Vibecoding: الأرباح الحقيقية للمشاريع والأساطير حول الملايين

الحديث عن الملايين من Vibecoding يتردد في كل مكان: مليون في 17 يومًا، مليون بحلول أكتوبر، مليون من موجه واحد. قررت إجراء فحص: كم عدد المشاريع التي تجاوزت بالفعل عتبة 100,000 دولار من الإيرادات الشهرية أو 1,000,000 دولار من إجمالي الدخل (بما في ذلك مبلغ الخروج). كانت الصورة أكثر تواضعًا مما كان متوقعًا. إذا استبعدنا المشاريع التي يكون منتجها بحد ذاته حلًا للذكاء الاصطناعي، يتبقى عدد قليل جدًا من الشركات الناشئة التي تعتمد بشكل أساسي على Vibecoding.

في هذا التحليل، لا أخلط بين مفهومي ARR (الإيرادات السنوية المتكررة) والإيرادات الفعلية. ARR هو إسقاط للشهر الحالي مضروبًا في اثني عشر، وليس أموالًا مكتسبة. حيثما يشير المصدر إلى ARR، أقوم بتدوين ذلك وإعادة حساب الإيرادات الشهرية بشكل منفصل. لا يتم تحديد ترتيب المشاريع في الجدول أدناه بحجم الإيرادات، بل بموثوقية تأكيد المؤشرات المالية.

المشاريع التي تجاوزت عتبة 100,000 دولار/شهر أو 1 مليون دولار من إجمالي الدخل

تتضمن القائمة المشاريع التي لديها تقارير عامة عن إيرادات تزيد عن 100,000 دولار شهريًا أو إجمالي دخل يزيد عن 1,000,000 دولار.

1. Medvi: 401 مليون دولار في السنة الأولى

   الطب عن بعد، متخصص في أدوية GLP-1 لإنقاص الوزن. أطلق المؤسس ماثيو غالاغر المشروع في سبتمبر 2024 باستثمارات تبلغ حوالي 20,000 دولار. وفقًا للمنشورات، حققت السنة الأولى 401 مليون دولار من الإيرادات، وحوالي 250,000 عميل، و 65 مليون دولار من الأرباح بهامش 16%. عدد الموظفين: شخصان (غالاغر نفسه وشقيقه إليوت)، والباقي مقاولون.

   • Vibecoding: تم كتابة الكود والموقع والوكلاء باستخدام Claude و Grok و ChatGPT. المرئيات للإعلانات — Midjourney و Runway. الاتصال بالعملاء — ElevenLabs.
   • جوهر العمل: الجزء الرئيسي من العمل — الأطباء، الصيدلية، وصف الوصفات الطبية، والتغطية القانونية — تم الاستعانة بمصادر خارجية من خلال CareValidate و OpenLoop Health و LegalZoom. ركز غالاغر على التجميع وحركة المرور.

2. Base44: بيع مقابل 80 مليون دولار

   منشئ تطبيقات من وصف نصي، أنشأه ماور شلومو. تم إطلاقه في أوائل عام 2025. في مايو، أظهرت الشركة 189,000 دولار من الأرباح الشهرية. في يونيو، أعلنت Wix عن شرائها مقابل 80 مليون دولار نقدًا. في وقت الصفقة، كان لدى المشروع 250,000 مستخدم. كان شلومو المالك الوحيد، ولكن في وقت البيع، كان يعمل في الشركة ثمانية أشخاص، حصلوا على 25 مليون دولار من مبلغ الصفقة كاحتفاظ.

• Vibecoding: شلومو بنى قاعدة الكود عمدًا بحيث يتم إنشاء جزء كبير منها بواسطة النماذج، واستخدم توجيه المطالبات بين النماذج المختلفة. هذا أحد أنقى الأمثلة حيث المنتج نفسه هو vibecoding ومبني بنفس الطريقة.
• التأكيد: تم تأكيد الأداء المالي بوثيقة صفقة، وليس بتغريدة.

