در یکی از شبهای دسامبر ۲۰۲۵، یادداشتی از سم آلتمن، مدیرعامل اوپنایآی، در درون شرکت منتشر شد؛ عنوان آن «کد قرمز» بود. در زبان داخلی شرکت، این بالاترین سطح هشدار ممکن است. علت آن، صعود مدل جدید گوگل به صدر جدول LMArena بود، اما در واقع، ماجرا عمیقتر از رقابت دو مدل زبانی بود. این یادداشت نشانهٔ آشکار تغییری ساختاری بود که از نیمهٔ ۲۰۲۴ در حال شکلگیری بود: دگرگونیای که مسیر جریان سرمایه، سیاستگذاری و حتی درک ما از ارزش در صنعت هوش مصنوعی را برای همیشه عوض میکند.
در این فضای جدید، دیگر «توانایی مطلق» یک مدل معیار موفقیت نیست. برتری در هوش مصنوعی اکنون با واژهای تازه سنجیده میشود: «قابلیت اعتمادپذیری» (Reliability Premium).
این مفهوم میگوید ما از دورهای که بهترین مدل بیشترین سود را میبرد، وارد مرحلهای شدهایم که در آن زیرساخت، قابلیت پیشبینی و پایداری عملیاتی، معیار اصلی ارزشگذاری هستند. همانطور که در دههٔ نود، صنعت رایانه از عصر آتاری و کمودور به سلطهٔ ویندوز و اینتل رسید، اکنون نیز صنعت هوش مصنوعی در حال گذار از «عصر توانایی» به «عصر اعتماد» است.
این گذار، فقط بازی شرکتهای فناوری را تغییر نمیدهد، بلکه ۱۵ تریلیون دلار سرمایه را در بازارهای جهانی به حرکت درمیآورد. صندوقهای بازنشستگی، بانکهای مرکزی و شرکتهای سرمایهگذاری اکنون با پرسش تازهای روبهرو هستند:
در جهانی که هوش مصنوعی همهجا حاضر است، ارزش واقعی در کجا نهفته است؟ در مدلهای قدرتمند یا در زیرساختهای باثبات و قابل اعتماد؟
یادداشتی که پایان یک عصر را اعلام کرد
۲ دسامبر ۲۰۲۵: یادداشت داخلی آلتمن با عنوان «کد قرمز» به هزاران کارمند اوپنایآی ارسال شد. در ظاهر، واکنشی بود به مدل Gemini 3 گوگل که با امتیاز ۱۵۰۱ در جدول LMArena از GPT-5 پیشی گرفته بود. اما در عمق، نشانهای بود از یک گذار سیستمی؛ گسستی میان دو دورهٔ تاریخی در هوش مصنوعی.
تا پیش از آن، جهان فناوری در «دوران برتری توانایی» زندگی میکرد. از ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۳، هر نسلی از مدلهای GPT مرزهای جدیدی از توانایی زبانی و ادراکی را فتح میکرد و ارزش شرکت را چندبرابر میساخت. اما با رسیدن به ۲۰۲۵، دیگر فاصلهٔ چشمگیری میان مدلها وجود نداشت. گوگل، آنتروپیک و متا به سطحی از عملکرد رسیده بودند که در بیشتر کاربردهای تجاری تفاوت محسوسی میانشان دیده نمیشد.
وقتی توانایی به نقطهٔ اشباع میرسد، بازی تغییر میکند. اکنون معیار برنده شدن چیز دیگری است: اعتمادپذیری، یکپارچگی و دوام زیر فشار استفادهٔ واقعی.
شرکتی که بتواند پایداری زیرساخت را تضمین کند، برنده است؛ نه لزوماً شرکتی که مدلش چند درصد بهتر متن تولید میکند. سرمایه از شرکتهایی که صرفاً مدل میسازند به سمت شرکتهایی میرود که مالک شبکههای زیرساختی و دادهای هستند، همانطور که در گذشته نیز قدرت از تولیدکنندگان سختافزار به پلتفرمهای توزیع و نرمافزارهای باثبات منتقل شد.
برای درک این دگرگونی باید بدانیم که تاریخ فناوری پر است از این «گذارهای فازی» (Phase Transitions).
