في عام 2026، أين ستذهب الأموال المخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي؟

قد يتضمن هذا المقال ترجمة آلية. يتوفر رابط المصدر الأصلي للتحقق.

في عام 2026، أين ستذهب الأموال المخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي؟

التركيز الثابت

2026.11.11 09:42

· من خبى

النص الكامل 5488 كلمة

نص | Dingjiao One (dingjiaoone)، المؤلف｜Li Mengran، المحرر｜Wei Jia

وفي عام 2026، ستستمر الأموال "الأكبر" في سوق تمويل الذكاء الاصطناعي في التدفق على القدرات الأساسية مثل النماذج الكبيرة وقدرة الحوسبة. ولكن قصص التمويل المتكررة بدأت تحدث على مستوى التطبيقات.

وفقًا لإحصائيات Zhixixi، في النصف الأول من عام 2026، من بين مئات الملايين من اليوانات التي تم تمويلها في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي المحلية، كان اتجاه تطبيق الذكاء الاصطناعي هو الأكثر تمويلًا، بإجمالي 33 حالة. من بينها، يمثل إنشاء الفيديو والصور والأبعاد الثلاثية ما يقرب من 40%، ويمثل وكيل الذكاء الاصطناعي حوالي 20%. كما شهدت تطبيقات المؤسسات، والذكاء الاصطناعي الطبي/الأدوية، وتمويل الذكاء الاصطناعي، وتسويق الذكاء الاصطناعي، وغيرها من الاتجاهات تمويلًا بقيمة مليار يوان.

ميغان هي مؤسسة مجتمع GTM للرعاية العامة لمجتمع Origin وتاجر محلي لتطبيقات C-end في الخارج. وقالت لـ"فوكس وان" إنه من خلال تجربة التواصل مع المؤسسات الاستثمارية، شهد موقف رأس المال تجاه تطبيقات الذكاء الاصطناعي جولة من التغييرات هذا العام. وكان النصف الأول من العام إيجابيا بشكل عام، ولكن بحلول نهاية الصيف وأوائل الخريف، أصبحت بعض المؤسسات حذرة. هناك سببان: أولاً، مسارات مثل الذكاء المتجسد تصرف الانتباه؛ ثانيًا، فشلت بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحقيق النشاط اليومي والشعبية والتسويق بعد استثمار الكثير من الأموال، وبدأ مسار الخروج يحظى بمزيد من النقاش. بعد دخول شهر أكتوبر، ارتفع اهتمام السوق، لكن المستثمرين يولون المزيد من الاهتمام لقدرات النماذج المطورة ذاتيًا، أو الحواجز التقنية أو مجموعات البرامج والأجهزة التي يمكن أن تخلق اختلافات.

وأصبح المستثمرون حذرين، وأصبح تدفق الأموال غير منتظم. أكملت شركة إنشاء الذكاء الاصطناعي Yanyu Technology ما يقرب من 300 مليون دولار أمريكي في تمويل السلسلة B+ في يونيو، مع تقييم ما بعد الاستثمار يزيد عن 2 مليار دولار أمريكي. وفي صناعات مثل الرعاية الطبية والتعليم والتسويق والأمن، تلقت المزيد من الشركات تمويلا يتراوح بين عشرات ومئات الملايين من اليوانات. وفي الوقت نفسه، تظهر الشركات المصنعة الكبرى مثل Byte وAlibaba وTencent وKuaishou في كل مسار تطبيق شائع تقريبًا.

لماذا يتركز المال في مسارات قليلة؟ هل تتمتع الصناعات ذات التمويل المحدود بفرص أقل؟ في ظل هجوم الشركات المصنعة الكبرى، كيف يمكن للشركات الناشئة البقاء على قيد الحياة؟

01. فيديو وصورة و3D، كن أول من يحصل على "أموال طائلة"

وبجمع التمويل الكبير لشركات تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذا العام، سيكون تدفق الأموال أكثر سهولة.

