في الوقت الذي تشدد فيه الشركات الأمريكية قبضتها على الإنفاق الجامح على الذكاء الاصطناعي، تراهن شركة ناشئة عمرها ثمانية أشهر فقط على أن هناك ثروة يمكن تحقيقها من خلال مساعدة الشركات على تحقيق المزيد باستخدام عدد أقل من الرموز. أعلنت Engram، التي تصف نفسها بأنها "الذاكرة المكتسبة" للذكاء الاصطناعي، في 23 يونيو 2026 أنها جمعت 98 مليون دولار من قائمة كبيرة من المستثمرين.

حظيت الجولة بدعم من General Catalyst وKleiner Perkins وSequoia، بالإضافة إلى المؤسس المشارك لـ OpenAI Andrej Karpathy، الذي انضم مؤخرًا إلى مختبر Anthropic المنافس. يشير التمويل إلى أن رأس المال الاستثماري من الدرجة الأولى لا يزال يرى مجالاً للاعب جديد في مجال مزدحم بشكل متزايد - بشرط أن يتمكن من حل مشكلة لم تحلها أكبر الأسماء في الصناعة: التكلفة المتزايدة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. لمزيد من السياق حول هذه القصة، راجع أخبار الذكاء الاصطناعي.

مشكلة التكلفة أهداف إنجرام

أثبتت نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة والأكثر تطورا أنها أكثر تكلفة من الأجيال التي سبقتها، مما يتحدى الافتراض الذي كان سائدا ذات يوم بأن التوسع في الحجم سيؤدي حتما إلى انخفاض التكاليف. الشركات التي اعتمدت بفارغ الصبر أدوات الذكاء الاصطناعي تواجه الآن مشروع القانون، مع قيام البعض بتقييد الاستخدام من قبل المطورين لأن استهلاك العملات الرمزية يضغط على الميزانيات.

تتمثل فكرة Engram في أن نماذجها يمكنها تذكر سير العمل والسياق الخاص بالمؤسسة لتوقع الأسئلة وتقديم استجابات أكثر ذكاءً بجزء بسيط من التكلفة. تدعي الشركة أن نماذجها يمكنها مطابقة المختبرات الحدودية أو التفوق عليها باستخدام ما يصل إلى 100 مرة أقل من الرموز، وهي العملة الحسابية التي تحدد تكلفة تشغيل كل استعلام للذكاء الاصطناعي.

قامت لي ماري براسويل، الشريكة في شركة كلاينر بيركنز، بصياغة الفرصة بوضوح. وقالت، بحسب ما نقلت عنه شبكة سي إن بي سي: "لقد حصلت على هذا الانفجار في البيانات، وانفجار في التكلفة". "يأتي Engram ويقوم بشكل أساسي بتخطيط مؤسستك ويقدم طلبات ذات حجم إنتاجي أرخص."

جذب مبكر بأسماء كبيرة

على الرغم من أنها تأسست قبل أقل من عام، إلا أن الشركة المكونة من 13 شخصًا قامت بالفعل ببناء قائمة عملاء من شأنها أن تكون موضع حسد المنافسين الأكبر منها بكثير. يشمل العملاء Microsoft وNotion وHarvey، شركة الذكاء الاصطناعي القانونية الناشئة. يشير هذا التبني المبكر من قبل الشركات - ومن قبل شركة أخرى للذكاء الاصطناعي في هارفي - إلى أن تكنولوجيا إنجرام لا تُستخدم كحداثة، بل كبنية تحتية أساسية لأعباء العمل الحقيقية.

تأخذ الشركة الناشئة اسمها من علم الأعصاب، حيث يشير "engram" إلى الأثر المادي الذي تتركه الذاكرة في الدماغ. والاستعارة ملائمة: فقد تم تصميم تقنية إنجرام لإعطاء أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاكرة دائمة للمعرفة المحددة للمؤسسة، لذلك لا يتعين عليها إعادة تعلم السياق من الصفر في كل تفاعل.

