Это не первый случай, когда показатели Ramp свидетельствуют о замедлении внедрения. В прошлом году индекс ИИ компании показал незначительный рост или его отсутствие между августом и октябрем, после чего рост возобновился к концу года.
Тем не менее, экстремальные темпы развития ИИ означают, что даже небольшие замедления могут вызывать беспокойство. Огромные инвестиции в инфраструктуру ИИ со стороны передовых лабораторий и гиперскейлеров основаны на надежде, что существует достаточно доходов для их окупаемости. До сих пор использование стремительно росло, особенно по мере того, как инженеры-программисты осваивали агентные инструменты кодирования — но если внедрение замедлится, то, вероятно, замедлятся и доходы.
Цифры Ramp могут завышать общие показатели внедрения благодаря технически подкованной клиентуре компании: текущее исследование внедрения ИИ Бюро переписи населения США, обновленное 23 августа, показывает, что только 22% компаний сообщают об использовании ИИ. Опрос Ramp не обязательно является репрезентативным для рынка, но это один из немногих доступных наборов прямых данных о расходах и потенциально опережающий индикатор.
Безусловно, эти данные относятся к августу, когда большая часть отрасли находится в отпуске. Это может объяснить спад. Но есть и другие тревожные сигналы для компаний, зависящих от расходов на токены, по словам экономиста Ramp Ары Харазяна.
Во-первых, значительное снижение расходов на ИИ на одного сотрудника в топ-1% фирм в его выборке, упавшее почти на 10% до 7 205 долларов. Это может быть связано с отпускным фактором, но также свидетельствует о снижении стоимости токенов. Поскольку OpenAI и Anthropic снизили цены, средняя стоимость токенов снизилась до 0,68 доллара за миллион токенов по сравнению с пиком в 1,15 доллара за миллион токенов в марте 2026 года.
Данные свидетельствуют о том, что лаборатории еще не компенсировали снижение цен за счет роста объемов. И те же стимулы побуждают многих клиентов выбирать более старые и дешевые модели, такие как ChatGPT 5.6-Terra от OpenAI и Sonnet от Anthropic, вместо более мощных передовых разработок. Сотрудники передовых лабораторий говорят, что большая часть затрат на обучение окупается в первые недели после выпуска новой модели, и более медленное внедрение может поставить под угрозу эту динамику.
Тем не менее, несмотря на все разговоры о том, что модели с открытым весом угрожают передовым лабораториям, в августе только 6,4% компаний, тратящих средства на ИИ, использовали платформы для обслуживания моделей или инференса; эта доля неуклонно растет, но недостаточно быстро, чтобы стимулировать динамику более широкого внедрения в бизнес.
«Мы показываем, что конкуренция между OpenAI и Anthropic делает ИИ более доступным, а также снижает цены для компаний — и не просто снижает цены, а снижает расходы в топ-1% компаний, от которых ранее рынок ожидал значительного роста в будущем», — сказал Харазян.
Это также помогает объяснить сосредоточенность ИИ-лабораторий на привлечении нетехнических пользователей для совместной работы с ИИ.
Этот показатель — осмелимся ли мы назвать его всплеском? — может быть плохим знаком, если вы разработчик моделей или гиперскейлер, заказавший пару сотен миллиардов чипов. Но, как отмечает Харазян, «это зависит от того, кто вы на рынке. Если ваша компания использует ИИ, это здорово».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Tim Fernholz