تظهر إحصائيات IT Orange أنه في النصف الأول من هذا العام، تم جمع إجمالي 84 تمويلًا في مسار تطبيق AIGC ممثلاً بتوليد الصور والفيديو، بإجمالي 59.605 مليار يوان، بمتوسط 710 مليون يوان لكل معاملة، وهو الأعلى بين جميع أقسام الذكاء الاصطناعي الفرعية. من بينها، Shengshu Technology، وSand.ai، وLiblibAI/Yanyu Technology، وAishi Technology، وقد جمعت أربع شركات تطبيقات AIGC إجمالي 9.378 مليار يوان.

منذ بداية هذا العام، استمر التمويل واسع النطاق في التركيز على الشركات ذات الصلة بالإبداع البصري.

بعد أن أكملت شركة فيديو الذكاء الاصطناعي Aishi Technology جولة تمويل من السلسلة C بقيمة 300 مليون دولار أمريكي في مارس، وصل حجم التمويل الإجمالي من السلسلة C إلى 2.98 مليار يوان في يوليو؛ وفي يونيو، أكملت شركة Yanyu Technology، الشركة الأم لـ LiblibAI، جولة تمويل B+ بقيمة 300 مليون دولار أمريكي تقريبًا، مع تقييم ما بعد الاستثمار يزيد عن 2 مليار دولار أمريكي؛ وفي يوليو، أكملت شركة Shengshu Technology جولة تمويل B+ بقيمة 500 مليون دولار أمريكي؛ أعلنت شركة AI 3D VAST عن الانتهاء من جولتي التمويل من السلسلة B وB+ في سبتمبر، بمبلغ إجمالي قدره حوالي 3 مليارات يوان، وتمويل تراكمي يبلغ حوالي 5 مليارات يوان في أقل من نصف عام؛ أكملت Meshy ما يقرب من 400 مليون دولار أمريكي في تمويل السلسلة B في يوليو.

لماذا يعتبر الفيديو والتقنية ثلاثية الأبعاد أول من حقق أموالاً طائلة؟

وقال دينغ بوران، أحد المستثمرين في شركة Dewu Capital، لـ "Focus One" إن أول ما ينظر إليه رأس المال هو سقف السوق. في تطبيقات ToC، لا يزال الفيديو أحد أشكال الوسائط ذات المحتوى الأغنى والمحتوى الأكثر طلبًا، وقد يصبح ثلاثي الأبعاد حامل محتوى جديدًا في المرحلة التالية. بالنسبة لرأس المال الذي يحتاج إلى الرهان على "الفرص الكبيرة"، فمن المرجح أن يستوعب هذا النوع من المسار الشركات الكبيرة ويستحق الاستثمار المستمر.

السوق كبير بما فيه الكفاية، وهو مجرد شرط أساسي. قال برايان ليو، مدير الاستثمار في Alumni Ventures، لـ "Fixed Focus One" إن الجيل المرئي لديه أيضًا ميزة أخرى يفضلها رأس المال بسهولة: دورة ردود الفعل على المنتج أقصر.

"بعد إنشاء مقطع فيديو أو صورة أو مادة ثلاثية الأبعاد، يمكن غالبًا التحقق مما إذا كان المحتوى متاحًا وما إذا كان المستخدم على استعداد للاستخدام والدفع في فترة زمنية قصيرة نسبيًا." تجعل هذه الميزة الجيل المرئي أسهل من بعض تطبيقات الصناعة التي تتطلب التحقق من التأثيرات على المدى الطويل لإظهار كيف أن هذا الجيل من المنتجات أفضل من الجيل السابق.

لقد حققت مجموعة من شركات الإنتاج المرئي بالفعل مؤشرات تسويقية قابلة للقياس مسبقًا.

ستطلق PixVerse، وهي شركة تابعة لشركة Aishi Technology، التسويق التجاري في نوفمبر 2024. وبحلول أكتوبر 2025، تجاوز معدل العائد السنوي المعلن عنه 40 مليون دولار أمريكي، مع أكثر من 100 مليون مستخدم. تأتي الإيرادات بشكل رئيسي من اشتراكات الأعضاء، خاصة في الأسواق الخارجية؛ كشفت Yanyu Technology أنه اعتبارًا من مايو 2026، وصل إجمالي معدل العائد السنوي للشركة إلى 300 مليون دولار أمريكي. بدأت شركة Capital في استخدام مؤشرات مثل نطاق المستخدم وإيرادات الاشتراكات ومكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API) الأقرب إلى شركات الإنترنت التقليدية لقياس شركة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن التسويق السريع ليس هو السبب كله. يعد الجيل المرئي أيضًا فئة ذات استثمارات رأسمالية كبيرة بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تشمل أغراض تمويل Aishi Technology النماذج الأساسية لتوليد الفيديو، والنماذج العالمية في الوقت الفعلي، ونمو المنتجات العالمية؛ لا تقوم VAST بتشغيل Tripo فحسب، بل تواصل أيضًا الاستثمار في البحث والتطوير للنماذج الأساسية ثلاثية الأبعاد والبيانات والنماذج العالمية، والتي تتطلب استهلاكًا مستمرًا للأموال.

