توقعات a16z لعام 2026: الذكاء الاصطناعي سيعيد هيكلة الصناعات والتطبيقات والمؤسسات (الجزء الثاني)

عنوان المقال الأصلي: أفكار كبيرة 2026: الجزء الثاني
مؤلف المقال الأصلي: a16z New Media
الترجمة: Peggy, BlockBeats

ملاحظة المحرر: إذا كان اختراق الذكاء الاصطناعي في العام الماضي قد أعاد تعريف "قدرة النموذج"، فإن اتجاهات اليوم تعيد تشكيل "منطق التطبيق" و"حدود الصناعة". في عام 2026، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة سلبية، بل أصبح مدمجاً بفاعلية في كل سير عمل، ليصبح نظام تشغيل غير مرئي يقود ترقيات شاملة في الصناعة، والتمويل، والاستهلاك، والتعاون المؤسسي.

في سلسلة "أفكار كبيرة 2026" السنوية، وفي الجزء الثاني، يعتقد فريقا American Dynamism وApps في a16z أن الكلمة المفتاحية لعام 2026 هي "إعادة البناء": إعادة بناء البنية التحتية، وإعادة بناء منطق التوزيع، وإعادة بناء حدود التعاون بين الإنسان والآلة. أولئك الذين يمكنهم اغتنام هذه الاتجاهات أولاً سيحددون العقد القادم.

فيما يلي المقال الأصلي:

بالأمس، نشرنا الجزء الأول من سلسلة "أفكار كبيرة"، والذي يغطي ما تعتقد فرق البنية التحتية، والنمو، وعلوم الحياة والصحة، وSpeedrun أن الشركات الناشئة ستعالجه في عام 2026.

قراءة ذات صلة: "توقعات a16z لأربعة اتجاهات رائدة في عام 2026 (الجزء الأول)"

اليوم، نقدم لكم الجزء الثاني من هذه السلسلة، بما في ذلك رؤى من فريقي American Dynamism وApps. ترقبوا، حيث سنشارك غداً إبداعات فريق الكريبتو.

American Dynamism Team

David Ulevitch: Building an AI-Native Industrial Foundation

تعيد الولايات المتحدة بناء القطاعات الاقتصادية التي تشكل حقاً القوة الوطنية. الطاقة، والتصنيع، والخدمات اللوجستية، والبنية التحتية عادت إلى دائرة الضوء مرة أخرى، والتحول الأكثر أهمية هو ظهور أساس صناعي أصيل للذكاء الاصطناعي ومرتكز على البرمجيات. تبدأ هذه الشركات من المحاكاة، والتصميم الآلي، والعمليات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. إنها لا تحول الماضي بل تبني المستقبل.

هذا يجلب فرصاً هائلة: أنظمة الطاقة المتقدمة، والتصنيع الروبوتي الثقيل، وتعدين العملات الرقمية من الجيل التالي، والتحفيز البيولوجي والإنزيمي (إنتاج السلائف الكيميائية الرئيسية المطلوبة من قبل مختلف الصناعات)، وما إلى ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي تصميم مفاعلات أنظف، وتحسين استخراج الموارد، وهندسة إنزيمات أكثر كفاءة، وتنسيق أسراب الآلات المستقلة برؤية لا تضاهى من قبل المشغلين التقليديين.

يحدث نفس التحول أيضاً خارج المصانع. يمكن للمستشعرات المستقلة، والطائرات بدون طيار، ونماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة الآن مراقبة الأنظمة الرئيسية بشكل مستمر مثل الموانئ، والسكك الحديدية، وخطوط الطاقة، وخطوط الأنابيب، والقواعد العسكرية، ومراكز البيانات، التي كان من الصعب إدارتها بشكل شامل في السابق.

يتطلب العالم الحقيقي برمجيات جديدة. رواد الأعمال الذين يمكنهم بناؤها سيشكلون قرناً من الازدهار الأمريكي. إذا كنت هذا الشخص، فلنتحدث.

