ما نوع البرامج التي ستُستبدل بواسطة الذكاء الاصطناعي؟

حتى الآن في عام 2026، لم تكن تصحيحات قطاع البرمجيات مشابهة تمامًا للدورات السابقة التي كانت مدفوعة بـ"تباطؤ الطلب/ارتفاع أسعار الفائدة": السوق يبدو أكثر كأنه يناقش القيمة النهائية—هل يمكن لهذه الشركات أن تحافظ على حوض الأرباح بعد عشر سنوات، وهل ستُعاد تقسيم الحصن المنيع بواسطة الذكاء الاصطناعي “الوكيل” (agentic).

وفقًا لمصادر منصة追风交易台، كتب محلل الأبحاث الاستثمارية العالمي في جولدمان ساكس، Gabriela Borges، في تقريره بتاريخ 16 أن “السوق يشكك في الحصن المنيع للبرمجيات ونماذج الأعمال”. قامت بتفكيك سبعة من أكثر الحجج التشاؤمية التي يطرحها المستثمرون، ومنحتها تقييمات مخاطر من 1 إلى 5، مع تمييز ما إذا كانت تؤثر على البرمجيات التطبيقية الضيقة، أو تمتد إلى البنية التحتية/طبقة الأمان الأوسع، أو تتعلق بعائد الاستثمار (ROI) المرتبط بمصروفات شركات السحابة.

المثير للاهتمام أن جولدمان ساكس لا تعتبر “استبدال أنظمة البرمجيات الأساسية بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي” كخطر رئيسي (تقييم 1). المخاوف الأكثر حدة تتجه في اتجاهين: الأول هو انتقال القيمة من طبقة سجل النظام (System of Record, SoR) إلى “نظام تشغيل/تنسيق وكيل” (تقييم 4)، والثاني هو سرعة التطوير التكنولوجي التي تجعل النهاية غير قابلة للتسعير (تقييم 5)—أي أن التقييمات يصعب تحديد “حد أدنى” لها.

في ظل هذا الغموض، تقدم التقرير أدوات واضحة للمراقبة: التركيز على نوعين من الإشارات—الأول، هل يمكن لشركات البرمجيات إثبات أن “خبرة المجال” فعلاً تؤدي إلى نتائج وكيلة ذات جودة أعلى؛ والثاني، هل يمكن أن تستقر أو تتحسن الأوضاع الأساسية في التقارير المالية.

هذه التصحيحات في قطاع البرمجيات تركز على “جدلية القيمة النهائية”

تقدير جولدمان ساكس هو: أن الانخفاض في عام 2026 تحول من مناقشة “منحنى النمو القصير الأمد” إلى “هل يمكن أن يُضعف الذكاء الاصطناعي الحصن المنيع؟” النقاش يتركز بشكل رئيسي على البرمجيات التطبيقية، لكنه بدأ يمتد أيضًا إلى البنية التحتية/طبقة الأمان، وإلى العائد على الاستثمارات المرتبطة بمصروفات شركات السحابة.

لذا، فإن صياغة التقرير تبدو كـ"تحليل جدلي": ترتيب سبعة من حجج السوق الهابطة من “التمثيل الخشبي” إلى “البرهان الصلب”، مع إعطاء درجات مخاطر، ومحاولة الإجابة على سؤال واحد—ما الذي يمكن أن يدعم القيمة النهائية بعد عشر سنوات.

نظام سجل النظام (SoR) لن يُقلب الطاولة، لكن “انتقال القيمة” هو الأخطر

• A: خطر استبدال SoR “منخفض جدًا” (تقييم 1)

الحجة الأولى في السوق الهابطة هي “التمزيق والاستبدال”: حيث يستخدم لاعبون جدد الذكاء الاصطناعي لإعادة تصميم طبقة سجل النظام، مما يجعل أنظمة ERP/CRM/HR الأساسية قديمة. تعتبر جولدمان ساكس هذا منخفض المخاطر، والسبب بسيط: الذكاء الاصطناعي التوليدي يشبه محرك التحليل والتوليد، وليس محرك المعاملات؛ الذكاء الاصطناعي المؤسسي يحتاج إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة، المهيكلة، القابلة للتتبع، وSoR هو الحاوية والنظام الحوكمي لهذه البيانات.

