Расходы на искусственный интеллект на одного сотрудника в ведущих компаниях снизились в августе: сезонное затишье или тревожный сигнал?
Согласно данным о расходах, собранным платежной компанией Ramp среди 70 000 предприятий, внедрение инструментов ИИ в бизнесе замедлилось в августе. Последние результаты опроса показывают, что 56% клиентов Ramp оплачивали продукты ИИ в августе, что составляет рост всего на 0,4% по сравнению с предыдущим месяцем.
Это не первый случай, когда показатели Ramp демонстрируют замедление темпов внедрения. В прошлом году индекс ИИ компании показал минимальный или нулевой рост внедрения в период с августа по октябрь, после чего рост возобновился к концу года.
Тем не менее, экстремальные темпы развертывания инфраструктуры ИИ означают, что даже небольшие замедления могут вызывать обеспокоенность. Масштабные инвестиции в инфраструктуру ИИ со стороны передовых лабораторий и гиперскейлеров основаны на надежде, что существует достаточный объем выручки для их окупаемости. До сих пор объем использования ИИ резко рос, особенно после того, как программисты начали активно применять агентные инструменты для написания кода, но если темпы внедрения замедлятся, выручка, вероятно, также снизится.
Показатели Ramp могут завышать общий уровень внедрения благодаря технологичному клиентскому составу компании: продолжающееся исследование Бюро переписи населения США по внедрению ИИ, обновленное 23 августа, показывает, что лишь 22% предприятий сообщают об использовании ИИ. Опрос Ramp не обязательно репрезентативен для рынка в целом, но это один из немногих доступных наборов данных о прямых расходах и потенциальный опережающий индикатор.
Безусловно, эти данные относятся к августу, когда значительная часть индустрии находится в отпуске. Это может объяснять затишье. Однако, по словам экономиста Ramp Ары Харразиана, существуют и другие тревожные признаки для компаний, зависящих от расходов на токены.
Во-первых, наблюдается значительное снижение расходов на ИИ на одного сотрудника в топ-1% компаний в его выборке, упавшее почти на 10% до 7 205 долларов. Это может быть связано с фактором отпусков, но также свидетельствует о снижении стоимости токенов. Поскольку OpenAI и Anthropic снизили цены, средняя стоимость токена снизилась до 0,68 доллара за миллион токенов по сравнению с пиковым значением 2026 года в 1,15 доллара за миллион токенов в марте.
Данные свидетельствуют о том, что лабораториям пока не удалось компенсировать снижение цен за счет роста объема. И те же стимулы приводят к тому, что многие клиенты выбирают более старые и дешевые модели, такие как ChatGPT 5.6-Terra от OpenAI и Sonnet от Anthropic, вместо более мощных передовых релизов. Сотрудники передовых лабораторий заявляли, что значительная часть затрат на обучение окупается в первые недели после выпуска новой модели, и более медленное внедрение может угрожать этой динамике.
Несмотря на все разговоры об угрозе со стороны открытых весовых моделей для передовых лабораторий, лишь 6,4% компаний, тратящих средства на ИИ, использовали платформы для обслуживания моделей или вывода в августе; эта доля стабильно растет, но недостаточно быстро, чтобы определять динамику более широкого бизнес-внедрения.
«Мы показываем, что конкуренция между OpenAI и Anthropic делает ИИ более доступным и также снижает цены для компаний, — сказал Харразиан. — И не просто снижает цены, но и снижает расходы в топ-1% компаний, от которых рынок ранее ожидал, что они будут обеспечивать значительную часть будущего роста».
Это также помогает объяснить фокус лабораторий ИИ на привлечение нетехнических пользователей для инструментов совместной работы с ИИ.
Эта точка данных — посмеем ли мы назвать ее аномалией? — может быть плохим признаком, если вы являетесь разработчиком моделей или гиперскейлером с заказами на чипы на сумму в несколько сотен миллиардов. Но, отмечает Харразиан, «это зависит от того, кто вы на рынке. Если ваша компания использует ИИ, это прекрасно».
Поделиться