كشفت شركة Aishi Technology سابقًا أنه إذا لم يتم تضمين الاستثمار في النماذج الكبيرة المطورة ذاتيًا، فيمكن أن تكون أعمال منتجاتها ذاتية التمويل بشكل أساسي. بمعنى آخر، هناك طبقة من الاستثمار النموذجي المستمر بين الإيرادات الناتجة عن المنتج والاحتياجات الرأسمالية للشركة بأكملها.

أثبت نوع آخر من الشركات أنه لا يزال بإمكانه تحقيق تقييمات عالية دون تطوير النموذج الأساسي الخاص به. على سبيل المثال، لا تعتمد شركة Yanyu Technology على النماذج الأساسية العامة المطورة ذاتيًا لبناء المنتجات. وبدلاً من ذلك، فهو يجمع نماذج مختلفة ويضع المزيد من القدرات في الأدوات الإبداعية وسير العمل وبيئة المستخدم. توسعت الشركة بشكل أكبر من مجتمع LiblibAI لتصميم Agent Star Stream ومنصة إنشاء الفيديو LibTV. اعتبارًا من مايو من هذا العام، وصل معدل العائد السنوي إلى 300 مليون دولار أمريكي.

لذلك، وراء "جذب الفيديو والأبعاد الثلاثية لأكبر قدر من الأموال"، يوجد في الواقع منطقان مختلفان متراكبان: يحتاج نوع واحد من الشركات إلى استخدام رأس مال كبير لمواصلة تحسين قدرات النموذج؛ يمكن للنوع الآخر أيضًا الاعتماد على التطبيق نفسه لتكوين المستخدمين والإيرادات والنظام البيئي.

بالإضافة إلى الجيل المرئي، يعد Agent اتجاهًا آخر حيث بدأت تظهر مبالغ كبيرة من التمويل. في أكتوبر/تشرين الأول، أعلنت شركة Today AI، وهي شركة وكيل شخصي أطلقت للتو منتجها، أن تمويلها التراكمي تجاوز 200 مليون دولار أمريكي. أكملت شركة وكيل نجمية أخرى، Manus، جولة جديدة من التمويل بأكثر من 500 مليون دولار أمريكي في نفس الشهر، مع تقييم مستهدف يبلغ حوالي 4 مليار دولار أمريكي، لتصبح واحدة من عمليات التمويل واسعة النطاق الأكثر مشاهدة في مسار الوكيل هذا العام.

وبخلاف التوليد المرئي، يتم استثمار الأموال التي يتلقاها الوكيل الفردي بشكل أساسي في الفريق والدخول. اليوم، تم إطلاق منتجات الذكاء الاصطناعي في شهر سبتمبر فقط. تهتم Capital بتجربة منتجات الفريق المؤسس من كبرى الشركات المصنعة وإمكانية أن يصبح الوكلاء الشخصيون مدخلاً للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي.

02. عندما لا يكون حجم التمويل كبيرًا، هل تكون الفرص أصغر؟

ومن حيث حجم التمويل، يكاد يكون الفيديو والتصوير وثلاثي الأبعاد من أبرز المسارات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي هذا العام. ولكن إذا نظرت إلى التردد، فستجد أن المزيد من تطبيقات الصناعة الرأسية تكون أكثر نشاطًا.

