هل لاحظت أن منصات إنشاء التطبيقات بتقنيات الذكاء الاصطناعي تتجه نحو مسار مختلف تماماً عمّا كان متوقعاً؟ اعتقد الكثيرون أن المنافسة ستكون شرسة وصِراعية، وأن حرب الأسعار ستقضي على الجميع لصالح طرف واحد مسيطر. إلا أن الواقع جاء مخالفاً: إذ بدلاً من صراع حتى النهاية، برزت كل منصة في موقعها الخاص والمتميز وازدهرت جنباً إلى جنب عبر قطاعات سوقية متخصصة. يذكرني هذا بما شهده سوق النماذج اللغوية الكبيرة: حيث أتت المفاجآت بدروس عملية عميقة.

بالأمس، نشر شريكا a16z جوستين مور وأنيش أتشاريا تحليلاً مشتركاً بعنوان "بطاريات مضمنة، والآراء مطلوبة: تخصص منصات إنشاء التطبيقات"، وقد لامست ملاحظاتهما حول السوق توجهاتي المهنية بشكل كبير. أشارا إلى أن هذه المنصات تمر بمرحلة تمايز مشابهة لتطور النماذج الأساسية، حيث انتقلت من المنافسة المباشرة إلى التخصص في حالات استخدام محددة. دفعتني هذه الرؤية لإعادة التفكير في قواعد منظومة أدوات الذكاء الاصطناعي، والتأمل بعمق في أسطورة "المنصة الواحدة الشاملة". لطالما اقتنعت بعدم وجود منصة برمجية عالمية قادرة على السيطرة الكاملة. واليوم، مع تزايد بناء المنتجات بواسطة الذكاء الاصطناعي، تزداد حالات الاستخدام تنوعاً: النمذجة السريعة، المواقع الشخصية، تطوير الألعاب، التطبيقات المحمولة، SaaS، الأدوات الداخلية وغير ذلك. هل يمكن لمنتج واحد أن يتفوق في جميع تلك المجالات فعلاً؟

أرى أن السوق يتجه لا محالة نحو التقسيم القطاعي. تطبيقات الصفحات الهبوطية الجذابة الموجهة للمستهلكين مختلفة تماماً عن منصات بناء الأدوات الداخلية للمؤسسات. الأولى تحتاج تكامل مع Spotify وقدرة على الانتشار الفيروسي عبر TikTok؛ أما الثانية فتتطلب الامتثال لمعايير SOC 2، وتباع مباشرة لمديري التقنية التنفيذيين. السوق يكفي لدعم عدة شركات عملاقة. والاستراتيجية الناجحة هي تصدر حالة الاستخدام بوضوح، مع تركيز على الميزات والتكاملات واستراتيجيات السوق المناسبة لتلك الشريحة.

ملاحظة: أطلقت مؤخراً شركة ناشئة متخصصة في ترميز Vibe، وأتممنا بالفعل جولة تمويل ما قبل البذرة بسرعة قياسية. إذا كنت شريك رأس مال جريء مهتماً بهذا المجال، أو لديك أبحاث وأفكار ترغب بمشاركتها، يسعدني التواصل عبر WeChat (MohopeX). ونبحث أيضاً عن أعضاء للفريق المؤسس؛ ستجد طريقة التقديم بنهاية المقال.

دروس النماذج الأساسية: من البدائل إلى التكامل

بالعودة إلى سوق النماذج الأساسية في 2022، وقع الجميع تقريباً في خطأين أساسيين: أولاً، اعتُبرت تلك النماذج قابلة للاستبدال تماماً، كما لو كنت تستبدل مزود خدمة التخزين السحابي. فطالما اخترت نموذجاً، لماذا تجرب آخر؟ ثانياً، بما أنها اعتُبرت بدائل، توقعوا أن المنافسة ستدفع الأسعار للحد الأدنى ولن يبقى سوى من يُقدم الأرخص.