در دههٔ ۸۰، کمودور و آتاری با نوآوری سختافزاری پیشتاز بودند، اما در نهایت IBM و مایکروسافت پیروز شدند چون مالک اکوسیستم بودند، نه فقط توان فنی. در دههٔ ۲۰۱۰ نیز شرکتهای کوچک SaaS که نرمافزارهای ابری میساختند، سرانجام زیر سایهٔ غولهایی چون آمازون، گوگل و مایکروسافت رفتند که شبکه و زیرساخت را در اختیار داشتند.
اکنون همین اتفاق با سرعتی بسیار بیشتر در هوش مصنوعی رخ میدهد.
گذار از برتری توانایی به حق بیمهٔ اعتمادپذیری
هر صنعت فناورانه در مسیر بلوغ، از دو فاز عبور میکند:
در فاز نخست، توانایی فنی حرف اول را میزند؛ هرکه بهترین محصول را بسازد، برنده است. اما در فاز دوم، وقتی سطح تواناییها به هم نزدیک میشود، معیار موفقیت تغییر میکند: حالا زیرساخت، توزیع و اعتماد کاربران است که تعیینکننده میشود.
اوپنایآی در مرحلهٔ اول برتری مطلق داشت. GPT-3 در سال ۲۰۲۰ بیرقیب بود، و GPT-4 در ۲۰۲۳ فاصلهاش با رقبا را حفظ کرد. اما با انتشار GPT-5 در ۲۰۲۵، شکاف توانایی تقریباً از بین رفت. گوگل با Gemini 3 به سرعت به اوج رسید، آنتروپیک با Claude Opus 4.5 در وظایف برنامهنویسی و عاملهای هوشمند پیشی گرفت و مدلهای متنباز متا نیز به اندازهای خوب شدند که برای اغلب کاربردهای سازمانی کفایت میکردند.
این همگرایی، نگاه کاربران را تغییر داد. در شبکههای اجتماعی، موجی از نارضایتی از GPT-5 شکل گرفت. کاربران از اشتباههای ابتدایی در جغرافیا، تاریخ و ریاضیات گلایه میکردند. پست معروفی با عنوان «GPT-5 افتضاح است» در ردیت بیش از ششهزار رأی مثبت گرفت و تنها ظرف چند ساعت، در بازارهای پیشبینی احتمال حفظ برتری اوپنایآی از ۷۵٪ به ۱۴٪ سقوط کرد.
اما نکتهٔ اصلی در این گلایهها، نارضایتی از قابلیت مدل نبود؛ بلکه از ثبات و قابلاعتماد بودنش بود. کاربران در جهانی که مدلها از نظر توانایی تقریباً برابر شدهاند، به دنبال چیز دیگری میگردند:
شخصیت، ثبات در پاسخ، سازگاری با جریان کار و پیشبینیپذیری.
این همان نقطهٔ تغییر رژیم رقابتی است. اوپنایآی تا امروز بر پایهٔ برتری فنی ارزیابی میشد، اما از این به بعد، موفقیتش به معیارهایی وابسته است که اندازهگیری آنها دشوارتر است: اعتماد، ارتباط مداوم با کاربر و پایداری زیرساختی.
به زبان سرمایهگذاری، صنعت هوش مصنوعی از «پاداش توانایی» به «پاداش اعتماد» گذر کرده است. و درست همانطور که ارزش مایکروسافت از فروش نرمافزار فراتر رفت و به انحصار اکوسیستم بدل شد، ارزش آیندهٔ هوش مصنوعی نیز در مالکیت زیرساخت و اعتمادپذیری توزیعشده نهفته است.
تلهٔ ساختاری اوپنایآی: تعهد ۱.۴ تریلیون دلاری بدون مالکیت زیرساخت
وقتی آلتمن در یادداشت «کد قرمز» نوشت، شرکتش در میانهٔ یکی از سنگینترین تلههای سرمایهای تاریخ فناوری قرار داشت. اوپنایآی در نوامبر ۲۰۲۵ اعلام کرد که مجموع تعهداتش برای ساخت و اجارهٔ زیرساخت طی هشت سال آینده به حدود ۱.۴ تریلیون دلار رسیده است.
در ظاهر، این سرمایهگذاری عظیم برای اجرای پروژهای به نام Stargate انجام شد؛ طرحی مشترک با سافتبنک، اوراکل و MGX که هدف آن ساخت ۱۰ گیگاوات ظرفیت محاسباتی هوش مصنوعی بود. اما در عمق، این تصمیم شبیه به یک ناهماهنگی ساختاری است: شرکتی با درآمد سالانهٔ ۲۰ میلیارد دلار و زیان تجمعی بیش از ۱۰۰ میلیارد، در حال تقبل هزینههایی معادل تولید ناخالص یک کشور صنعتی متوسط است.
