Anthropic تتصدر تبنّي الذكاء الاصطناعي بين الشركات وOpenAI تقلّص الفارق

تشير أحدث بيانات الإنفاق التجاري من منصة Ramp إلى منافسة متقاربة وسريعة التغيّر بين OpenAI وAnthropic. فقد احتفظت Anthropic بالحصة الأكبر من الشركات التي تدفع مقابل خدمات الذكاء الاصطناعي عبر المنصة في يوليو 2026، بينما كانت OpenAI تنمو بوتيرة أسرع منذ بداية الربع الثالث. لذلك، من الأفضل قراءة هذه الأرقام باعتبارها مؤشرًا مبكرًا على التبنّي، لا مقياسًا نهائيًا لسوق الذكاء الاصطناعي المؤسسي في الولايات المتحدة بأكمله. 367

Anthropic كانت المتصدرة في يوليو

تجاوزت Anthropic منافستها OpenAI للمرة الأولى بين عملاء Ramp من الشركات التي تدفع مقابل خدمات الذكاء الاصطناعي في مايو. حينها، كانت نحو 41% من الشركات على المنصة تدفع لـAnthropic، مقابل حوالي 39% تدفع لـOpenAI. 5

وبحلول يوليو، ارتفعت نسبة الشركات التي تدفع لـAnthropic إلى 43.5%، مقابل 39.7% لـOpenAI، أي بفارق 3.8 نقاط مئوية لصالح Anthropic. 31314

لكن هذه النسب تقيس نسبة عملاء Ramp الذين يدفعون لكل مزوّد، وليست حصصًا متبادلة من الإيرادات. فالشركة الواحدة قد تستخدم خدمات OpenAI وAnthropic معًا، مثل اختيار نموذج للبرمجة وآخر للبحث أو خدمة العملاء أو تشغيل إجراءات العمل الداخلية.

زخم OpenAI هو التطور الأهم

رغم بقاء Anthropic في المقدمة وفق أحدث بيانات الشهر الكامل، قالت Ramp إن OpenAI كانت تضيف مستخدمين من الشركات التي تدفع مقابل خدماتها بوتيرة أسرع من Anthropic خلال الربع الثالث حتى تاريخ جمع البيانات. وهذا يشير إلى أن فجوة يوليو قد لا تمثل ترتيبًا مستقرًا. 67

وتحكي الأرقام قصتين في الوقت نفسه:

• Anthropic تصدرت لقطة التبنّي الأخيرة، إذ دفعت 43.5% من شركات Ramp مقابل منتجاتها، مقارنة بـ39.7% لـOpenAI. 3
• OpenAI حققت نموًا أحدث وأقوى، ما يشير إلى أنها بدأت تضيق الفارق بعد تقدم Anthropic في الربيع. 67

ولا تتضمن المصادر المتاحة هنا معدل نمو دقيقًا للربع الثالث لدى أي من الشركتين؛ لذلك، تدعم البيانات استنتاجًا بشأن اتجاه الحركة، لا توقعًا مؤكدًا حول الشركة التي ستتصدر لاحقًا.

السعر والخصوصية قد يؤثران في قرارات الشركات

تقدم بيانات Ramp على مستوى النماذج بعض المؤشرات التي قد تساعد في تفسير استعادة OpenAI للزخم، لكنها لا تثبت وجود علاقة سببية.

في يوليو، شكّل نموذج GPT-5.6 Sol نحو 25% من الرموز التي اشترتها الشركات من OpenAI و23% من إنفاقها على نماذج الشركة. في المقابل، لم يتجاوز نموذج Anthropic الأحدث Fable 5 نسبة 6% من الرموز التي اشترتها الشركات من Anthropic و11.4% من الإنفاق على نماذجها. وبلغ الإنفاق المنسوب إلى Fable 5 نحو 75% من الإنفاق المنسوب إلى Sol. 317

ومن التفسيرات المحتملة أن المطورين يوازنون بين أداء النموذج في الاختبارات وسعره وسهولة استخدامه. فقد وجدت مقارنة Ramp أن Fable 5 أغلى بكثير من Sol، رغم تسجيله أداءً أقوى في بعض التقييمات. 3

وقد تكون طريقة التعامل مع البيانات عاملًا آخر لدى بعض عملاء الشركات. فقد أفادت تقارير بأن نماذج Anthropic الأكثر تقدمًا كانت تتطلب من العملاء التجاريين الاحتفاظ بالبيانات لمدة 30 يومًا، بينما كانت الشركة تخطط لنظام لاحق يمنح العملاء سيطرة أكبر عبر تشغيل بنية الاحتفاظ بالبيانات على سحابتهم الخاصة. 3233

وقد يمثل هذا الشرط عائقًا أمام المؤسسات الخاضعة للتنظيم أو شديدة الحساسية تجاه الخصوصية، لكنه لا ينبغي اعتباره تفسيرًا مثبتًا لأرقام Ramp. فبيانات المعاملات توضح ما الذي دفعت الشركات مقابله، لكنها لا تكشف ما إذا كان السعر أو الأداء أو الخصوصية أو إجراءات الشراء أو عامل آخر هو الذي حسم القرار.

