Cohere، الشركة التي اختارت ألّا يعرفها أحد

اسأل عشرة مطوّرين عن OpenAI، تجد عشرة يعرفونها. اسألهم عن Anthropic، تجد ثمانية. عن Google DeepMind، سبعة. اسألهم عن Cohere، تجد اثنين ربّما. الشركة التي بنى فيها أحد مخترعي Transformer إمبراطورية بقيمة ستّة مليارات دولار، ظلّت خارج دائرة الأضواء عمداً.

هذا المقال محاولة لفهم هذا القرار.

أصغر مؤلّفي الورقة الأهمّ

في ديسمبر ٢٠١٧، نُشرت في مؤتمر NeurIPS ورقة عنوانها بسيط: Attention Is All You Need. الورقة قدّمت معمارية Transformer التي صارت أساس كل نموذج لغوي حديث: GPT، Claude، Gemini، Llama، كلها منها.

المؤلّفون ثمانية، جميعهم من Google Brain. الأشهر منهم Ashish Vaswani وNoam Shazeer. الأصغر سنّاً كان Aidan Gomez، متدرّب في الثالثة والعشرين، لبناني الأصل كندي المولد، تخرّج من جامعة تورونتو.

بعد الورقة، غادر معظم المؤلّفين Google لتأسيس شركاتهم الخاصّة. Vaswani أسّس Essential AI. Shazeer أسّس Character.AI (ثمّ عاد لـGoogle). Llion Jones أسّس Sakana AI. Aidan Gomez، بعد فترة أبحاث قصيرة في Google Brain، عاد إلى كندا وأسّس Cohere عام ٢٠١٩.

ثلاثتهم كانوا في أواخر العشرينات: Aidan Gomez (CEO)، Ivan Zhang (CTO، زميل من تورونتو)، وNick Frosst (زميل من Google Brain، مقرّب من Geoffrey Hinton، ومغنٍّ في فرقة كندية اسمها Good Kid على الجانب). المقرّ في تورونتو.

توقيت التأسيس كان قبل ChatGPT بأربع سنوات. GPT-2 كان قد صدر للتوّ. لم يكن أحد يتحدّث عن LLMs كسوق تجاري. القرار بناء شركة على النماذج اللغوية آنذاك كان بمثابة رهان ضدّ الإجماع.

قرار غريب: لن نكون ChatGPT

في ٢٠٢٢، حين أطلقت OpenAI ChatGPT وحصدت مئة مليون مستخدم في شهرين، بدا المسار واضحاً لكل من كان في هذا السوق: ابنِ chatbot، حمّله على مواقع الاستهلاك، اقتنص المستخدمين، اعرضهم للمعلنين.

Cohere اختارت غير ذلك. حرفياً، غير ذلك. لا تطبيق للجوّال، لا chatbot عام، لا حساب مجّاني للجمهور، لا حتى صفحة اشتراك بارزة على الموقع الرسمي. من يدخل cohere.com يجد صفحة تخاطب مديري تقنية معلومات، لا مستخدمين.

القرار كان استراتيجياً حادّاً. OpenAI وAnthropic يستهدفان الجميع: من المطوّر الفرد الذي يبني تطبيقاً لعطلة نهاية أسبوع، إلى البنك الذي يوقّع عقداً بملايين. Cohere استهدفت الطرف الأخير فقط.

منطق هذا القرار له ثلاث ركائز.

الأولى، الاقتصاد. المستخدم النهائي في تطبيقات AI يستهلك حسابياً بلا حساب. Chatbot مجّاني يُنتج فاتورة استدلال بمئات الآلاف يومياً، والدخل الوحيد المحتمل منه إعلانات لم يعتد المستخدمون رؤيتها في محادثات AI. Anthropic تعرف هذا، ولذا رفعت سعر Claude Pro تدريجياً. OpenAI تعرفه، ولذا حرقت 5 مليارات دولار في 2024 وحدها بحسب تقرير The Information. Cohere قرّرت تجنّب المعادلة كلّها.