بر اساس برنامهٔ رسمی، این هزینهها قرار است تا سال ۲۰۳۳ در چند مرحله انجام شود. به بیان سادهتر، اوپنایآی باید سالانه حدود ۱۷۵ میلیارد دلار برای زیرساخت هزینه کند، در حالی که درآمد فعلیاش حتی کفاف یکنهم این رقم را نمیدهد.
چنین شکاف مالی در هیچ شرکت فناوری سابقه ندارد. آمازون وب سرویسز (AWS) پانزده سال زمان داشت تا شبکهٔ جهانی خود را با تکیه بر سود خردهفروشی بسازد. گوگل از درآمد ۳۰۰ میلیارد دلاریاش برای گسترش مراکز داده استفاده میکند. اما اوپنایآی نه سود دارد، نه تنوع درآمد و نه مالکیت واقعی بر زیرساختی که میلیاردها دلار خرج آن میکند.
در واقع، ساختار پروژهٔ Stargate نشان میدهد که اوپنایآی مالک چیزی نیست جز قراردادها.
- Crusoe Energy کمپهای داده را میسازد.
- Oracle ابرمحاسبات را تأمین میکند.
- JPMorgan وامدهندهٔ اصلی است.
- Nvidia سختافزار را با سفارش مستقیم برای اوراکل فراهم میکند.
نتیجه؟ اوپنایآی بدهکار پروژهای است که کنترل فیزیکیاش را ندارد. این یعنی سود اصلی در دست تأمینکنندگان زیرساخت میماند و ریسک نوسان تقاضا بر دوش اوپنایآی میافتد.
این الگو یادآور بحران شرکتهای مخابراتی در اوایل دههٔ ۲۰۰۰ است: اپراتورها هزینههای کلان شبکه را بر عهده گرفتند اما با افت قیمت پهنای باند، حاشیهٔ سودشان فروپاشید. حالا همین سناریو در مقیاسی کیهانی در حال تکرار است.
در مقابل، گوگل و مایکروسافت در نقطهٔ معکوس ایستادهاند. آنها مالک مراکز داده، خطوط انتقال انرژی، و حتی تراشههای اختصاصی (مانند TPU و Azure Maia) هستند. بنابراین هر پیشرفت نرمافزاری، سودی مستقیم بر داراییهایشان میافزاید. اوپنایآی اما صرفاً اجارهنشین این امپراتوری است.
در دنیایی که قدرت واقعی از مدلها به سمت زیرساخت منتقل میشود، این بزرگترین نقطهٔ ضعف است.
«کد قرمز» در واقع اعلام این حقیقت بود: اوپنایآی باید همزمان در چهار جبهه بجنگد-توسعهٔ مدل، مدیریت سرمایه، کنترل شرکای خارجی، و حفظ کاربران-در حالی که کوچکترین لغزش در هر جبهه میتواند کل معادله را بر هم بزند.
نابرابری توزیع: کاربران مصرفکننده در برابر اجارهداران زیرساختی
آلتمن در همان یادداشت دستور توقف چند پروژهٔ مهم را داد:
سیستم تبلیغات، عامل سلامت، ابزار خرید هوشمند و دستیار شخصی موسوم به Pulse.
این توقفها نشان میداد شرکت فهمیده که مشکل اصلی در «تجربهٔ کاربر» نیست، بلکه در «معماری توزیع» است.
اعداد ظاهری خیرهکنندهاند: ۸۰۰ میلیون کاربر هفتگی ChatGPT، بیش از ۵ میلیون مشتری تجاری، و درآمد سالانهٔ ۲۰ میلیارد دلار. اما وقتی همین ارقام را کنار آمار گوگل بگذاریم، تصویر واقعی آشکار میشود.
در زمان انتشار Gemini 3، گوگل اعلام کرد که اپلیکیشن Gemini بیش از ۶۵۰ میلیون کاربر فعال ماهانه دارد و ۲ میلیارد نفر از طریق جستوجوی گوگل روزانه با قابلیتهای هوش مصنوعی آن تعامل میکنند. افزون بر این، ۷۰ درصد مشتریان Google Cloud از مدلهای Gemini در پروژههایشان بهره میبرند.