Erin Price-Wright: The Renaissance of American Factories

بُني القرن العظيم الأول لأمريكا على القوة الصناعية، لكننا فقدنا الكثير من تلك القوة—جزئياً بسبب نقل الأعمال إلى الخارج، وجزئياً بسبب الفشل المجتمعي العام في البناء المستدام. لكن الآن، بدأت التروس الصدئة تدور مرة أخرى، ونحن نشهد ولادة جديدة للمصانع الأمريكية المتمحورة حول البرمجيات والذكاء الاصطناعي.

بحلول عام 2026، أعتقد أننا سنرى شركات تعالج التحديات في الطاقة، وتعدين العملات الرقمية، والبناء، والتصنيع بـ "عقلية المصنع". هذا يعني: النشر المعياري للذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المستقلة، والتعاون مع العمال المهرة لجعل العمليات المعقدة والمخصصة تعمل مثل خطوط التجميع. على سبيل المثال: معالجة اللوائح والموافقات المعقدة بسرعة وبشكل تكراري؛ وتسريع دورات التصميم مع مراعاة قابلية التصنيع منذ البداية؛ وإدارة أفضل لتنسيق المشاريع واسعة النطاق؛ ونشر التكنولوجيا المستقلة لتسريع المهام الصعبة أو الخطرة على البشر.

من خلال تطبيق فكرة هنري فورد التي تعود إلى قرن من الزمان والمتمثلة في التخطيط لقابلية التوسع والتكرار منذ اليوم الأول ودمج أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي، سنحقق قريباً الإنتاج الضخم للمفاعلات النووية، ونلبي متطلبات الإسكان، ونبني مراكز البيانات بسرعة، ونستهل عصراً ذهبياً صناعياً جديداً. وعلى حد تعبير Elon Musk: "المصنع نفسه هو المنتج".

Zabie Elmgren: The Next Wave of Observability Will Be in the Physical World, Not the Digital World

على مدى العقد الماضي، غيرت قابلية ملاحظة البرمجيات كيفية مراقبتنا للأنظمة الرقمية، مما جعل قواعد الأكواد والخوادم شفافة من خلال السجلات، والمقاييس، والتتبع. نفس الثورة على وشك الحدوث في العالم المادي.

نشرت المدن الأمريكية أكثر من مليار كاميرا ومستشعر إنترنت الأشياء (IoT)، وأصبحت القابلية للملاحظة المادية—الفهم الفوري لعمليات المدن، وشبكة الطاقة، والبنية التحتية الأخرى—أمراً عاجلاً وممكناً. ستدفع هذه الطبقة الإدراكية الجديدة أيضاً الحدود التالية للروبوتات والتكنولوجيا المستقلة، مما يمكن الآلات من الاعتماد على شبكة عالمية تقدم العالم المادي بشكل قابل للملاحظة مثل الكود.

بالطبع، يجلب هذا التحول مخاطر حقيقية: الأدوات التي يمكنها اكتشاف حرائق الغابات أو منع حوادث مواقع البناء يمكن أن تؤدي أيضاً إلى كوابيس ديستوبية. سيكون الفائزون في الموجة التالية هم أولئك الذين يكسبون ثقة الجمهور من خلال بناء أنظمة أصلية للذكاء الاصطناعي تحافظ على الخصوصية وقابلة للتشغيل البيني، مما يجعل المجتمع أكثر شفافية بدلاً من أن يكون أقل حرية. من يستطيع بناء هذه الشبكة الموثوقة سيحدد قابلية الملاحظة للعقد القادم.

Ryan McEntush: The Electrotechnical Industry Stack Will Drive the World Forward

الثورة الصناعية التالية لا تحدث فقط في المصنع بل داخل الآلات التي تشغل المصنع.