تظهر بيانات iiMedia Consulting أنه في النصف الأول من عام 2026، على الرغم من أن مبلغ تمويل تطبيقات صناعة الذكاء الاصطناعي (باستثناء AIGC والتطبيقات العامة للذكاء الاصطناعي) كان 25.792 مليار يوان فقط، فقد حدثت 133 عملية تمويل، وهي الفئة التي تحتوي على معظم أحداث التمويل بين الاتجاهات الرئيسية في إحصاءاتها، بمتوسط حوالي 194 مليون يوان لكل معاملة.

ويمكن ملاحظة أن وتيرة الحصول على الأموال من تطبيقات الصناعة ليست منخفضة، ولكن الأموال أكثر تشتتًا.

من وجهة نظر بريان ليو، لا يمكن مقارنة هذين النوعين من المسارات أفقيًا ببساطة. الفيديو والصور والأبعاد الثلاثية هي تقنيات وأشكال منتجات، في حين أن الرعاية الطبية والتعليم والتسويق والأمن هي صناعات. ما يوسع الفجوة حقًا هو الطرق المختلفة التي تتحقق من خلالها الشركات المختلفة من قيمتها.

النوع الأول هو الأعمال التي تستغرق وقتًا أطول لإثبات "النتائج". تعد الرعاية الطبية والتعليم من الأعمال النموذجية "ذات التغذية الراجعة الطويلة".

يعتقد دينغ بوران أن كلا من الطب والتعليم يخضعان لأمن البيانات أو الخصوصية أو الامتثال أو مسارات الكتابة بالأحرف الكبيرة. بالنسبة للشركات الطبية الناشئة، تكون دورة الحصول على بيانات الصناعة واستكمال التحقق من المنتج والدخول في العمليات التجارية الحقيقية أطول، بينما يصعب على شركات التعليم تحقيق الرسملة.

وأوضح بريان أيضًا أن العلاج الطبي يحتاج إلى إثبات التأثيرات السريرية، ويحتاج التعليم إلى التحقق من تأثيرات التعلم، وتحتاج بعض سيناريوهات ToB إلى زيادة ربط المشتريات والدفع والكيانات المسؤولة. "لا يعني ذلك أن هذه الصناعات لديها فرص أقل، ولكن مسارات التحقق مختلفة وبعض الصناعات تتطلب المزيد من الوقت."

سينس تايم مثال على ذلك. أكملت هذه الشركة، التي انفصلت عن SenseTime، تمويلًا من السلسلة A بأكثر من 500 مليون يوان في أبريل من هذا العام، بتقييم يتجاوز مليار دولار أمريكي. وفي يوليو، أكملت تمويل السلسلة ب بأكثر من 100 مليون دولار أمريكي، مع تقييم ما بعد الاستثمار بأكثر من 10 مليارات يوان. وتكشف منصة SenseCare التابعة لها حاليًا أنها تعاونت مع أكثر من 500 مستشفى وحصلت على أكثر من 30 شهادة تسجيل للأجهزة الطبية. بالمقارنة مع تطبيق الجانب C الذي يمكن التحقق منه من خلال نمو المستخدم بعد إطلاقه، من الواضح أن الذكاء الاصطناعي الطبي لا يحتاج إلى تجميع القدرات النموذجية فحسب، بل أيضًا المستشفيات والبيانات السريرية وأنظمة الامتثال.

التعليم مشابه. أكملت شركة Zhibei Technology، التي تأسست في عام 2023، جولة التمويل التمهيدية في يناير من هذا العام بمبلغ عدة ملايين من الدولارات الأمريكية؛ تأسست شركة Dance with Love في العام نفسه، وتجاوزت إيراداتها الشهرية لمنتجها المخصص للمعلمين القائم على الذكاء الاصطناعي "Ai Xue" عشرات الملايين من اليوانات. اعتبارًا من نوفمبر 2025، أكملت 4 جولات من التمويل، بقيمة تمويل إجمالية تبلغ حوالي 150 مليون دولار أمريكي. أمضت منتجاتها عدة أشهر في اختبار المؤشرات مثل معدل إكمال الدورة ومعدل استرداد الأموال قبل الاتصال بالإنترنت. ما إذا كان منتج تعليم الذكاء الاصطناعي يمكنه حقًا تحسين تأثيرات التعلم غالبًا ما يتطلب مراقبة أطول.

