Connect with us

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يتحول إلى عبء مالي كيف قادت أدوات كلود إلى فاتورة تجاوزت 500 مليون دولار

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

آبل توسّع تطبيق Apple Sports ليصل إلى الدول العربية قبل كأس العالم 2026 31

سلّطت واقعة حديثة الضوء على التحديات المالية المتزايدة المرتبطة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات الكبرى، بعدما كشف مستشار متخصص في المجال عن وصول فاتورة استخدام منصة Claude التابعة لشركة أنثروبيك إلى أكثر من 500 مليون دولار لدى إحدى الشركات، نتيجة غياب الرقابة وضوابط الإنفاق.

الذكاء الاصطناعي يتحول إلى عبء مالي كيف قادت أدوات كلود إلى فاتورة تجاوزت 500 مليون دولار

الذكاء الاصطناعي يتحول إلى عبء مالي كيف قادت أدوات كلود إلى فاتورة تجاوزت 500 مليون دولار

الذكاء الاصطناعي يتحول إلى عبء مالي كيف قادت أدوات كلود إلى فاتورة تجاوزت 500 مليون دولار

في البداية، بدا اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي خطوة منطقية لتحسين الإنتاجية وتسريع إنجاز المهام، لكن التوسع غير المنظم في استخدامها أدى إلى ارتفاع التكاليف بوتيرة متسارعة.

وأشار التقرير إلى أن بعض المهندسين الذين يعتمدون على الوكلاء الذكيين (Agentic Workflows) أو يستخدمون سياقات طويلة ومعقدة في طلباتهم يمكن أن يستهلكوا خدمات تتراوح تكلفتها بين مئات وآلاف الدولارات شهريًا لكل موظف.

ومع غياب أي سقف للاستخدام داخل مؤسسة تضم آلاف العاملين، تحولت النفقات تدريجيًا إلى فاتورة ضخمة تجاوزت نصف مليار دولار.

شركات كبرى بدأت تشدد الرقابة على الإنفاق

لا تبدو هذه الواقعة استثناءً في قطاع التكنولوجيا، إذ بدأت العديد من الشركات العملاقة مراجعة استراتيجياتها المتعلقة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

فقد فرضت Microsoft حدودًا داخلية على استخدام تراخيص Claude Code بعد أن وصلت تكلفة بعض المستخدمين إلى ما بين 500 و2000 دولار شهريًا للفرد الواحد، بالتوازي مع تطوير حلول ذكاء اصطناعي داخلية خاصة بالشركة.

كما استنفدت Uber الميزانية المخصصة للذكاء الاصطناعي لعام 2026 بحلول شهر أبريل فقط، نتيجة التوسع السريع في اعتماد أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر فرق العمل المختلفة.

أما Amazon فقد اضطرت إلى إيقاف لوحة تصنيف داخلية بعد اكتشاف استغلال بعض الموظفين لها من خلال تشغيل طلبات منخفضة القيمة بهدف تحسين ترتيبهم داخل النظام.

لماذا تختلف تكاليف الذكاء الاصطناعي عن البرمجيات التقليدية؟

خلال عامي 2024 و2025، تعاملت العديد من المؤسسات مع أدوات الذكاء الاصطناعي باعتبارها خدمات برمجية مشابهة للاشتراكات التقليدية ذات التكلفة الثابتة نسبيًا.

لكن الواقع أثبت أن النفقات ترتبط بعوامل متغيرة عديدة، منها:

ولهذا أصبحت إدارة استهلاك الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا من إدارة تراخيص البرمجيات التقليدية.

أدوات الحوكمة كانت متاحة.. لكنها لم تُستخدم

المفارقة أن شركة Anthropic توفر بالفعل مجموعة متكاملة من الأدوات المخصصة لإدارة الاستخدام المؤسسي، والتي تشمل:

  • لوحات تحكم إدارية.
  • حدود استخدام لكل موظف.
  • صلاحيات وصول تعتمد على الأدوار الوظيفية.
  • أدوات للامتثال والرقابة والتدقيق.