ماذا تكشف عينة Ramp، وماذا لا تكشف؟

تعتمد تحليلات Ramp على بيانات مجمعة ومجهّلة المصدر لمعاملات بطاقات الشركات ومدفوعات الفواتير من أكثر من 70 ألف شركة أمريكية. وتمثل هذه قاعدة كبيرة لقياس الإنفاق، لكنها ليست تعدادًا لجميع الشركات الأمريكية ولا سجلًا كاملًا لعقود الذكاء الاصطناعي المؤسسية. 318

وتفرض عدة قيود طريقة قراءة الأرقام:

• قد لا تظهر في البيانات المدفوعات التي تمر عبر أسواق الخدمات السحابية أو الموزعين أو حزم البرمجيات أو أنظمة شراء منفصلة أو فواتير خارج Ramp.
• قد يكون عملاء Ramp، ولا سيما الشركات التي تشتري الرموز مباشرة من مزوّدي النماذج، أكثر ميلًا إلى التكنولوجيا من الشركة الأمريكية النموذجية.
• عينة الإنفاق على الرموز المستخدمة لمقارنة Fable 5 وGPT-5.6 Sol أكثر تركّزًا على قطاع التكنولوجيا من عينة Ramp الأوسع لقياس تبنّي الذكاء الاصطناعي. وقد حذرت Ramp من أن التبنّي الفعلي لـFable 5 قد يكون أقل من التقدير الوارد في تلك المقارنة. 3
• تصف النسب التبنّي بين عملاء Ramp، ولا تمثل حصة سوقية وطنية بين الشركات الأمريكية. 43

كما توجد فروق في التقارير المنشورة عن تحديثات Ramp. فقد أظهرت أرقام مبكرة لشهر يوليو نسبة 42.4% لـAnthropic و39.5% لـOpenAI، بينما أظهرت تغطيات لاحقة نسبتي 43.5% و39.7%. 1113 ومع ذلك، يظل الاستنتاج الأوسع متسقًا: Anthropic كانت متقدمة في يوليو، في حين نمت OpenAI بوتيرة أسرع خلال الربع الثالث. أما النسبة الدقيقة فتعتمد على توقيت التحديث والمنهجية المستخدمة.

إنفاق الشركات على الذكاء الاصطناعي يتوسع، ولا ينتقل ببساطة من شركة إلى أخرى

تجري هذه المنافسة ضمن توسع أوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي داخل الشركات. فقد تجاوزت نسبة الشركات التي تدفع مقابل خدمات الذكاء الاصطناعي على Ramp حاجز 50% في مارس، لتصل إلى 50.4%. 22

وبحلول يوليو، كانت النسبة قد اقتربت من 56% من شركات Ramp. 36 وهذا يعني أن سباق OpenAI وAnthropic لا يدور فقط حول مجموعة ثابتة من العملاء؛ فشركات جديدة تدخل السوق، بينما تختبر الشركات القائمة أكثر من مزوّد في الوقت نفسه.

ويساعد هذا التوسع أيضًا في تفسير اختلاف ما تقوله نسب التبنّي عما يقوله حجم الإنفاق. فقد يتمكن مزوّد من إضافة عدد أكبر من العملاء من دون أن يستحوذ على أكبر حصة من الاستخدام، في حين قد تتسبب مجموعة أصغر من العملاء كثيفي الاستخدام في توليد نسبة كبيرة من الإنفاق على النماذج.

الخلاصة: اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي ما زال قابلًا للتغيير

يوحي انتقال الصدارة إلى Anthropic في مايو، ثم نمو OpenAI بوتيرة أسرع في الربع الثالث، بأن ارتباط الشركات بمزوّد واحد لم يترسخ بعد. ويبدو أن الشركات مستعدة لتجربة مزوّدين مختلفين أو الجمع بينهم أو إعادة النظر في اختياراتها مع تغيّر جودة النماذج وأسعارها وشروط الخصوصية وأدوات المطورين. 67

وهذا لا يعني أن الإنفاق المؤسسي على الذكاء الاصطناعي يتراجع، بل يعني أن السوق يتوسع في وقت لا يزال فيه ولاء الشركات لمزوّد بعينه غير محسوم. وبالنسبة إلى المشترين، قد يكون اختيار النموذج قرارًا مستمرًا لإدارة مجموعة من الأدوات، لا التزامًا دائمًا بمختبر واحد.

أما بالنسبة إلى OpenAI وAnthropic، فلا تقدم أرقام يوليو حكمًا نهائيًا. فقد احتفظت Anthropic بانتشار أكبر داخل عينة Ramp، لكن تسارع OpenAI الأخير يوضح مدى سرعة قدرة نموذج جديد أو فرق في السعر أو تغيير في سياسة البيانات على إعادة رسم المشهد التنافسي.