Платежная компания Ramp, анализирующая расходы 70 тыс. компаний, опубликовала данные за август: 56% клиентов оплачивали ИИ-продукты, что лишь на 0,4 процентного пункта выше июльского показателя. Это не первое замедление, которое фиксирует индекс Ramp: год назад рост также почти остановился в период с августа по октябрь, но затем восстановился к концу года. Однако нынешняя пауза происходит на фоне колоссальных инвестиций в ИИ-инфраструктуру, которые делают ведущие лаборатории и гиперскейлеры, рассчитывая на будущую выручку.
Экономист Ramp Ара Харазян обращает внимание на тревожный сигнал: расходы на ИИ в расчете на одного сотрудника в топ-1% компаний-клиентов снизились почти на 10% — до $7 205. Это может быть связано как с сезоном отпусков, так и с падением цен на токены. Стоимость токенов упала до $0,68 за миллион по сравнению с пиком в $1,15 в марте, что отражает ценовую конкуренцию между OpenAI и Anthropic. Пока лабораториям не удается компенсировать снижение цен ростом объемов использования.
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Доля клиентов Ramp, оплачивающих ИИ, август | 56% |
| Рост к июлю | +0,4 п.п. |
| Средние расходы на ИИ на сотрудника в топ-1% компаний | $7 205 (снижение на ~10%) |
| Стоимость токенов в августе | $0,68 за млн |
| Пик стоимости токенов в марте | $1,15 за млн |
| Доля ИИ-пользователей, применяющих инференс-платформы | 6,4% |
Данные Ramp также показывают, что клиенты все чаще выбирают более старые и дешевые модели, такие как ChatGPT 5.6-Terra и Anthropic Sonnet, вместо новейших frontier-разработок. Это может подорвать модель окупаемости обучения моделей, которая, по словам сотрудников лабораторий, во многом зависит от первых недель после релиза. При этом доля компаний, использующих платформы для инференса (сервисы запуска моделей), остается небольшой — 6,4% в августе, хотя и растет.
Средние расходы на ИИ в расчете на сотрудника в топ-1% компаний упали на 10% — до $7 205.
Харазян отмечает, что конкуренция между OpenAI и Anthropic делает ИИ доступнее, но одновременно снижает расходы, особенно у крупнейших клиентов, которые ранее считались основным драйвером роста. Это объясняет, почему лаборатории все больше внимания уделяют привлечению нетехнических пользователей. Впрочем, данные Ramp могут завышать реальный уровень внедрения: по опросу Бюро переписи населения США, лишь 22% американских компаний используют ИИ. Тем не менее, индекс Ramp остается одним из немногих прямых показателей расходов и может служить опережающим индикатором.
Если замедление окажется устойчивым, это станет плохой новостью для разработчиков моделей и гиперскейлеров, заказавших оборудование на сотни миллиардов долларов. Но для компаний, которые уже используют ИИ, снижение цен — позитивный фактор. «Все зависит от того, кто вы на рынке. Если ваша компания использует ИИ, это отлично», — резюмирует Харазян.