در ظاهر، تفاوت چندان زیاد نیست، اما تفاوت اصلی در نوع توزیع است.
کاربران ChatGPT باید اپلیکیشن را دانلود و باز کنند؛ هر بار استفاده تصمیمی آگاهانه و پرهزینه است. در مقابل، کاربران Gemini نیازی به «ورود» ندارند-هوش مصنوعی درون محصولات روزمرهشان است: در کروم، اندروید، جیمیل، و گوگل ورکاسپیس.
آنها نیازی به جستوجو ندارند تا به سراغ Gemini بروند؛ Gemini از پیش در مسیرشان قرار دارد.
این همان تفاوت حیاتی میان «کاربر مصرفکننده» (Consumer User) و «اجارهدار زیرساخت» (Infrastructure Tenant) است.
کاربر مصرفکننده میتواند با یک کلیک از پلتفرم دیگری استفاده کند، اما اجارهدار زیرساخت، درون شبکهای از وابستگیهای نرمافزاری و عادتهای کاری گیر کرده است.
برای مثال، شرکتی که تمام گردش کار خود را بر پایهٔ Google Workspace ساخته، بهسادگی نمیتواند به ChatGPT مهاجرت کند، حتی اگر مدل اوپنایآی کمی بهتر باشد.
دادههای رفتاری نیز همین را نشان میدهد. طبق آمار Similarweb، طی شش ماه منتهی به نوامبر ۲۰۲۵، نرخ رشد ترافیک Gemini سه برابر ChatGPT بوده است (۱۴۸٪ در برابر ۴۶٪) و مدت ماندگاری کاربر در هر نشست نیز در Gemini بالاتر است.
اوپنایآی حتی اگر محصول خود را سریعتر یا شخصیتر کند، نمیتواند زیرساخت توزیع گوگل را بازسازی کند؛ زیرا این مزیت، نتیجهٔ دو دهه ادغام تدریجی در دستگاهها، مرورگرها و نرمافزارهای جهان است.
برتری آرام آنتروپیک: فتح پنهان بازار اعتماد
در حالیکه جهان رسانه درگیر نبرد میان اوپنایآی و گوگل بود، شرکتی دیگر بیسروصدا مسیر متفاوتی را انتخاب کرد و درست در لحظهای حساس از «گذار فازی» بهره برد. نامش Anthropic بود.
در طول سال ۲۰۲۵، آنتروپیک به شکل خیرهکنندهای رشد کرد: درآمد سالانهاش از حدود ۱ میلیارد دلار به بیش از ۵ میلیارد در ماه اوت رسید، و پیشبینی میشود تا پایان سال به ۹ میلیارد برسد.
اما مهمتر از عدد درآمد، ترکیب آن است. برخلاف اوپنایآی که بیشتر درآمدش از اشتراک کاربران ChatGPT میآید، ۷۵ درصد درآمد آنتروپیک از دسترسی API برای کسبوکارها تأمین میشود. بیش از ۳۰۰ هزار شرکت از خدماتش استفاده میکنند، و حسابهای بزرگ (با بیش از ۱۰۰ هزار دلار پرداخت سالانه) در عرض یک سال هفت برابر شدند.
راز این رشد در یک انتخاب ساده بود: آنتروپیک تصمیم گرفت در دنیایی که همه از «توانایی بیشتر» حرف میزنند، از «اعتماد بیشتر» حرف بزند.
بهجای رقابت با GPT-5 بر سر مهارتهای ادبی یا خلاقانه، برند خود را بر سه مفهوم استوار کرد: قابلیت اعتماد، قابلیت پیشبینی، قابلیت کنترل.
چارچوب Constitutional AI که درون شرکت توسعه یافته بود، برای مدیران فناوری در سازمانها حکم بیمهنامهای داشت که نشان میداد مدلهای آنتروپیک از حدود اخلاقی و حقوقی مشخصی پیروی میکنند.
در دنیای شرکتهای بزرگ که تصمیمگیری مبتنی بر ریسک و انطباق قانونی است، همین روایت کافی بود تا برند آنتروپیک تبدیل به «انتخاب امن» شود.
نمونهای از موفقیت این راهبرد، ابزار Claude Code بود که در مه ۲۰۲۵ معرفی شد. در عرض سه ماه، درآمد سالانهٔ آن به نیم میلیارد دلار رسید و تا نوامبر از مرز یک میلیارد عبور کرد.