الثانية، الاحتفاظ بالعميل. المؤسّسات لا تُغيّر مزوّد AI بسهولة. حين تُدمج Cohere في Oracle Cloud وتُدرَّب على بيانات الشركة الداخلية، تصير جزءاً من البنية. المستخدم النهائي يُغيّر chatbot مثل ما يُغيّر متصفّح.

الثالثة، البيانات. المؤسّسات تدفع مقابل ضمان أنّ بياناتها لن تُدرَّب النموذج عليها. Cohere صمّمت عقودها حول هذا الضمان، بينما OpenAI حتى ٢٠٢٣ كانت تُدرّب على تفاعلات المستخدمين افتراضياً.

Oracle، الشراكة التي تحدّد المصير

في يونيو ٢٠٢٣، أعلنت Oracle وCohere عن شراكة استراتيجية غيّرت مسار الشركتَين. نماذج Cohere Command صارت متاحة كخيار افتراضي داخل Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Oracle ضخّت استثماراً في Cohere، وتعهّدت بترشيحها لكل عميل يسأل عن AI.

هذه ليست شراكة تسويقية. Oracle عملاؤها البنوك والاتّصالات والحكومات، الشركات التي لن تضع بياناتها الحسّاسة على AWS أو Azure لأسباب سيادية أو تنظيمية. لهؤلاء، Cohere صارت الخيار الجاهز.

النتيجة أنّ Cohere حقّقت في ٢٠٢٤ عائدات سنوية متكرّرة (ARR) تقارب ١٠٠ مليون دولار، معظمها من عملاء وصلوا عبر Oracle، بحسب تقرير Reuters. التقييم قفز من ٢.٢ مليار (٢٠٢٣) إلى ٥.٥ مليار (٢٠٢٤)، وتقارير لاحقة رفعته إلى ٦ مليار.

القوّة هنا واضحة. الضعف أيضاً. الاعتماد على قناة توزيع واحدة يجعل مصير Cohere مرتبطاً بمصير Oracle Cloud. إن قرّرت Oracle تطوير نموذجها الداخلي، أو اختارت شراكة أوثق مع لاعب آخر، تدفع Cohere الثمن.

المنتج: Command، Embed، Aya

نماذج Cohere ثلاث عائلات، لكل واحدة منها منطق سوقيّ مختلف.

Command عائلة نماذج المحادثة العامّة. Command R (٣٥ مليار معامل، مارس ٢٠٢٤) وCommand R+ (١٠٤ مليار، أبريل ٢٠٢٤) محسَّنة لتطبيقات RAG (Retrieval-Augmented Generation)، أي دمج البحث في قاعدة معرفية مع توليد الإجابة. هذا هو النمط الأشهر في تطبيقات المؤسّسات: chatbot يُجيب على أسئلة الموظّفين من وثائق الشركة، مساعد قانوني يبحث في العقود، محلّل مالي يقرأ تقارير الأرباح. Command R+ ينافس GPT-4 في هذا التخصّص تحديداً بحسب قياسات Cohere الرسمية، وإن تخلّف في مقاييس الاستدلال العام مثل GPQA.

Embed عائلة نماذج توليد التمثيلات المتّجهة (embeddings)، الأداة الأساسية لأي نظام بحث دلالي أو RAG. Embed v3 الإصدار الحالي، ونسخة multilingual منه من أفضل الخيارات العربية بين الخيارات التجارية، وهذا مسجَّل في اختبارات مستقلّة على MTEB benchmark. الشركات التي تبني بحثاً دلالياً بالعربية تختار Cohere أو OpenAI text-embedding-3، والفرق بينهما ضيّق.

Aya المشروع الأكثر إثارة إعلامياً. أطلقته Cohere For AI، الذراع البحثي المفتوح، في فبراير ٢٠٢٤. هدفه بناء نموذج يُتقن ١٠١ لغة، بتركيز على اللغات "غير المهيمنة" التي تتجاهلها معظم النماذج الأمريكية. البيانات جُمعت بمشاركة باحثين من ١١٩ دولة. Aya 23 (مايو ٢٠٢٤) ثمّ Aya Expanse (أكتوبر ٢٠٢٤) نموذجان بحجم ٣٢ مليار معامل، مفتوحان للأبحاث تحت CC-BY-NC.

