الاستثمار في أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي يواجه تحديات مالية خطيرة رغم النمو السريع، حيث تُظهر شركات مثل Windsurf وCursor وReplit أن نماذج البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد تكون خاسرة ماليًا على المدى القريب، رغم الطلب الكبير والقيمة العالية التي تُقدّمها. السبب الرئيسي وراء هذه الهوة المالية هو التكلفة الباهظة لتشغيل نماذج لغة كبيرة (LLMs)، خاصةً عندما تُستخدم أحدث النماذج المُحسّنة للبرمجة مثل Claude Code وCodex، التي تتطلب موارد حوسبة ضخمة. ورغم أن هذه النماذج تُحسّن الأداء، إلا أن تكاليف التشغيل تفوق الإيرادات بشكل كبير، ما يُنتج هوامش ربح "سلبية جدًا"، وفقًا لمصادر مطلعة على شركات في هذا المجال. المنافسة الشديدة من شركات كبرى مثل GitHub Copilot وOpenAI وAnthropic، التي تُقدّم حلولها مباشرة، تضاعف الضغط على الشركات الناشئة. في محاولة للحفاظ على استقلاليتها وتحسين هيكل التكاليف، قررت Anysphere (مطوّر Cursor) بناء نموذجها الخاص، حتى إنها استقطبت كفاءات من فريق Claude Code في Anthropic، رغم عودة الموظفين لاحقًا. لكن بناء نموذج مُستقل هو تحدٍّ مالي وتقني كبير، وقد قرر مؤسس Windsurf، فارون موهان، التخلي عن هذه المسار، خشية تفاقم الخسائر. بدلًا من ذلك، اتخذ قرار البيع، أولًا لـ OpenAI بقيمة 3 مليار دولار، ثم لاحقًا لشركة Cognition بعد فشل الصفقة الأولى، ما أدى إلى توزيع مكاسب بقيمة 2.4 مليار دولار على المساهمين الرئيسيين. في المقابل، تُبقي Anysphere على استقلاليتها، رغم تغيير هيكل التسعير لنقل تكاليف تشغيل النماذج المكلفة إلى المستخدمين، ما أثار استياء بعض العملاء. ورغم أن Cursor حقق 500 مليون دولار في الإيرادات السنوية (ARR) في يونيو، فإن الولاء للمنتج يبقى محفوفًا بالمخاطر إذا ظهرت منافسة أفضل. المحللون يرون أن الوضع ليس مميزًا لـ Windsurf فقط، بل يمتد إلى شركات مثل Lovable وReplit وBolt، التي تعتمد جميعها على نماذج من مصنّعين خارجيين. ورغم التوقعات بأن تقلّ تكاليف الحوسبة مع الوقت، فإن بعض النماذج الحديثة أصبحت أكثر تكلفة بسبب تعقيدها، ما يعكس تباينًا في التوقعات. في النهاية، تُظهر هذه التحولات أن نجاح أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي لا يعتمد فقط على الابتكار أو التسويق، بل على قدرة الشركات على التحكم في التكاليف الأساسية — وهي مسألة تُشكّل اختبارًا حاسمًا لمستقبل هذا القطاع المزدهر، وإن كان مُحاطًا بالمخاطر المالية.

في ظل تزايد التكاليف وانكماش الهوامش، أصبحت شركات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في ترميم الكود معرضة لضغوط مالية كبيرة، رغم نموها السريع واهتمام المستثمرين. ورغم أن شركة ويندسر، التي تُعد من أبرز هذه الشركات، كانت ت洽谈 تمويل بقيمة 2.85 مليار دولار في فبراير، ثم تقدمت بعرض بيعها لـ OpenAI بقيمة 3 مليارات دولار، إلا أن الصفقة فشلت. لكن السؤال الأهم يبقى: لماذا تسعى شركات ناجحة إلى البيع في ظل نموها؟ الإجابة تكمن في طبيعة النشاط نفسه: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ترميم الكود تُعدّ من أكثر المجالات تكلفة، إذ تُظهر هيئات داخلية تقارير بأن هوامشها الإجمالية "سلبية للغاية"، أي أن تكاليف التشغيل تفوق الإيرادات. السبب الرئيسي هو اعتمادها الكامل على نماذج لغوية كبيرة (LLMs) باهظة الثمن، خاصة مع الحاجة الدائمة إلى استخدام أحدث النماذج المتطورة في البرمجة مثل Codex من OpenAI أو Claude Code من Anthropic، التي تُحسّن باستمرار أدائها في المهام البرمجية. المنافسة شديدة في السوق، حيث تهيمن شركات كـ Cursor وGitHub Copilot، ولها قواعد مستخدمين ضخمة. أما التوجه نحو بناء نماذج داخلية، فرغم أنه يُعدّ الحل الوحيد لتحسين الهوامش، فهو مكلف جدًا ومحفوف بالمخاطر، كما قرر مؤسس ويندسر، فارون موهان، تجنبه. وعلاوة على ذلك، بدأت شركات الموديلات نفسها، مثل OpenAI وAnthropic، بالدخول مباشرة إلى سوق أدوات الترميم، ما يهدد استقلالية الشركات الناشئة. هذا الضغط ينطبق أيضًا على شركات أخرى مثل Anysphere (مُصنِّعة Cursor)، التي ترفض عروض الاستحواذ رغم نموها السريع، وتعمل على بناء نموذج خاص بها، وجلبت خبراء من فريق Claude Code، لكنهم عادوا لاحقًا إلى Anthropic. كما عززت Anysphere سعرها لخدمة Claude الجديدة، ما أثار استياء بعض المستخدمين، رغم أن الإيرادات وصلت إلى 500 مليون دولار سنويًا في يونيو. رغم التفاؤل بانخفاض تكاليف التشغيل مع الوقت، خصوصًا مع تطور النماذج، فإن بعض النماذج الحديثة ارتفعت تكاليفها بسبب تعقيدها. ورغم أن OpenAI أعلنت عن نموذج GPT-5 بأسعار أقل من منافسها، فإن التحدي يبقى في التوازن بين الجودة والتكلفة. في النهاية، قرار ويندسر بالبيع، ثم انسحاب مؤسسيها لانضمامهم لـ Google بصفقة قيمتها 2.4 مليار دولار، قد يُنظر إليه كاستراتيجية محسوبة لاسترداد القيمة قبل انهيار السوق. ورغم انتقادات بعض المستثمرين لترك 200 موظف، يرى مصادر مطلعة أن الصفقة كانت الأفضل لجميع الأطراف. هذا الواقع يطرح تساؤلات جوهرية: ماذا لو لم تتمكن شركات ناشئة في مجالات أخرى من الاعتماد على نماذج مُصنّعة من الخارج؟ قد يشير هذا إلى تحديات هيكلية في نمو صناعة الذكاء الاصطناعي، حتى في أبرز قطاعاته الناجحة.