نکتهٔ مهمتر این است که شرکتها حاضر بودند برای هر یک میلیون توکن ورودی، ۱۵ دلار بپردازند؛ در حالیکه قیمت معادل در GPT-5 فقط ۱.۲۵ دلار بود. این یعنی بازار حاضر است ۱۲ برابر بیشتر بپردازد، فقط برای اطمینان از ثبات عملکرد.
در همین مدت، ارزشگذاری آنتروپیک از ۶۱ میلیارد دلار در مارس به ۱۸۳ میلیارد در سپتامبر و سپس به ۳۵۰ میلیارد در نوامبر رسید. برخلاف اوپنایآی، آنتروپیک پیشبینی میکند از سال ۲۰۲۸ جریان نقدی مثبت داشته باشد.
وارونگی جاذبهٔ استعداد: وقتی سهام دیگر لنگر وفاداری نیست
هیچ سرمایهای در صنعت هوش مصنوعی از سرمایهٔ انسانی ارزشمندتر نیست. اما در اواخر ۲۰۲۴ و اوایل ۲۰۲۵، اوپنایآی شاهد خروج آرام و مداوم همان مغزهایی شد که زمانی مزیت مطلقش بودند.
همهچیز از استعفای میرا موراتی (Mira Murati)، مدیر ارشد فناوری و معمار اصلی ChatGPT و DALL·E، آغاز شد. پس از او، باب مگرو (Bob McGrew) مدیر تحقیق و برت زوف (Barret Zoph) نیز شرکت را ترک کردند.
در فوریهٔ ۲۰۲۵، موراتی آزمایشگاه تازهای به نام Thinking Machines Lab را تأسیس کرد؛ جایی که بلافاصله تعدادی از درخشانترین چهرههای اوپنایآی به او پیوستند، از جمله جان شولمن (John Schulman) و الک ردفورد (Alec Radford) خالق GPT-1 و GPT-2.
تا ژوئیه، شرکت تازه ۲ میلیارد دلار سرمایه با ارزشگذاری ۱۲ میلیارد دلاری جذب کرده بود. تنها چهار ماه بعد، این عدد به ۵۰ میلیارد نزدیک شد.
در همین زمان، شرکتهای دیگر نیز وارد شکار استعداد شدند. Meta Superintelligence Labs به رهبری الکساندر وانگ (Alexandr Wang) بستههای حقوقی ۲۰۰ میلیون تا ۱.۵ میلیارد دلاری برای پژوهشگران ارشد پیشنهاد داد. در نوامبر همان سال، سومیت چینتالا (Soumith Chintala)، خالق PyTorch، از متا جدا شد و به موراتی پیوست.
این مهاجرتها تصادفی نبودند. ساختار پاداش در اوپنایآی بر پایهٔ دو عامل استوار بود:
۱. امید به رشد ارزش سهام (Equity Upside)
۲. باور به مأموریت آرمانی شرکت (Mission Alignment)
اما هر دو انگیزه در حال فروپاشیاند و اکوسیستم استعداد در حال وارونه شدن است. تا چند سال پیش، دانشمندان برای کار در اوپنایآی از پیشنهادهای میلیاردی صرفنظر میکردند؛ اکنون همان افراد بهدنبال معنا، استقلال و فرصت مالکیت فکری هستند.
وقتی ارزش سهام دیگر تکیهگاه وفاداری نباشد و انگیزه از بین برود، هیچ یادداشت «کد قرمز»ی نمیتواند مانع فرار مغزها شود.
بازقیمتگذاری لایههای هوش مصنوعی: پیامدهای تخصیص سرمایه
برای سرمایهگذاران نهادی، مفهوم «حق بیمهٔ اعتمادپذیری» فقط یک ایدهٔ فلسفی نیست؛ بلکه ابزاری است برای بازچینش پورتفوی.