إلا أن التقرير أشار إلى أن الشركة المتضررة لم تقم بتفعيل هذه الضوابط، ما سمح بتوسع الاستخدام دون وجود أي قيود أو تنبيهات مالية مبكرة.

نمو متسارع لإيرادات أنثروبيك

تأتي هذه الحادثة في وقت تواصل فيه أنثروبيك تحقيق نمو قوي في أعمالها التجارية، إذ تشير التقارير إلى أن الشركة أنهت عام 2025 وهي تقترب من معدل إيرادات سنوي يصل إلى نحو 9 مليارات دولار.

كما تمثل الشركات والمؤسسات ما يقرب من 80% من إجمالي إيرادات الشركة، وهو ما يعكس الاعتماد المتزايد على نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة داخل بيئات العمل.

وتشير تقديرات السوق إلى أن مايكروسوفت وحدها قد تنفق ما يقارب 500 مليون دولار سنويًا على خدمات ونماذج أنثروبيك، في مؤشر واضح على حجم الاستثمارات المتدفقة نحو هذا القطاع.

الحوكمة أصبحت ضرورة وليست خيارًا

تكشف هذه الواقعة أن التحدي الحقيقي لم يعد يتمثل في تبني الذكاء الاصطناعي أو توفيره للموظفين، بل في القدرة على إدارته والتحكم في تكاليفه بصورة فعالة.

فمع تحول النماذج الذكية إلى أدوات عمل يومية داخل المؤسسات، أصبحت سياسات الحوكمة والمراقبة المالية وتحديد الصلاحيات عناصر أساسية لضمان تحقيق مكاسب الإنتاجية دون الوقوع في فخ النفقات غير المتوقعة.

وفي عصر تتزايد فيه الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي بوتيرة غير مسبوقة، قد تكون إدارة الاستخدام بذكاء لا تقل أهمية عن الذكاء الاصطناعي نفسه.

أخبار تقنية

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي.. أسترازينيكا تتعاون مع أوراكل لتطوير الأبحاث الطبية

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي. أسترازينيكا تتعاون مع أوراكل لتطوير الأبحاث الطبية 1

تسعى شركة أسترازينيكا إلى تطوير التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي من خلال تعاون جديد مع شركة أوراكل، بهدف تحديد المرضى المناسبين للمشاركة في الدراسات الطبية، وتحسين متابعة مؤشرات السلامة والاستفادة من البيانات الواقعية لتطوير الأدوية.

ويجمع التعاون بين خبرة أسترازينيكا في تطوير العلاجات وقدرات أوراكل في الذكاء الاصطناعي وتحليل بيانات الرعاية الصحية، لدعم اختيار المشاركين وتحسين كفاءة الأبحاث.

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي تستهدف أمراضًا متعددة

تركز المرحلة الأولى من المشروع على السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية والجهاز التنفسي والمناعة والأمراض النادرة، مع إمكانية دعم التشخيص المبكر للأمراض الخطيرة.

ويشمل المشروع الأول أبحاث ارتفاع ضغط الدم في أبوظبي، بالتعاون مع شركة «إم 42» المتخصصة في الرعاية الصحية، التي تتخذ من الإمارات مقرًا لها.

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي.. أسترازينيكا تتعاون مع أوراكل لتطوير الأبحاث الطبية

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي.. أسترازينيكا تتعاون مع أوراكل لتطوير الأبحاث الطبية

الذكاء الاصطناعي لتسريع اختيار المرضى

يمثل استقطاب المرضى المناسبين تحديًا رئيسيًا أمام الأبحاث الطبية، إذ يؤدي التأخر في تسجيل المشاركين إلى إطالة مدة الدراسات وزيادة تكاليف تطوير العلاجات.

