a16z《2026 سنة الرؤى الكبرى: الجزء الثاني》

كتابة: a16z New Media

ترجمة: Block unicorn

بالأمس، شاركنا الجزء الأول من سلسلة “تصورات مهمة”، والذي يتضمن بنيتنا التحتية، والنمو، والبيولوجيا + الصحة، بالإضافة إلى فريق Speedrun الذي يعتقد أن الشركات الناشئة ستواجه تحديات في عام 2026.

اليوم، سنواصل إصدار الجزء الثاني من السلسلة، والذي يتضمن مساهمات من American Dynamism (فريق استثمار خاص أُنشئ بواسطة a16z في عام 2021) وفريق التطبيقات.

American Dynamism

David Ulevitch: بناء بنية صناعية أصلية للذكاء الاصطناعي

الولايات المتحدة تعيد بناء تلك المكونات الاقتصادية التي تمنح البلاد قوتها الحقيقية. الطاقة، التصنيع، اللوجستيات والبنية التحتية أصبحت مجددًا مواضيع اهتمام، وأهم تحول هو ظهور بنيتها التحتية الصناعية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي كجذر أصلي، وتقديم البرمجيات كأولوية. تبدأ هذه الشركات من المحاكاة، والتصميم الآلي، والتشغيل المدفوع بالذكاء الاصطناعي. فهي ليست تحديثًا للماضي، بل بناء للمستقبل.

هذا يفتح فرصًا هائلة لمجالات مثل أنظمة الطاقة المتقدمة، وتصنيع الروبوتات الثقيلة، والتعدين الجيل الجديد، والبيولوجيا والعمليات الإنزيمية (التي تنتج الكيماويات الوسيطة التي تعتمد عليها صناعات متعددة). يمكن للذكاء الاصطناعي تصميم مفاعلات أكثر نظافة، وتحسين عمليات التعدين، وتصميم إنزيمات أفضل، وتنسيق مجموعات الآلات المستقلة برؤية لا يمكن للبشر الوصول إليها.

نفس التحول يعيد تشكيل العالم خارج المصانع. يمكن للمستشعرات المستقلة، والطائرات بدون طيار، والنماذج الحديثة للذكاء الاصطناعي الآن مراقبة الموانئ، والسكك الحديدية، وخطوط الكهرباء، والأنابيب، والقواعد العسكرية، ومراكز البيانات، وأنظمة حيوية أخرى كانت ذات يوم ضخمة وصعبة الإدارة بشكل كامل.

العالم الحقيقي يحتاج إلى برمجيات جديدة. من يبتكر هذه البرمجيات سيشكل ازدهار أمريكا للقرن القادم.

Erin Price-Wright: نهضة المصانع الأمريكية

استند القرن الأمريكي الأول العظيم إلى قوة صناعية قوية، لكن من المعروف أننا فقدنا معظم هذه القوة — جزئيًا بسبب التعهيد للخارج، وجزئيًا بسبب غياب البناء المتعمد من المجتمع. ومع ذلك، فإن الآلات الصدئة تعود للعمل، ونحن نشهد نهضة المصانع الأمريكية التي تعتمد على البرمجيات والذكاء الاصطناعي.

أعتقد أنه بحلول عام 2026، سترى الشركات تتبنى تفكير المصنع لمواجهة تحديات قطاعات الطاقة، والتعدين، والبناء، والتصنيع. هذا يعني دمج الذكاء الاصطناعي والتقنيات الآلية مع العمال المهرة، لجعل العمليات المعقدة والمخصصة تعمل بكفاءة خط الإنتاج. ويشمل ذلك:

• الاستجابة السريعة والمتكررة للوائح والإجراءات المعقدة
• تسريع دورة التصميم من البداية وتصميم قابل للتصنيع
• إدارة تنسيق المشاريع الكبرى بشكل أفضل
• نشر أنظمة مستقلة لتسريع المهام الصعبة أو الخطرة على البشر

من خلال تطبيق تقنيات هينري فورد قبل قرن، والتخطيط للحجم وقابلية التكرار من البداية، ودمج أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي، سنحقق قريبًا إنتاج المفاعل النووي بكميات كبيرة، وبناء مساكن تلبي الطلب الوطني بسرعة مذهلة، والدخول في عصر ذهبي جديد من القوة الصناعية. كما قال إيلون ماسك، “المصنع هو المنتج”.