غيرت البرمجيات طريقتنا في التفكير والتصميم والتواصل. الآن، إنها تغير كيفية تحركنا وبنائنا وإنتاجنا. تتقارب التطورات في الكهرباء، والمواد، والذكاء الاصطناعي لجلب تحكم برمجيات حقيقي إلى العالم المادي. تكتسب الآلات القدرة على الإدراك والتعلم والتصرف بشكل مستقل.

هذا هو صعود كومة الصناعة الكهروميكانيكية—تكنولوجيا شاملة تقود المركبات الكهربائية، والطائرات بدون طيار، ومراكز البيانات، والتصنيع الحديث. إنها تربط الذرات التي تدفع العالم بالبتات التي تأمرها: معادن مكررة إلى مكونات، طاقة مخزنة في بطاريات، طاقة يتم التحكم فيها بواسطة إلكترونيات الطاقة، حركة يتم نقلها بواسطة محركات دقيقة، وكلها منسقة بواسطة البرمجيات. هذا هو الأساس غير المرئي وراء اختراق الأتمتة المادية؛ إنه يحدد أن البرمجيات لا يمكنها فقط استدعاء سيارة بل قيادتها بنفسها أيضاً.

ومع ذلك، فإن القدرة على بناء هذه الكومة—من تكرير المواد الحيوية إلى تصنيع الرقائق المتقدمة—تتآكل. إذا أرادت الولايات المتحدة قيادة العصر الصناعي التالي، فيجب عليها إتقان الأجهزة التي تدعمها. الدول التي تهيمن على كومة الصناعة الكهروميكانيكية ستحدد مستقبل التقنيات الصناعية والعسكرية.

لقد التهمت البرمجيات العالم، والآن ستقود العالم.

Oliver Hsu: Autonomous Labs Accelerating Scientific Discovery

مع تقدم قدرات النمذجة في المجالات متعددة الوسائط واستمرار تحسن قدرات التشغيل الروبوتية، ستسرع الفرق السعي وراء الاكتشاف العلمي المستقل. ستؤدي هذه التقنيات المتوازية إلى ظهور مختبرات مستقلة قادرة على الاستكشاف العلمي ذي الحلقة المغلقة—من توليد الفرضيات إلى تصميم التجارب وتنفيذها، إلى الاستدلال، وتحليل النتائج، وتوجيهات البحث المستقبلية التكرارية. ستكون الفرق التي تبني هذه المختبرات متعددة التخصصات، وتدمج الخبرات من الذكاء الاصطناعي، والروبوتات، والعلوم الفيزيائية والحيوية، والتصنيع، والعمليات، والمزيد، لتحقيق تجريب مستمر عبر التخصصات من خلال "مختبرات غير مأهولة" لفتح عصر جديد من الاكتشاف العلمي.

Will Bitsky: Data Warfare in Key Industries

بحلول عام 2025، كانت السمة المميزة لعصر الذكاء الاصطناعي هي قيود القوة الحسابية وبناء مراكز البيانات؛ ومع ذلك، في عام 2026، سيتم تعريفها من خلال قيود البيانات وواجهة حرب البيانات التالية: في صناعاتنا الرئيسية.

تظل هذه الصناعات الرئيسية مصادر للبيانات غير المهيكلة وغير المستغلة. كل إرسال للشاحنات، وقراءة العدادات، وعملية الصيانة، وتشغيل الإنتاج، والتجميع، والاختبارات، تعمل كمواد لتدريب النماذج. ومع ذلك، فإن جمع البيانات، ووضع العلامات، وتدريب النماذج ليست مصطلحات شائعة في المجال الصناعي.

الطلب على هذه البيانات لا يشبع. شركات مثل Scale، وMercor، ومختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي تجمع بلا كلل بيانات العمليات (ليس فقط "ما تم القيام به" ولكن أيضاً "كيف تم القيام به") وتدفع ثمناً باهظاً مقابل كل وحدة من "بيانات العرق" (bits).

