تذكّر الطفرة الحالية للذكاء الاصطناعي الكثيرين بفقاعة الدوت كوم في أواخر التسعينيات، عندما كانت الشركات الناشئة تبرر تقييماتها المبالغ فيها بمقاييس غامضة مثل “عدد النقرات” و“الزيارات”. واليوم، يظهر مؤشر جديد تثير حوله العديد من الشكوك: التوكنز—الوحدة الأساسية التي تُقاس بها عمليات نماذج اللغة الكبيرة.

صعود هائل في أحجام التوكنز… لكن القراءة مضللة

التوكن هو جزء صغير من النص يعالجه نموذج اللغة، وعادة ما يعادل 4 أحرف إنجليزية. وفي أكتوبر، كشفت غوغل أنها تعالج 1.3 كوادريليون توكن شهرياً—زيادة بمقدار ثمانية أضعاف منذ فبراير.

شركة علي بابا تقول إن استخدام التوكنز لديها يتضاعف كل بضعة أشهر، فيما أعلنت OpenAI أن 30 من عملائها تجاوزوا تريليون توكن لكل منهم.

حتى شركة TSMC لتصنيع الرقائق أشارت إلى أن الطفرة في حجم التوكنز وراء طلب غير مسبوق على معالجات الذكاء الاصطناعي.

ورغم أن هذه الزيادات قد تبدو دليلاً على تبني واسع للذكاء الاصطناعي، إلا أن العلاقة بين حجم التوكنز والطلب الحقيقي غير واضحة—والصلة بالأرباح أضعف بكثير.

لماذا ترتفع التوكنز؟ السبب ليس دائماً “الطلب”

هناك عاملان رئيسيان وراء تضخم التوكنز:

1. دمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات القائمة

الشركات تضيف الذكاء الاصطناعي لتحسين الخدمات القائمة، لا لخلق مصادر دخل جديدة.

أمثلة:

•منصات التواصل تستخدم النماذج لتحسين التوصيات وجودة الصور.

•غوغل تستخدم “الملخصات الذكية” بدلاً من عرض قائمة الروابط—وهي وحدها تشكل ثلثي التوكنز التي تنتجها الشركة حسب تقديرات بنك Barclays.

2. النماذج أصبحت أكثر تفصيلاً وكلاماً

مع التطور، أصبحت النماذج تُنتج إجابات أطول.

البحوث تشير إلى:

•تضاعف عدد التوكنز في الإجابة الواحدة سنوياً للنماذج الأساسية.

•نماذج “الاستدلال” تولّد ثمانية أضعاف التوكنز مقارنة بالنماذج الأبسط.

•استخدام هذه النماذج يرتفع خمس مرات سنوياً.

بالتالي: النمو في التوكنز لا يعني نمواً في المستخدمين، بل نمواً في طول الإجابات.

أين الأرباح؟

حتى الآن… غير واضحة.

رغم تحسّن سرعة الشرائح وزيادة كفاءة النماذج، تكلفة إنتاج التوكن الواحد هبطت بنسبة 97% سنوياً وفق تقديرات الأداء العلمي، ولكن:

النماذج تتحسن و تصبح أكبر و تنتج المزيد من التوكنز ،ما يعني أن التكلفة الإجمالية لا تنخفض كما يتوقع المستثمرون.

الخبير “وي زو” من SemiAnalysis يقول إنه من “الصعب تخيل” مستقبل تكون فيه تكلفة تشغيل الذكاء الاصطناعي قريبة من الصفر.

المنافسة تضرب الأسعار

تفرض المنافسة ضغوطاً هائلة على هوامش الربح:

•OpenAI تبيع مليون توكن من GPT-5 Pro مقابل 120 دولاراً.

•DeepSeek الصينية تقدم نموذجاً مفتوح المصدر بسعر أقل بكثير.

ومع استعداد الشركات والمطورين للتضحية بجودة النموذج مقابل خفض التكلفة، يصبح ضغط الأسعار مرشحاً للتصاعد.

توقعات محبطة للمستثمرين

توقعات صناع النماذج ليست وردية:“سام ألتمان” حذّر من سنوات من الخسائر الثقيلة.

صحيفة “وول ستريت جورنال” تقول إن OpenAI تتوقع خسائر تشغيلية تبلغ 74 مليار دولار بحلول 2028—أي 75% من إيراداتها المتوقعة.

هذه الأرقام تجعل من الاعتقاد بأن “التوكنز عملة الازدهار الجديد” فكرة غير واقعية، على الأقل في المدى المتوسط.

إقرأ أيضا:

اقتراب طائرة مجهولة من سفينة حربية أمريكية جنوب بورتوريكو