Zabie Elmgren: موجة الرصد التالية ستكون مادية وليست رقمية

خلال العقد الماضي، غيرت المراقبة البرمجية طريقتنا في مراقبة الأنظمة الرقمية، من خلال السجلات، والمؤشرات، والتتبع، مما جعل قواعد البيانات والخوادم أكثر شفافية. والآن، على وشك أن تجتاح هذه الثورة العالم المادي.

مع نشر أكثر من مليار كاميرا ومستشعر متصل في مدن الولايات المتحدة، تصبح الرصد المادي — أي فهم حالة المدينة، الشبكة الكهربائية، والبنية التحتية في الوقت الحقيقي — أمرًا ملحًا وقابلًا للتحقيق. هذا المستوى الجديد من الإدراك سيدفع أيضًا بتطوير الروبوتات والتقنيات المستقلة، حيث ستعتمد الآلات على إطار عمل شامل يجعل العالم المادي مرئيًا مثل الكود.

بالطبع، ينطوي هذا التحول على مخاطر حقيقية: الأدوات التي يمكنها اكتشاف حرائق الغابات أو منع حوادث المواقع قد تُستخدم أيضًا في كوابيس ديستوبيا. الفائزون في الموجة القادمة سيكونون الشركات التي تكسب ثقة الجمهور، وتبني أنظمة تحمي الخصوصية، وتدعم التوافقية، وتكون أصلية في دعم الذكاء الاصطناعي — مما يعزز الشفافية الاجتماعية دون الإضرار بالحرية. من يستطيع بناء مثل هذا الإطار الموثوق به، سيحدد مسار الرصد لعقد العشرة القادمة.

Ryan McEntush: هندسة الإلكترونيات ستغير العالم

الثورة الصناعية القادمة لن تحدث فقط في المصانع، بل ستحدث داخل الآلات التي تغذيها.

لقد غيرت البرمجيات تمامًا طرق تفكيرنا وتصميمنا وتواصلنا. والآن، فهي تغير طرق تنقلنا، وبنائنا، وإنتاجنا. التقدم في الكهرباء، والمواد، والذكاء الاصطناعي يندمج، مما يمكّن البرمجيات من السيطرة على العالم المادي. بدأت الآلات الآن في الإدراك، والتعلم، والعمل بشكل مستقل.

هذا هو صعود تكديس الإلكترونيات — التقنية الشاملة التي تغذي السيارات الكهربائية، والطائرات بدون طيار، ومراكز البيانات، والصناعات الحديثة. فهي تربط الذرات التي تُحرك العالم مع البتات التي تتحكم فيه: من المعادن المُكررة كمكونات، والطاقة المخزنة في البطاريات، والطاقة الكهربائية التي تتحكم فيها الأجهزة الإلكترونية، والحركات التي تتم عبر محركات دقيقة، وكلها منسقة بواسطة البرمجيات. إنها الأساس غير المرئي وراء كل اختراق في الأتمتة المادية؛ فهي التي تحدد ما إذا كانت البرمجيات مجرد استدعاء لسيارة أجرة أو سيطرة كاملة على المقود.

لكن، من استخراج المواد الأساسية إلى تصنيع الرقائق المتقدمة، القدرة على بناء هذا التكديس تتآكل. إذا أرادت أمريكا قيادة العصر الصناعي القادم، فعليها أن تصنع الأجهزة الأساسية التي تدعمه. والدول التي تسيطر على تكديس الإلكترونيات ستُحدّد مستقبل التكنولوجيا الصناعية والعسكرية.

لقد ابتلع العالم البرمجيات. والآن، سيدفع العالم نحو الأمام.

Oliver Hsu: تسريع الاكتشاف العلمي من خلال المختبرات المستقلة

مع تقدم قدرات النماذج في تعددية الوسائط وتحسن قدرات الروبوتات، ستسرع الفرق من تطوير الاكتشافات العلمية المستقلة. هذه التقنيات المتوازية ستؤدي إلى إنشاء مختبرات ذاتية قادرة على إتمام دورة اكتشاف علمي كاملة — من طرح الفرضيات، وتصميم وتنفيذ التجارب، إلى الاستنتاج، وتحليل النتائج، والتكرار في البحث المستقبلي. الفرق التي تبني هذه المختبرات ستكون متعددة التخصصات، وتدمج الذكاء الاصطناعي، والروبوتات، والعلوم الفيزيائية والحيوية، والصناعة، والتشغيل، من خلال مختبرات غير مراقبة لتحقيق تجارب مستمرة واكتشافات عبر التخصصات.