الشركات الصناعية ذات البنية التحتية المادية والقوى العاملة الحالية لديها ميزة نسبية في جمع البيانات وستبدأ في الاستفادة منها. ستولد عملياتها بيانات لا تقدر بثمن يمكن التقاطها بتكلفة هامشية تقارب الصفر، وتستخدم لتدريب نماذج خاصة، أو ترخيصها لأطراف ثالثة.

يمكننا أيضاً توقع ظهور شركات ناشئة لتقديم المساعدة. ستقدم هذه الشركات الناشئة كومة تنسيق: أدوات برمجية لجمع البيانات، والتعليق التوضيحي، والترخيص؛ وأجهزة استشعار وSDKs؛ وبيئات التعلم التعزيزي وخطوط أنابيب التدريب؛ وفي النهاية، حتى آلاتها الذكية الخاصة.

Applications Team

David Haber: AI-Enhanced Business Models

أفضل شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة لا تقوم فقط بأتمتة المهام، بل تضخم الفائدة الاقتصادية للعميل. على سبيل المثال، في مجال القانون الخاص بوكلاء المخاطر، لا تجني شركات المحاماة المال إلا عندما تكسب القضايا. تستخدم شركات مثل Eve بيانات النتائج الخاصة للتنبؤ بمعدلات نجاح القضايا، مما يساعد شركات المحاماة على اختيار قضايا أفضل، وخدمة المزيد من العملاء، وتحسين معدلات الفوز.

يعزز الذكاء الاصطناعي نموذج العمل نفسه. إنه لا يقلل التكاليف فحسب، بل يولد أيضاً المزيد من الإيرادات. بحلول عام 2026، سنرى هذا المنطق يتوسع ليشمل جميع الصناعات، مع تعميق أنظمة الذكاء الاصطناعي للمواءمة مع حوافز العملاء، مما يخلق مزايا مركبة لا يمكن للبرمجيات التقليدية الوصول إليها.

Anish Acharya: ChatGPT Becoming an AI App Store

تتطلب دورات منتجات المستهلك ثلاثة شروط: تكنولوجيا جديدة، وسلوكيات مستهلك جديدة، وقنوات توزيع جديدة.

حتى وقت قريب، استوفت موجة الذكاء الاصطناعي الشرطين الأولين لكنها افتقرت إلى قنوات توزيع أصلية جديدة. اعتمدت معظم المنتجات على الشبكات الحالية (مثل X) أو الكلام الشفهي.

مع إصدار OpenAI Apps SDK، ودعم Apple للتطبيقات المصغرة، وإدخال ChatGPT لقدرات المراسلة الجماعية، يمكن لمطوري المستهلكين الآن الوصول مباشرة إلى 9 مليارات مستخدم لـ ChatGPT ودفع النمو من خلال شبكات مثل Wabi. كقطعة أخيرة من لغز دورة منتج المستهلك، ستؤدي قناة التوزيع الجديدة هذه إلى اندفاع نحو ذهب تكنولوجيا المستهلك مرة واحدة في العقد في عام 2026. تجاهلها على مسؤوليتك الخاصة. (Check rates)

Olivia Moore: Voice Agents Begin to Occupy Space

على مدى الأشهر الثمانية عشر الماضية، انتقل مفهوم وكلاء صوت الذكاء الاصطناعي الذين يديرون تفاعلات حقيقية للشركات من الخيال العلمي إلى الواقع. تستخدم آلاف الشركات، من الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى المؤسسات، الذكاء الاصطناعي الصوتي لجدولة المواعيد، وإجراء الحجوزات، وإجراء الاستطلاعات، وجمع المعلومات، والمزيد. يساعد هؤلاء الوكلاء الشركات على تقليل التكاليف، وزيادة الإيرادات، وتفريغ الموظفين البشريين للقيام بعمل ذي قيمة أعلى وأكثر متعة.

ومع ذلك، نظراً لأن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى، لا تزال العديد من الشركات عالقة في مرحلة "نقطة الاتصال الصوتية أولاً"، حيث تقدم فقط نوعاً واحداً أو بضعة أنواع من المكالمات كحل. أتطلع إلى رؤية وكلاء الصوت يتوسعون للتعامل مع سير العمل الكامل (ربما متعدد الوسائط) وحتى إدارة دورة علاقة العميل بأكملها.

