Искусственный интеллект заметно меняет корпоративный ИТ-рынок. По прогнозу IDC, в 2026 году компании потратят на технологии 4,25 трлн долларов, и почти весь этот рост связан с ИИ.
Согласно новому исследованию венчурной компании Madrona, 74% из 150 опрошенных ИТ-специалистов крупных компаний планируют увеличить бюджеты на ИИ в ближайшие 12 месяцев. Остальные собираются сохранить расходы на текущем уровне.
При этом менее половины пилотных ИИ-проектов в таких компаниях доходят до полноценного запуска. Это лучше прошлогодней оценки MIT, по которой 95% корпоративных ИИ-проектов не дали ожидаемой окупаемости инвестиций.
Один из главных выводов отчёта Madrona в том, что даже после внедрения ИИ-компании редко закрепляются за одним поставщиком надолго. По данным исследования, 77% компаний пересматривают выбор ИИ-вендоров каждые шесть месяцев или даже чаще.
«Это создаёт модель “быстро вошёл — быстро вышел”, которая резко отличается от традиционного корпоративного SaaS, где многолетние контракты создавали запас устойчивости», — говорится в отчёте Madrona. «В корпоративном ИИ затраты на смену поставщика ниже, а пересмотр решений идёт без остановки».
Это важно для оценки выручки ИИ-стартапов. Именно пробные бюджеты крупных компаний поддержали первую волну роста ИИ в 2025 году. Ожидалось, что затем крупные клиенты начнут заключать долгосрочные контракты, которые и позволяют стартапам показывать очень быстрый рост регулярной выручки.
Однако теперь корпоративная выручка остаётся нестабильной даже после того, как продукт выходит из стадии пилота и начинает использоваться в компании.
Часть проблемы связана с моделью ценообразования. По данным нового исследования Andreessen Horowitz, в котором опросили 50 технических покупателей ИИ-решений, более половины респондентов хотят платить за результат работы системы, а не за объём использования, например число токенов.
Модель оплаты по числу токенов фактически повторяет подход эпохи SaaS. Для обычного корпоративного ПО клиенту обычно достаточно понять, сколько сотрудников будет пользоваться сервисом или какой объём данных нужно хранить.
Для ИИ, как пишут партнёры a16z Тугче Эртен и Сара Ван, привязка цены к понятному результату работы помогает стартапу доказать ценность продукта заказчику. Речь может идти, например, о числе обработанных отчётов, закрытых тикетов или полученных лидов. Такой подход делает продукт экономически выгодным для обеих сторон.
Всё это указывает на новый этап корпоративных экспериментов с ИИ. Компаниям стало проще пробовать решения стартапов, но сам по себе контракт с крупным клиентом больше не гарантирует долгую и предсказуемую выручку. Вернутся ли заказчики к прежней практике многолетних закупок, пока неясно.
Источник: IDC, Madrona, MIT, Andreessen Horowitz.