Will Bitsky: رحلة البيانات في الصناعات الحيوية

بحلول عام 2025، ستُحدد روح عصر الذكاء الاصطناعي بموارد الحوسبة وبناء مراكز البيانات. ولكن بحلول عام 2026، ستُحدد بموارد البيانات، وأيضًا الجبهة الجديدة لرحلة البيانات — صناعاتنا الحيوية.

صناعاتنا الحيوية لا تزال كنزًا من البيانات غير المهيكلة والاحتمالات. كل رحلة شاحنة، وكل قراءة عداد، وكل صيانة، وكل عملية إنتاج، وكل تركيب، واختبار، كلها مواد لتدريب النماذج. ومع ذلك، فإن جمع البيانات، ووضع العلامات عليها، وتدريب النماذج ليست مصطلحات مألوفة في الصناعة.

الطلب على هذه البيانات لا يتوقف أبدًا. شركات مثل Scale، Mercor، ومختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي تواصل جمع بيانات العمليات (ليس فقط “ماذا فعلت” ولكن “كيف فعلت”). يدفعون مبالغ كبيرة مقابل كل قطعة من البيانات “العمل الشاق” من المصانع.

الشركات الصناعية التي تمتلك البنى التحتية والعمالة الحالية لديها ميزة في جمع البيانات، وستبدأ في استغلالها. عملياتها ستنتج كميات هائلة من البيانات، يمكن التقاطها تقريبًا بدون هامش تكلفة، واستخدامها لتدريب نماذجها الخاصة أو ترخيصها لطرف ثالث.

ويجب أن نتوقع ظهور شركات ناشئة تقدم مساعدة. ستوفر أدوات برمجية للتنسيق، وجمع البيانات، ووضع العلامات، وترخيص البيانات، وبيئات التعلم المعزز، وأنظمة التدريب (SDK)، وأدوات تطوير المستشعرات، وأجهزتها، وأجهزتها الذكية.

فريق التطبيقات (Apps)

David Haber: تعزيز نماذج الأعمال بالذكاء الاصطناعي

أفضل الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي ليست فقط في أتمتة المهام؛ بل تقوم بتضخيم الفوائد الاقتصادية للعملاء. على سبيل المثال، في القانون المبني على نظام النجاح مقابل الرسوم، يمكن للمحامين تحقيق أرباح فقط عند الفوز بالقضية. شركات مثل Eve تستخدم بيانات النتائج الحصرية لتوقع نجاح القضايا، لمساعدة الشركات القانونية على اختيار القضايا الأنسب، وخدمة المزيد من العملاء، وزيادة معدلات النجاح في القضايا.

الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز نماذج الأعمال ذاته. فهو لا يقلل التكاليف فحسب، بل يخلق أيضًا إيرادات إضافية. بحلول عام 2026، سنرى هذا المنطق يتوسع عبر جميع القطاعات، حيث ستتوافق أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق مع حوافز العملاء، وتخلق مزايا مركبة لا يمكن للبرمجيات التقليدية تحقيقها.

Anish Acharya: ChatGPT سيصبح متجر تطبيقات الذكاء الاصطناعي

دورة المنتج الاستهلاكي تتطلب ثلاثة عناصر للنجاح: تقنية جديدة، سلوك مستهلك جديد، وقنوات توزيع جديدة.

حتى وقت قريب، كانت موجة الذكاء الاصطناعي تلبي الشرطين الأوليين، لكنها تفتقر إلى قنوات توزيع أصلية جديدة. معظم المنتجات كانت تعتمد على الشبكات الحالية مثل X أو على الترويج الشفهي.

لكن مع إصدار OpenAI Apps SDK، ودعم Apple للتطبيقات الصغيرة، وإطلاق ميزة المجموعات في ChatGPT، يمكن للمطورين الاستهلاكيين الآن الوصول مباشرةً إلى قاعدة مستخدمي ChatGPT التي تصل إلى 9 مليارات، وتحقيق النمو عبر شبكات تطبيقات صغيرة مثل Wabi. كحلقة أخيرة في دورة حياة المنتج الاستهلاكي، من المتوقع أن تفتح هذه القناة الجديدة لعقد من الازدهار في التكنولوجيا الاستهلاكية بحلول 2026. التغافل عنها سيكون مكلفًا.

