من يتقدم في سباق الذكاء الاصطناعي للشركات: OpenAI أم Anthropic؟

تشير بيانات منصة المدفوعات وإدارة الإنفاق المؤسسي Ramp إلى أن Anthropic ما زالت متقدمة على OpenAI بين عملائها من الشركات الأمريكية في يوليو، لكن OpenAI بدأت تنمو بوتيرة أسرع منذ بداية الربع الثالث. والنتيجة الأهم أن سوق الذكاء الاصطناعي المؤسسي يبدو متحركًا وغير محسوم، لا سوقًا استقر فيه مزود واحد على موقع الصدارة. 67

لكن ينبغي قراءة هذه النتائج باعتبارها مؤشرًا على الإنفاق والاعتماد داخل عينة محددة، لا قياسًا لحصة السوق الأمريكية بأكملها.

ماذا تقول الأرقام؟

• في مايو، تجاوزت Anthropic منافستها OpenAI للمرة الأولى في بيانات Ramp تقريبًا؛ إذ دفعت نحو 41% من الشركات المشمولة مقابل خدمات Anthropic، مقارنة بنحو 39% لـOpenAI. 5
• بحلول يوليو، اتسع تقدم Anthropic إلى 43.5% من الشركات، بينما بلغت نسبة الشركات التي دفعت لـOpenAI نحو 39.7%. 3
• مع ذلك، أظهرت بيانات أحدث تغطي الفترة المنقضية من الربع الثالث أن عدد عملاء OpenAI الذين يدفعون مقابل خدماتها كان ينمو أسرع من Anthropic، ما بدأ يضيّق الفارق. 67

هذه النسب هي نسب اعتماد: أي نسبة عملاء Ramp الذين دفعوا لكل مزود. ولا تعني أنها حصص متنافية، إذ يمكن للشركة نفسها أن تدفع لـOpenAI وAnthropic معًا.

لماذا قد تتغير الأفضلية بهذه السرعة؟

تقدم بيانات استخدام النماذج التي نشرتها Ramp بعض الإشارات، لكنها لا تثبت سبب اختيار الشركات لمزود دون آخر.

• في يوليو، شكّل نموذج OpenAI الرائد GPT-5.6 Sol نحو 25% من الرموز التي اشترتها الشركات من OpenAI، و23% من إنفاقها على نماذج الشركة. في المقابل، لم يتجاوز Fable 5 من Anthropic نسبة 6% من الرموز و11.4% من الإنفاق على نماذج Anthropic. وبحسب Ramp، ولّد Fable إنفاقًا منسوبًا إليه يعادل نحو 75% من إنفاق Sol. 3
• أحد التفسيرات المحتملة هو تفضيل المطورين لمعادلة السعر والأداء وسهولة الاستخدام في Sol. فقد وجدت Ramp أن تكلفة Fable بلغت نحو 10 دولارات لكل مليون رمز، أي ضعف سعر Sol تقريبًا، رغم أدائه الأقوى وفق المؤشرات المعلنة. 3
• كما قد تشكل سياسة الاحتفاظ بالبيانات لدى Anthropic عائقًا لبعض العملاء الخاضعين للتنظيم أو الذين يتعاملون مع معلومات حساسة. فالنماذج الأكثر تقدمًا كانت تتطلب الاحتفاظ بالبيانات لمدة 30 يومًا. وأفادت تقارير بأن Anthropic تعتزم منح عملاء المؤسسات تحكمًا أكبر في هذه السياسة، ما يجعلها عقبة مؤثرة، لكنها قد تكون مؤقتة. 124

ولا يمكن لبيانات المعاملات وحدها أن تحدد ما إذا كانت الشركة اختارت نموذجًا بسبب السعر أو الأداء أو الخصوصية أو أدوات المطورين، كما لا تكشف بالضرورة سبب إضافة نموذج أو التخلي عنه.

حدود مهمة في قراءة بيانات Ramp

• تغطي العينة معاملات بطاقات ومدفوعات فواتير مجمعة ومجهّلة لأكثر من 70 ألف شركة أمريكية تستخدم Ramp، وليست جميع الشركات الأمريكية أو جميع عقود الذكاء الاصطناعي المؤسسية. 3
• قد تقلل البيانات من حجم الإنفاق الذي يتم عبر أسواق الحوسبة السحابية، أو موزعي الخدمات، أو أنظمة المشتريات، أو اتفاقيات البرمجيات المجمعة، أو الفواتير التي تُدفع خارج Ramp.
• عينة الإنفاق على الرموز المستخدمة للمقارنة بين Fable وSol أكثر ميلًا إلى قطاع التكنولوجيا من عينة مؤشر الذكاء الاصطناعي المعتادة لدى Ramp؛ ولذلك تقول الشركة إن اعتماد Fable الفعلي قد يكون أقل من تقديرها. 3
• وبصورة أوسع، يُرجح أن يكون عملاء Ramp والشركات التي تشتري الرموز مباشرة أكثر توجهًا نحو التكنولوجيا من الشركة الأمريكية النموذجية. لذلك لا ينبغي وصف النتائج بأنها حصة نهائية لسوق الذكاء الاصطناعي المؤسسي على المستوى الوطني. 43

ماذا تكشف سرعة التغير؟

يشير صعود Anthropic السريع ثم نمو OpenAI الأسرع منذ بداية الربع الثالث إلى أن الإنفاق المؤسسي على الذكاء الاصطناعي لم يصبح ثابتًا بعد على مستوى المزود. ويبدو أن الشركات مستعدة لتجربة نماذج متعددة، أو توزيع مشترياتها بين أكثر من مزود، أو الانتقال من نموذج إلى آخر مع تغير الأداء والأسعار وشروط الخصوصية وأدوات التطوير. 67

هذا لا يعني أن الإنفاق على الذكاء الاصطناعي يتراجع. بل يعني أن ولاء الشركات لمزود بعينه ما زال محدودًا، وأن إطلاق نموذج جديد أو تعديل سياسة بيانات يمكن أن يغير سلوك الشراء بسرعة.

المنافسة تجري داخل سوق يتوسع

لم تعد المعركة تدور فقط حول مجموعة ثابتة من العملاء. فقد تجاوز اعتماد خدمات الذكاء الاصطناعي المدفوعة لدى شركات Ramp نسبة 50% في مارس، ووصل إلى 50.4% من الشركات. 3

وفي يوليو، اقتربت النسبة من 56%، ما يعني أن قاعدة المشترين نفسها تتسع بسرعة، بينما تتنافس OpenAI وAnthropic على حصة أكبر منها. 3

الخلاصة

احتفظت Anthropic بأكبر حضور بين الشركات في عينة Ramp خلال يوليو، لكن زخم OpenAI الأحدث يوضح أن هذه الصدارة ليست راسخة. فالسعر، وسياسات الاحتفاظ بالبيانات، وأداء النماذج، وتجربة المطورين، كلها عوامل يمكن أن تعيد رسم خريطة شراء الذكاء الاصطناعي المؤسسي في فترة قصيرة.