بالنسبة لهذا النوع من الشركات، يحتاج رأس المال إلى الانتظار حتى يثبت المنتج فعاليته.

النوع الثاني هو الأعمال التي يمكن إثبات قيمتها بشكل مباشر من خلال أدائها التشغيلي. قد لا يكون حجم تمويلها كبيرًا، ولكن قد يكون لديها إيرادات واضحة وبيانات العملاء في وقت سابق. ومن الأمثلة على ذلك توقعات توقعات البيئة العالمية، التي تشهد ارتفاعا سريعا هذا العام.

أكمل عصر الدفع الذكي، الذي تأسس في عام 2025 فقط، عشرات الملايين من اليوانات في جولات الملاك هذا العام. اعتبارًا من النصف الأول من هذا العام، كشفت الشركة أن ARR قد تجاوز 100 مليون يوان؛ وهي تخدم حاليًا أكثر من 400 عميل، ومن المتوقع أن يقترب معدل العائد السنوي لعام 2026 بأكمله من 200 مليون يوان. أكملت شركة Deepin Yunhai، التي تأسست أيضًا في عام 2025، جولة تمويل بملايين الدولارات في أكتوبر 2026، مع وصول إيراداتها السنوية إلى عشرات الملايين من اليوانات.

بالمقارنة مع نماذج التدريب المعتمدة على الفيديو، من الواضح أن الاحتياجات المالية لهذه الشركات ليست على نفس المستوى. إلا أن مبلغ التمويل الأصغر لا يمنعهم من التحقق من احتياجاتهم مع العملاء والدخل أولاً.

أما النوع الثالث فهو انتظار الشركات ذات الطلب الناضج، وتعتمد وتيرة التمويل على نضج السوق. سلامة الذكاء الاصطناعي هي مثل هذا المسار.

قال أحد ممارسي أمن الذكاء الاصطناعي لـ "Focus One" إن الأمر لا يعني عدم وجود طلب على الأمن، ولكن تركيز العديد من الشركات على مخاطر الذكاء الاصطناعي لم يواكب بشكل كامل سرعة التطبيق. قبل أن يكون هناك حدث خطر قوي بما فيه الكفاية، فإن الشركات ليست على استعداد لتخصيص ميزانية مخصصة لأمن الذكاء الاصطناعي.

ولكن مع بدء الوكلاء في الوصول إلى بيانات المؤسسة الداخلية وأدوات الاتصال وحتى أداء المهام بشكل مستقل، بدأ هذا الطلب يصبح واضحًا. بعد أن أكملت EgeCloud مئات الملايين من اليوانات في تمويل السلسلة B في مايو من هذا العام، قامت بتوسيع منتجاتها من أمن المكاتب إلى الإدارة الأمنية الموحدة لـ "الأشخاص + الذكاء الاصطناعي". وفي سبتمبر، أكملت ما يقرب من 100 مليون يوان في تمويل السلسلة B+، ويستمر استثمار الأموال في منصة حوكمة الشركات للأشخاص ووكلاء الذكاء الاصطناعي.

سوف تنتظر الفرص في بعض الصناعات حتى يدخل الذكاء الاصطناعي حقًا في عملية الأعمال الأساسية، وبعد ذلك سيصبح الطلب المحتمل الأصلي عملية شراء واضحة.

ولذلك فإن مبلغ التمويل لا يساوي حجم الفرصة. بعض المسارات يجب أن تنتظر حتى تثبت النتائج، وبعضها يجب أن ينتظر حتى يتحدث الدخل أولا، وبعضها يجب أن ينتظر حتى ينضج الطلب. للحكم على ما إذا كان المسار لديه فرصة، بدلاً من النظر إلى مقدار الأموال التي يتطلبها، من الأفضل أن ننظر إلى كيفية استخدامه والوقت الذي يستغرقه لإثبات قيمته.

03. عندما يكون العمالقة محكوم عليهم بالفشل، لا يزال يتعين على الشركات الناشئة اجتياز ثلاث عقبات

أصبحت المنافسة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا مما كانت عليه قبل بضع سنوات.

