جينسين هوانج يتحدى هلع السوق غير العقلاني من الذكاء الاصطناعي: لماذا لن تنهار SaaS

الانهيار السوقي الأخير الذي triggeredه إطلاق أداة المراجعة القانونية من Anthropic كشف عن نمط مقلق في وول ستريت — حيث يتفاعل المستثمرون مع التغير التكنولوجي بردود فعل فورية من الذعر بدلاً من التحليل العقلاني. عندما يمكن لتحديث بسيط للمنتج أن يمحو 300 مليار دولار من القيمة السوقية لأسهم البرمجيات، فهناك خلل جوهري في كيفية تقييم الأسواق للتأثير الحقيقي للذكاء الاصطناعي على برمجيات المؤسسات. جيفن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia وصوت مخضرم في قدرات وقيود الذكاء الاصطناعي، رفض علنًا هذا الذعر باعتباره “أكثر شيء غير منطقي في العالم”، مقدمًا وجهة نظر تستحق النظر الجدي بعيدًا عن ضجيج التقلبات قصيرة الأمد.

المحفز: أداة Anthropic وسرد نهاية العالم في وول ستريت

إطلاق Anthropic لقدرة المراجعة القانونية دفع محللي Jefferies إلى صياغة عبارة درامية: “نهاية العالم للبرمجيات كخدمة (SaaS)”. فسر السوق ذلك على أنه تهديد وجودي لمزودي البرمجيات المهنية. جميع عمالقة البرمجيات — من Relx في المملكة المتحدة وExperian في أيرلندا إلى SAP في ألمانيا وServiceNow وSynopsys في الولايات المتحدة — شهدوا عمليات بيع كبيرة مع هروب المستثمرين خوفًا. الافتراض السائد كان بسيطًا: إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه مراجعة الوثائق القانونية، فهو قادر على استبدال البرمجيات المتخصصة التي تعتمد عليها الشركات، ومعها هوامش الربح التي تجعل هذه الشركات ذات قيمة. سرعة وشدة هذا الرد فعل فاجأت العديد من المراقبين في الصناعة. هنا كان تحديث منتج — وليس ثورة سوق — يثير إعادة تقييم كاملة لجدوى قطاع بأكمله.

رد جيفن هوانغ: الذكاء الاصطناعي لا يمكنه التعامل مع الصورة الكاملة للمؤسسة

رد جيفن هوانغ على هذا الذعر يتجاوز الضجيج برؤية أساسية: أن قدرة الذكاء الاصطناعي العام على أن يصبح أكثر قدرة لا تعني أن الشركات ستتوقف عن الحاجة إلى برمجيات متخصصة وعمودية. قدرة نماذج مثل Claude أو غيرها على مسح وتلخيص الوثائق القانونية يتم الخلط بينها وبين القدرة على استبدال منصات إدارة المخاطر القانونية الشاملة — وهو مبالغة كبيرة في قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية.

فكر فيما تفعله برمجيات المؤسسات فعليًا بخلاف مراجعة الوثائق. البرمجيات القانونية الاحترافية تتعامل مع آليات السيطرة على المخاطر، وتدير سير عمل معقد، وتفرض هياكل المساءلة، وتوفر دعمًا بعد البيع وتوجيهات خبراء. عندما يفشل نظام حيوي أو تنشأ نزاعات تتطلب حكمًا دقيقًا، تحتاج المؤسسات إلى فرق دعم مخصصة تمتلك خبرة صناعية، وليس روبوت دردشة عام يقدم تحليلًا سطحيًا.

تشبيه هوانغ مناسب جدًا: لا أحد يعيد اختراع مفك براغي كامل فقط لأنه يحتاج إلى تثبيت برغي واحد. استراتيجية Anthropic لمحاولة استبدال عمالقة البرمجيات الراسخة تتجاهل النقطة تمامًا. مسار أكثر منطقية وربحًا في النهاية هو بيع قدرات الذكاء الاصطناعي لهذه الشركات القائمة، وتحويلها إلى عملاء وشركاء بدلاً من منافسين. هذا النهج — تمكين المنصات الحالية من خلال تعزيز الذكاء الاصطناعي بدلاً من استبدالها — أثبت نجاحه بالفعل. شركات مثل Canva وReplit تظهر هذا النموذج من خلال دمج الذكاء الاصطناعي كطبقة مساعدة، وReplit حتى ترخص نماذج Anthropic الأساسية لتعزيز كفاءة سير العمل.