لكن الواقع جاء مختلفاً تماماً. شهد السوق انفجاراً في النمو واتجاهات متعددة. عزز Claude قدراته في البرمجة والكتابة الإبداعية. واحتل Gemini موقعاً فريداً في القدرات متعددة الوسائط، جامعاً الأداء العالي مع السعر المنخفض. ركز Mistral على الخصوصية والتشغيل المحلي. أما ChatGPT، فقد أصبح "المحور" الرئيسي لكل من يبحث عن مساعد عام واسع القدرات. السوق لم يندمج مطلقاً في احتكار، بل واصل التوسع: نماذج أكثر، تنوّع أكبر، ابتكار متجدد. الأسعار لم تهبط—بل ارتفعت. Grok Heavy مثلاً، بميزاته المتقدمة في برمجة الذكاء الاصطناعي ونماذج تحويل النص إلى صورة، أصبح يتقاضى 300 دولار شهرياً—سعر لم يكن متصوراً لبرنامج موجه للمستهلك قبل سنوات قليلة.

شاهدنا نفس التحولات في مجالات أخرى. في 2022، اعتقد البعض أن توليد الصور سيكون "لعبة صفرية"—أي نموذج واحد يحكم كل شيء. لكن اليوم هناك Midjourney وIdeogram وKrea AI وBFL وغيرها، جميعها مزدهرة ومتعايشة، وكل منها متخصص بأساليب بصرية أو تدفقات عمل مختلفة. ليست هذه النماذج "أفضل" أو "أسوأ"، بل تعكس رؤيتها الفنية وميزات تلائم احتياجات وأذواق متنوعة.

وبالنظر أكثر، نجد أن هذه النماذج ليست متنافسة حقاً، بل مكملة لبعضها البعض. هذا النمط عكس السقوط السعري المتسارع؛ إنه نموذج إيجابي المجموع: استخدام أداة واحدة يزيد احتمال دفعك لأخرى. تجربتي الشخصية خير مثال: أستخدم Claude لتوليد الشيفرة بسرعة، Gemini للتحليل متعدد الوسائط، وChatGPT حين أحتاج إلى الدعم في الكتابة الإبداعية. لكل أداة تميزها الخاص ولا تتنافس على انتباهي، بل تلبي احتياجات متنوعة في أوقات مختلفة.

التخصص بدأ بين منصات إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي

تتكرر هذه الظاهرة في منصات إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث تساعد المستخدمين على بناء تطبيقات متكاملة بواسطة الذكاء الاصطناعي. غالباً ما يركّز النقاش على الصراعات الظاهرية—من سيهيمن، Lovable أم Replit أم Bolt وغيرهم. لكن الحقيقة أن السوق ضخم ويواصل النمو، وفيه مساحة واسعة لنمو عدة شركات متميزة في مجالاتها.

كما توضح جوستين، السوق بدأ في التخصص القطاعي، حيث ينفرد كل منصة في مجالها:

• منصات النمذجة السريعة: أدوات لاختبار الأفكار بسرعة، مع تفوق في الجماليات، الامتثال للنصوص، والتحكم البصري، وتطبيق سريع للمنطق التجاري.
• منصات البرمجيات الشخصية: منصات لبناء تطبيقات مخصصة لسير عمل المستخدم، وتلبي احتياجات الأقل دراية بالتقنية، وتقدم تجربة جاهزة وقوالب سهلة التعديل.
• منصات التطبيقات الإنتاجية: منصات جاهزة للنشر على مستوى الفرق أو الجمهور، مع ميزات أساسية متكاملة كالمصادقة وقواعد البيانات واستضافة النماذج والمدفوعات والتدرج التلقائي.

كل فئة تشمل منصات لكافة مستويات المستخدم، من المستهلكين حتى مديري المنتجات والمطورين الأساسيين. باختصار، سيكون لكل نوع تطبيق حل متخصص. تظهر بيانات Similarweb بوادر التخصص القطاعي في أنماط التصفح عبر المنصات—Lovable، Bolt، Replit، Figma Make، v0، Base44.

تكشف البيانات عن نمطين للمستخدمين. الأول: المستخدمون المخلصون لمنصة واحدة؛ في الأشهر الثلاثة الأخيرة، اقتصر 82% من مستخدمي Replit و74% من مستخدمي Lovable على منصة واحدة فقط. قد يرون تلك المنصات متشابهة وظيفياً، لكنهم يفضلون واحدة لأسباب تتعلق بالتسويق أو تجربة المستخدم أو ميزة معينة. وتجارب السوق تشير إلى أن Lovable موجه لتطبيقات الويب الجمالية والنمذجة السريعة، بينما Replit هو الخيار المفضل للتطبيقات الخلفية المعقدة.