فمن ناحية، لا تزال قدرات النماذج الكبيرة قيد الترقية بسرعة. المنتج الذي يبدو راسخًا اليوم قد يتم تغطيته بتحديث النموذج الأساسي غدًا. من ناحية أخرى، يتنافس Doubao وYuanbao على المدخل العام للذكاء الاصطناعي. تعمل كل من Alibaba وTencent وByte في مكاتب ووكلاء. كما أن إنتاج الفيديو وبرمجة الذكاء الاصطناعي والتعليم والتسويق وحتى العلاج الطبي مزدحم بالشركات الكبيرة.

ومن وجهة نظر ميغان، فإن الميزة التي تتمتع بها الشركات المصنعة الكبرى لا تتمثل في مجرد الحصول على المزيد من المال. بالمقارنة مع فرق ريادة الأعمال، فإنها تنتج المنتجات بشكل أسرع، ولديها قنوات استثمارية أكثر نضجًا وآليات لنمو المستخدمين، ولديها عدد كبير من المستخدمين والبيانات الحالية. إذا لم تتمتع التطبيقات الجديدة بهذه الخبرات وتعلمت فقط نمو المستخدم، فستكون أبطأ منها بكثير.

بالنسبة للشركات الناشئة، فإنها تحتاج إلى إثبات ما يمكن أن تتركه وراءها بعد دخول الشركات المصنعة الكبرى.

الأول هو ما إذا كانت الشركات الناشئة قادرة على تأسيس قيمتها المستقلة عندما تكون الشركات الكبرى حليفة ومنافسة في نفس الوقت.

الآن، أصبحت العلاقة بين الشركات الكبرى والشركات الناشئة أكثر تعقيدًا. في أكتوبر، أعلنت شركة الوكيل الشخصي الناشئة Today AI أنها أكملت تمويلًا يزيد إجماليه عن 200 مليون دولار أمريكي. ومن بين المستثمرين، ظهرت أيضًا شركة Tencent وAnt Group، وشاركت شركة Angel Round والشركة النموذجية الكبيرة Step Star. كان مؤسسها Qi Junyuan في السابق نائب رئيس منتجات Byte Feishu والشخص المسؤول عن إصدار Doubao للكمبيوتر الشخصي.

ولكن من ناحية أخرى، تقوم Tencent بالترويج لمنتجات الوكلاء الخاصة بها، كما تعمل Lingguang المملوكة لشركة Ant أيضًا على زيادة قدراتها على تنفيذ المهام الشخصية. بالنسبة للذكاء الاصطناعي اليوم، جلب رأس المال الصناعي الأموال والموارد، لكنه لم يقضي على المنافسة. لا يزال يتعين عليها التنافس مع منتجات المساهمين للجيل القادم من مدخل الذكاء الاصطناعي الشخصي.

أصبحت مثل هذه العلاقات شائعة بشكل متزايد. في حين أن الشركات الكبيرة تستثمر في شركات خارجية، فإنها تشارك أيضًا في أعمال مماثلة بنفسها. تحتاج الشركة الناشئة إلى إثبات أنه حتى بدون موارد المساهمين، فإنها لا تزال تتمتع بقيمة لا يمكن استبدالها بسهولة.

ثانيًا، مع التكرار السريع لقدرات النماذج، تتأثر أيضًا العوائق الفنية لشركات التطبيقات باستمرار.

يعتقد براين ليو أنه إذا كانت ميزة الشركة هي مجرد استدعاء نموذج عام أفضل، فإن هذه القدرة ليست حصرية. قد يكون لترقيات النموذج تأثيران متعاكسان في وقت واحد. فمن ناحية، يمكن أن يساعد شركات التطبيقات على تقليل تكاليف التطوير والتسليم؛ ومن ناحية أخرى، يمكنها أيضًا تحويل الوظائف المشحونة أصلاً للشركة مباشرةً إلى قدرات أساسية يمكن للجميع الحصول عليها.

واليوم يعترف الذكاء الاصطناعي بهذا الضغط. وفي مقابلة مع وسائل الإعلام هذا العام، ذكر فريقه أن الذكاء الاصطناعي الشخصي لا يزال في مرحلة منافسة متجانسة للغاية، وقد يتم قريبًا سد الاختلافات في نقطة أو نقطتين وظيفيتين من قبل المنافسين.