Olivia Moore: وكلاء الصوت يبدأون في السيطرة

خلال الـ 18 شهرًا الماضية، أصبح تصور الوكلاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي للتفاعل الواقعي مع الشركات حقيقة، بعد أن كان خيالًا علميًا. تستخدم آلاف الشركات، من الصغيرة والمتوسطة إلى الكبرى، الذكاء الاصطناعي الصوتي لترتيب المواعيد، وإتمام الحجوزات، وإجراء الاستطلاعات، وجمع معلومات العملاء، وغيرها. هذه الوكالات لا توفر فقط وفورات في التكاليف وإيرادات إضافية، بل تتيح أيضًا للموظفين الوقت للتركيز على عمل أكثر قيمة، وأحيانًا أكثر متعة.

لكن، نظرًا لأن المجال لا يزال في مراحله الأولى، فإن العديد من الشركات تقتصر على “الصوت كنقطة دخول”، وتقدم نوعًا واحدًا أو عدة أنواع من المكالمات كحل واحد. أنا سعيد برؤية أن المساعدين الصوتيين يمكن أن يتوسعوا ليشمل إدارة سير العمل بالكامل (ربما متعدد الوسائط)، وحتى إدارة دورة علاقات العملاء كاملة.

هذا قد يعني أن الوكلاء سيُدمجون بشكل أعمق في أنظمة الأعمال، ويُعطون حرية التعامل مع أنواع أكثر تعقيدًا من التفاعلات. مع تحسين النماذج الأساسية — حيث يمكن الآن للوكلاء استدعاء أدوات والعمل عبر أنظمة مختلفة — يجب على كل شركة نشر منتجات ذكاء اصطناعي تعتمد على الصوت، واستغلالها لتحسين العمليات الحيوية للأعمال.

Marc Andrusko: التطبيقات التفاعلية التي لا تتطلب تلميحات ستأتي قريبًا

بحلول 2026، سيودع المستخدمون العاديون نوافذ التلميح. ستختفي تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي تمامًا من التلميحات — فهي ستراقب عملياتك وتقترح عليك إجراءات بشكل استباقي. بيئة التطوير المتكاملة (IDE) ستقترح إعادة هيكلة قبل أن تطرح سؤالاً. نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) سيُنشئ رسائل متابعة تلقائيًا بعد انتهاء المكالمة. أدوات التصميم ستولد خططًا متنوعة أثناء عملك. واجهات المحادثة ستكون أدوات مساعدة فقط. الآن، سيكون الذكاء الاصطناعي بمثابة هيكل غير مرئي يرافق كل سير عمل، ويتم تفعيله بناءً على نية المستخدم وليس الأوامر.

Angela Strange: الذكاء الاصطناعي سينتقل في النهاية لترقية البنية التحتية للبنوك والتأمينات

العديد من البنوك وشركات التأمين دمجت بالفعل ميزات الذكاء الاصطناعي مثل استيراد المستندات، ووكلاء الصوت، ضمن أنظمتها التقليدية، لكن بدون إعادة بناء البنية الأساسية التي تدعم الذكاء الاصطناعي، ستظل صناعة الخدمات المالية غير متغيرة.

بحلول 2026، ستكون مخاطر عدم التحديث واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل غير فعال أعلى من مخاطر الفشل. حينها، سترى المؤسسات المالية الكبرى تتخلى عن العقود مع المزودين التقليديين، وتتبنى حلولًا أكثر حداثة وأصلية في الذكاء الاصطناعي. ستتحرر من القيود القديمة، وتصبح منصات تجمع وترتب وتغني البيانات الأساسية من الأنظمة التقليدية والمصادر الخارجية.

ما هي النتائج؟

سيتبسط سير العمل ويُشَّرَك بشكل كبير. لن يكون هناك حاجة للتبديل بين أنظمة وشاشات متعددة. تخيل أن تتمكن من خلال نظام طلب الرهن العقاري (LOS) من رؤية مئات المهام قيد التنفيذ في آنٍ واحد، ويمكن للوكلاء إتمام الأجزاء الأكثر تعقيدًا منها.

