تتوقع تقارير السوق أن يتجاوز سوق نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي العالمي 65 مليار دولار في 2025، مع نمو قوي حتى 2035، بقيادة الطلب المتزايد على إنشاء محتوى متعدد الوسائط في المؤسسات تُظهر تقارير السوق أن الطلب المتنامي على إنشاء محتوى متعدد الوسائط — مثل النصوص، الصور، الفيديوهات، والصوتيات — يُعد أحد أقوى دوافع اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في مختلف الصناعات. وتتصدر قطاعات الإعلان، والترفيه، والتجارة الإلكترونية، والألعاب هذا التحول، حيث تعتمد الشركات على نماذج متقدمة مثل GPT-4o من OpenAI، وGemini من جوجل، وLLaMA من ميتا لتقديم محتوى مخصص وقابل للتوسع بسرعة. ويُبرز التقرير مثالًا على هذا التوجه من خلال منتج Adobe Firefly، الذي يمكّن المستخدمين من إنشاء تصاميم وصور احترافية مباشرة من أوامر نصية، مما يقلل من زمن الإنتاج ويخفف من التكاليف الإبداعية. ويساهم هذا القدرة على تعزيز الإبداع مع تقليل استهلاك الموارد في دفع المؤسسات للاستثمار في أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يجعل إنتاج المحتوى التلقائي محركًا رئيسيًا للنمو في السوق. ومع ذلك، تظل التكاليف التشغيلية والحسابية العالية عائقًا رئيسيًا أمام التوسع في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. فنماذج مثل GPT-4 من OpenAI وGemini 1.5 من جوجل وClaude من Anthropic تعتمد على مليارات المعاملات وبيانات ضخمة، وتتطلب بنى تحتية متقدمة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) وبيئات حوسبة عالية الأداء. ويُقدّر أن تدريب نموذج GPT-4 وصل إلى عشرات الملايين من الدولارات، مع تكاليف مستمرة للاستدلال، والضبط الدقيق، والنشر تُضاف إليها. هذه التكاليف تُشكل عقبة أمام الشركات الناشئة والشركات المتوسطة، وتُحد من قدرتها على الابتكار والمنافسة. كما تثير تساؤلات حول الاستدامة طويلة المدى لتدوير النماذج باستمرار، خاصة مع استمرار ارتفاع تكاليف الأجهزة، واستهلاك الطاقة، وأسعار الحوسبة السحابية. ولهذا، يتحول التحدي من التكنولوجيا إلى تحقيق التوسع بتكاليف فعّالة، وهو ما سيُشكّل ملامح التنافس في السنوات المقبلة. في السياق الجيوسياسي، تؤثر الرسوم الجمركية الأمريكية، خاصة تلك الموجهة ضد الصين ومنتجي الرقائق الإلكترونية، في إعادة تشكيل هيكل النظام العالمي للذكاء الاصطناعي التوليدي. إذ تعتمد هذه النماذج بشكل كبير على البنية التحتية الحاسوبية المتقدمة — مثل وحدات معالجة الرسومات، ووحدات معالجة التوسع، والخوادم، والبنية التحتية لمراكز البيانات — التي يُصنع جزء كبير منها أو يُركّب في مناطق متأثرة بالقيود التجارية. وتشمل هذه القيود الرسوم الجمركية على الرقائق الصينية، وقيود التصدير على معالجات متقدمة مثل NVIDIA A100 وH100، مما أدى إلى تقويض سلاسل التوريد التقليدية ورفع التكاليف أمام المطورين الأمريكيين والعالميين. وفي المقابل، تسعى الشركات إلى تنويع مصادر التوريد، وتحويل الإنتاج والشراء إلى دول مثل فيتنام والمكسيك والهند لتقليل الاعتماد على الصين. وفي الوقت نفسه، تُسرّع الشركات التكنولوجية الصينية جهودها في تصميم رقائق محلية وتطوير نماذج لغوية ضخمة خاصة بها، مما يُعزز بناء نظام بيئي ذكاء اصطناعي مستقل. ويتسبب هذا التوجه في تفريع النظام العالمي للذكاء الاصطناعي، حيث تتشكل نماذج غربية مدعومة ببنية تحتية مدعومة من الولايات المتحدة، مقابل نظم موازية تُبنى في الصين، روسيا، وأجزاء من الجنوب العالمي. أما بالنسبة للشركات الأمريكية، فإن الرسوم الجمركية تُحدث ضغوطًا على التكاليف في المراحل الأولى، وقد تؤدي إلى ارتفاع أسعار الحوسبة السحابية في الذكاء الاصطناعي وزيادة الإنفاق الرأسمالي. لكن هذه التحديات تعمل أيضًا كمحفّز للاستثمار المحلي في تصنيع الرقائق والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مدفوعة بسياسات مثل قانون CHIPS وScience Act. وفي المدى الطويل، من المرجح أن نشهد تخصيصًا إقليميًا في تطوير النماذج، وانقسامًا في أنظمة إدارة البيانات، وإعادة تشكيل البنية التحتية الحاسوبية، مما يُعيد تشكيل التوازن التنافسي في سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي وفقًا للواقع الجيوسياسي. يضم التقرير توقعات مالية حتى 2035، مع تحليلات تفصيلية لقطاعات السوق، وتحليلات حسب حجم المؤسسة، وطريقة النشر، والعنصر، والتطبيق، ونوع النموذج، وقطاع المستخدم النهائي، كل ذلك على المستوى العالمي والإقليمي. كما يقدّم توقعات للأسواق الإقليمية الخمسة (أمريكا الشمالية، أوروبا، آسيا والمحيط الهادئ، أمريكا اللاتينية، والشرق الأوسط وأفريقيا) والأسواق الوطنية الـ25 الرائدة، بما في ذلك الولايات المتحدة، كندا، المكسيك، البرازيل، ألمانيا، فرنسا، المملكة المتحدة، إيطاليا، روسيا، الصين، الهند، اليابان، أستراليا، وغيرها. كما يقدّم التقرير ملفات شركات رائدة في السوق، مع تركيز على أنشطة هذه الشركات في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يُمكّن المستثمرين والشركات من فهم الفرص التجارية، وتحديد الأسواق الأكثر ربحية، واتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على بيانات دقيقة.