Peec AI: 4 ملايين دولار ARR (تصل إلى 833,000 دولار شهريًا)

شركة برلينية تتتبع كيفية تمثيل العلامة التجارية في بحث الذكاء الاصطناعي (ChatGPT، Perplexity، Gemini). المؤسس ماريوس ماينرز. تم بناء النموذج الأولي الأول على v0 من Vercel في حوالي يوم ونصف. تم تطوير المنتج لاحقًا بالطريقة التقليدية، بواسطة فريق. في نوفمبر 2025، أعلنت الشركة عن جولة Series A بقيمة 21 مليون دولار، بإجمالي تمويل 29 مليون دولار. في ذلك الوقت، كان لدى Peec AI أكثر من 1300 شركة متصلة و ARR حوالي 4 ملايين دولار (حوالي 333,000 دولار شهريًا). لاحقًا، ارتفع ARR إلى 10 ملايين دولار (حوالي 833,000 دولار شهريًا).

• Vibecoding: استخدم لإنشاء نموذج أولي سريع واختبار الطلب، ولكن المنتج الرئيسي تم بناؤه تقليديًا.

Wave AI: 7 ملايين دولار ARR

تطبيق لتسجيل ونسخ وإعادة سرد الصوت، يركز على المحادثات العادية، وليس الاجتماعات. المؤلف جوش مورير، الرئيس التنفيذي السابق لـ Uber في نيويورك، ليس مبرمجًا. قام بتجميع أول نموذج أولي عامل على Swift في يوم واحد، باستخدام ChatGPT. وصل المشروع إلى 7 ملايين دولار ARR مع أرباح سنوية قدرها 3 ملايين دولار وحوالي 4000 مشترك مدفوع.

• Vibecoding: تم إنشاء النموذج الأولي بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
• ميزة خاصة: تكاليف عالية للوصول إلى أفضل النماذج لضمان جودة النسخ، وهو المنتج الرئيسي.

المشاريع التي لم تصل إلى العتبة ولكنها تُذكر غالبًا

غالبًا ما تظهر هذه المشاريع في المجموعات، لكن مؤشراتها المالية لا تتوافق مع العتبة المحددة.

1. Cal AI: 2 مليون دولار إيرادات شهرية، ولكن العلامة مشكوك فيها

   تطبيق لحساب السعرات الحرارية من صورة الطعام. المؤلفان زاك ياديغاري وهنري لانغماك. تم الإطلاق في مايو 2024. بحلول يوليو 2025 — 8.3 مليون تنزيل، ووفقًا لـ CNBC Make It، حوالي 1.4 مليون دولار إجمالي ربح شهري، ويُذكر أيضًا 2 مليون دولار إيرادات شهرية. من حيث المال، يمر، ولكن من حيث علامة vibecoding — لا. كشفت TechCrunch أن ياديغاري كتب الكود بنفسه، بدءًا من البرمجة في سن العاشرة. تُستخدم نماذج Anthropic و OpenAI فقط للتعرف على الصور داخل المنتج.

2. fly.pieter.com: مليون دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR)، ولكن الذروة 87,000 دولار شهريًا

   محاكي طيران في المتصفح من بيتر ليفلز. نموذج أولي أساسي في 30 دقيقة. تم الإعلان عن مليون دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) في فبراير 2025، بعد 17 يومًا من الإصدار. بلغت ذروة الإيرادات الشهرية حوالي 87,000 دولار أمريكي. تحقيق الدخل: نماذج طائرات مدفوعة وعناصر بقيمة 29.99 دولارًا أمريكيًا. طريقة ليفلز: «مطالبة واحدة — طبقة واحدة». مليون دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) هو توقع سنوي، وليس مليونًا مكتسبًا. لم يصل المشروع إلى عتبة 100,000 دولار أمريكي من الإيرادات الشهرية.

3. Stanley: مليون دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR)، ولكن ليس إيرادات

   أداة ذكاء اصطناعي للعمل مع المحتوى، أنشأها فيتالي دودونوف وجون هو في 14 يومًا. تم إصدار نسخة LinkedIn في يونيو 2025، وبعد ستة أسابيع أظهرت 200,000 دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR). تجاوز الفريق علامة مليون دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) بحلول أكتوبر 2025. يشير «تطبيق في 14 يومًا» إلى الشريحة العاملة الأولى، وليس المنتج الكامل. تمت إضافة القيمة الأساسية بعد الإطلاق. مرة أخرى، هذا هو ARR، وليس الإيرادات الفعلية.