سيتم دمج التصنيفات المعروفة حاليًا في تصنيفات أكبر. على سبيل المثال، بيانات التحقق من هوية العميل، وفتح الحساب، ومراقبة التداول ستوضع في منصة مخاطر واحدة.

حجم الفائزين في هذه التصنيفات الجديدة سيكون عشرة أضعاف حجم الشركات التقليدية؛ فمجال التصنيف أوسع، والسوق البرمجي يبتلع القوى العاملة.

مستقبل الخدمات المالية ليس في تطبيق الذكاء الاصطناعي على الأنظمة القديمة، بل في بناء نظام تشغيل جديد قائم على الذكاء الاصطناعي.

Joe Schmidt: استراتيجية مستقبلية تقدم الذكاء الاصطناعي لـ 99% من الشركات

الذكاء الاصطناعي هو أعظم تقدم تقني نعيشه في حياتنا. ومع ذلك، حتى الآن، كانت معظم أرباح الشركات الناشئة تذهب إلى 1% من شركات وادي السيليكون — إما الشركات الموجودة في المنطقة ذاتها، أو جزء من شبكتها الواسعة. وهذا منطقي: رواد الأعمال يفضلون بيع منتجاتهم لشركات يعرفونها ويصلون إليها بسهولة، سواء عبر زيارتهم شخصيًا أو من خلال مستثمري رأس المال المخاطر في مجالس إدارتهم.

بحلول 2026، ستتغير هذه الصورة تمامًا. ستدرك الشركات أن معظم فرص الذكاء الاصطناعي تكمن خارج وادي السيليكون، وسنرى شركات ناشئة جديدة تستخدم استراتيجيات مستقبلية لاستكشاف فرص أكبر في الصناعات التقليدية الكبيرة. في قطاعات الاستشارات والخدمات (مثل الشركات المنفذة، ودمج الأنظمة، والصناعة)، ستتاح فرص هائلة للذكاء الاصطناعي.

Seema Amble: الذكاء الاصطناعي يخلق طبقات تنسيق وأدوار جديدة في شركات Fortune 500

بحلول 2026، ستتجه الشركات بشكل أكبر نحو أنظمة متعددة الوكلاء، التي تحتاج إلى إدارة كفريق رقمي منسق. ومع بدء الوكلاء في إدارة سير عمل معقد ومتداخل (مثل التخطيط، والتحليل، والتنفيذ المشترك)، ستحتاج الشركات إلى إعادة تصور هيكلية العمل وكيفية تدفق السياقات بين الأنظمة. لقد رأينا شركات مثل AskLio وHappyRobot تتبنى هذا التحول، حيث توظف الوكلاء في كامل العمليات وليس في مهمة واحدة فقط.

ستشعر شركات Fortune 500 بهذا التغيير بشكل أعمق: فهي تمتلك أكبر كميات من البيانات المعزولة والمعرفة المؤسسية والتعقيد التشغيلي، معظمها مخزن في عقول الموظفين. تحويل هذه المعلومات إلى أساس مشترك يعمل بشكل مستقل سيسرع القرارات، ويقلص الدورات، ويقلل الاعتماد على إدارة يدوية مستمرة.

هذا التحول سيدفع القادة لإعادة تصور الأدوار والبرمجيات. ستظهر وظائف جديدة مثل مصمم تدفقات العمل بالذكاء الاصطناعي، ومدير الوكيل، ومسؤول حوكمة عن إدارة ومراجعة المشتغلين الرقميين التعاونيين. بالإضافة إلى أنظمة التسجيل الحالية، ستحتاج الشركات إلى أنظمة تنسيق: طبقات جديدة لإدارة التفاعلات بين الوكلاء، وتقييم السياق، وضمان موثوقية التدفقات الذاتية. الإنسان سيركز على التعامل مع المشكلات الحدية والأكثر تعقيدًا. نشأة أنظمة الوكلاء المتعددين ليست مجرد خطوة أخرى في الأتمتة؛ إنها إعادة بناء لأساليب التشغيل، واتخاذ القرار، والقيمة التي تُخلق في النهاية.

Bryan Kim: من “مساعدتي” إلى “فهمي” في الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي

عام 2026، ستتحول وظائف منتجات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي السائدة من تعزيز الإنتاجية إلى تعزيز الروابط الاجتماعية. لم تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي تساعدك فقط على إنجاز الأعمال، بل ستجعلك أكثر وعيًا بنفسك، وتساعدك على بناء علاقات أقوى.