النمط الثاني: المستخدمون المتعددو المنصات، أو "المستخدمون الفائقون". مثلاً، قرابة 21% من مستخدمي Bolt جربوا Lovable خلال ثلاثة أشهر، و15% من مستخدمي Base44 فعلوا الأمر نفسه. على الأرجح هؤلاء أكثر انخراطاً ويستخدمون المنصات بطريقة تكاملية. الأمر يطابق تجربتي الشخصية مع أدوات التصميم؛ أستخدم واحدة للنمذجة السريعة، وأخرى للتعديلات الدقيقة، وثالثة للتعاون مع المطورين. أختار الأداة بحسب المهمة المطلوبة.

التخصص حتمي ولا مفر منه

أؤمن بشكل متزايد أن أدوات بناء التطبيقات القابلة للتوسع ستنتصر فيها التخصصات والقيود الفنية على العمومية. التفوق في نوع محدد من التطبيقات يعطي انطباعاً أقوى كثيراً من الاكتفاء بالمستوى المتوسط في كل شيء. فمثلاً، منصة تُعد الأفضل للأدوات الداخلية المتكاملة مع SAP لن تنتج أفضل تطبيق لمحاكاة الطيران.

دعونا نحلل مسار التخصص. كل مجال تطبيقي يفرض متطلبات تقنية مختلفة تماماً:

تطبيقات تجميع الخدمات أو البيانات (مثل LexisNexis أو Ancestry) تحتاج بنية تحتية تدعم معالجة البيانات واسعة النطاق؛ التحدي هنا في التكامل والمعالجة وليس المظهر البصري.

الأدوات المساعدة: تطبيقات بسيطة أحادية الغرض كتحويل PDF أو مدير كلمات المرور أو أدوات النسخ الاحتياطي. أغلب المنصات الأفقية تؤدي هذه المهام بشكل جيد. البساطة ضرورية، لكن الموثوقية والأداء يبقيان أمرين حاسمين.

منصات المحتوى (مثل Twitch، YouTube): صُممت للاكتشاف والبث والقراءة، وتحتاج خلفية تقنية متخصصة لبث المحتوى الضخم والتوصيات الشخصية اللحظية.

مراكز التجارة: منصات تركز على المعاملات واللوجستيات والثقة والتقييمات واكتشاف السعر، وتحتاج تكامل المدفوعات والردود والخصومات. التحديات هنا في الامتثال والأمان والارتباط المالي.

أدوات الإنتاجية: تمَكن الأفراد والمنظمات من إنجاز الأعمال بشكل أفضل، وتتطلب غالباً تكامل عميق مع البرمجيات الأخرى. فهم سير العمل المؤسسي أمر أساسي.

التطبيقات الاجتماعية أو الرسائل: تعزز التواصل والشبكات المجتمعية، وتحتاج بنية قابلة للتوسع اللحظي وإدارة الرسومات الاجتماعية والتدقيق اللحظي للمحتوى.

الخلاصة: لكل قطاع بنيته التقنية واحتياجاته المدمجة وتجربة استخدامه. فمثلاً، منصة متخصصة بالتجارة الإلكترونية ستركز على المدفوعات والجرد وإدارة الطلبات. بينما صانع اللوحات البيانية سيستثمر بقوة في التصوير والتحليل اللحظي وتحسين الاستعلامات. التخصص لا يقتصر على الميزات بل يمتد لفلسفة المنتج والهندسة التقنية.

المنطق المتعمق وراء التقسيم السوقي

في جوهر الأمر، هذا التقسيم يعكس تعقيد تطوير البرمجيات. كثيراً ما نتعامل مع هندسة البرمجيات كعلم موحد، لكن في الواقع كل نوع تطبيق لديه تحدياته: التطبيقات المحمولة تواجه مشاكل اللمس، البطارية والدعم خارج الشبكة؛ تطبيقات الويب تعاني من توافق المتصفحات، تحسين المحركات، وتصميم الاستجابة؛ الأدوات المؤسسية الداخلية تشترط الأمان والامتثال والتكامل.