كما يعترف التقرير أن خطر الاستبدال الحقيقي موجود: إذا قام أحد بإعادة تصميم بنية حديثة، قابلة للتوسع، وتكلفتها الإجمالية أقل، في طبقة SoR، فسيتمكن من دفع عملية الانتقال. كمثال، ترقية SAP S/4HANA إلى السحابة: عادةً، تتطلب عمليات الانتقال الكبرى 18-36 شهرًا، وتكلف الكثير، وتستغرق وقتًا طويلًا، مما يترك مساحة لـ"بديل أرخص وأسرع".

وتشمل الإجراءات الدفاعية التي يقترحها جولدمان أيضًا تحسينات على الهيكلية: بحيث يتحول SoR من سجل حسابات سلبي إلى “نظام استنتاج (system of reason)”، ومن “مدعوم بالذكاء الاصطناعي (مع إضافات)” إلى “مُدمج مع الذكاء الاصطناعي (AI native)”. بعض الإشارات التي ذكرتها تشمل إعادة منصة Salesforce في 2024، وتحول Workday من نظام مغلق إلى مفتوح.

متغير آخر مهم هو حدود بيانات الشركات. إذا استمرت الشركات في حصر ميزة البيانات داخل تطبيقاتها الحالية (كما أشار التقرير إلى أن Salesforce عدلت شروط API لـ Slack في مايو 2025، وفرضت قيودًا على تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLM) والتصدير الجماعي)، فسيظل SoR أكثر استقرارًا، لكن حوض الأرباح فوقه قد يُسحب إلى طبقات أعلى.

• B: انتقال القيمة من SoR إلى “نظام تشغيل/تنسيق وكيل” (تقييم 4)

تعتقد جولدمان أن الخطر الأكثر واقعية هو أن SoR لن يختفي، بل يتحول إلى “قاعدة بيانات امتثال” (compliance data base)، حيث تتركز القيمة في طبقة التنسيق التي يمكنها الاستنتاج عبر الأنظمة، واستدعاء API، وتنفيذ سير العمل تلقائيًا. الوكيل يمكنه القراءة والكتابة بين عدة SoR، والتسوية بين البيانات، بحيث لم يعد المستخدم بحاجة للدخول مباشرة إلى واجهة النظام الأصلية، مما يضعف الحصن المنيع الذي كان يعتمد على واجهات المستخدم، والعمليات، وعادات المستخدمين.

التقرير يستخدم تعبير “من يجلس فوق من” لوصف هذا العالم: Sierra فوق Salesforce، وAnthropic Cowork فوق Microsoft، مع احتمال أن تُسحب الميزانيات الإضافية إلى الطبقات العليا. كما يحذر جولدمان ساكس من أن السوق حساس جدًا لهذا الاتجاه، جزئيًا بسبب أن بعض الشركات التي نشأت خلال دورة أسعار فائدة منخفضة 2020/2021، كانت ذات حصون ضعيفة، وأسهل أن تنهار مع نزع الوساطة.

فرص الشركات التقليدية تتركز على “خبرة المجال + السياق”. ويستشهد التقرير بعدة شركات توضح لماذا “السياق مهم”:

• تؤكد Microsoft أن البقاء في نفس النظام البيئي يقلل من التأخير، ويضمن تحديث البيانات، ويعطي نماذج اللغة الكبيرة (LLM) سياقًا أكبر، مع أن نقل البيانات بكميات كبيرة يتطلب جهدًا وتكاليف، وغالبًا ما يُقلل من شأنه.
• تذكر HubSpot أن أحد أهم عيوب الذكاء الاصطناعي المؤسسي هو “نقص السياق”، وأن طبقة سجل النظام يمكنها تجميع تاريخ العملاء ومعلومات التعاون، وتقليل الحاجة إلى “تعليم الذكاء الاصطناعي” مرارًا وتكرارًا.
• عرضت Datadog في يوم المحللين في 12 فبراير أن النماذج المدربة على البيانات الداخلية (SLM) تقدم دقة أعلى بتكلفة أقل، مع التأكيد على أن “خبرة المجال” يمكن أن تترجم إلى تميز في النماذج والنتائج.