من وجهة نظر ميغان، فإن أحد أنواع الفرص المتاحة للشركات الناشئة يأتي من سيناريوهات مجزأة وتجريبية بما يكفي بحيث تفتقر الشركات الكبرى مؤقتًا إلى الحافز للدخول؛ هناك طريق آخر يتمثل في بناء مجتمعات وعلاقات أولاً حول مجموعة صغيرة من المستخدمين الأساسيين، ثم السماح للمنتج بالنمو. لا تأتي مزايا مثل هذه الشركات بالضرورة من التكنولوجيا الأقوى، ولكنها قد تأتي من فهم أعمق لمستخدمين محددين وتراكم الفريق في المجتمع أو النمو أو صناعة معينة.

عندما يقوم Ding Boran بتحكيم شركات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فهو يقدر البيانات الفريدة والدراية الصناعية والعلاقات مع العملاء والتضمين في سير العمل الحقيقي. على سبيل المثال، يمكن لتطبيقات ToB اكتساب العملاء بسرعة ودمجهم في سير عمل العملاء، بينما يمكن لتطبيقات ToC اكتساب العملاء بسرعة وتجميع بيانات المستخدم، وتشكيل دولاب الموازنة للبيانات. هذه هي الأشياء التي يصعب على الشركات المصنعة الكبرى تقليدها على المدى القصير. إذا أمكن الحصول على تمويل كافٍ وتسريع عملية اكتساب العملاء لاحقًا، فمن الممكن أن تنشأ بعض العوائق.

لكن ميغان تعتقد أن "البيانات" في حد ذاتها لا تشكل بالضرورة حاجزا طبيعيا. بالمقارنة مع البيانات الثابتة التي تم الحصول عليها مرة واحدة، فإن ما هو أكثر قيمة هو السلوك والتفاعل والذاكرة التي تركها المستخدمون الذين يستخدمون المنتج لفترة طويلة، بالإضافة إلى فهم المستخدم المستمر الذي شكلته المؤسسة في هذه العملية.

بالإضافة إلى ذلك، تحتاج الشركات الناشئة أيضًا إلى الإجابة على سؤال أكثر واقعية: ما إذا كان من الممكن تكرار المزايا على نطاق واسع.

وذكر برايان أن بعض شركات الذكاء الاصطناعي العمودي يمكن أن تصبح بسهولة شركة خدمات قائمة على المشاريع في عملية "تعميق الصناعة".

يمكن لبعض شركات الذكاء الاصطناعي تحقيق إيرادات جيدة من خلال تقديم خدمة عميقة لعدد صغير من العملاء في المرحلة المبكرة. ومع ذلك، إذا كان كل عميل إضافي يتطلب إعادة تصميم العملية والاستثمار في المزيد من المهندسين وموظفي الخدمة، فمع زيادة الإيرادات، ستزداد التكاليف أيضًا. في هذه الحالة، حتى لو كانت لديك معرفة عميقة بالصناعة، فقد تقوم فقط بتوسيع الأعمال القائمة على المشاريع بدلاً من تشكيل منتج ذكاء اصطناعي قابل للتطوير حقًا. على سبيل المثال، تحتاج شركة الذكاء الاصطناعي الطبية إلى إثبات قدرتها على نسخ نموذج المستشفى الرائد إلى المزيد من المستشفيات، وتحتاج شركة GEO إلى إثبات أن النمو يعتمد على المنتجات، وليس القوى العاملة.

لذلك، عندما تدخل الشركات المصنعة الكبرى بالكامل إلى طبقة التطبيق ويتم ترقية النماذج الأساسية باستمرار، بالنسبة لأفضل اللاعبين في مجال التوليد المرئي، لا تزال قدرات النموذج هي التذكرة، ولكن بالنسبة لمزيد من شركات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، قد تكون أسئلة الاختبار الثلاثة هذه أكثر حسمًا من "ما هو النموذج المستخدم" لتحديد المدى الذي يمكن أن يصلوا إليه في النهاية.

احترام العمل الأصلي، إذا كنت مؤهلاً، فيجب أن تكون موضع تقدير.

وفقًا لمتطلبات الاسم الحقيقي في قانون الأمن السيبراني، يرجى ربط رقم هاتفك المحمول قبل نشر التعليق.

يعبر