النمط المتكرر: لماذا تظل وول ستريت تخطئ في تقييم الذكاء الاصطناعي

هذه ليست المرة الأولى التي تبالغ فيها الأسواق في رد فعلها على اضطرابات تكنولوجية بطريقة يراها جيفن هوانغ خاطئة. تحليل بلومبرغ يسلط الضوء على نمط مقلق من التشابهات التاريخية:

عندما أعلنت أمازون عن توسعها في الرعاية الصحية، انهارت أسهم الشركات ذات الصلة. وعندما أطلقت فيسبوك ميزة المواعدة، تلاشت القيمة السوقية لمجموعة Match بنسبة 20% في لحظة واحدة. ومؤخرًا، عندما كشفت جوجل عن مشروع Genie لإنشاء الألعاب، خسرت أسهم الألعاب مجتمعة 40 مليار دولار من القيمة، وانخفض سعر سهم Take-Two Interactive بنحو 8%. المنطق الأساسي في كل حالة كان واحدًا: التكنولوجيا الجديدة تجعل نموذج أعمالنا قديمًا. ومع ذلك، فشلت معظم تلك التوقعات المروعة في أن تتحقق كما كانت متوقعة.

كما أشار محللو JPMorgan في تقييمهم، يتم الحكم على أسهم البرمجيات “قبل المحاكمة”. يبدو أن وول ستريت غير قادرة بشكل مزمن على التمييز بين القدرة التكنولوجية والاضطراب السوقي. يتأرجح السوق بين ذعر مفرط واندفاع غير عقلاني، نادرًا ما يستقر على تقييم هادئ وتحليلي. هذا يشير إلى مشكلة هيكلية أعمق في كيفية تقييم المستثمرين المؤسسيين لدور الذكاء الاصطناعي في قطاعات صناعية محددة.

لماذا تنهار منطق “الذكاء الاصطناعي سيستبدل كل شيء” عند التدقيق

الحجة التي تقول إن SaaS يواجه انقراضًا وشيكًا تتطلب قبول فرضية أوسع وأكثر إزعاجًا: أن الذكاء الاصطناعي في النهاية سيعطل كل شيء — البرمجيات، العمل، الإبداع، وتخصيص رأس المال نفسه. إذا كنت تؤمن حقًا أن هذا الاضطراب الشامل حتمي، فإن السؤال المنطقي التالي هو: لماذا تخلت صناعات أخرى عن نفسها بشكل عنيف؟ لماذا يترك الذعر بشكل خاص في البرمجيات، رغم أن كل قطاع نظريًا يواجه تهديدات وجودية مماثلة؟

هذه التناقضات تشير إلى فهم خاطئ جوهري لما تمثله البرمجيات المهنية فعليًا خارج الكود.

التحدي على مستوى الكود حقيقي لكنه غير كافٍ. يمكن للذكاء الاصطناعي بالفعل توليد كود برمجي وظيفي وحتى إنشاء برمجيات تتمتع بنسبة 90% من الميزات مقارنة بالمنصات الحالية. لكن الحواجز أمام برمجيات المؤسسات تتجاوز بكثير مصدر الكود. فهي تشمل علاقات مع آلاف العملاء من الشركات، ومعرفة صناعية عميقة تراكمت على مدى سنوات، والأهم من ذلك، هياكل المسؤولية والمساءلة. عندما تفشل البرمجيات، تحتاج المؤسسات إلى شخص يتصل به — فريق دعم يفهم تكوينها الخاص ومتطلبات صناعتها وسياق أعمالها.

الحواجز المعمارية والبنية التحتية هائلة. فكر في بنية Snowflake لنشر البيانات عبر السحابات المتعددة أو بنية Adobe التعاونية السحابية. تقدم هذه المنتجات قيمة تتجاوز الكود الخاص بها من خلال بروتوكولات أمان متطورة، وتعاون في الوقت الحقيقي عبر المناطق، ودمج في أنظمة مؤسساتية معقدة. هل يمكن للذكاء الاصطناعي توليد برمجيات بوظائف مماثلة؟ ربما. لكن هل يمكن لذلك الكود أن يتنقل بسلاسة عبر تدقيقات الأمان، ويُدمج بسلاسة في بيئات سحابية غير متجانسة، ويعمل بشكل موثوق عبر ولايات قضائية ومنصات متعددة؟ التحديات المعمارية لا تزال غير محلولة بشكل كبير بواسطة طرق توليد الكود الحالية.