4. Lumoo: 700,000 يورو من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR)، حوالي 58,000 يورو شهريًا

   منصة للعلامات التجارية للأزياء والتجزئة من هنريك سكاجيرليند فاست وبيتر تورنجرين. تقدم تصورات واقعية افتراضية وتجربة افتراضية. وفقًا لحالة Lovable، وصل المنتج في تسعة أشهر إلى 700,000 يورو من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR)، وربط أكثر من خمسة عشر علامة تجارية. الهدف هو مليون يورو من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) بحلول نوفمبر 2025. الإيرادات الشهرية حوالي 58,000 يورو، وهو أقل من العتبة. يعزى نجاح المشروع إلى علاقات المؤسسين في الصناعة، وليس إلى واجهة تم إنشاؤها.

5. Plinq: 456,000 دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR)، حوالي 38,000 دولار أمريكي شهريًا

   تطبيق للتحقق من الخلفية والأمان من سابين ماتوس. تم بناؤه بالكامل على Lovable. تم الإبلاغ عن 6,000 دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR)، وتم جمع R3 مليون وأكثر من 10,000 مستخدم. 6,000 دولار أمريكي من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) هو حوالي 000 دولار أمريكي شهريًا، وهذا في أفضل تفسير. تثير الحالة اهتمامًا لأن التطبيق جمع جمهورًا قبل المال. جاءت الاستثمارات بعد ظهور المستخدمين، وليس بسبب إنشاء الإصدار الأول بواسطة الأداة.

   
   

الاستنتاجات العامة وعوامل النجاح الرئيسية

يظهر التحليل أن نجاح المشاريع لا يقتصر على الكود الرخيص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من السمات المشتركة للشركات الناشئة الناجحة.

حجم الفريق في البداية

بدأت أربع من أصل خمس حالات ناجحة بشخص واحد أو شخصين. هذا ليس بقدر ما هو فضل للـ vibecoding، بقدر ما هو مؤشر على أنه يمكن بناء المنتج بشكل أسرع من تشكيل فريق.

البنية التحتية على أكتاف الآخرين

استخدمت المشاريع الناجحة بنشاط خدمات وواجهات برمجة تطبيقات خارجية:

• قامت Medvi بالاستعانة بمصادر خارجية للأطباء والصيدليات والمحامين.
• استخدمت Wave AI واجهات برمجة تطبيقات خارجية للنسخ الصوتي.
• Cal AI — للتعرف على المنتجات وقاعدة البيانات.
• تم دمج Lumoo في سير العمل الحالي للعلامات التجارية.

كان علينا بناء ما لم يكن موجودًا في السوق من الصفر.

المال لا يأتي من الكود الرخيص

لم يفز أي منتج حصريًا بفضل الكود الرخيص أو المُنشأ. جاء المال من عوامل أخرى:

• Cal AI — بفضل المؤثرين.
• Stanley — بفضل التوزيع عبر LinkedIn.
• Medvi — بفضل المقاولين المرخصين.
• Wave AI — بفضل الاستدلال المكلف (حسابات النماذج).
• Plinq — بفضل الجمهور الذي ظهر قبل الإيرادات.

يقلل إنشاء الكود من وقت الإطلاق، لكنه ليس المصدر الرئيسي للدخل.

طريقة التحقق متعدد النماذج

تستخدم جميع الفرق تقريبًا في هذه المجموعة أسلوبًا: تمرير مهمة واحدة عبر عدة نماذج ومقارنة النتائج. هكذا قام Peec AI بالتحقق من الطلب، وقام Base44 بتوجيه المطالبات، وقام Levels بتجميع طبقات اللعبة، وتغيير النموذج لكل مهمة. يتيح ذلك التحقق السريع من الفرضيات وإيجاد الحلول المثلى. يمكنك اختبار هذا النهج في المساء: خذ مطالبتك الحالية ومررها عبر ثلاثة نماذج مختلفة لترى الاختلافات وتختار الخيار الأفضل.

