ارتفاع تكلفة أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي يثير قلق الشركات الكبرى

لماذا أصبحت أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي أكثر تكلفة؟

خلال عامي 2025 و2026 تحولت أدوات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من أدوات تجريبية إلى جزء شبه أساسي من بيئة عمل كثير من المطورين. معدلات الاستخدام ارتفعت بسرعة، لكن الثقة في النتائج التي تنتجها هذه الأدوات لم ترتفع بنفس الوتيرة.

في الوقت نفسه تغيرت طريقة التسعير. بدلاً من الاشتراكات الثابتة البسيطة، بدأت كثير من الخدمات تعتمد على الدفع حسب الاستهلاك—أي أن التكلفة ترتبط بعدد "الرموز" (tokens) أو حجم النص الذي يعالجه النموذج أو يولده. هذا يعني أن الاستخدام المكثف داخل الشركات الكبيرة يمكن أن يرفع الفاتورة بسرعة كبيرة.

على سبيل المثال، تشير تقديرات محدثة لأداة Claude Code من شركة Anthropic إلى أن متوسط تكلفة الاستخدام اليومي للمطور الواحد في المؤسسات ارتفع من نحو 6 دولارات إلى حوالي 13 دولاراً يومياً، بينما قد يصل الحد الأعلى لمعظم المستخدمين إلى نحو 30 دولاراً يومياً.

وعند الانتشار على نطاق واسع داخل مؤسسة كبيرة، يمكن أن تعادل هذه الأرقام تقريباً 150 إلى 250 دولاراً لكل مطور شهرياً قبل أي تحسينات في الاستهلاك.

لماذا بدأت بعض الشركات تعيد تقييم استخدامها؟

السبب الرئيسي ليس أن الأدوات عديمة الفائدة، بل أن التكلفة عند الاستخدام الواسع قد تتجاوز التوقعات.

حالة أوبر

تقارير إعلامية تشير إلى أن شركة أوبر نشرت أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي—وخاصة Claude Code—بين نحو 5000 مهندس. لكن الاستخدام ارتفع بسرعة كبيرة لدرجة أن الشركة استهلكت كامل ميزانية أدوات الذكاء الاصطناعي لعام 2026 بحلول شهر أبريل فقط.

هذا يوضح مشكلة أساسية: حتى لو كانت التكلفة اليومية لكل مطور تبدو صغيرة، فإن ضربها في آلاف الموظفين وعلى مدار العام يمكن أن ينتج فاتورة ضخمة.

حالة مايكروسوفت

في المقابل، تشير تقارير إلى أن مايكروسوفت بدأت إلغاء معظم التراخيص الداخلية لأداة Claude Code بعد فترة قصيرة من توسيع استخدامها بين آلاف الموظفين، بما في ذلك مهندسون ومديرو مشاريع ومصممون.

وبدلاً من ذلك، تتجه الشركة إلى التركيز على GitHub Copilot CLI كأداة البرمجة الأساسية المدعومة داخلياً.

الخطوة وُصفت داخلياً بأنها جزء من "المساءلة المشتركة" في إدارة إنفاق الذكاء الاصطناعي—ما يعكس أن التحكم في التكاليف أصبح قضية استراتيجية وليس مجرد تفصيل مالي.

لماذا يتعارض هذا مع فكرة أن الذكاء الاصطناعي سيجعل البرمجة أرخص؟

الرواية الشائعة تقول إن الذكاء الاصطناعي سيجعل تطوير البرمجيات أسرع وأقل تكلفة. لكن الواقع أكثر تعقيداً.

أولاً، إذا أصبحت الأداة نفسها بند تكلفة كبيراً في ميزانية الشركة، فقد تختفي وفورات الإنتاجية المفترضة.

ثانياً، الأبحاث العلمية حول الإنتاجية ليست حاسمة حتى الآن. تجربة عشوائية على مطورين ذوي خبرة في مشاريع مفتوحة المصدر وجدت أن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في عام 2025 جعل المطورين أبطأ بنسبة تقارب 19٪ في إنجاز المهام، رغم أنهم شعروا أنهم يعملون أسرع.

كما تشير دراسات أخرى إلى أن زيادة حجم الشيفرة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى مزيد من العمل في المراجعة والتصحيح، ما قد يضيف ديوناً تقنية إذا انخفضت جودة الكود.

ما الذي تشير إليه الصورة العامة حالياً؟

البيانات المتاحة توحي بعدة اتجاهات رئيسية:

• تكاليف أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر وضوحاً—وأحياناً أقل قابلية للتنبؤ—عند الاستخدام على مستوى المؤسسات.
• بعض الشركات بدأت تقيد الوصول أو تغير الأدوات أو تقلل التراخيص للسيطرة على الإنفاق.
• الفكرة القائلة إن هذه الأدوات تجعل التطوير دائماً أسرع أو أرخص لا تدعمها الأدلة الحالية بشكل قاطع.

ملاحظة حول التقارير

القصص المتعلقة بأوبر ومايكروسوفت تعتمد على تقارير إعلامية ومصادر ثانوية، وليست جميعها تصريحات رسمية مباشرة من الشركات. لذلك يجب التعامل معها كوقائع "مبلغ عنها" وليست بيانات مالية مؤكدة بالكامل.

لكن حتى مع هذا التحفظ، فإن هذه الحالات أصبحت مثالاً واضحاً على التحدي الجديد الذي تواجهه الشركات: الذكاء الاصطناعي قد يسرّع العمل فعلاً—لكنه قد يرفع الفاتورة أيضاً.