جودة Aya العربية جدّية. تنافس GPT-3.5-turbo في الفصحى، وأحياناً تتقدّم على Command R+ نفسه في مهام الترجمة والتلخيص. للمطوّر العربي الذي يبني تطبيقاً بموازنة محدودة ولا يريد الاعتماد على API خارجي، Aya خيار حقيقي.

أين تقف مقابل المنافسين؟

| البُعد | Cohere | OpenAI | Anthropic | Mistral | |---|---|---|---|---| | السوق المستهدَف | مؤسّسات فقط | جميع الأسواق | جميع الأسواق | مؤسّسات + مطوّرون | | منتج استهلاكي | لا يوجد | ChatGPT | Claude Chat | Le Chat | | الرخصة | Enterprise + open weights (بعض) | مغلق | مغلق | Apache 2.0 (بعض) | | قوّة عربية | جيّدة (Aya + Embed) | جيّدة جداً (GPT-4o) | ممتازة (Claude) | ضعيفة نسبياً | | قناة توزيع رئيسية | Oracle Cloud | مباشر + Azure | AWS Bedrock | مباشر + Azure | | التمويل التراكمي | ~1.5 مليار$ | ~18 مليار$ | ~15 مليار$ | ~1 مليار€ |

الجدول يشرح لماذا Cohere ليست الاختيار الأوّل حين يبحث الناس عن "أفضل AI". هي مصمّمة لسؤال مختلف: "ما AI الذي يمكن أن أدمجه في نظامنا المؤسّسي، أضعه على بياناتنا الحسّاسة، وأنام مرتاحاً؟".

المخاطر الحقيقية

الاعتماد على Oracle يبقى الخطر الأكبر. إن غيّرت Oracle استراتيجيتها، تفقد Cohere ثلثَي قناة توزيعها في يوم. الاحتمال ليس صفراً: Oracle استثمرت في xAI مؤخّراً، وتحدّثت علناً عن دعم "نماذج متعدّدة"، ما يعني أنّ الحصرية تضعف تدريجياً.

الخطر الثاني، غياب المنتج الاستهلاكي، يعني أنّ Cohere لا تبني علاقة مع الجيل القادم من المطوّرين. طالب في الرياض يجرّب ChatGPT اليوم، سيُوصي به شركته بعد خمس سنوات. Cohere غير موجودة في هذه المعادلة.

الخطر الثالث، الأبحاث. Anthropic وOpenAI وDeepMind يقودون Interpretability وAlignment وReasoning. Cohere لديها فريق بحثي محترم لكنّها ليست في الطليعة. حين تصل مقاييس المؤسّسات إلى الاستدلال المعقّد، قد تفضّل الشركات نماذج بحثية أكثر تقدّماً.

ماذا يعني هذا للمستخدم العربي؟

إن كنت مطوّراً فرداً، على الأرجح لن تستخدم Cohere. لا حساب مجّاني، والوثائق مصمّمة لفرق متكاملة.

إن كنت مدير تقنية معلومات في بنك سعودي أو شركة اتّصالات خليجية، القصّة مختلفة. Cohere عبر Oracle Cloud قد تكون الخيار الأنظف لتطبيقات RAG داخلية. الضمانات على البيانات، الدعم الشركاتي، والتوافق مع البنية الموجودة، كلها نقاط قوّة.

إن كنت باحثاً أو طالباً في NLP، Aya هي المدخل. مفتوح، متعدّد اللغات، بجودة عربية حقيقية. الجزء البحثي في Cohere For AI ينشر أوراقاً منتظمة يستحقّ متابعتها.

الشركة قد لا تصبح الأشهر. لكنّها قد تصبح، بهدوء، إحدى أهمّ البنى التحتية للـAI الشركاتي على مدى العقد القادم. أو قد تُبتلع في تسوية Oracle كبرى. الاحتمالان مفتوحان.

اقرأ أيضاً:

• Anthropic، الشركة الأخلاقية للـAI
• Embeddings في نماذج اللغة: كيف تفهم المعنى؟