ومع أتمتة تطوير التطبيقات بالذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية تلك الفروقات. فالنظام الذكائي الذي يتفوق في توليد صفحات الهبوط الجذابة سيُحسن الجوانب البصرية، التحويل، وبيانات التسويق. أما الذي يُصمم للأدوات الداخلية فسيُركز على الأمان، التكامل، الصلاحيات، والتدقيق.

لقد شهدت فرقًا تحاول بناء منصة ذكاء اصطناعي "شاملة" لكل المستخدمين والحالات. لكن هذا يُغفل حقيقة واضحة: أهداف التخصص غالباً متناقضة. الجمع بين الأناقة والامتثال المؤسسي يعني التضحية بكلاهما. المنصات المتخصصة تتفادى تلك التناقضات وتوفر تجربة مثالية في مجالها.

هذا يشبه تاريخ أدوات التطوير: IDE شاملة أفسحت المجال لأدوات متخصصة في الويب أو الجوال أو علوم البيانات. تقدم كل منها تجربة متفوقة في مجالها الخاص.

نفس التقسيم ممكن في منصات ذكاء التطبيقات: منصات متخصصة للتجارة الإلكترونية (مع تكامل Shopify ومدفوعات وعمليات)، للوحات البيانات (اتصال وتحليل بيانات وتصوير)، للجوال (أنماط iOS/Android ودفع وتحسين المتجر).

سلوك المستخدم كمؤشر متقدم

بيانات سلوك المستخدم التي استشهدت بها جوستين تكشف الكثير. "المستخدمون الفائقون" الذين يتنقلون بين المنصات يؤكدون فرضية أن لكل منصة حالة استخدام متخصصة. قد يطور أحدهم مشروعاً أولياً على Lovable، ويكمل التطوير الخلفي في Replit، ويستعين بمنصات أخرى للتكاملات المحددة.

هذا النمط يشبه منظومة أدوات التطوير الحديثة: لا أحد يتوقع من أداة واحدة أن تُغطي كل شيء. نستعمل Figma للتصميم، VS Code للبرمجة، GitHub للتحكم بالإصدار، Vercel للنشر، Stripe للمدفوعات—كل واحدة في مجالها، والمجموعة أقوى من أي "أداة شاملة".

تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي سيسير بنفس الطريق: سيختار المستخدمون المنصة الأنسب لكل مَهمة بدلاً من الاكتفاء بأداء متوسط. هذه الحرية ترفع القيمة القطاعية، إذ يصبح باستطاعة كل منصة أن تتخصص وتُبدع.

ومن الاتجاهات المثيرة أن المستخدمين صاروا أقل حساسية لتكاليف التحول. تقليدياً، كانت صعوبة التعلم تدفع المطورين للبقاء على ما اعتادوا عليه. مع الذكاء الاصطناعي، خفضت الواجهات اللغوية الطبيعية عوائق الانخراط، فمن السهل تجربة الأداة المثلى لكل مهمة، مما يزيد وتيرة التخصص.

إعادة التفكير في نماذج الأعمال

سيُغيّر هذا التخصص نماذج أعمال منصات توليد التطبيقات الذكية. اعتمدت SaaS تقليدياً على التوسع وتأثير الشبكة لحجز أكبر عدد من المستخدمين. أما في عالم التخصص، فعمق الخدمة يفوق الاتساع.

منصة متخصصة في تطبيقات التجارة الإلكترونية يمكنها الدمج بعمق مع Shopify وWooCommerce وBigCommerce وغيرها، وتقديم تجربة يعجز عنها العامة. قد يكون عدد العملاء أقل، لكن كل عميل أكثر قيمة وولاءً. ويمكن للمنصات المتخصصة ابتكار نماذج تسعير عمودية، مثل مشاركة الإيرادات على الصفقات بدل الاشتراكات.

