Anthropic запустила инструменты, показывающие компаниям, что они получают за свои расходы на ИИ

Финансовые показатели, которыми Anthropic поделилась с инвесторами на этой неделе, свидетельствуют о том, что ее ИИ-инструмент для программирования Claude Code стал именно таким коммерчески успешным продуктом, на который рассчитывала лаборатория, разрабатывающая передовые модели. Во втором квартале компания зафиксировала операционную прибыль и 900%-ное удержание чистой выручки — то есть расходы тех же клиентов в третьем квартале 2025 года выросли в девять раз в третьем квартале 2026 года.

Anthropic сосредоточилась на том, чтобы удерживать корпоративных пользователей, и в среду объявила о новом наборе инструментов отчетности, призванных дать этим клиентам более детальное представление о ценности, которую они получают от расходования токенов.

Используя внутреннюю аналитику и опросы сотрудников, руководители могут просматривать работу команды за определенный период, результаты работы команды, ее стоимость и места, где возникали сбои в рабочих процессах. Anthropic заявляет, что по умолчанию не будет использовать эти данные для обучения моделей. В отчетах также будут представлены рекомендации по улучшению результатов.

Это очевидная попытка продемонстрировать окупаемость инструментов Anthropic и показать клиентам, как ее повысить, — это серьезная проблема для крупных заказчиков. Anthropic также создает объединенные групповые бюджеты, чтобы команды могли лучше контролировать расходы на токены.

Компании ищут именно такую информацию, пытаясь понять, как лучше всего внедрять ИИ-инструменты. Хотя использование ИИ-инструментов фирмами, получившими венчурное финансирование, стимулирует расходование токенов, большинство компаний из списка Fortune 500 не получают значительных преимуществ от внедрения ИИ.

Jellyfish, компания, создающая инструменты для разработчиков программного обеспечения, вчера выпустила новый отчет, основанный на использовании агентных инструментов для программирования 276 000 ее клиентов. Claude Code и другие инструменты, созданные на основе моделей Anthropic, остаются наиболее широко используемыми в этом исследовании: на них приходится почти треть всех предложенных изменений кода, отправленных на проверку. Что еще важнее, расходы на эти инструменты выросли в 10 раз с начала года, и теперь их стоимость составляет около 2% от общих затрат на разработку.

«Даже если вы говорите, что 2% — это все еще немного, этот десятикратный рост — это рост, которого большинство финансовых директоров не планировали», — рассказал TechCrunch главный научный сотрудник Jellyfish Николас Арколано. «Мы определенно приближаемся к моменту, когда люди понимают: хорошо, просто тратить большие суммы недостаточно. Теперь нужно оптимизировать расходы и добиться, чтобы это работало».

Новые отчеты Anthropic отвечают на этот вызов. Anthropic лидирует среди корпоративных клиентов, но понять, что именно делает агентный инструмент для программирования действительно незаменимым, сложно. Выпуск модели Astra от OpenAI этим летом, казалось, мог стать угрозой для Anthropic, однако пока он не замедлил темпы внедрения продуктов Anthropic.

«Потребовалось много времени, чтобы Codex вообще начал заметно проявляться в наших данных, и он появился вместе с Astra [последней моделью OpenAI]», — рассказал TechCrunch руководитель направления ИИ-продуктов в Jellyfish Николас Альбарран. По его словам, если смотреть на X, можно было бы получить отчетливое впечатление, что конкуренция стала острее. «Все в Кремниевой долине говорят: “О, Codex лучше”». В действительности, продолжил Альбарран, «Anthropic просто уже была там благодаря отличной работе с корпоративными клиентами, и у нее был собственный вес действующего игрока — все это просто работало, причем хорошо, и многие приложили немало усилий, чтобы стандартизировать рабочие процессы вокруг этого. А достаточно веских причин для перехода нет».

Дело не только в моделях и рабочих процессах. Реалии бизнеса таковы, что после того, как лаборатория передовых моделей закрепилась в компании-клиенте, переход становится сложнее, чем для отдельного программиста или небольшой организации. Альбарран указывает на инвестиции, которые все крупные лаборатории ИИ вкладывают в организации инженерной поддержки на местах (FDE), то есть команды, внедряющие консультантов по ИИ в компании клиентов, чтобы помочь им начать работу. Эти новые инструменты отчетности можно рассматривать как своего рода облегченный FDE — более легкую версию такой практической помощи для клиентов Anthropic.

«Сейчас мы находимся на этапе, когда все стало достаточно зрелым и после подключения перейти становится все сложнее, потому что вы уже вложили в это свои усилия, — сказал он. — Даже если все они в основном одинаковы, все равно будут немного отличаться и иметь свои небольшие особенности в работе с агентами, ND-файлами и так далее, поэтому стоимость перехода не равна нулю».