سنوي في الإيرادات بنسبة 25%. وتُظهر الشركة مضاعف سعر الأرباح المتوقع البالغ 98 ومضاعف القيمة إلى المبيعات حوالي 19.
تساهم المرحلة الحالية من تطوير الذكاء الاصطناعي، والتي تتميز بتعاون العديد من البرامج الصغيرة، في تصميم أنظمة الشرائح على مستوى الأجهزة، مما يعزز التنسيق بين وحدات المعالجة المختلفة. يُعرف هذا باسم التنسيق، وله نظير على مستوى التطبيقات يُعرف باسم توجيه النماذج، الذي ينظم النماذج المختلفة لمهام المستخدمين النهائيين.
يرى تيري أن هذا القطاع يشهد خلق قيمة جديدة، حيث قال: "أهمية طبقة التوجيه تكمن في تحسين الشركات لاختيار النموذج الأكثر كفاءة وفقاً للعبء العمل المحدد". وتعمل شركات مثل Not Diamond وMartian وOpenRouter على تقديم حلول لتوفير التكاليف لعملاء الذكاء الاصطناعي من خلال تقسيم المهام بين النماذج.
أصبح التحكم في التكاليف مصدر قلق متزايد خلال تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث بدأت بعض الشركات في تقليص استخدام قوة الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، والتي تُقاس عادةً بوحدات تُعرف باسم التوكنات.
