Расходы на ИИ на сотрудника в августе упали — летнее затишье или тревожный сигнал?

По данным платёжной компании Ramp, в августе бизнес стал медленнее внедрять инструменты ИИ. В последнем обзоре 56% клиентов Ramp сообщили об оплате продуктов ИИ — показатель вырос всего на 0,4% за месяц.

Это уже не первый случай, когда статистика Ramp показывает замедление внедрения. В прошлом году индекс ИИ компании почти не рос с августа по октябрь, но к концу года темпы снова увеличились.

При этом ИИ-инфраструктура развивается настолько быстро, что поводом для беспокойства может стать даже небольшое замедление. Передовые лаборатории и гипермасштабируемые облачные компании вкладывают огромные средства в инфраструктуру, рассчитывая, что будущая выручка позволит окупить эти инвестиции. До сих пор использование ИИ быстро росло, особенно после того, как инженеры-программисты начали применять инструменты на базе агентов для программирования. Если внедрение замедлится, рост выручки, вероятно, тоже ослабнет.

Оценка Ramp может завышать общий уровень внедрения из-за технической специфики её клиентов. В обновлённом 23 августа опросе Бюро переписи населения США только 22% компаний сообщили, что используют ИИ. Данные Ramp не обязательно отражают весь рынок, однако это один из немногих доступных наборов прямых данных о расходах и потенциально опережающий показатель.

С другой стороны, речь идёт об августе — месяце, когда значительная часть отрасли уходит в отпуск. Это может объяснить затишье. Но, по словам экономиста Ramp Ары Харазяна, есть и другие сигналы, важные для компаний, зависящих от расходов на токены.

Во-первых, в 1% компаний из выборки, которые активнее всего используют ИИ, расходы на ИИ в расчёте на сотрудника заметно снизились — почти на 10%, до $7 205. Причиной мог стать отпускной спад в использовании токенов, но это также отражает их удешевление. OpenAI и Anthropic снизили цены, поэтому средняя стоимость токенов упала до $0,68 за миллион против пиковых $1,15 за миллион в марте 2026 года.

Источник: techcrunch.com

Данные показывают, что лаборатории пока не компенсировали снижение цен ростом объёма использования. Те же стимулы побуждают многих клиентов выбирать более старые и дешёвые модели — например, ChatGPT 5.6-Terra от OpenAI и Sonnet от Anthropic — вместо более мощных передовых выпусков. Сотрудники передовых ИИ-лабораторий рассказывали, что значительная часть затрат на обучение модели окупается в первые недели после её выпуска. Замедление внедрения может поставить под угрозу такую экономику.

Несмотря на разговоры о том, что открытые модели угрожают передовым лабораториям, в августе платформами для обслуживания моделей и инференса пользовались только 6,4% компаний, тративших средства на ИИ. Этот показатель стабильно растёт, но недостаточно быстро, чтобы заметно изменить общую динамику внедрения ИИ в бизнесе.

По словам Ары Харазяна, конкуренция между OpenAI и Anthropic делает ИИ доступнее для компаний и одновременно снижает цены. При этом сокращаются не только цены, но и расходы 1% крупнейших компаний — именно от них рынок ожидал значительной части дальнейшего роста.

Это также объясняет, почему ИИ-лаборатории стремятся привлечь нетехнических пользователей к инструментам для совместной работы с ИИ.

Августовский показатель может оказаться временным отклонением, но для разработчика моделей или гипермасштабируемой облачной компании, заказавшей чипы на пару сотен миллиардов долларов, он выглядит тревожно. При этом, отмечает Харазян, всё зависит от положения компании на рынке: если бизнес использует ИИ, снижение цен и расходов для него выгодно.