كذلك، المنصة المخصصة للأدوات الداخلية للمؤسسات تدمج مع البنية التقنية القائمة، وتوفر دخولاً موحداً، تزامن البيانات، الامتثال والتدقيق. وتُباع مباشرة للمؤسسات الكبرى عبر فرق المبيعات المتخصصة، بلا الاعتماد على الخدمة الذاتية.

إنّ تنوع النماذج سيُكوّن بيئة تنافسية صحية، حيث تخدم كل منصة مستخدميها دون محاولة السيطرة الشاملة، مما يقلل المنافسة المباشرة ويخلق عوائق قوية في المجال.

ومن زاوية الاستثمار، كل منصة تجذب نوعاً مختلفاً من المستثمرين. منصات تطبيقات المستهلك تجذب أصحاب تطلعات النمو السريع؛ المنصات المؤسسية تجذب الباحثين عن تدفق نقدي مستقر وعلاقات طويلة الأمد. هذا التنوع سيجلب تمويلاً أكبر واهتماماً أوسع للقطاع.

التمايز في البنية التقنية

تقنياً، لكل فئة تطبيقية بنيتها التقنية الخاصة، مما يدعم منطق التخصص. منصات التطبيقات الفورية (دردشة، تعاون، إلخ) تعتمد على تحسين WebSockets وطوابير الرسائل والمزامنة اللحظية. أما المنصات الثقيلة بياناتياً فتركز على تحسين الاستعلامات، التخزين المؤقت، التصوير البياني.

ومن الاتجاهات اللافتة أن المنصات بدأت تبتعد عن بعضها في اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي والتحسينات. منصات التصميم تعتمد على النماذج التصويرية وقواعد بيانات التصميم؛ منصات المنطق تعتمد على النماذج البرمجية وبيانات العمارة. التحسينات الموجهة تمنح كل منصة ميزة تنافسية في مجالها.

كل نوع تطبيق لديه معيار جودة خاص. تطبيقات المستهلكين تعطي الأولوية لجاذبية الواجهة وتجربة الاستخدام، حتى لو كان الكود غير منظم. المؤسسات تركز على قابلية الصيانة والأمان وقابلية التوسع، حتى وإن كان التصميم بسيطاً. هذه الفروق تتطلب تحسيناً خاصاً ومراقبة جودة دقيقة لكل منصة.

ويلاحظ كذلك اختلافات في عمليات النشر والتشغيل. منصات المشاريع الشخصية تقدم استضافة ثابتة بنقرة واحدة، أما حلول المؤسسات فتتطلب خطوط CI/CD قوية، إدارة بيئات العمل، المراقبة والتنبيهات. هذه الفروق تصنع فارقاً كبيراً للمستخدمين.

تطور النظام البيئي

عند النظر للصورة الأشمل، تخصص منصات توليد التطبيقات بالذكاء الاصطناعي يجسد تحول سوق البرمجيات من "تركيز على الأدوات" إلى "تركيز على النتائج". أصبح المستخدم يهتم بالنتيجة المحققة وليس بالأداة المستخدمة. هذا التحول يخلق فرصاً كبيرة للمنصات العمودية المتخصصة.

أتوقع مزيداً من منصات الذكاء الاصطناعي العمودية: منصات ألعاب مع خبرة متعمقة في المحاكيات والتصميم، منصات تعليمية تجمع تكامل LMS والتتبع والتعليم التكيفي، منصات صحية مع امتثال HIPAA ومعايير القطاع وغيرها.

سيغيّر هذا التوجه متطلبات الكفاءات؛ فلتنجح المنصات المتخصصة، ستحتاج فرقاً تجمع بين فهم الذكاء الاصطناعي وإدراك القطاع الصناعي نفسه. فمثلاً، منصة مالية تحتاج خبرات حقيقية في الامتثال والمخاطر وأنظمة التداول. هذا يعزز العوائق التنافسية للمنصات المتخصصة.

ويزداد التعاون بين المنصات على حساب المنافسة. قد تتعاون منصة تركز على الواجهة الأمامية مع أخرى في الخلفية لتقدم للمستخدم حلاً متكاملاً من طرف إلى آخر، مما يتيح لكل طرف التركيز في تخصصه.