المخاطر المتعلقة بالامتثال وحقوق الملكية الفكرية غير قابلة للتفاوض. تقييم المؤسسات للبرمجيات يتم من خلال منظور تقليل المخاطر. عند اعتماد كود مولد بالذكاء الاصطناعي، تظل أسئلة أساسية بدون إجابة: هل ينتهك الكود المولد براءات اختراع قائمة؟ هل تتوافق سير العمل مع اللوائح الخاصة بالصناعة؟ هذه مخاطر هائلة يصعب توحيدها ويصعب تصحيحها. بالنسبة للمؤسسات متعددة الجنسيات، فإن تكلفة الانتقال إلى برمجيات مولدة بالذكاء الاصطناعي ثم اكتشاف انتهاك براءة اختراع أو عدم الامتثال التنظيمي ستفوق بكثير أي مدخرات من الاشتراك في البرمجيات.

أين يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية: التحسين وليس الاستبدال

للتوضيح، هناك حالات استخدام حقيقية حيث يكون الحلول المولدة بالذكاء الاصطناعي منطقية. التطبيقات الموجهة للمستهلك والسيناريوهات الخفيفة التي تكون فيها المخاطر القانونية والمعايير المهنية أقل قد تحل محل فئات معينة من البرمجيات المتخصصة. الحسابات تتغير بشكل كبير في هذه السياقات.

لكن في بيئات المؤسسات المهنية، المسار المتطور الحقيقي هو التحسين المدفوع بالذكاء الاصطناعي بدلاً من الاستبدال الشامل. دمج Microsoft لـ Copilot في Dynamics 365 يوضح هذا المبدأ. تاريخيًا، كانت بيانات المؤسسات مجزأة عبر أنظمة SAP ERP، وسجلات Teams، وأنظمة Cisco الهاتفية، ومستندات Office. ربط هذه الأنظمة كان يتطلب سير عمل يدوي مكثف وتنسيق بين الأقسام. الآن، من خلال تكامل معزز بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين إصدار أوامر بلغة طبيعية مثل “أرسل تفصيل تكلفة Xbox للربع الأخير إلى ساتيا ناديلا وقدم توصية حول ما إذا كان ينبغي أن يستهدف إطلاق المنتج القادم عام 2026.”

يمثل هذا تحسينًا حقيقيًا في الكفاءة: العمليات المعقدة متعددة الخطوات تصبح استعلامات بلغة طبيعية واحدة. لكن، لاحظ أن ما لم يتغير هو البنية التحتية للمؤسسة، وإطار الامتثال، وهيكل المسؤولية. يعمل Copilot ضمن هذه القيود، معززًا قدرة الإنسان بدلاً من استبدال الأنظمة الهيكلية.

هل يمكن لبرمجيات مولدة عبر روبوت دردشة بالذكاء الاصطناعي أن تصل لهذا المستوى من التعقيد؟ هل يمكنها التغلب على التحديات المتزامنة لتوليد الكود، ومخاطر براءات الاختراع، ومتطلبات تدقيق الأمان، ودمج أنظمة المؤسسات؟ الجواب، في المستقبل المنظور، يبدو أنه لا.

الحكم النهائي على المدى الطويل: SaaS سيتحول، وليس سينتهي

سيهدأ ضجيج السوق في النهاية، كما حدث بعد حالات ذعر مماثلة مثل ظهور DeepSeek في نهاية 2024. سيعترف المستثمرون في النهاية بأن تفكير جيفن هوانغ — المستند إلى الواقع التقني وليس إلى القلق السردي — هو الذي يتوقع النتائج بشكل أدق من التوقعات الكارثية.

طالما أن بنية Transformer تظل النموذج الأساسي للذكاء الاصطناعي، مقيدة بالتوقع الاحتمالي بدلاً من الاستنتاج المنطقي المؤكد، فلن تتمكن من استبدال البرمجيات العمودية المصممة لضمان 100% من التشغيل. ستتطور برمجيات المؤسسات، مع دمج الذكاء الاصطناعي كطبقة تعزيز قوية، لكن الحاجة الأساسية إلى منصات متخصصة، وخبرات بشرية، وهياكل مسؤولية ستظل قائمة.

فقط عندما تتجاوز بنية الذكاء الاصطناعي نماذج Transformer الحالية وتحقق استنتاجات منطقية تشبه البشر حقًا، ستظهر مخاوف حقيقية بشأن بقاء البرمجيات المهنية. لكن عند تلك النقطة، من المحتمل أن يتحول النقاش إلى مجالات أبعد بكثير عن برمجيات الأعمال — إلى قضايا أخلاقية اجتماعية، وهياكل حوكمة، ومستقبل العمل البشري نفسه.

حتى ذلك الحين، يظل صوت جيفن هوانغ صوت الحكمة كتعادل ضد الميل المتكرر لوول ستريت لخلط الإمكانيات التكنولوجية مع حتمية السوق.