ومن خلال التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي، تسعى الشركتان إلى الاستفادة من البيانات الصحية لتحديد المرضى الذين تنطبق عليهم معايير المشاركة، بما قد يساعد على تقليل التأخيرات وتحسين كفاءة الأبحاث.

ويتطلب هذا التوجه حماية خصوصية البيانات الصحية والتحقق من دقة النتائج لضمان استخدام التقنيات الجديدة بصورة آمنة وموثوقة.

أسترازينيكا تستهدف إيرادات تتجاوز 80 مليار دولار

تأتي الشراكة ضمن خطط أسترازينيكا لتوسيع محفظة أدويتها ومعالجة العقبات التي تواجه تطوير العلاجات الجديدة، إذ تستهدف الشركة تحقيق إيرادات سنوية تتجاوز 80 مليار دولار بحلول عام 2030.

وقد يساعد تطوير التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي في تحسين اختيار المشاركين ورفع كفاءة الدراسات، لكن أثر التعاون الفعلي سيعتمد على نتائج التطبيق ومدى نجاحه في تقليل التأخير وتسريع تطوير الأدوية.

Continue Reading

أجهزة محمولة

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

نموذج MiniMax M3.1 Flash. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

أعلنت شركة ميني ماكس الصينية إطلاق تحديث جديد من نموذج MiniMax M3.1 Flash، مع تحسينات تستهدف البرمجة ووكلاء الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني. وقالت الشركة إن الإصدار الجديد يرفع سرعة الاستنتاج عبر الإنترنت إلى نحو ثلاثة أضعاف، مع خفض تكاليف الاستخدام بنسبة 70%.

نموذج MiniMax M3.1 Flash يعزز السرعة والكفاءة

تقول ميني ماكس إن النموذج المحدث يقدم تحسينات كبيرة في تنفيذ المهام المعقدة، خاصةً المهام التي تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ خطوات متعددة، إلى جانب كتابة الأكواد وتحليل التهديدات الأمنية.

وتتجاوز سرعة توليد المخرجات 200 رمز في الثانية في بعض الاستخدامات اليومية، بينما تتخطى السرعة الوسيطة 170 رمزًا في الثانية، وفقًا للشركة. وقد تساعد هذه السرعة على تقليل وقت الانتظار عند استخدام النموذج في البرمجة والتطبيقات التفاعلية.

أسعار استخدام النموذج الجديد

حددت الشركة تكلفة الاستخدام عند 0.15 دولار لكل مليون رمز مُدخل، و0.60 دولار لكل مليون رمز مُخرج، مع أسعار أقل للرموز المخزنة مؤقتًا.

وتستهدف هذه الأسعار خفض تكلفة تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، خصوصًا الخدمات التي تعالج كميات كبيرة من النصوص أو تعتمد على استدعاء النماذج بصورة متكررة.

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

طرق الوصول إلى MiniMax M3.1 Flash

أصبح نموذج MiniMax M3.1 Flash متاحًا عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالشركة، إلى جانب خطة الاشتراك M Plan وأداة MiniMax Code المخصصة لمهام البرمجة.

كما تخطط ميني ماكس لإتاحة أوزان النموذج لاحقًا، وهو ما قد يمنح المطورين خيارات إضافية لتجربته ودمجه في تطبيقاتهم، وفقًا لما أعلنته الشركة.

منافسة متزايدة في سوق الذكاء الاصطناعي

يعكس التحديث تركيز شركات الذكاء الاصطناعي الصينية على الجمع بين سرعة الاستجابة وخفض تكاليف التشغيل، في سوق تتنافس فيه النماذج على تقديم أداء مرتفع بتكلفة مناسبة للمطورين والشركات.

ومع ذلك، تظل تقييمات الأداء الفعلي بحاجة إلى اختبارات مستقلة تقارن النموذج ببدائل أخرى في البرمجة والاستدلال والمهام متعددة الخطوات.