والتوضيح هنا: الأمر ليس سهلاً. كثير من المنتجات الاجتماعية القائمة على الذكاء الاصطناعي تم إطلاقها وفشلت في النهاية. لكن، بفضل نوافذ السياق متعددة الوسائط وتكاليف استنتاج أقل، يمكن الآن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من جميع جوانب حياتك، وليس فقط من المحتوى الذي تخبره به. تخيل أن ألبوم صور هاتفك يعكس اللحظات الحقيقية، وأن وضع الدردشات الفردية والجماعية يتغير حسب الطرف الذي تتواصل معه، وأن عاداتك اليومية تتغير تحت ضغط الظروف.

عند ظهور هذه المنتجات بشكل حقيقي، ستصبح جزءًا من حياتنا اليومية. بشكل عام، منتجات “فهمي” تتمتع بآليات استبقاء أفضل من منتجات “ساعدني”. الأولى تحقق أرباحها من خلال رغبة المستخدمين العالية في الدفع مقابل مهمة معينة، وتركز على الحفاظ على المستخدمين. الثانية تحقق الربح من خلال تفاعلها المستمر اليومي، مع رغبة أقل في الدفع، لكن مع معدل احتفاظ أعلى.

الناس يستمرون في استبدال القيمة بالبيانات: السؤال هو، هل العائد الذي يحصلون عليه يستحق ذلك؟ والجواب قريبًا سيكون واضحًا.

Kimberly Tan: نماذج اللغة الجديدة تخلق شركات غير مسبوقة

بحلول 2026، سنشهد ظهور شركات جديدة، تعتمد بشكل جذري على التقدم في قدرات الاستنتاج، والتعددية الوسائط، وتطبيقات الحوسبة. حتى الآن، استغلت العديد من الصناعات (مثل القانون أو خدمة العملاء) تقنيات استنتاج محسنة لتعزيز منتجاتها الحالية. لكننا بدأنا الآن نرى شركات تعتمد بشكل أساسي على هذه النماذج الجديدة كأساس لمنتجاتها.

تقدم قدرات الاستنتاج الجديدة إمكانيات جديدة لتقييم مطالبات مالية معقدة، أو اتخاذ إجراءات استنادًا إلى نتائج بحث أكاديمي أو تحليلي مكثف (مثل الفصل في نزاعات الفواتير). النماذج متعددة الوسائط تتيح استخراج بيانات فيديو محتملة من العالم المادي (مثل الكاميرات في مواقع التصنيع). وتطبيقات الحوسبة تفتح الباب لأتمتة صناعات كبيرة كانت سابقًا مقيدة بالبرمجيات المكتبية، وواجهات برمجة التطبيقات السيئة، وسير العمل المجزأ.

James da Costa: الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي تتوسع عبر بيع منتجاتها لشركات ذكاء اصطناعي أخرى

نحن في موجة غير مسبوقة من إنشاء الشركات، يقودها دورة منتجات الذكاء الاصطناعي الحالية. ولكن، بخلاف دورات المنتجات السابقة، لا تتفرج الشركات القائمة؛ بل تتبنى الذكاء الاصطناعي بشكل نشط. فكيف يمكن للشركات الناشئة أن تتفوق؟

واحدة من أكثر الطرق فاعلية وأقل تقديرًا للتوسع عبر قنوات التوزيع هي أن تقدم خدماتها للشركات الناشئة الجديدة من البداية: أي، تخدم الشركات الناشئة الحديثة (الشركات الجديدة كليًا). إذا تمكنت من جذب جميع الشركات التي تؤسس حديثًا، والنمو معها، فمع توسع عملائها، ستصبح شركة كبيرة أيضًا. شركات مثل Stripe، Deel، Mercury، Ramp تتبع هذا النهج. في الواقع، العديد من عملاء Stripe كانوا غير موجودين عندما تأسست الشركة.

بحلول 2026، سنرى شركات ناشئة من الصفر تحقق توسعًا كبيرًا في العديد من مجالات البرمجيات المؤسسية. كل ما عليها هو بناء منتجات أفضل، والتركيز على جذب عملاء جدد لم تُخنق بعد من قبل المنافسين الحاليين.