الأسئلة المتداولة

ما هو CPM الذي يعتبر مربحًا لاختبار الفرضيات؟

لا يهم فقط CPM لاختبار الفرضيات، بل أيضًا سرعة الحصول على البيانات. إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي تسمح بإنشاء إعلانات وتشغيل حملات بسرعة، فحتى مع CPM مرتفع نسبيًا، فإن اختبار الفرضيات يكون رخيصًا بفضل تقليل الوقت والجهد. CPM المربح هو الذي يوفر حجمًا كافيًا من البيانات لاتخاذ القرار بأقل تكاليف إطلاق. على سبيل المثال، إذا كان سعر مقطع واحد جاهز تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يسمح بإطلاق 100 خيار بنفس الميزانية التي يطلق بها الإنسان 10 خيارات، فهذا مربح.

ما هو الأرخص: إعلانات البانر أم المدونون؟

من الصعب المقارنة المباشرة من حيث السعر، لأن النتيجة مختلفة. قد تكون إعلانات البانر (كم يكلف مليون ظهور عبر البانر) أرخص من حيث CPM، على سبيل المثال، CPM أرخص من 50 روبل لكل 1000 ظهور. لكن المدونين يوفرون تكاملًا أصيلًا وثقة الجمهور. بالنسبة للبديل الاقتصادي للتوزيع لدى المدونين، يمكن النظر في سعر حزمة النشر الجماعي الذي سيكون أقل، لكن التغطية قد تكون أقل استهدافًا. الأرخص من المؤثرين هو فقط حركة المرور الخاصة بك أو الاستهداف الدقيق جدًا.

هل يستحق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى؟

إذا كان الهدف هو تقليل تكلفة إنتاج المحتوى وزيادة السرعة، فـ هل يستحق الذكاء الاصطناعي — بالتأكيد نعم. على سبيل المثال، سعر إنشاء 100 مقطع فيديو بالذكاء الاصطناعي سيكون أقل بكثير من إنشائها يدويًا. تكلفة تخصيص فيديو واحد باستخدام الذكاء الاصطناعي تقلل التكاليف بشكل كبير أيضًا. ومع ذلك، من المهم أن نتذكر أن السعر مقابل النتيجة هو عامل رئيسي. يسرع الذكاء الاصطناعي العملية، لكن النتيجة عالية الجودة لا تزال تتطلب تحكمًا وتعديلًا بشريًا.

كيفية تقدير تكلفة إنتاج الفيديو بالذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن يختلف سعر دقيقة الفيديو بالذكاء الاصطناعي مع الصورة الرمزية. من المهم مراعاة ليس فقط الإنشاء، ولكن أيضًا كم يكلف تقطيع ساعة واحدة من البث المباشر إلى مقاطع قصيرة باستخدام الذكاء الاصطناعي. يتيح ذلك الحصول على الكثير من المحتوى من مصدر واحد. ستكون تكلفة نشر 500 مقطع فيديو، إذا تم إنشاؤها أو تقطيعها بواسطة الذكاء الاصطناعي، أقل بكثير من العمل اليدوي. ما هو الأرخص: اللافتة الإعلانية أم الإعلانات المستهدفة — هذا سؤال يتعلق بالفعالية، وليس فقط السعر، ويمكن للذكاء الاصطناعي زيادة فعالية أي قناة من خلال التخصيص والنطاق.

الخلاصة

يُظهر التحليل أن «ملايين الدولارات من برمجة الوايبكود» هي أسطورة أكثر منها حقيقة، إذا نظرنا إلى الدخل الصافي من الكود المُنشأ. يكمن نجاح المشاريع في القدرة على تجميع MVP بسرعة، واستخدام بنية تحتية خارجية، وتوسيع نطاق الأعمال من خلال التوزيع الفعال والعمل مع العملاء، وليس فقط من خلال الكود الرخيص. تعتمد اقتصاديات الوحدة لهذه المشاريع على نهج شامل. قبل تصديق قصة نجاح أخرى، اطلب دائمًا لقطات شاشة للإحصائيات واطرح السؤال الرئيسي: كم من المال سيجلب كل روبل يتم إنفاقه. لأولئك المستعدين للتجربة، نوصي بتجربة نماذج مختلفة على نفس المهمة. استخدم الرمز الترويجي CTRLAI للحصول على خصم 20% على أي خطة في SYNTX.AI.