مؤسس مهووس بالذاكرة

يتمتع المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Engram، Dan Biderman، بعلاقة شخصية بالمشكلة التي تعمل شركته على حلها. وبحسب قناة CNBC، فإن اهتمام بيدرمان بالذاكرة بدأ عندما كان طفلاً، عندما حاول مساعدة جدته – التي فقدت ذاكرتها – على تذكر حقائق صغيرة عنه وعن إخوته. إن هذا الانبهار الدائم بكيفية عمل الذاكرة يدعم الآن النهج الفني للشركة لجعل الذكاء الاصطناعي أرخص وأكثر وعيًا بالسياق.

يعد بيدرمان أيضًا شخصية معروفة في مجتمع أبحاث الذكاء الاصطناعي، وهو معروف بعمله في فهم نماذج اللغات الكبيرة وتحسينها. من المحتمل أن هذه المصداقية الفنية ساعدت شركة Engram على جذب نخبة المستثمرين وعملاء المؤسسات المتطلبين في الأشهر الأولى من عملها.

ما يشتريه المال

وقالت شركة Engram إنها تخطط لاستخدام التمويل الجديد لدعم الحوسبة والموهبة — وهما الموردان اللذان يحددان قدرة الشركة الناشئة على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها وخدمتها. بالنسبة لشركة تطالب بمكاسب هائلة في الكفاءة، فإن الحاجة إلى حوسبة كبيرة تسلط الضوء على أن بناء أنظمة ذاكرة أفضل لا يزال يتطلب استثمارات جادة في الهندسة والبنية التحتية.

وتعكس الجولة أيضًا اتجاهًا أوسع في تمويل مشاريع الذكاء الاصطناعي: حيث ينجذب المستثمرون بشكل متزايد إلى شركات الانتقاء والمجارف التي تجعل عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الحالية أرخص أو أكثر فعالية، بدلاً من الرهان حصريًا على نموذج أساسي آخر. إن الشركات الناشئة التي تركز على كفاءة الاستدلال والذاكرة وتحسين التكلفة تحظى بالاهتمام على وجه التحديد لأن عصر الإنفاق غير المقيد على الذكاء الاصطناعي يبدو أنه قد انتهى.

المشهد التنافسي

يدخل Engram سوقًا لا يزال فيه تعريف "ذاكرة الذكاء الاصطناعي" محل نزاع. تهاجم بعض الشركات مشكلة التكلفة من خلال توجيه أفضل للنماذج، وإرسال استعلامات سهلة إلى النماذج الرخيصة وحجز النماذج باهظة الثمن للمهام الصعبة. يقوم البعض الآخر بضغط السياق باستخدام تقنيات الاسترجاع أو التخزين المؤقت المتخصص. يمثل نهج إنجرام - بناء نماذج ذاكرة مخصصة تتعلم أنماط المؤسسة - رهانًا متميزًا على أن تذكر السياق بكفاءة هو في حد ذاته فئة من المنتجات.

يبقى أن نرى ما إذا كان ادعاء الشركة الجريء بمطابقة الأداء الحدودي عند جزء من مائة من تكلفة الرمز المميز يخضع للتدقيق. ولكن مع انضمام مايكروسوفت وغيرها من المؤسسات الكبرى بالفعل، ومع وجود مستثمرين مثل كارباثي - الذي امتدت مسيرته المهنية إلى تأسيس كل من OpenAI وفترة عمله في Tesla - الذين وضعوا رؤوس أموالهم خلفها، سرعان ما أثبتت شركة Engram نفسها كشركة ناشئة تستحق المشاهدة في سباق اقتصاديات الذكاء الاصطناعي.

---

ابق على اطلاع بأخبار الذكاء الاصطناعي

آخر أخبار وتحليلات وإنجازات الذكاء الاصطناعي — في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →