خفضت شركة أوبن إيه آي أسعار عدد من نماذج الذكاء الاصطناعي منخفضة ومتوسطة المستوى، في خطوة تستهدف توسيع استخدام تقنياتها بين الشركات والمطورين، وتعزيز قدرتها على المنافسة في سوق يشهد ضغوطًا متزايدة بسبب ارتفاع تكاليف تشغيل النماذج.

وأعلنت الشركة، المطورة لروبوت الدردشة شات جي بي تي، خفض تكلفة نموذجها الأصغر GPT-5.6 Luna بنسبة 80%، بينما تراجعت تكلفة نموذجها متوسط المستوى Terra بنسبة 20%، في حين أبقت أسعار نموذجها الأكبر والرائد Sol دون تغيير.

تخفيضات كبيرة لتعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي

تأتي الخطوة في وقت تزداد فيه مخاوف الشركات من ارتفاع فواتير استخدام الذكاء الاصطناعي، خصوصًا مع انتقال القطاع تدريجيًا من نماذج الاشتراكات الثابتة إلى أنظمة تسعير تعتمد على حجم الاستخدام.

وبموجب الأسعار الجديدة، تراجعت تكلفة إدخال النصوص إلى نموذج Luna إلى 20 سنتًا لكل مليون رمز، مقابل دولار واحد سابقًا، فيما انخفضت تكلفة نموذج Terra إلى دولارين لكل مليون رمز، مقارنة بـ2.50 دولار.

كما خفضت الشركة تكلفة توليد الردود في النموذجين إلى 1.20 دولار و12 دولارًا لكل مليون رمز على التوالي، بعدما كانت 6 دولارات و15 دولارًا.

وقالت أوبن إيه آي إن التخفيضات أصبحت ممكنة جزئيًا بفضل تحسينات الكفاءة التي حققها نموذج GPT-5.6، بما في ذلك تطوير قدراته البرمجية وتحسين الأداء خلال عمليات التطوير الداخلية.

ضغط متزايد على شركات الذكاء الاصطناعي

وتضع سياسة التسعير الجديدة أوبن إيه آي في منافسة أكثر حدة مع شركة أنثروبيك، التي تحظى نماذجها كلود بانتشار واسع بين الشركات والمطورين، لكنها تقدم خدمات ضمن الفئات الأعلى تكلفة في السوق.

وتواجه الشركتان في الوقت نفسه منافسة متزايدة من شركات صينية تطرح نماذج مفتوحة المصدر بأسعار أقل، ما يدفع شركات الذكاء الاصطناعي الأميركية إلى البحث عن طرق لخفض التكلفة وجذب مزيد من المستخدمين.

ويرى محللون أن خفض الأسعار يمكن أن يساعد أوبن إيه آي وأنثروبيك على زيادة استخدام نماذجهما، لكنه قد يفرض في المقابل ضغوطًا على أوضاعهما المالية في ظل استعداد المستثمرين لعمليات طرح عام مرتقبة.

تراجع أسعار الرموز وارتفاع تكلفة المهام

وتشير التطورات إلى استمرار تراجع أسعار الرموز المستخدمة في حساب تكلفة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، لكن تكلفة تنفيذ المهام نفسها قد ترتفع مع زيادة اعتماد الشركات على النماذج لتنفيذ عمليات أكثر تعقيدًا.

وتصبح المشكلة أكثر وضوحًا مع التسعير القائم على الاستخدام، إذ يصعب على الشركات التنبؤ بحجم الاستهلاك لكل مهمة، ما قد يؤدي إلى فواتير أعلى من المتوقع.

وتراهن أوبن إيه آي على أن الأسعار الأقل ستجعل نماذجها الصغيرة والمتوسطة قادرة على تنفيذ مهام كانت تتطلب سابقًا نماذج متقدمة، بما يوسع قاعدة المستخدمين ويزيد انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي بين الشركات.