صورة واحدة في قلب معركة فقاعة الذكاء الاصطناعي
من بين كل الرسوم البيانية المتداولة في الجدل حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يعاني من سخونة مفرطة، أصبح أحدها أشبه باختبار رورشاخ: خط يظهر ارتفاع استهلاك الرموز الأسبوعي على OpenRouter من نحو 0.5 تريليون في يناير 2025 إلى 126.2 تريليون — بزيادة تتجاوز 25,000 بالمئة. ويشير مؤيدو فرضية الطفرة إلى الميل شبه العمودي كدليل على أن الطلب حقيقي ومتسارع. أما المتشككون فيرون فيه مقياساً للتفاخر متنكراً في ثوب مؤشر صناعي.
كلا القراءتين تستحقان التدقيق. ووفقاً لتحليل نشره Matthias Bastian وأُبرز على LinkedIn، فمن الأفضل فهم منحنى OpenRouter كقصة عن القياس لا كقصة عن التبنّي الجماهيري أو القيمة الاقتصادية.
ما يقيسه OpenRouter — وما لا يقيسه
OpenRouter هو طبقة توجيه: يستخدمه المطورون لربط تطبيقاتهم بكتالوج من نماذج الذكاء الاصطناعي من مزوّدين متعددين، وغالباً ما يتنقلون بينها بناءً على السعر أو السرعة أو القدرات. وهذا يجعل بيانات استخدامه مثيرة للاهتمام حقاً، لأنها تلتقط حركة الإنتاج الفعلية بدلاً من درجات الاختبارات المعيارية. والرمز هو الوحدة الأساسية للحوسبة في الذكاء الاصطناعي — roughly ما يعادل غالوناً من الوقود لسيارة، أو وحدة عمل تُفوتر من قبل مرفق عام.
المشكلة أن الرموز ليست بديلاً عن المستخدمين أو الجلسات أو الإيرادات. يمكن لمنصة أن تعالج عدداً هائلاً من الرموز بينما تخدم العدد نفسه تقريباً من الأشخاص، ببساطة لأن كل طلب أصبح يستهلك حوسبة أكبر بكثير. وهذه الفجوة بين الحجم والقيمة تقع في صميم جدل الفقاعة.
لماذا تتضخم أعداد الرموز بهذه السرعة
نماذج الاستدلال تفكر بصوت مسموع
تولّد نماذج الاستدلال الحديثة كميات كبيرة من رموز "التفكير" الداخلية قبل أن تنتج الإجابة النهائية. هذه الرموز غير مرئية للمستخدم النهائي وغالباً لا تضيف شيئاً إلى الجودة المدركة للمخرجات، ومع ذلك تُحتسب بالكامل. ويمكن لنموذج يتأمل مطولاً أن يضاعف استهلاك الرموز عدة مرات مقارنة بنموذج أبسط يجيب على الأمر نفسه.
الأنظمة الوكيلية تستهلك الرموز بشراهة
تضخّم أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية غير المُحسّنة هذا التأثير أكثر. فالوكيل الذي يخطط ويستدعي الأدوات ويتحقق من النتائج ويعيد المحاولة يمكن أن يمر بدورات عديدة من استدعاءات النموذج لمهمة واحدة. ويمكن لزيادة هامشية في الاستخدام الواقعي — بضعة وكلاء إضافيين يعملون، أو سير عمل أطول قليلاً — أن تترجم إلى ارتفاع هائل في الرموز المستهلكة. وبهذا المعنى، يعكس رسم OpenRouter البياني جزئياً مدى عدم كفاءة بعض عمليات النشر حتى الآن.
فخ لوحة الصدارة: هيمنة GPT 5.6 Luna
تدعو تصنيفات النماذج على المنصة إلى قراءة خاطئة مماثلة. فقد هيمن GPT 5.6 Luna من OpenAI مؤخراً على استهلاك الرموز على OpenRouter، وهو ما يسهل تفسيره على أنه ارتفاع في الشعبية. لكنه قد لا يكون كذلك. يمكن لنموذج أن يتصدر مخطط الرموز ببساطة عبر توليد رموز أكثر لكل أمر، مما يجعله يبدو أكثر انشغالاً مما هو عليه. فتصنيفات الاستهلاك تقيس الإسهاب وحجم العمل بقدر ما تقيس التبنّي.
تتبّع الإيرادات بدلاً من ذلك
حيث يكون حجم الرموز غامضاً، يكون الإنفاق أصعب في التزييف. وعلى صعيد الإيرادات، يتصدر Astra من OpenAI، مما يشير إلى أن العملاء مستعدون للدفع مقابل القدرات في قمة السوق. وفي الوقت نفسه، تتوسع النماذج الصينية بما في ذلك Kimi وGLM وDeepSeek بسرعة: إذ ارتفع الإنفاق الشهري على تلك النماذج عشرة أضعاف في 2026، وإن كان ذلك من قاعدة أصغر بكثير. وتميل معدلات النمو من نقطة انطلاق منخفضة إلى الظهور بشكل مذهل، وهذا السياق مهم عندما تُستخدم الأرقام كدليل على تحوّل أوسع.
كيف تقرأ مخطط الرموز دون أن تُضلَّل
مقاييس الرموز مفيدة، لكن فقط عند اقترانها بالأسئلة الصحيحة:
- الحجم مقابل القيمة. اسأل ما الإيرادات أو المهام المكتملة التي تقف خلف الرموز، وليس فقط كم عدد الرموز التي جرى معالجتها.
- الرموز لكل طلب. قد يأتي الاستهلاك المتزايد من استدلال أطول بدلاً من طلبات أكثر.
- مزيج النماذج. يمكن لنموذج مسهب واحد يدخل قمة التصنيف أن يحني المنحنى دون تغيير الطلب الأساسي.
- أعباء الوكيل. إعادة المحاولات واستدعاءات الأدوات وحلقات التخطيط تضخم الأعداد وقد تخفي عدم الكفاءة.
- تأثيرات القاعدة. يبدو النمو عشرة أضعاف استثنائياً حتى تلاحظ من أين بدأ.
سؤال الفقاعة يبقى مفتوحاً
لا شيء من هذا يعني أن الارتفاع بلا معنى. فالقفزة من 0.5 تريليون إلى 126.2 تريليون رمز أسبوعياً تُظهر أن قدراً كبيراً من عمل الذكاء الاصطناعي يجري إنجازه، وأن المطورين يوجّهون حركة فعلية عبر منصة مشتركة. وتُظهر أن الإنفاق على الاستدلال يتوسع. لكن خطاً مبهراً على رسم بياني لا يستطيع التمييز بين نمو كفء وتوسع مكلف، ولا بين ملايين المستخدمين وحفنة من الوكلاء الشرهة للرموز.
الاستنتاج الأكثر صدقاً هو أن الرسم البياني يصف تكلفة الحوسبة، لا حالة السوق. وسيُحسم جدل فقاعة الذكاء الاصطناعي بالإيرادات والاحتفاظ بالعملاء والعوائد — وهي المقاييس التي يُفترض أن تقاربها أعداد الرموز لكنها لا تستطيع أن تحل محلها.
هذا المقال مبني على تقرير من The Decoder. اقرأ المقال الأصلي.
Originally published on the-decoder.com