قد يتضمن ذلك تكاملاً أعمق للوكلاء في أنظمة الأعمال ومنحهم الحرية للتعامل مع تفاعلات أكثر تعقيداً. مع التحسين المستمر في النماذج الأساسية—يمكن للوكلاء الآن استدعاء الأدوات والعمل عبر الأنظمة—لا يوجد سبب يمنع كل شركة من تشغيل منتج ذكاء اصطناعي صوتي أولاً، مما يحسن الجوانب الحاسمة لأعمالها.

Marc Andrusko: No Prompt, Proactive Applications on the Horizon

سيمثل عام 2026 وداعاً سائداً لتلميحات الأدوات. الموجة التالية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي لن تحتوي على أي إدخال مطالبات مرئي على الإطلاق—سوف تراقب أفعالك وتقترح بشكل استباقي إجراءات لمراجعتك. ستقترح بيئة التطوير المتكاملة (IDE) الخاصة بك إعادة الهيكلة قبل أن تتحدث؛ سيقوم نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بك بصياغة بريد إلكتروني للمتابعة تلقائياً بعد انتهاء مكالمتك؛ ستولد أداة التصميم الخاصة بك متغيرات أثناء عملك. واجهة الدردشة هي مجرد عجلة دعم؛ الآن سيكون الذكاء الاصطناعي سقالة غير مرئية في كل سير عمل، يتم تشغيلها بواسطة النية بدلاً من الأمر.

Angela Strange: AI Set to Truly Upgrade Banking and Insurance Infrastructure

قامت العديد من البنوك وشركات التأمين بالفعل بتغطية قدرات الذكاء الاصطناعي فوق الأنظمة القديمة، مثل معالجة المستندات ووكلاء الصوت، لكن الذكاء الاصطناعي لن يحول الخدمات المالية حقاً إلا عندما نعيد بناء بنيتها التحتية الأساسية.

بحلول عام 2026، ستفوق مخاطر عدم الترقية للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي مخاطر الفشل، وسنرى المؤسسات المالية الكبيرة تسمح بانتهاء عقود البائعين القدامى وتبدأ في تنفيذ بدائل محدثة وأصلية للذكاء الاصطناعي. لن تكون هذه الشركات مقيدة بحدود التصنيف السابقة ولكنها ستصبح منصات تعمل على مركزة وتوحيد وإثراء البيانات الأساسية من كل من الأنظمة القديمة والمصادر الخارجية.

ماذا ستكون النتيجة؟

سيتم تبسيط سير العمل بشكل كبير وتحقيق المعالجة المتوازية، ولن يتطلب الأمر القفز بين الأنظمة والواجهات. على سبيل المثال، يمكنك عرض ومعالجة مئات المهام بالتوازي في نظام الرهن العقاري، مع قيام الوكلاء حتى بالتعامل مع المهام الأكثر وضاعة.

ستندمج الصوامع التقليدية لتشكيل فئات جديدة أكبر. على سبيل المثال، يمكن دمج بيانات KYC وتأهيل العملاء ومراقبة الانتقال في منصة مخاطر واحدة.

سيكون الفائزون في هذه الفئات الجديدة أكبر بعشر مرات من العمالقة القدامى: الفئة أكبر، وسوق البرمجيات يأكل القوى العاملة. مستقبل الخدمات المالية ليس تطبيق الذكاء الاصطناعي على الأنظمة القديمة بل بناء نظام تشغيل جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

Joe Schmidt: Pre-deployment Model Bringing AI to 99% of Enterprises

الذكاء الاصطناعي هو الاختراق التكنولوجي الأكثر إثارة لجيلنا. ومع ذلك، حتى الآن، تركزت معظم فوائد الشركات الناشئة في 1% من مؤسسات وادي السيليكون—سواء كان ذلك حرفياً في منطقة الخليج أو شبكتها الممتدة. هذا معقول أيضاً: يريد رواد الأعمال البيع للشركات التي يعرفونها، ويسهل الوصول إليها، سواء بالقيادة إلى المكتب أو من خلال اتصالات رأس المال الاستثماري (VC) في مجلس الإدارة.

