بحث باركليز: من كل 100 دولار تربحها شركات نماذج الذكاء الاصطناعي، يتدفق 35-40 دولاراً إلى عمالقة الحوسبة السحابية الثلاثة

وفقاً لتقرير بتاريخ 30 أغسطس، على الرغم من أن شركات نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) تبدو وكأنها تحقق أرباحاً ضخمة، إلا أن المستفيد الأكبر قد يكون مزودي خدمات الحوسبة السحابية الذين يقفون خلفها.

حللت أبحاث بنك باركليز الأخيرة توزيع الأرباح في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي. ووجدت الدراسة أنه مقابل كل 100 دولار (حوالي 674.6 يوان صيني بالأسعار الحالية) من الإيرادات تحققها شركات النماذج، يتدفق 35 إلى 40 دولاراً (حوالي 236.

1 إلى 269.8 يوان صيني) إلى منصات الحوسبة السحابية الثلاث الكبرى - أمازون ويب سيرفيس (AWS)، ومايكروسوفت أزور (Azure)، وجوجل كلاود (GCP) - في شكل رسوم حساب استدلال.

يمكن لمزودي الخدمات السحابية تحقيق 10 إلى 20 دولاراً (حوالي 67.5 إلى 134.9 يوان صيني) من الأرباح التشغيلية من هذا الجزء من الإيرادات، وهو ما يتوافق مع هامش ربح تشغيلي يصل إلى 35% إلى 45%.

يستند هذا الاستنتاج إلى تقرير بحثي حول نموذج اقتصاديات الوحدة في صناعة الذكاء الاصطناعي أصدره باركليز في 28 أغسطس، مما يتيح للعالم الخارجي رؤية أوضح للمكان الذي تتجه إليه القيمة فعلياً في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي.

ارتفاع كبير في هوامش أرباح مختبرات الذكاء الاصطناعي: كما أظهر التقرير أن هامش ربح الاستدلال المدفوع لمختبرات الذكاء الاصطناعي قد ارتفع بشكل كبير من أكثر بقليل من 10% في عام 2025 إلى 50% إلى 65% أو حتى أعلى في عام 2026؛ وقد ارتفع هامش الربح الإجمالي المعدل بنسبة 30 إلى 50 نقطة مئوية على أساس سنوي.

أشار المحلل في بنك باركليز، روس ساندلر، إلى أن العوامل الرئيسية التي تقف وراء هذا الارتفاع الكبير في هوامش الربح هي العملاء المؤسسيون وما يُعرف بـ"تدفقات العمل الوكيلة" (agentic workflows)، والتي أصبحت منتجات "لا غنى عنها" في السوق.

ويعتقد كذلك أن هوامش الربح الفعلية الحالية لمختبرات الذكاء الاصطناعي قد تكون أعلى بالفعل من التقديرات الواردة في التقرير. ومع ذلك، مع اشتداد المنافسة بين النماذج المتقدمة واستمرار زيادة عرض قدرة الحوسبة، من المتوقع أن ينخفض هذا المؤشر تدريجياً في نهاية المطاف.

هيكل الأعمال يحدد فجوة هامش الربح الإجمالي: لمساعدة المستثمرين على فهم الفروق المالية بين مختبرات الذكاء الاصطناعي المختلفة بشكل أفضل، قام باركليز ببناء مختبرين افتراضيين للذكاء الاصطناعي المتقدم للمقارنة.

يأتي حوالي 70% من إيرادات "المختبر أ" من واجهات برمجة التطبيقات (API) و30% من الاشتراكات؛ بينما يكون "المختلب ب" عكس ذلك تماماً، حيث يعتمد 80% من إيراداته على أعمال الاشتراكات، وتشكل واجهات برمجة التطبيقات 20% فقط.

نظراً لأن أعمال واجهات برمجة التطبيقات تمتلك بطبيعتها هامش ربح استدلال أعلى من أعمال الاشتراكات، بالإضافة إلى الاختلافات في طريقة توزيع تكاليف التدريب وتقاسم الإيرادات مع الشركاء، ظهرت فجوة مذهلة قدرها 17 نقطة مئوية في هامش الربح الإجمالي المعدل بين هذين المختبرين الافتراضيين: حوالي 55% للمختبر أ، و38% فقط للمختبر ب.

تعمل طريقة الاعتراف بالإيرادات المختلفة على توسيع هذا "التشويه" بشكل أكبر.