البرمجيات الرأسية (Vertical Software) أكثر مقاومة على المدى القصير، لكن “الاعتماد على الكفاية” قد يغير من قوة التسعير (تقييم 2)

• الحجة الثالثة في السوق الهابطة هي أن “المنصات الأفقية تلتهم الرأسية”: حيث تستخدم المنصات الأفقية أدوات الذكاء الاصطناعي لتمكين العملاء من بناء سير عمل صناعي بأنفسهم، مما يهدد قوة تسعير البرمجيات الرأسية. تعتبر جولدمان ساكس هذا خطرًا بدرجة 2، وتذكر أن هناك عدة حواجز أمام البرمجيات الرأسية، منها: البيانات الخاصة بالصناعة، وطبقة سجل النظام المدمجة بشكل عميق، وسمعة طويلة الأمد، والامتثال في الصناعات المنظمة بشكل صارم.

وتستخدم التقرير مثال Guidewire: حيث أن حوالي 7750 مليار دولار من أقساط التأمين على الممتلكات والحوادث (P&C Insurance DWP) تُدار بواسطة منتجات Guidewire، وتاريخ البيانات المجمعة يمثل حاجزًا يصعب على المنافسين تكراره. كما يؤكد أن “العملاء يعطون وقتًا”: أن البرمجيات الرأسية المدمجة بشكل عميق تتطلب سنوات للانتقال، وليس شهورًا.

لكن جولدمان لا تتجاهل المخاطر. فهي تذكر أن التحول إلى منصات أفقية/ذكية اصطناعيًا يحمل تحديات جديدة، مثل التعاون بين Palantir وAIG وAnthropic في تطبيقات التأمين، وإطلاق Intuit لـ GenOS، الذي يسهل على المستخدمين برمجة سير العمل الرأسية داخل برامج المحاسبة الأفقية مثل QuickBooks. السؤال هو: إذا كانت قدرات الذكاء الاصطناعي على المنصات الأفقية “مُكتفية” وليس “واضحة أنها أفضل”، فهل ستظل تجذب العملاء بسبب سهولة التكامل وتقليل التشتت، مما يهدد التسعير طويل الأمد للبرمجيات الرأسية؟

تكلفة البرمجة المنخفضة ستجلب منافسة أكثر، لكن إنتاج منتج لا يساوي بناء شركة (تقييم 2)

• الحجة الرابعة هي “انخفاض تكلفة البرمجة”.** تعترف جولدمان ساكس أن أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي ستخفض حاجز الدخول، وتجلب لاعبين جدد، لكن الخطر يُقدر بـ2، والسبب هو أن هندسة البرمجيات ليست مجرد كتابة الكود، بل تتطلب تصميم، وتصحيح، وتحديد المخاطر، والمراجعة؛ والأدوات لا تلغي الحاجة إلى المهندسين.

وتقدم بيانات أن “الإنسان لا يزال في الحلقة”: دراسة من Faros على 10,000 مطور تظهر أن الفرق الذي يستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي أنجز مهامًا أكثر بنسبة 21%، ودمج طلبات السحب (pull requests) أكثر بنسبة 98%، لكن زمن مراجعة الطلبات زاد بنسبة 91%. فالكفاءة قد تخلق عنق زجاجة في مراحل أخرى، خاصة في التسليم المؤسسي، حيث لا تزال الأمان، والصيانة، والتكامل، وتنظيم العمليات، وبناء النظام البيئي، وGTM من المهام الصعبة.

