ماكينزي: كلفة وكلاء الذكاء الاصطناعي قد تختلف 30 مرة

في 26 سبتمبر 2026 حذرت ماكينزي من أن كلفة تنفيذ المهمة نفسها قد تختلف، في الحالات القصوى، بما يصل إلى 30 مرة بين أساليب عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفة. ويركز التحذير على الشركات التي انتقلت من تجارب الدردشة البسيطة إلى تطبيقات تنفذ أعمالا متعددة المراحل. وترى ماكينزي أن سعر استخدام النموذج أو سعر الرمز الواحد لا يصف التكلفة الاقتصادية كاملة، لأن المعيار الأهم هو مقدار الحوسبة المطلوبة حتى تكتمل المهمة فعليا.

يستطيع الوكيل تقسيم الطلب إلى خطوات، وفحص النتائج الوسيطة، وتعديل خطته، واستدعاء النموذج مرات إضافية، واستخدام أدوات أو أنظمة خارجية. لذلك قد يتطلب سير العمل الواحد عددا كبيرا من الاستدعاءات والرموز مقارنة بسؤال يوجه إلى روبوت دردشة. وكل خطوة إضافية يمكن أن ترفع الاستهلاك. وهذا ما يجعل الميزانية أقل وضوحا، حتى عندما تصبح تكلفة الرمز الواحد أدنى مما كانت عليه.

انخفاض سعر الرمز لا يعني بالضرورة فاتورة أصغر

تظهر مصادر عدة أن أسعار الوحدات تنخفض بسرعة. فقد وجد مؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي لعام 2025 أن كلفة الاستعلام عن نموذج بأداء يقارب GPT-3.5 في معيار معرفي واستدلالي قياسي هبطت من 20 دولارا لكل مليون رمز في نوفمبر 2022 إلى 0.07 دولار في أكتوبر 2024. وقدرت منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية في تحليلها الصادر في يوليو 2026 أن الأسعار المعدلة بحسب الجودة لنماذج النص إلى النص انخفضت بنحو 80 في المئة بين يناير 2024 وأبريل 2026.

لكن انخفاض سعر الوحدة قد يشجع استخداما أوسع وأشد كثافة. وقالت شركة كوفورج، خلال إحاطة إدارية نقلتها صحيفة ذا هندو، إن تكلفة الرموز اللازمة لتقديم المستوى نفسه من ذكاء الذكاء الاصطناعي انخفضت نحو مئة مرة خلال سبعة أشهر، في حين نما استهلاك الرموز نحو 8,000 مرة. وهذه أرقام صادرة عن كوفورج حول المنصات التي كانت تراقبها، وليست قياسا شاملا للسوق. لكنها تفسر كيف يمكن أن تتراجع الأسعار وتزداد النفقات الكلية في الوقت نفسه.

• قياس كلفة المهمة المكتملة بدلا من عد الرموز وحدها.
• احتساب استدعاءات النماذج والحوسبة والتنسيق والمراجعة البشرية معا.
• تخصيص النماذج الأكثر تعقيدا للمهام التي تحتاج قدراتها فعلا.
• مقارنة كلفة سير العمل كاملا بالقيمة العملية التي ينتجها.

البرمجة الآلية من أكثر الاستخدامات استهلاكا

توجه ماكينزي اهتماما خاصا إلى فرق تطوير البرمجيات. فالأدوات الوكيلة التي تؤتمت كتابة الشيفرة يمكن أن تكون شديدة الاستهلاك للرموز، بحسب الشركة. كما توصلت ورقة عمل لعام 2026 لباحثين من جهات منها جامعة ميشيغان وستانفورد وGoogle DeepMind وMicrosoft AI وMIT إلى أن مهام البرمجة الوكيلة استهلكت نحو ألف مرة من الرموز مقارنة بمهام الاستدلال حول الشيفرة ودردشة الشيفرة المستخدمة للمقارنة. ووجدت الورقة أيضا أن تشغيلات المهمة نفسها قد تختلف حتى 30 مرة في إجمالي الاستهلاك.

لا يثبت الاستهلاك المرتفع وحده أن المشروع غير مجد اقتصاديا. فقد يكون الوكيل مبررا إذا أنجز عملا ذا قيمة بدرجة موثوقة أو وفر وقتا بشريا ملموسا. وتشير دراسة سابقة وردت في المادة إلى أن الذكاء الاصطناعي الوكيلي خفض وقت العمل البشري في بعض مهام مكاتب التحول بنسبة تراوح بين 35 و40 في المئة، وتجاوز الخفض 70 في المئة في بعض الحالات. إلا أن هذه النتائج لا تعني أن الأثر نفسه سيتكرر في كل مؤسسة أو كل مهمة.

الإنفاق يتصاعد والرقابة المالية تصبح أكثر إلحاحا

في استطلاع ماكينزي للذكاء الاصطناعي لعام 2026، قال نحو ثلث المؤسسات المشاركة إنها تستثمر أكثر من 10 في المئة من ميزانيتها للتكنولوجيا والاتصالات في الذكاء الاصطناعي. وقال 60 في المئة من المشاركين إنهم يعتزمون زيادة الإنفاق في العام التالي. وأفاد نحو الخمس بأن إنفاق الذكاء الاصطناعي يضغط بالفعل على تكاليف التشغيل. وبحسب التقرير، وصفت قيادات في ماكينزي هذه المصروفات بأنها أصبحت ملموسة وواضحة بصورة متزايدة.

وفي مسح منفصل لماكينزي عن الإدارة المالية للذكاء الاصطناعي، صدر في مايو 2026 وشمل 75 مستجيبا مؤهلا من خمس صناعات، قال 93 في المئة إنهم تجاوزوا ميزانيات الذكاء الاصطناعي. ولا تسمح عينة بهذا الحجم باستخلاص نسبة دقيقة تمثل جميع الشركات. لكنها تقدم مؤشرا على مشكلة إدارية متكررة: الميزانيات الموضوعة للتجارب أو للاستخدام المحدود قد لا تكفي حين تصبح الوكلاء جزءا دائما من العمليات ويختلف استهلاكها من مهمة إلى أخرى.

وصفت غارتنر هذه المفارقة في تحليلها الصادر في أغسطس 2026 باسم مفارقة الاستدلال. ووفقا لتحليلها، فإن توجيه مهمة إلى نموذج استدلال وكيلي قد يرفع كلفة الاستدلال لدى المزود خمسة أضعاف على الأقل مقارنة بتفاعل بسيط مع روبوت دردشة، وغالبا أكثر مع تزايد التعقيد. وتتوقع غارتنر أن ترتفع كلفة الاستدلال لكل سير عمل وكيلي بأكثر من خمسة أضعاف حتى 2028. وهذا توقع بحثي، وليس نتيجة مؤكدة لكل تطبيق.

بالنسبة إلى الشركات في المنطقة العربية، تبرز أهمية ربط قرارات الشراء والتوسع في الذكاء الاصطناعي بسير عمل محدد وقابل للقياس. قد تتولى نماذج أصغر أو نماذج ذات أوزان متاحة مهاما أقل كلفة، مع الاحتفاظ بالنماذج الأقوى للطلبات المعقدة. ولا تعني الأوزان المتاحة بالضرورة أن النموذج مفتوح المصدر بالكامل، إذ قد تبقى بيانات التدريب أو عناصر أخرى غير معلنة. وتقول ماكينزي إن قياس المنفعة والكلفة خلال الاثني عشر شهرا المقبلة سيكون مسألة إدارة مركزية لوكلاء الذكاء الاصطناعي.