لقد انتقلنا من الانبهار بالنصوص إلى ولعٍ بالصور، ويبدو أن هذا عنصرٌ حاسمٌ في نجاح نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاقٍ واسع. فبينما كان مجرد برنامج دردشة قادر على كتابة بريد إلكتروني كافيًا لإعلان المعجزات حتى وقتٍ قريب، فإن سوق تطبيقات الهواتف المحمولة القائمة على الذكاء الاصطناعي اليوم مدفوعٌ بقوةٍ بنماذج توليد الصور. ووفقًا لتقريرٍ حديثٍ صادرٍ عن Appfigures ، ونُشر على Techcrunch ، فإن إطلاق نماذج توليد الصور اليوم يُولّد 6.5 أضعاف عدد التنزيلات مقارنةً بتحديثات النصوص التقليدية.
مع ذلك، وراء حماس المستخدمين والزيادة الكبيرة في عمليات التثبيت، تكمن حقيقة اقتصادية أكثر تعقيدًا، بل وقاسية في بعض النواحي. فالتنزيلات لا تُفرض عليها رسوم، والفرق بين تقديم "لعبة" مجانية وخدمة يرغب المستهلك في دفع ثمنها هائل.
الأرقام: من يقوم بالتحميل ومن يحقق الربح
يحلل التقرير إطلاقات اللاعبين الرئيسيين في السوق خلال الأشهر الأخيرة (بين عامي 2025 وأوائل عام 2026). وتُبرز البيانات فجوة واضحة بين المقاييس الظاهرية (عدد التنزيلات) والاقتصاد الحقيقي (الإيرادات).
| نموذج / تطبيق الذكاء الاصطناعي | نوع الإصدار | تنزيلات تراكمية (28 يومًا) | الإيرادات المقدرة (28 يومًا) |
| الجوزاء (الموز القزم) | صور | + 22 مليون | 181,000 دولار |
| ChatGPT (GPT-4o) | صور | + 12 مليون | 70,000,000 دولار |
| ميتا إيه آي (فايبز) | بث فيديو | + 2.6 مليون | ضئيل |
| ديب سيك آر 1 | النص / الكفاءة | + 28 مليون | غير متاح (مدفوع بالفضول) |
مصدر البيانات: بناءً على تقديرات Appfigures (بعد 28 يومًا من الإطلاق)
التحليل الاقتصادي: مفارقة جوجل وميتا
ماذا تخبرنا هذه البيانات؟ من منظور الأعمال، نرى استراتيجيات مختلفة تمامًا.
- كفاءة OpenAI الرأسمالية: حقق ChatGPT عددًا أقل من التنزيلات مقارنةً بمنافسه من Mountain View، لكنه حقق إنفاقًا استهلاكيًا مذهلاً بلغ 70 مليون دولار في شهر واحد فقط. نجحت OpenAI في إنشاء بيئة متكاملة يدرك فيها المستخدمون القيمة المضافة للنموذج المرئي، ويرغبون في الاشتراك فيه.
- مدينة ملاهي مجانية لشركات التكنولوجيا الكبرى: زاد تحديث "نانو بانانا" من شركة جيميني عدد التنزيلات عشرة أضعاف (+22 مليون)، لكنه لم يحقق سوى عائدات ضئيلة للغاية (181 ألف دولار). وينطبق الأمر نفسه على ميتا وخدمة بث الفيديو "فايبز" التابعة لها. فهما في جوهرهما يهدران رأس المال (التكاليف الحاسوبية لإنتاج الصور والفيديوهات باهظة) لاكتساب حصة سوقية، إذ يقدمان إمكانيات بصرية مبهرة، لكنهما يفشلان فشلاً ذريعاً في تحويل المستخدمين إلى مشتركين مدفوعين. إنه نهج يُنذر، على المدى البعيد، بالفشل، دون تحقيق عائد حقيقي على الاستثمار.
تغير في تنزيلات نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بعد إدخال وظائف الصور
يُعدّ برنامج DeepSeek R1 استثناءً مثيرًا للاهتمام. لم ينبع ازدهاره في عدد التنزيلات (28 مليونًا) من نموذج مرئي، بل من لحظة تحوّل جذري في السوق: فقد اكتشف القطاع إمكانية تدريب النماذج بتكلفة زهيدة مقارنةً بعمالقة وادي السيليكون. وهذا بمثابة تحذير للغرب بشأن كفاءة التكلفة.
المستقبل: من النصوص إلى الفيديو، هل ستكون كارثة مالية؟
يتطلب الإجابة على سؤال ما إذا كان الفيديو سيمثل مستقبل صناعة الفيديو، وما إذا كان سيحقق أرباحًا، دراسةً تقنية واقتصادية معمقة. إذ يتطلب إنتاج الفيديو قدرة حاسوبية (وبالتالي استهلاكًا للطاقة وتكاليف للخوادم) تفوق بكثير قدرة إنتاج الصور.
إذا استمرت شركات عملاقة مثل جوجل وميتا، كما نرى اليوم، في مواجهة صعوبات في تحقيق الربح من نماذج الصور – مع تحمل تكاليف الحفاظ على المستخدمين – فإن التحول إلى نماذج الفيديو يُنذر بأن يصبح كارثة مالية. فبدون نموذج عمل واضح، لن يكون دعم إنتاج مقاطع الفيديو المجانية مستدامًا. وسيكون المستقبل حكرًا على من يستطيعون، مثل OpenAI، فرض رسوم على المشاركة، وتحويل الابتكار التكنولوجي إلى دورة اقتصادية حقيقية.
المقال بعنوان "وهم الذكاء الاصطناعي: الصور تجلب التنزيلات، لكن OpenAI وحدها هي التي تجني المال". ويأتي هذا المقال، الذي يتناول مستقبل الفيديو والتكاليف الباهظة، من قسم "السيناريوهات الاقتصادية" .