“المستقبل سيكون مخصصًا” قد يسرق جزءًا من الميزانية، وPalantir يجعل من التخصيص منصة (تقييم 3)

• الحجة الخامسة في السوق الهابطة هي أن “الشركات تفضل البناء الداخلي”.** وتخلص جولدمان ساكس إلى أن انخفاض تكلفة البرمجة لن يغير بشكل عام قرار الشراء مقابل البناء، لكن الشركات ستخصص ميزانيات لبعض السيناريوهات للبناء الداخلي، وتُصنف المخاطر بـ3. السبب هو أن تكاليف الصيانة والمسؤولية ستتراكم على المدى الطويل—حتى لو زادت كفاءة الوكيل، فإن تكاليف الصيانة من قبل الشركات المتخصصة ستنخفض أيضًا، وغالبًا ما يكون “الحد الأدنى من الأداء/التكلفة” في صالح الشركات المصنعة.

وتعتقد أن المناطق التي قد تُسحب من قبل البناء الداخلي هي تلك التي تقع بين SoR التقليدي، وتتطلب تنسيقًا عبر أقسام متعددة، وكانت سابقًا غير متصلة بشكل جيد.

وتُذكر شركة Palantir كمثال على التخصيص: من خلال التعاون مع العملاء لبناء حالات استخدام ذكاء اصطناعي إنتاجية، مع التركيز على عائد الاستثمار القابل للقياس. وتذكر أن نموها في السوق الأمريكية للأعمال التجارية 2025 بلغ 109%، ومن المتوقع أن يتسارع إلى أكثر من 115% في 2026. وتستخدم مهندسي التنفيذ المباشر لتحويل نوايا العملاء إلى أنظمة قابلة للتشغيل، وتثري الحلول الخاصة للعملاء لتصبح قدرات قابلة لإعادة الاستخدام؛ ومع الشكوك حول “البرمجيات أم الخدمة”، تظل الشركة تحقق هامش ربح حوالي 85%.

كما تحذر جولدمان ساكس من أن موجة البناء الداخلي قد تصل إلى “ذروتها الجزئية”: حيث تعمل شركات SaaS على تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي، وتطورات حوكمة البيانات والأمان (مثل A2A وMCP)، وفريق تكنولوجيا المعلومات يتسلق التحديات. وذكرت ServiceNow أنها تستعيد الميزانيات التي كانت تتجه نحو البناء الداخلي.

“ضريبة LLM” ستضغط على الهوامش: المدى القصير 12-24 شهرًا أكثر واقعية، لكن المدى الطويل هو قوة التسعير (تقييم 3)

• الحجة السادسة هي أن هيكل الهوامش يتغير.** تتوقع جولدمان أن الصناعة ستشهد ضغطًا معتدلًا على الهوامش خلال 12-24 شهرًا: حيث قد تتبنى الشركات تكاليف استدراج GPU، وواجهات برمجة التطبيقات لنماذج الطرف الثالث، لزيادة معدلات الاعتماد. لأن الذكاء الاصطناعي يحول “شدة الاستخدام” مباشرة إلى تكلفة (مثل استهلاك الرموز، وتعقيد النموذج، وتكرار الاستعلام)، فإن SaaS يتحول من تكلفة ثابتة إلى اقتصاد “حسب الاستهلاك”.

وتستشهد بملاحظات Bessemer: أن بعض الشركات التي بدأت من الصفر ووصلت إلى 100 مليون دولار من الإيرادات السنوية المبكرة، تحقق هامش ربح حوالي 25%، وبعضها سلبي؛ أما الشركات الأكثر نضجًا، فهامش الربح حوالي 60%، لكنه لا يزال أقل من SaaS التقليدي.

