أخبار ar.wedoany.com، أكملت شركة Together AI جولة تمويل من الفئة C بقيمة 800 مليون دولار، بقيادة Aramco Ventures (ذراع الاستثمار الجريء لشركة أرامكو السعودية)، لتصل قيمة الشركة إلى 8.3 مليار دولار. شهدت هذه الجولة مشاركة العديد من المؤسسات، من بينها Vista Equity Partners وGeneral Catalyst وEmergence Capital وNVIDIA وMarch Capital وPegatron وS Ventures. وأعلنت مزود البنية التحتية الذي يركز على النماذج المفتوحة أن حجوزاتها السنوية في الربع الأخير تجاوزت 1.15 مليار دولار.
تكرس Together AI جهودها لتوفير خدمات تدريب واستدلال النماذج المفتوحة للشركات والمطورين، وتدعم نماذج مثل DeepSeek وNemotron وMiniMax وKimi. وتشير الشركة إلى أن العملاء الذين يستخدمون منصتها يمكنهم خفض تكاليف الاستدلال بمقدار يتراوح بين 6 و60 ضعفًا مقارنة بتسعير النماذج المغلقة ذات الأداء المماثل أو الأفضل. ووفقًا للشركة، تمكنت شركة Decagon من خفض تكاليف الاستدلال ستة أضعاف بعد الانتقال إلى Together AI. حاليًا، تخدم الشركة آلاف العملاء المدفوعين مثل Cursor وCognition وDecagon، وقد تضاعف استخدام النماذج مفتوحة المصدر في القطاع بأكمله ثلاث مرات خلال 12 شهرًا.
يكشف هذا التمويل عن عدة اتجاهات رئيسية في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. أصبح الاستدلال يشكل مركز التكلفة الرئيسي للذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج، وتظهر النماذج المفتوحة جاذبية تجارية في خفض التكاليف. وتستحق قائمة المستثمرين الاهتمام، إذ لا تقتصر على رأس المال الجريء فحسب، بل تشمل أيضًا رأس المال المرتبط بالطاقة ومشاركين من النظام البيئي للأجهزة، مما يشير إلى أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أصبحت متشابكة بشكل متزايد مع استراتيجيات الطاقة والسياسات الصناعية. وتشير قيادة Aramco Ventures إلى أن البنية التحتية للطاقة، بما في ذلك الكهرباء اللازمة للقدرة الحاسوبية ومواقع مراكز البيانات والتبريد، أصبحت قيدًا رئيسيًا لتوسع منصات الذكاء الاصطناعي.
تخطط Together AI لاستخدام هذه الأموال لتوسيع منتجاتها ووظائفها، وتعزيز قدرات الاستدلال، وزيادة سعة البنية التحتية ونطاقها بنحو 50 ضعفًا خلال السنوات الخمس القادمة. يعتبر الرئيس التنفيذي للشركة، Vipul Ved Prakash، الذكاء موردًا أساسيًا مشابهًا للكهرباء أو النطاق الترددي، معتقدًا أن سوق البنية التحتية سيكافئ في النهاية الحجم والموثوقية والانتشار. ومع ذلك، بالنسبة لفرق المشتريات في الشركات، تكون عملية اتخاذ القرار أكثر حذرًا، حيث يركزون على أسئلة مثل الضوابط الأمنية، ومعالجة البيانات، ومصادر النماذج، والتعويضات، والتوفر الإقليمي، ومسارات التدقيق، والتزامات مستوى الخدمة. وفي قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية والطاقة والخدمات العامة، قد تطرح الجهات التنظيمية أسئلة أكثر صرامة.
تجدر الإشارة إلى أن مقارنات الأداء تعتمد إلى حد كبير على عبء العمل، وتحمل زمن الاستجابة، وحجم النموذج، واستراتيجيات التوجيه، والضبط، وهندسة الاسترجاع، وجودة التقييم. إن عبارة "مماثل أو أفضل" ليست شرطًا عامًا، بل هي نتيجة هندسية قائمة على سيناريوهات محددة. لا تزال الشركات بحاجة إلى إجراء اختبارات مرجعية مستقلة، ووضع خطط حوكمة، وإعداد خطط بديلة.
تم الاستشهاد بدراسة أجرتها McKinsey في الإعلان، والتي تظهر أن ما يقرب من ثلاثة أرباع المؤسسات تتوقع زيادة استخدامها للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. على الرغم من أن النماذج المفتوحة يمكن أن تقلل من تقييد الموردين وتخفض التكاليف، إلا أن بناء وتشغيل مجمعات حاسوبية واسعة النطاق لا يزال يتطلب استثمارات رأسمالية ضخمة. ستواجه Together AI اختبارًا حقيقيًا في ما إذا كانت تستطيع تحويل ميزة التكلفة إلى ميزة بنية تحتية دائمة، في وقت تتشدد فيه إمدادات وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، وقيود الطاقة، وضوابط المخاطر المؤسسية.
شارك أيضًا ذراع الاستثمار الجريء لشركة Schneider Electric في هذه الجولة. ويعتبر الرئيس التنفيذي للشركة، Olivier Blum، الكفاءة بمثابة الرابط بين الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للطاقة، مشيرًا إلى أن الاستدلال الأكثر كفاءة لا يتعلق فقط بهوامش ربح البرمجيات، بل يؤثر أيضًا على الطلب على الكهرباء وتخطيط مراكز البيانات. إن وعد الذكاء الاصطناعي المفتوح لا يعني تلقائيًا سوقًا لا مركزية، بل قد يؤدي إلى ظهور مجموعة أخرى من حراس البوابة في مجال البنية التحتية.