بحلول عام 2026، سينعكس هذا الوضع. ستدرك المؤسسات أن الغالبية العظمى من فرص الذكاء الاصطناعي موجودة خارج وادي السيليكون، وسنرى رواد أعمال جدداً يتبنون نموذج ما قبل النشر للكشف عن الفرص المخفية في الصناعات التقليدية الكبيرة. هذه الفرص هائلة في صناعات الاستشارات والخدمات التقليدية (مثل شركات تكامل الأنظمة والتنفيذ) والصناعات البطيئة الحركة مثل التصنيع.

Seema Amble: AI Creating New Orchestration Layers and Roles in the Fortune 500

بحلول عام 2026، ستنتقل المؤسسات بشكل أكبر من أدوات الذكاء الاصطناعي المعزولة إلى أنظمة متعددة الوكلاء تحتاج إلى العمل مثل فرق رقمية منسقة. مع بدء الوكلاء في إدارة سير العمل المعقد والمترابط—مثل التخطيط والتحليل والتنفيذ—تحتاج المنظمات إلى إعادة التفكير في هياكل العمل وتدفق السياق بين الأنظمة. لقد رأينا بالفعل شركات مثل AskLio وHappyRobot تنشر وكلاء في جميع أنحاء العملية، وليس فقط لمهمة واحدة.

ستشعر قائمة Fortune 500 بهذا التحول بشكل أعمق: فهي تمتلك أعمق تجمعات البيانات المعزولة، والمعرفة المؤسسية، والتعقيد التشغيلي، والكثير منها موجود في عقول البشر. إن تحويل هذا السياق إلى هيكل أساسي مشترك بين العمال المستقلين سيفتح قرارات أسرع، ودورات مضغوطة، ويحقق عمليات شاملة لم تعد تعتمد على الإدارة الدقيقة للبشر.

سيجبر هذا التحول القادة أيضاً على إعادة التفكير في الأدوار والبرمجيات. ستظهر وظائف جديدة، مثل مصممي سير عمل الذكاء الاصطناعي، ومشرفي الوكلاء، وقادة الحوكمة المسؤولين عن تنسيق وتدقيق القوى العاملة الرقمية. بناءً على أنظمة السجلات الحالية، ستحتاج المؤسسات إلى أنظمة تنسيق: لإدارة التفاعلات متعددة الوكلاء، والبت في السياق، وضمان موثوقية سير العمل المستقل. سيركز البشر على التعامل مع الحالات الهامشية والأكثر تعقيداً. صعود الأنظمة متعددة الوكلاء ليس مجرد خطوة أخرى في الأتمتة بل إعادة تكوين لكيفية عمل المؤسسات، واتخاذ القرارات، وخلق القيمة.

Bryan Kim: Consumer AI Moving from "Help Me" to "See Me" in 2026

سيكون عام 2026 هو العام الذي تنتقل فيه منتجات الذكاء الاصطناعي للمستهلك من الإنتاجية إلى الاتصال. لن يساعدك الذكاء الاصطناعي فقط في إنجاز العمل بل سيساعدك على رؤية نفسك بشكل أوضح وبناء علاقات أقوى.

بالطبع، هذا صعب. تم إطلاق العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي الاجتماعي وفشلت. ولكن بفضل نوافذ السياق متعددة الوسائط وانخفاض تكاليف الاستدلال، يمكن لمنتجات الذكاء الاصطناعي الآن التعلم من النسيج الكامل لحياتك، وليس فقط ما تخبر به روبوت الدردشة. تخيل: ألبومات صور تظهر لحظات عاطفية حقيقية، وأنماط مراسلة 1:1 ومحادثات جماعية تتغير بناءً على المشاركين، وعادات يومية تتكيف تحت الضغط.