لكن جولدمان لا تعتبر ذلك انهيارًا دائمًا: فهي تشير إلى بيانات Epoch AI، التي تظهر أن تكاليف استدراج نماذج اللغة الكبيرة تنخفض بين 9 و900 مرة سنويًا؛ وأن أداء GPT-4 المشابه لـ MMLU ينخفض سعره حوالي 40 مرة سنويًا. ما إذا كانت الهوامش ستعود إلى مستويات أعلى يعتمد على “قوة التسعير = التميز”. وتذكر أن ميكروسوفت لديها ميزة هيكلية، بفضل تكاملها الرأسي وعلاقتها مع OpenAI، مما يمكنها من تحقيق أرباح عبر عدة طبقات من سلسلة القيمة، وتقليل تدفق “ضريبة LLM” من الأطراف الثالثة.

أصعب شيء في التسعير هو سرعة التطور التكنولوجي: عدم اليقين نفسه يضغط على التقييم (تقييم 5)

• الحجة السابعة والأخيرة تُعتبر أعلى مخاطر من قبل جولدمان ساكس: أن التطور التكنولوجي سريع جدًا، والنهاية غير قابلة للتوقع.** يذكر التقرير تحديثات منذ بداية العام—مثل Anthropic (Cowork، Opus 4.6، الإضافات للملحقات)، وOpenAI (Frontier، OpenClaw)، وGoogle DeepMind (Deep Think)، وMeta (Avocado). ويستشهد برأي من Bridgewater في نوفمبر 2025: أن قاعدة التوسع في النماذج المسبقة لا تزال تعمل؛ ويذكر تحديثات النماذج الأخيرة ونتائج الاختبار (مثل GPQA Diamond، حيث تجاوزت نماذج متعددة 90%).

ويستخدم التقرير مثالين “نقطة تحول من التغليف”: أن ChatGPT أدخل القدرة في واجهة سهلة الاستخدام، مما أدى إلى انتشار واسع؛ وCowork دفع القدرة إلى واجهة GUI على سطح المكتب، مما سمح لغير التقنيين بالتجربة. وإذا تتبعنا أبعد، فإن انتشار وكيل يمكن استضافته ذاتيًا مثل OpenClaw، يوصف في التقرير وفي حديث مع CEO Cloudflare، بأنه قد يكرر سرعة انتشار ChatGPT خلال الثلاث سنوات القادمة، مع أن القيود الحالية على الشركات ستكون أمنية على الأرجح.

عدم اليقين هذا قد يخلق سوقًا جديدًا (TAM). ويستشهد التقرير بحالة من فريق الذكاء الاصطناعي في Microsoft MAI، الذي حقق معدل نجاح 85% في حالات التحدي الطبي في مجلة نيو إنجلاند الطبية، ويقدر أن حجم السوق المحتمل بعد إدخال ChatGPT يتراوح بين 50 و100 مليار دولار سنويًا، مع سيناريو أعلى يصل إلى 150-200 مليار دولار. لكن النقطة الأساسية ليست “رهان على النهاية”، بل الاعتراف بأن عدم اليقين يجعل تحديد القيمة النهائية أصعب، وأن عدم اليقين غالبًا ما يُخفض مضاعفات التقييم.

الإشارات التي يجب مراقبتها “لثبات” السوق: إثبات خبرة المجال، وعدم تدهور الأساسيات

يجمع جولدمان ساكس بين إشارتين يمكن ملاحظتهما على استقرار السوق: الأولى، هل يمكن لشركات البرمجيات المؤسسية إثبات أن خبرة المجال تؤدي إلى نتائج وكيلة ذات جودة أعلى من خلال منتجات وحالات استخدام؛ الثانية، هل يمكن أن تستقر أو تتحسن الأوضاع الأساسية في التقارير المالية (خاصة عبر فصول الأرباح). قبل ذلك، تميل إلى “حماية الحصن الهيكلي”—الحصن المنيع لا يقتصر على واجهات المستخدم وسير العمل، بل يمتد إلى البنية التحتية والتقنيات الأساسية.