ختاماً، هذا التخصص سيدفع قطاع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي لآفاق جديدة. مع نضج كل قطاع وتوفر حلول ملائمة، ستتطور الصناعة ويجني المستخدمون الفائدة. إنها مصلحة للجميع: المنصات تبني أعمالاً قابلة للديمومة، المستخدمون يحصلون على ما يناسبهم تماماً، ويصبح النظام أكثر غنىً وتنوعاً.

رؤيتي وتوقعاتي

استناداً لهذه الملاحظات، أتوقع أن سوق توليد التطبيقات بالذكاء الاصطناعي سيتقاسم خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة إلى عدة فئات رئيسية: منصات النمذجة السريعة للمستهلكين، منصات القوالب للأعمال الصغيرة، منصات الأدوات الداخلية المخصصة للمؤسسات الكبرى، وعدد من المنصات العمودية المتخصصة حسب القطاع.

من المحتمل أن تهيمن كل فئة على اثنين إلى ثلاثة لاعبين رئيسيين، يتعمقون في تخصصهم ويبنون منظومات قوية. لن يتنافسوا على الإزاحة، بل سيركزون على تقديم قيمة متخصصة لا يمكن مضاهاتها.

أشعر بتفاؤل خاص تجاه المنصات القادرة على بناء عائق قوي وعميق في قطاعها. فمثلاً، منصة تركز على المطاعم وتدمج أنظمة نقاط البيع والجرد والمواعيد والتقارير المالية، يصعب على منصة عامة منافستها. المعرفة العميقة والتكامل المتخصص من الصعب إزاحتها.

وأتوقع تحوّل جوهري في سلوك المستخدم. مع انخفاض تكلفة التحول، سيصبح المستخدم أكثر عقلانية في اختيار الأدوات، وستتسارع وتيرة التخصص—حيث يصبح التميز هو السبيل الوحيد لضمان مكانة دائمة في أدوات المستخدم.

من الناحية التقنية، أتوقع أن المنصات المتخصصة ستواصل تمييز نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسيناتها، مع ظهور نماذج موجهة خصيصاً للتوليد البرمجي أو التصميم أو المنطق التجاري وغير ذلك.

والأهم أن التخصص سيعيد تعريف نجاح المنصة؛ ففي الماضي كان النجاح مرادفاً لأكبر عدد مستخدمين أو أوسع انتشار. اليوم، سيقاس بأعمق تأثير في القطاع، بأعلى قيمة للمستخدم، وبأكبر خبرة متخصصة. سيجلب هذا التطور فرصاً جديدة ويجعل الصناعة أكثر قوة واستدامة.

الخلاصة: توجه التخصص في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليس فقط حتمية تقنية، بل دليل على نضوج السوق. مع تنوع احتياجات المستخدمين وتطورها، تظهر حدود الحلول العامة. المنصات التي تفهم وتخدم مستخدميها بعمق ستتفوق دائماً. هذا السوق يتسع لدعم العديد من اللاعبين المتخصصين الناجحين—والأهم هو اختيار موقعك وإتقانه.

الخاتمة

شركة ناشئة في الذكاء الاصطناعي مدعومة بالفعل من صناديق رأسمال دولارية في مرحلة ما قبل التأسيس، تبحث عن أعضاء مؤسسين للفريق. تفاصيل الوظائف أدناه—إذا كنت مهتماً، امسح للتقديم. بالنسبة لدور النمو الخارجي، هناك متطلبان فقط: الذكاء وإجادة اللغة الإنجليزية، وسأتولى تدريبك على الباقي شخصياً.

تنويه:

1. هذا المقال منقول من [Leo] ويحتفظ المؤلف الأصلي [Deep Thinking Circle] بحقه في النشر. إذا كان لديك أي تحفظات حول إعادة النشر، يرجى التواصل مع فريق Gate Learn؛ سنتعامل مع الأمر وفق الإجراءات المناسبة.
2. تنويه: الآراء الواردة في هذا المقال تخص الكاتب فقط ولا تشكل نصيحة استثمارية.
3. ترجمت النسخ بلغات أخرى بواسطة فريق Gate Learn. يُحظر نسخ أو توزيع أو اقتباس هذه الترجمة دون ذكر صريح لمصدرها Gate.