يعترف المختبر أ بإيرادات واجهات برمجة التطبيقات غير المباشرة على أساس الإجمالي، بينما يتبنى المختبر ب طريقة الاعتراف الصافي، ولا يدرج حتى إيرادات واجهات برمجة التطبيقات غير المباشرة التي يديرها الشركاء الاستراتيجيون. قارن باركليز هذا الموقف بالاختلاف بين أوبر (Uber) وليفت (Lyft): فالعمل الأساسي لكلاهما هو نفسه تقريباً، ولكن بسبب اختلاف طرق المعالجة المحاسبية، قد تكون الأرقام التي تظهر في القوائم المالية مختلفة تماماً.

حذر التقرير من أنه مع بدء مختبرات الذكاء الاصطناعي في الإفصاح عن قوائمها المالية وفقاً لمبادئ المحاسبة المقبولة عموماً (GAAP)، يحتاج المستثمرون أولاً إلى فهم هذه الاختلافات المحاسبية قبل إجراء مقارنات بين الشركات، وإلا سيكون من الصعب إجراء مقارنات ذات معنى.

هوامش ربح خطوط المنتجات المختلفة:

عند مزيد من تفصيل خطوط المنتجات المحددة، يمكن ملاحظة أن المنتجات الاشتراكية، مثل Claude Code و Codex، يقدر هامش ربح الاستدلال فيها بحوالي 70%، وهي الفئة الأدنى بين خطوط المنتجات الرئيسية الثلاثة.

والسبب في ذلك هو أن مختبرات الذكاء الاصطناعي على استعداد لتحمل جزء من تكلفة الرموز (Tokens) مقابل الاحتفاظ بالمستخدمين. عادة ما تكون هذه الاشتراكات برسوم شهرية، مع وضع حد أقصى للاستخدام. وتجدر الإشارة إلى أن تكرار إعادة تعيين حدود الاستخدام قد زاد بشكل ملحوظ مؤخراً، مما قد يعكس في الوقت نفسه ضغط الاحتفاظ بالمستخدمين الذي تواجهه مختبرات الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن التحسن المستمر في كفاءة النماذج.

تعد واجهات برمجة التطبيقات المباشرة أقدم نموذج أعمال ظهر في مختبرات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضاً خط الأعمال الأعلى ربحية. حيث تقوم أدوات المطورين مثل Cursor و Figma بفرض رسوم بناءً على عدد الرموز التي يستهلكها المستخدمون. يقدر باركليز أن هامش ربح الاستدلال لواجهات برمجة التطبيقات قد تجاوز 80% حالياً.

مع التحسن المستمر في كفاءة رموز النماذج، أي انخفاض عدد الرموز المطلوبة لإنجاز نفس المهمة، بالإضافة إلى الارتفاع الاسمي في أسعار واجهات برمجة التطبيقات، والتحسين المستمر للبنية التحتية لخدمات الاستدلال، بما في ذلك التقنيات مثل التكميم وفك التشفير التخميني والجيل الجديد من قدرة الحوسبة، فإن كل ذلك يطلق مساحة أرباح أكبر باستمرار.

أشار التقرير تحديداً إلى أن هامش ربح استدلال واجهات برمجة التطبيقات في الربع الثاني من عام 2026 كان أعلى في الواقع بكثير من المستوى الموضح في الرسم البياني، ولكن من المتوقع أن يعود إلى المستويات الطبيعية في مرحلة ما في المستقبل.

توفر واجهات برمجة التطبيقات غير المباشرة للمستخدمين النهائيين تجربة هي في الأساس نفس واجهات برمجة التطبيقات المباشرة، ولكن يتم إنشاء علاقة فوترة مباشرة بين المستخدم ومزود خدمة الحوسبة السحابية. مع استمرار زيادة نسبة واجهات برمجة التطبيقات غير المباشرة في إجمالي إيرادات مختبرات الذكاء الاصطناعي، فإن الاختلافات في طرق الاعتراف بالإيرادات بين المختبرات المختلفة ستوسع أيضاً الفجوة في إمكانية المقارنة بين قوائمها المالية.

كم تربح خدمات السحابة بالفعل:

عند مزيد من تفصيل هيكل أرباح مزودي خدمات الحوسبة السحابية، يمكن العثور على أنه مقابل كل 100 دولار (حوالي 674.6 يوان صيني بالأسعار الحالية) من الإيرادات تحققها مختبرات الذكاء الاصطناعي، يقابل المختبر أ حوالي 35 دولاراً (حوالي 236.1 يوان صيني) من إيرادات الخدمات السحابية.

بعد خصم تكاليف البنية التحتية، يمكن لمزودي الخدمات السحابية تحقيق حوالي 11.80 دولاراً (حوالي 79.6 يوان صيني) كأرباح، وهو ما يتوافق مع هامش ربح تشغيلي يبلغ حوالي 34%.

أما بالنسبة للمختبر ب، فالوضع أكثر ربحية...