В августе расходы на ИИ в расчёте на сотрудника снизились у ведущих компаний — летнее затишье или тревожный сигнал?

Согласно данным о расходах 70 000 компаний, собранным платежной компанией Ramp, в августе темпы внедрения инструментов ИИ бизнесом замедлились. Последний опрос показывает, что в августе 56% клиентов Ramp платили за продукты на основе ИИ — всего на 0,4% больше, чем месяцем ранее.

Это не первый случай, когда показатели Ramp демонстрируют замедление внедрения. В прошлом году индекс ИИ компании показывал практически нулевой рост внедрения в период с августа по октябрь, однако к концу года рост вновь ускорился.

Тем не менее экстремальные темпы развития ИИ означают, что даже небольшое замедление может вызывать обеспокоенность. Колоссальные инвестиции передовых лабораторий и гиперскейлеров в инфраструктуру ИИ основаны на надежде, что в мире есть достаточно доходов, чтобы окупить их. До сих пор использование росло стремительно, особенно после того, как инженеры-программисты начали внедрять агентные инструменты для написания кода, — но если это внедрение замедлится, доходы, вероятно, тоже замедлятся.

Показатели Ramp могут завышать общий уровень внедрения благодаря технологической специфике ее клиентуры: продолжающийся опрос Бюро переписи населения США о внедрении ИИ, обновленный 23 августа, показывает, что лишь 22% компаний сообщают об использовании ИИ. Опрос Ramp не обязательно отражает ситуацию на всем рынке, но это один из немногих доступных массивов прямых данных о расходах и потенциально опережающий индикатор.

Разумеется, эти данные относятся к августу, когда значительная часть отрасли находится в отпуске. Это может объяснить застой. Однако, по словам экономиста Ramp Ары Харазяна, есть и другие тревожные признаки для компаний, зависящих от расходов на токены.

Во-первых, в верхнем 1% компаний его выборки расходы на ИИ в расчете на сотрудника существенно снизились — почти на 10%, до 7205 долларов. Возможно, это связано с отпускным фактором, но это также свидетельствует о снижении стоимости токенов. После того как OpenAI и Anthropic сократили цены, средняя стоимость токенов снизилась до 0,68 доллара за миллион токенов по сравнению с пиковым значением 2026 года — 1,15 доллара за миллион токенов в марте.

Данные свидетельствуют о том, что лаборатории пока не смогли компенсировать снижение цен ростом объемов. 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 релизов. Сотрудники передовых лабораторий говорили, что значительная часть затрат на обучение окупается в первые недели после выпуска новой модели, и замедление внедрения может поставить эту динамику под угрозу.

И все же, несмотря на разговоры об угрозе, которую модели с открытыми весами представляют для передовых лабораторий, в августе платформами для обслуживания моделей или инференса пользовались лишь 6,4% компаний, тратящих средства на ИИ; эта доля стабильно растет, но недостаточно быстро, чтобы влиять на динамику более широкого внедрения ИИ в бизнесе.

«Мы показываем, что конкуренция между OpenAI и Anthropic делает ИИ более доступным, а также снижает цены для компаний — причем не просто снижает цены, но и уменьшает расходы у верхнего 1% компаний, от которых рынок ранее ожидал значительной части будущего роста», — сказал Харазян.

Это также помогает объяснить, почему лаборатории ИИ сосредоточились на привлечении нетехнических пользователей к инструментам совместной работы с ИИ.

Эта цифра — осмелимся ли мы назвать ее кратковременным отклонением? — может быть плохим знаком, если вы создаете модели или являетесь гиперскейлером, у которого заказаны чипы на пару сотен миллиардов долларов. Но, отмечает Харазян, «все зависит от того, кто вы на рынке. Если ваша компания использует ИИ, это прекрасно».