در دوران پاداش توانایی (Capability Premium)، تمرکز سرمایه بر شرکتهای frontier model -یعنی سازندگان مدلهای پیشرو مانند اوپنایآی -بود. اما در دوران پاداش اعتماد (Reliability Premium)، ارزش به سمت سه گروه جدید حرکت میکند:
۱. مالکین زیرساخت (Infrastructure Owners) مانند Nvidia، اوراکل و غولهای ابررایانش که از هر مدل سود میبرند
۲. پلتفرمهای سازمانی سودده (Enterprise AI Platforms) مانند آنتروپیک که قیمتگذاری ممتاز دارند
۳. ابرشرکتهای توزیعی (Distribution Titans) مثل گوگل و مایکروسافت که از طریق اکوسیستم موجود خود ارزش را جذب میکنند
در مقابل، وضعیت اوپنایآی شکنندهتر شده است. ارزشگذاری ۵۰۰ میلیارد دلاریاش بر پایهٔ درآمد ۲۰ میلیاردی، نسبت قیمت به فروش (P/S) حدود ۲۵ را نشان میدهد. برای تحقق این عدد، شرکت باید تا سال ۲۰۳۰ رشد سالانهٔ ۵۰ درصدی و جذب سرمایهٔ پیدرپی داشته باشد، در حالیکه تعهدات زیرساختیاش از ۱ تریلیون دلار فراتر میرود.
در منطق تازهٔ بازار، برندهها کسانی هستند که یا زیرساخت میفروشند، یا در دل ساختارهای کاری شرکتها حضور دارند.
در حالیکه رقابت مدلها در صدر خبرهاست، بازی واقعی در لایههای زیرین-در کابلها، سرورها و قراردادهای سازمانی-جریان دارد.
خلاصه نهایی
در پایان سال ۲۰۲۵، صنعت هوش مصنوعی از مرحلهٔ رقابت بر سر قدرت مدلها عبور کرده و وارد عصر جدیدی شده است که در آن اعتماد و زیرساخت تعیینکنندهٔ ارزش اقتصادی هستند.
شرکتهایی مانند گوگل، مایکروسافت و آنتروپیک با مالکیت مستقیم زیرساخت و ارتباط با سازمانها، موقعیت باثباتتری دارند. در مقابل، اوپنایآی با وجود محبوبیت عظیم، با چالش ساختاری بدهی، وابستگی زیرساختی و فرسایش نیروی انسانی روبهروست.
دوران جدید، بازی تازهای را آغاز کرده است که در آن برنده کسی است که بتواند «قابلاعتمادترین» باشد، نه «باهوشترین».
❓ پرسشهای رایج (FAQ)
۱. مفهوم اعتمادپذیری در صنعت هوش مصنوعی چیست؟
به تغییری اشاره دارد که در آن ارزش اقتصادی از «توانایی فنی مدل» به «قابلیت اعتماد، زیرساخت و پایداری عملکرد» منتقل میشود.
۲. چرا یادداشت «کد قرمز» اوپنایآی مهم است؟
زیرا نخستین اعتراف رسمی از درون بزرگترین بازیگر بازار است که نشان میدهد مدلهای زبانی دیگر مزیت رقابتی پایدار نیستند و باید به سراغ پایداری زیرساخت رفت.
۳. آنتروپیک چگونه از این تغییر سود برد؟
با تمرکز بر بازار سازمانی و فروش اطمینان، نه صرفاً توانایی؛ این شرکت توانست درآمد خود را چند برابر کند و به رشد مثبت جریان نقدی نزدیک شود.
۴. آیا گوگل برندهٔ قطعی این گذار است؟
در حال حاضر، گوگل بهدلیل مالکیت کامل بر مراکز داده و ادغام گسترده در محصولاتش از مزیت ساختاری برخوردار است، اما در بلندمدت پایداری نوآوری نیز تعیینکننده خواهد بود.
۵. این گذار چه پیامدی برای سرمایهگذاران دارد؟
سرمایه از مدلسازان به سمت مالکین زیرساخت و پلتفرمهای سودده حرکت میکند. تمرکز جدید بر ثبات و بازگشت سرمایه است، نه بر نوآوری لحظهای.
For international readers:
You are reading 1pezeshk.com, founded and written by Dr. Alireza Majidi -the oldest still-active Persian weblog- mainly written in Persian but sometimes visible in English search results by coincidence.
The title of this post is The Reliability Premium: How OpenAI’s Code Red Reveals the Phase Transition That Will Reshape $15 Trillion in Capital Allocation. This analysis examines how the AI industry is shifting from a capability premium to a reliability premium, redefining value through infrastructure ownership, enterprise trust, and long-term stability. It highlights OpenAI’s structural challenges, Anthropic’s enterprise positioning, and Google’s distribution advantage as key markers of this new phase.
You can use your preferred automatic translator or your browser’s built-in translation feature to read this article in English.
source