قال الرئيس التنفيذي لشركة Vercel إن اختيار مختبر ذكاء اصطناعي واحد للشراكة معه أمر قديم
وقال الرئيس التنفيذي لشركة Vercel إن الشركات لم تعد تعتمد على مختبر واحد للذكاء الاصطناعي لتلبية جميع احتياجاتها.
وقال الرئيس التنفيذي غييرمو راوخ في مقابلة يوم الإثنين مع موقع TechCrunch: “في العام الماضي، كان هناك الكثير من الأشخاص الذين اختاروا شريكًا واحدًا في المختبر، قائلين إنهم سيبنون كل شيء على OpenAI أو Anthropic”.
لكنه قال إن الشركات تفهم الآن كيفية عمل كل جزء من حزمة الذكاء الاصطناعي – بدءًا من النموذج، والأدوات، ومنصة البيانات، ووضع الحماية، والبوابة – و”كل قطعة قابلة للتوصيل والتشغيل”.
وأضاف: “يمكنك استخدام OpenAI، أو يمكنك استخدام Anthropic، أو يمكنك استخدام Gemini”. وقال إنه يرى الكثير من النمو في جيميني على وجه الخصوص، لأن نماذج جيميني تتمتع “بخصائص سعر/أداء رائعة” عند التوسع.
وقال إن النماذج الصينية مثل DeepSeek وZ.ai’s GLM-5.2 تشهد أيضًا تبنيًا سريعًا.
وأضاف راوخ أن العام الماضي كان “يتعلق كله بالنماذج الأولية” للذكاء الاصطناعي، حيث قام الجميع ببناء عملاء الذكاء الاصطناعي. والآن، أصبحت الشركات “تتعرف على واقع الوكلاء في الإنتاج، وبعض التحديات”.
Vercel، ومقرها في سان فرانسيسكو، عبارة عن منصة سحابية تساعد المطورين على استضافة وإطلاق مواقع الويب والتطبيقات.
تأتي تعليقات المدير التنفيذي في الوقت الذي تدرك فيه الشركات أن الأموال التي تنفق على الذكاء الاصطناعي لا تترجم مباشرة إلى المزيد من القيمة التي يتم شحنها للعملاء. لقد ولت أيام حث الموظفين على حرق أكبر عدد ممكن من الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي، وتفكر الشركات الآن في كيفية خفض الإنفاق أو استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة.
قال براين أرمسترونج، الرئيس التنفيذي لشركة Coinbase، في منشور على X في يونيو إنه كان يقوم بتجربة استخدام LLMs الصينية مثل GLM-5.2 وKimi AI’s K2.7 كإعدادات افتراضية، وهي أرخص من تلك الموجودة في مختبرات الذكاء الاصطناعي الأمريكية مثل Anthropic وOpenAI.
وتحدث أيضًا عن توجيه النماذج – توجيه مطالبات مهندسيه إلى النماذج الأكثر ملاءمة للمهمة التي بين يديه، حتى لا يتم استخدام نماذج حدودية باهظة الثمن للمهام البسيطة.
إن تعليق راوخ على الشركات التي تتعاون مع مختبرات مختلفة للذكاء الاصطناعي للقيام بمهام مختلفة يشبه الطريقة التي اعتادت بها الشركات على اختيار مزود سحابي رئيسي واحد، مثل Amazon Web Services أو Microsoft Azure، ولكنها اعتمدت منذ ذلك الحين استراتيجيات متعددة السحابة لتجنب الاعتماد على بائع واحد وتحسين التكاليف.
