منصة البرمجة Vibe44 تطلق نموذجها الخاص مع سعي الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لتحقيق الدفاعية
بايس44، منصة ترميز الفجوات التي استحوذت عليها ويكس مقابل 80 مليون دولار قبل عام واحد فقط – عندما كانت الشركة في حاجة إلى ستة أشهر فقط وكان لديها فريق مكون من ثمانية أفراد – بدأت في طرح نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها لدعم مستخدميها في إنشاء التطبيقات باستخدام اللغة الطبيعية.
تأتي هذه الخطوة في وقت تصاعد النقاش في دوائر الذكاء الاصطناعي حول ما إذا كانت النماذج المتقدمة مناسبة لجميع الحالات الاستخدام. والسؤال المرتبط هو ما إذا كانت الشركات المبنية على نماذج الآخرين قابلة للدفاع عنها على المدى الطويل. الخطوة الأخيرة لبايس44، التي تتخذ من منطقة الخليج مقراً لها، تتحدث عن كلا الأمرين.
بينما يتم طرح نموذج LLM المخصص لها فقط، تأمل بايس44 أن يتفوق في النهاية على النماذج المتقدمة. وفقًا لمؤسسها، ماور شلومي، “التدريب وامتلاك النموذج كجزء من [تقنيتنا] بالكامل يسمح لنا بالقيام بمزيد من التحسينات على زمن الاستجابة، والتكلفة، والكفاءة.”
اقرأ أيضاً
للوهلة الأولى، قد يكون هذا وسيلة للبقاء في مقدمة المنافسين مثل شركة الحب السويدية Lovable، التي وصلت إلى حالة يونيكورن في جولتها التمويلية من الفئة A الصيف الماضي وتعتمد على نماذج خارجية. ومع ذلك، يتوقع شلومي أن يقوم الآخرون بتدريب نماذجهم الخاصة – “على الأقل اللاعبون الذين حصلوا على ما يكفي من الحجم والسرعة للحصول على بيانات كافية.”
وفقًا لجوناثان يوزيروفيتش، شريك عام في شركة رأس المال المغامر Headline – التي تشمل محفظتها شركات ذكاء اصطناعي مثل Mistral AI، ولكن ليس بايس44 – تُعتبر البيانات أحد المكونات الثلاثة الأساسية للدفاع عن شركات الذكاء الاصطناعي، إلى جانب التوزيع والتقنية.
المحصلة هي أن اللاعبين ذوي العلامات التجارية القوية الآن يتوجهون نحو بياناتهم وبنيتهم التحتية لزيادة دفاعيتهم، وتناسب بايس44 هذا النمط. تقول الشركة إن النسخة الأولى من نموذج LLM الخاص بها، بايس1، تم تطويرها وتدريبها على مجموعة بيانات تم إنشاؤها من “عشرات الملايين من تفاعلات المستخدمين الحقيقيين على المنصة.”
ستستمر هذه المجموعة البيانية في النمو مع الشركة؛ ولكن كذلك ستنمو مع منافسيها. قد لا يكون التنافس الأكبر من الشركات الناشئة في ترميز الفجوات، ولكن قد يأتي من مختبرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تقترب من منطقة بايس44 المحلية – أصبحت Cursor وGrok الآن مملوكتين لشركة SpaceX، وقد أصبحت Claude Code لاعب ترميز فجوات بحد ذاته.
هذا يمنح Anthropic ومزودي الذكاء الاصطناعي الأساسيين الآخرين الوصول إلى البيانات وحلقات التغذية الراجعة التي يمكن استخدامها لتحسين النماذج لإنشاء التطبيقات، لكن شلومي يعتقد أن التخصص يمنح بايس44 ميزة. “النماذج تتقدم، لكنها ستبقى عامة جدًا في ما يمكنها القيام به”، توقع.
من جانبه، حذر يوزيروفيتش من التقليل من شأن النماذج المتقدمة، مشيرًا إلى مثال شركة التكنولوجيا القانونية Harvey، التي تخلت عن خططها لتدريب نموذج خاص بها. هو لا يتوقع أن تصبح شركات الذكاء الاصطناعي التطبيقية مختبرات متقدمة بشكل جماعي، ولكنه يُطارح خطوة بايس44 في سياق أوسع — سياق أصبحت فيه تكاليف الاستدلال جزءًا ذا مغزى من المعادلة.
يقول يوزيروفيتش إن الضغط من حيث التكلفة قد دفع التغيير الذي يطلبه الآن عملاء الشركات. “هم لا يرون بالضرورة عائدًا على الاستثمار عند استخدام النماذج الأحدث لجميع حالات الاستخدام، لذلك يتم إعداد بنية تحتية كاملة لإجراء التنسيق والتحسين لتحديد النماذج المناسبة لهم بحيث لا ترتفع التكاليف بشكل كبير مع الحفاظ على نفس الأداء أو أداء مشابه عبر غالبية حالات الاستخدام.”
لا تزال الشركات الكبرى أقلية بين جمهور منصات ترميز الفجوات، لكنها تمثل حصة متزايدة من إيرادات المنصة، وبدأ مستخدمون من جميع الأحجام في التعبير عن مخاوفهم بشأن تكلفة استخدام الذكاء الاصطناعي. جاءت قرار بايس44 بتطوير نموذج LLM الخاص بها نتيجة لعدة عوامل، لكن من المحتمل أن تكون تقليل التكلفة من بين الفوائد.
قال شلومي: “نريد الحصول على نموذج يتماشى أكثر مع ما نعتقد أنه الشيء الصحيح، سيكون أكثر تحسينًا لما نراه المستخدمون يحبونه من حيث النتائج التي نحصل عليها، وسكون أسرع وأرخص للعملاء في النهاية من استخدام النماذج المتقدمة مثل Opus.”
أما بالنسبة لبايس44 نفسها، فإن تقليل التكلفة ليس بالأمر الواضح. أوضحت الشركة في بيان صحفي أنّ “امتلاك النموذج يمنح بايس44 السيطرة المباشرة على نفقات الحوسبة والاستدلال، ومن المتوقع أن يؤدي ذلك إلى الحصول على هامش ربح أقوى هيكليًا مع مرور الوقت.”
حتى مع التأخير في العوائد، سيعتبر تحسين الهوامش أخبارًا جيدة لشركة بايس44 الأم، التي أعلنت مؤخرًا أنها ستفصل 20% من قواها العاملة. في المقابل، كانت بايس44 تنمو في عدد الموظفين منذ الاستحواذ – وأعلنت أنها حققت أكثر من 100 مليون دولار في الإيرادات السنوية المتكررة قبل بضعة أشهر.
وما زالت هذه المبالغ أقل من Lovable، التي قالت إنها حققت 500 مليون دولار في الإيرادات السنوية المتكررة في وقت سابق من هذا الشهر. لكن شلومي يراهن أن “الجهد الهندسي الضخم” لتطوير بايس1 سيعزز مكانة بايس44 كأداة الترميز المتكاملة الوحيدة – مما يعني، وفقًا لكلمات يوزيروفيتش، أنها لاعب يمتلك توزيعها وبياناتها وبنيتها التحتية جميعها في وقت واحد.
عند الشراء من خلال الروابط في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلاليتنا التحريرية.