Компании стали активнее пользоваться ИИ, но расходы компаний на ИИ в конце лета почти не выросли, следует из данных Ramp. За август и сентябрь траты на токены увеличились лишь на 1,5%, тогда как в июле месячный рост составлял 42%. Экономист Ramp Ара Харазян связывает расхождение с удешевлением моделей и тем, что клиенты научились экономнее распределять запросы.
Замедление затронуло прежде всего компании с самыми крупными счетами. По словам Харазяна, расходы верхнего 1% клиентов Ramp в августе и сентябре опустились чуть ниже летнего пика, когда они достигали $10 000 (около 821 000 ₽) на сотрудника в месяц. Расходы остальных групп продолжали расти, но этого не хватило, чтобы компенсировать снижение наверху. С 23 сентября по 23 октября рост трат на токены ускорился до 8,9%.
Ramp приводит и другие данные о распределении расходов. Верхний 1% компаний обеспечивает 80% расходов на ИИ, сообщает StartupHub, пересказывая выступление Харазяна. Ramp отслеживает траты более 80 000 компаний с совокупными годовыми расходами свыше $275 млрд (около 23 трлн ₽). За последние два года расходы на ИИ в этих данных росли быстрее любой другой категории, которую отслеживает компания.
Для большинства клиентов счета значительно меньше. Медианная компания, которая платит за ИИ, расходует около $15 (примерно 1 200 ₽) на сотрудника в месяц против $12 (около 1 000 ₽) месяцем ранее. У верхних 10% показатель составляет от $600 до $1 000 (примерно от 49 000 до 82 000 ₽), а у верхнего 1% находится в диапазоне от $7 000 до $10 000 (примерно от 575 000 до 821 000 ₽). Харазян отмечает, что у компаний за пределами этой группы может не возникнуть потребности тратить на ИИ столько же.
По оценке Харазяна, замедление расходов не связано с падением спроса: объём использования ИИ растёт. В сентябре OpenAI вдвое снизила цены на доступ к моделям GPT-6 Sol и GPT-6 Luna через API. Anthropic также существенно уменьшила цены на модели Fable 5.1 и Opus 5.5. В недавнем документе компания указала, что её решение сократило рост выручки примерно на $600 млн (около 49 млрд ₽).
Обе компании предлагают крупным корпоративным клиентам скидки, которые тоже сказываются на выручке. По словам Харазяна, конкуренцию усиливают корпоративные предложения Meta* и Nvidia с недорогими или открытыми моделями, а также другие поставщики открытых моделей из США и Китая. В данных Ramp Anthropic уже опережает OpenAI по объёму корпоративных расходов на модели; растёт и использование моделей Grok от xAI и моделей Meta*.
Клиенты меняют и способ работы с моделями. Они ограничивают использование дорогих версий для длительных автоматических задач, задают сотрудникам бюджеты и направляют запросы через маршрутизаторы к более дешёвой модели, если её возможностей достаточно. Харазян также привёл в пример инструмент Jev, который выбирает ответ из нескольких заранее заданных вариантов. Для задач с простым ответом такой подход позволяет сократить затраты ещё сильнее.
Харазян также высказался о будущих доходах разработчиков моделей. Он согласился с оценкой, согласно которой от 70 до 80% выручки поставщиков ИИ приходится на другие компании в сфере ИИ, финансируемые венчурным капиталом. Он считает, что сокращение расходов в этой группе может затронуть поставщиков одновременно. При этом новые сценарии использования способны вновь ускорить рост: в качестве одного из возможных направлений обсуждают персональных ИИ-агентов, хотя Харазян сомневается, что они принесут столько же расходов, сколько инструменты для программирования.
* Принадлежит компании Meta, она признана экстремистской организацией в РФ и её деятельность запрещена.