يُتوقع أن يتجاوز إجمالي الإيرادات العالمية لسوق نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI Models) 65 مليار دولار أمريكي في عام 2025، مع نمو قوي متوقع حتى عام 2035، وفقًا لتقرير حديث نُشر على موقع ResearchAndMarkets.com. يُعدّ التوسع في إنشاء محتوى متعدد الوسائط (نصوص، صور، فيديو، صوت) أحد أبرز المحركات الرئيسية لهذا النمو، حيث تُسهم قطاعات مثل الإعلان، الترفيه، التجارة الإلكترونية، والألعاب في دفع الطلب على أدوات الذكاء الاصطناعي القادرة على إنتاج محتوى مخصص وعالي الجودة بسرعة. شركات رائدة مثل أدوبي، أوبن أي، جوجل، وميتا تُسهم في تشكيل هذا التوجه من خلال نماذج متقدمة مثل Firefly وGPT-4o وGemini وLLaMA، التي تُمكّن المستخدمين من تحويل النصوص إلى محتوى بصري احترافي دون الحاجة إلى مهارات تصميم تقليدية. هذه القدرة على تعزيز الإبداع وتقليل التكاليف التشغيلية تدفع المؤسسات إلى الاستثمار بشكل متسارع في هذه التقنيات، مما يجعل إنشاء المحتوى التلقائي أحد الركائز الأساسية للنمو في السوق. ومع ذلك، تظل التكاليف العالية للتشغيل والحسابات الحاسوبية عائقًا رئيسيًا أمام التوسع الواسع. نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة مثل GPT-4 وGemini 1.5 وClaude تعتمد على مليارات المعلمات وبيانات ضخمة، وتتطلب بنى تحتية متطورة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) وبيئات حوسبة عالية الأداء. وقد بلغت تكلفة تدريب نموذج GPT-4 ما يقارب عشرات الملايين من الدولارات، إلى جانب تكاليف مستمرة للتشغيل والتحسين والنشر، ما يشكل عبئًا ماليًا كبيرًا، خاصة على الشركات الناشئة والصغيرة. في السياق الجيوسياسي، تُحدث الرسوم الجمركية الأمريكية، خصوصًا على الصين ومنتجي الرقائق الإلكترونية، تأثيرًا عميقًا على سلسلة التوريد العالمية للذكاء الاصطناعي. فعندما تُفرض قيود على شرائح NVIDIA A100 وH100، أو تُفرض رسوم على المعدات الشبكية والرقائق الصينية، تتعرض سلاسل التوريد للتشويش، وترتفع التكاليف على المطورين في الولايات المتحدة والعالم. استجابةً لذلك، تسعى الشركات إلى تنويع مصادر التوريد عبر نقل الإنتاج إلى دول مثل فيتنام والمكسيك والهند، بينما تُعزز الشركات الصينية جهودها في تصميم رقائق محلية وتطوير نماذج لغوية ضخمة مستقلة، ما يُسهم في تكوين نظامين منفصلين للذكاء الاصطناعي: واحد في الغرب يعتمد على بنية تحتية أمريكية-حليفة، وآخر في الصين وروسيا وجزء من الجنوب العالمي. هذه الديناميكيات تدفع نحو توزيع جغرافي أكبر للذكاء الاصطناعي، مع تفكيك موحد في تطوير النماذج، وتشتت أنظمة حوكمة البيانات، وتحديث البنية التحتية الحاسوبية وفقًا للواقع الجيوسياسي. يقدّم التقرير أيضًا توقعات مالية مفصلة حتى عام 2035، تشمل تحليلات حسب المنطقة (أمريكا الشمالية، أوروبا، آسيا والمحيط الهادئ، أمريكا اللاتينية، الشرق الأوسط وأفريقيا)، والدول الرائدة مثل الولايات المتحدة، الصين، الهند، اليابان، ألمانيا، والهند. كما يحتوي على ملفات شركات رائدة في السوق، مما يُسهم في توجيه الاستثمارات واتخاذ القرارات الاستراتيجية في قطاع الذكاء الاصطناعي التوليدي.
