Ваш купон на скидку:
Данные компании Ramp показывают замедление темпов внедрения искусственного интеллекта. Это уже не первый случай: в прошлом году индекс AI от Ramp демонстрировал незначительный рост или его отсутствие в период с августа по октябрь, после чего темпы снова ускорились к концу года. Однако даже небольшие замедления могут вызывать беспокойство на фоне масштабных инвестиций в AI-инфраструктуру со стороны ведущих лабораторий и гипермасштабируемых платформ, которые рассчитывают на достаточную выручку для окупаемости вложений. До настоящего момента использование AI росло стремительно, особенно после того как инженеры-разработчики начали применять агентные инструменты для программирования, но замедление внедрения может привести к снижению доходов. При этом цифры Ramp могут завышать общий уровень внедрения из-за технологически ориентированной клиентской базы компании: текущее исследование Бюро переписи населения США по внедрению AI, обновлённое 23 августа, показывает, что только 22% предприятий сообщают об использовании искусственного интеллекта.
Данные Ramp за август выявляют несколько тревожных сигналов для компаний, зависящих от расходов на токены. По словам экономиста Ramp Ары Харазяна, наблюдается существенное снижение расходов на AI в расчёте на сотрудника среди топ-1% компаний в выборке — падение составило почти 10% до 7205 долларов. Это может объясняться отпускным периодом, но также связано со снижением стоимости токенов. После того как OpenAI и Anthropic сократили цены, средняя стоимость токенов упала до 0,68 доллара за миллион токенов по сравнению с пиковым значением в 1,15 доллара за миллион токенов в марте 2026 года. Данные свидетельствуют, что лаборатории пока не компенсировали снижение цен ростом объёмов использования.
Те же стимулы побуждают многих клиентов выбирать более старые и дешёвые модели, такие как ChatGPT 5.6-Terra от OpenAI и Sonnet от Anthropic, вместо более мощных новых релизов. Сотрудники ведущих лабораторий заявляли, что значительная часть затрат на обучение окупается в первые недели после запуска новой модели, и замедление внедрения может угрожать этой динамике. Несмотря на разговоры о том, что открытые модели представляют угрозу для ведущих лабораторий, только 6,4% компаний, расходующих средства на AI, использовали платформы для обслуживания моделей или инференса в августе — доля растёт стабильно, но недостаточно быстро, чтобы определять динамику более широкого корпоративного внедрения.
Харазян отмечает, что конкуренция между OpenAI и Anthropic делает AI более доступным и снижает цены для компаний, причём снижаются не только цены, но и расходы среди топ-1% компаний, от которых рынок ожидал основного роста в будущем. Это также объясняет фокус AI-лабораторий на привлечении нетехнических пользователей для инструментов совместной работы с AI. Эта тенденция может быть плохим знаком для разработчиков моделей или гипермасштабируемых платформ с заказами на чипы на сотни миллиардов долларов, но, как замечает Харазян, многое зависит от позиции на рынке — для компаний, которые используют AI, это позитивная новость.