بمجرد هبوط هذه المنتجات، ستصبح جزءاً من حياتنا اليومية. بشكل عام، تتمتع منتجات "راني" بآليات احتفاظ أفضل من منتجات "ساعدني". تحقق منتجات "ساعدني" الدخل من خلال الاستعداد العالي للدفع مقابل المهام المنفصلة وتحسين الاحتفاظ بالاشتراك؛ تحقق منتجات "راني" الدخل من خلال المشاركة المستمرة في الحياة اليومية: استعداد أقل للدفع، ولكن أنماط استخدام أكثر التصاقاً.

يتبادل الناس بالفعل البيانات باستمرار مقابل القيمة: السؤال هو ما إذا كان ما يحصلون عليه يستحق ذلك. وقريباً، سيصبح هذا حقيقة واقعة.

Kimberly Tan: New Model Primitives Unlock Unprecedented Company Forms

في عام 2026، سنرى بعض الشركات تظهر التي لم تكن موجودة في الماضي والآن، بفضل اختراقات في النمذجة مثل الاستدلال، وتعدد الوسائط، وتشغيل الكمبيوتر. حتى الآن، كانت العديد من الصناعات (مثل القانون أو دعم العملاء) تستخدم فقط قدرات استدلال محسنة لتعزيز المنتجات الحالية. لكننا بدأنا للتو في رؤية الشركات التي تعتمد قدرات منتجاتها الأساسية بالكامل على بدائيات النماذج الجديدة هذه.

يمكن للتقدم في قدرات الاستدلال فتح وظائف جديدة، مثل تقييم المطالبات المالية المعقدة أو التعامل مع الأبحاث الأكاديمية أو التحليلية الكثيفة (على سبيل المثال، الفصل في نزاعات الفواتير). تجعل النماذج متعددة الوسائط من الممكن استخراج بيانات الفيديو المحتملة من الصناعات المتجذرة في العالم المادي (على سبيل المثال، الكاميرات في مواقع التصنيع). وتمكن قدرات تشغيل الكمبيوتر الأتمتة في صناعات واسعة ظلت مغلقة لفترة طويلة بسبب برمجيات سطح المكتب، وواجهات برمجة التطبيقات الضعيفة، وسير العمل المجزأ. (Using VC and did)

James da Costa: AI Startups Selling to Other AI Startups and Scaling

نحن في لحظة غير مسبوقة من خلق الشركات التي تقودها دورة منتجات الذكاء الاصطناعي الحالية. ومع ذلك، على عكس السابق، العمالقة الحاليون ليسوا "نائمين"، حيث إنهم يتبنون أيضاً الذكاء الاصطناعي بنشاط. إذن، كيف يمكن للشركات الناشئة أن تنجح؟

إحدى أقوى الطرق التي يتم التقليل من شأنها للشركات الناشئة للفوز بحقوق التوزيع هي خدمة الشركات في مرحلة نشأتها: الشركات الخضراء (الأعمال التجارية الجديدة تماماً). إذا تمكنت من جذبهم في مرحلة النشأة والنمو معهم، فمع توسع العملاء، ستصبح أنت أيضاً شركة كبيرة. اتبعت شركات مثل Stripe، وDeel، وMercury، وRamp هذه الاستراتيجية. في الواقع، عندما تأسست Stripe، لم يكن العديد من عملائها موجودين بعد.

في عام 2026، سنرى هذه الشركات الناشئة التي تركز على المجال الأخضر تتوسع عبر مجموعة من فئات برمجيات المؤسسات. المفتاح بسيط: بناء منتج أفضل والتركيز على عملاء جدد غير مدينين للشاغلين الحاليين.

ترقبوا حيث سنشارك غداً رؤى من فريق الكريبتو.

[Original Article Link]