Платёжная компания Ramp опубликовала данные о расходах 70 000 компаний, которые показывают, что внедрение AI-инструментов бизнесом в августе замедлилось. Согласно последнему опросу, 56% клиентов Ramp платили за AI-продукты в августе — всего на 0,4% больше, чем месяцем ранее. Об этом сообщает TechCrunch.
Это не первый случай, когда метрики Ramp фиксируют замедление внедрения. В прошлом году AI-индекс компании показывал незначительный рост или его отсутствие в период с августа по октябрь, после чего рост возобновился к концу года.
Почему это важно
Масштабные инвестиции в AI-инфраструктуру со стороны передовых лабораторий и гиперскейлеров основаны на ожидании, что выручка сможет их окупить. Использование AI росло стремительно, особенно за счёт инженеров-программистов, внедрявших агентные инструменты для написания кода. Если этот рост замедлится, выручка, вероятно, тоже замедлится.
Ограничения данных Ramp
Цифры Ramp могут завышать общий уровень внедрения из-за технологичной клиентской базы компании. Продолжающийся опрос Бюро переписи населения США об использовании AI, обновлённый 23 августа, показывает, что лишь 22% компаний сообщают об использовании AI. Опрос Ramp не обязательно репрезентативен для рынка, но это один из немногих доступных наборов данных о прямых расходах и потенциально опережающий индикатор.
Августовский фактор и падение расходов
Данные относятся к августу, когда значительная часть индустрии находится в отпусках. Это может объяснять затишье. Однако, по словам экономиста Ramp Ары Харазяна, есть и другие тревожные сигналы для компаний, зависящих от расходов на токены.
Во-первых, в топ-1% компаний по использованию AI в его выборке произошло значительное падение расходов на сотрудника — почти на 10%, до $7 205. Это может быть связано с отпускным фактором, но также отражает снижение стоимости токенов. После того как OpenAI и Anthropic снизили цены, средняя стоимость токенов упала до $0,68 за миллион токенов против пика 2026 года в $1,15 за миллион токенов в марте.
Данные показывают, что лаборатории пока не компенсировали снижение цен ростом объёмов. Те же стимулы заставляют многих клиентов выбирать более старые и дешёвые модели, такие как ChatGPT 5.6-Terra от OpenAI и Sonnet от Anthropic, вместо более мощных фронтирных релизов. Сотрудники передовых лабораторий говорили, что значительная часть затрат на обучение окупается в первые недели после выпуска новой модели, и замедление внедрения может угрожать этой динамике.
Открытые модели и платформы инференса
Несмотря на разговоры о том, что открытые модели угрожают передовым лабораториям, лишь 6,4% компаний, тратящих на AI, использовали платформы для обслуживания моделей или инференса в августе. Эта доля растёт устойчиво, но недостаточно быстро, чтобы определять динамику более широкого внедрения в бизнесе.
«Мы показываем, что конкуренция между OpenAI и Anthropic делает AI более доступным, а также снижает цену для компаний — и не просто снижает цену, но снижает расходы в топ-1% компаний, которые ранее рынок рассматривал как основной драйвер роста в будущем», — сказал Харазян.
Это также помогает объяснить, почему AI-лаборатории сосредоточены на привлечении нетехнических пользователей к инструментам для совместной работы с AI.
Для разработчиков моделей или гиперскейлеров с заказами на чипы на сотни миллиардов долларов эта точка данных может быть плохим знаком. Но, как отмечает Харазян, «это зависит от того, кто вы на рынке. Если ваша компания использует AI, это отлично».
Что это значит
Данные Ramp за август указывают на замедление роста числа компаний, платящих за AI, и на снижение расходов на сотрудника в сегменте наиболее активных пользователей. Часть этого эффекта может объясняться сезонным фактором — отпусками, а часть — снижением цен на токены после решений OpenAI и Anthropic. Для поставщиков AI-инфраструктуры это сигнал, что рост выручки может оказаться медленнее, чем предполагали инвестиционные планы, тогда как для компаний-потребителей AI снижение цен означает более доступные инструменты.
Комментарии · 0
Войдите, чтобы участвовать в обсуждении.