Continue Reading

الذكاء الاصطناعي

جوجل تطلق Deep Review لمراجعة المستندات التقنية مجانًا

أطلقت جوجل Deep Review لمراجعة المستندات التقنية، مع مراجعتين مجانًا أسبوعيًا ودعم PDF والنصوص. تعرّف إلى آلية العمل وحدودها وسياسة الاحتفاظ بالملفات.

Avatar of عمر الشال

Published

on

رسم توضيحي لمراجعة المستندات والأدلة بالذكاء الاصطناعي
صورة توضيحية مولّدة بالذكاء الاصطناعي، وليست لقطة من واجهة Deep Review.

أطلقت جوجل أداة Deep Review لمراجعة المستندات المعقدة بالذكاء الاصطناعي، مع إتاحتها عالميًا بمراجعتين مجانًا لكل مستخدم أسبوعيًا، بحسب إعلان Google Research المنشور في 14 أكتوبر 2026.

تستهدف الأداة فحص اتساق الحجج والأدلة والادعاءات التقنية، وتقديم ملاحظات تساعد على تحسين المستند قبل مشاركته أو نشره. وتشمل استخداماتها الأوراق البحثية ووثائق التصميم والعروض التقديمية.

ما الملفات التي تدعمها Deep Review؟

تدعم الخدمة عند الإطلاق ملفات PDF والنصوص العادية، بينما تصف جوجل مراجعة عدة ملفات معًا بأنها ميزة قادمة. ويمكن لأصحاب الاستخدام المكثف ربط مفتاح Gemini API لرفع حدود الاستخدام والاستفادة من التكامل البرمجي؛ أما الحصة المجانية المعلنة فتقتصر على مراجعتين أسبوعيًا.

كيف تراجع المستندات؟

تطورت Deep Review من أداة Paper Assistant Tool، المعروفة اختصارًا باسم PAT. وتشرح الورقة البحثية للفريق نهجًا يقسم المستند إلى أجزاء منطقية، ثم يخصص جهدًا حسابيًا أكبر للأقسام الأصعب، مثل البراهين والمعادلات.

يتولى وكلاء متخصصون مراجعة الأجزاء مع الاطلاع على سياق المستند كاملًا، قبل دمج النتائج في تقرير موحد وإجراء فحوص إضافية باستخدام البحث. ويساعد هذا التنظيم على توزيع الانتباه على المستند الطويل بدلًا من الاكتفاء باستدعاء واحد للنموذج.

وفي تجارب PAT مع مؤتمري STOC وICML، تلقى المؤلفون الملاحظات قبل تسليم أوراقهم، بصورة منفصلة عن التحكيم الرسمي. لذلك لا تعني مراجعة الأداة اعتماد البحث أو ضمان قبوله للنشر.

الخصوصية وحدود الاعتماد على النتائج

تقول جوجل إن المستندات المرفوعة لا تُستخدم لتدريب نماذجها أو ضبطها أو تحسينها، لكنها تُحفظ لمدة عام لعرضها للمستخدم داخل واجهة Deep Review.

وتقر الورقة البحثية بأن أدوات المراجعة قد تخطئ في فهم الاستدلال، فتصف حجة صحيحة بأنها خاطئة. وتبقى مسؤولية التحقق من الملاحظات والقرارات النهائية على الباحث أو المراجع البشري.

عمليًا، يُفضّل التعامل مع التقرير بوصفه قائمة نقاط للفحص: راجع كل اعتراض في سياقه، وطابقه مع بياناتك ومصادرك، ولا تعدّل استنتاجًا لمجرد أن الأداة اعترضت عليه. وقبل رفع مستند سري، تحقّق من صلاحية مشاركته وسياسة مؤسستك، مع الانتباه إلى مدة الاحتفاظ المعلنة.

يمكن الوصول إلى الخدمة عبر بوابة Deep Review الرسمية.

Continue Reading

Trending