Anthropic сообщила инвесторам, что ее инструмент для программирования с ИИ Claude Code вышел в операционную прибыль во втором квартале. По данным компании, показатель net revenue retention составил 900%: расходы тех же клиентов в третьем квартале 2026 года выросли в девять раз по сравнению с третьим кварталом 2025-го.
На этом фоне Anthropic объявила о запуске новых инструментов отчетности для корпоративных клиентов. Они должны показать, какую отдачу компании получают от расходов на токены, и помочь точнее управлять использованием сервиса.
С помощью внутренней аналитики и опросов сотрудников менеджеры смогут видеть работу команды за выбранный период: что именно было сделано, сколько это стоило и на каких этапах возникали сбои в процессах. Anthropic также заявила, что по умолчанию не будет использовать эти данные для обучения моделей. В отчетах появятся и рекомендации по улучшению результатов.
Компания также вводит общие групповые бюджеты, чтобы командам было проще контролировать расходы на токены. Материал TechCrunch связывает этот шаг с запросом крупных заказчиков, которым нужно понимать окупаемость внедрения ИИ-инструментов.
По данным TechCrunch, активнее всего потребление токенов сейчас растет у компаний с венчурным финансированием. При этом многие корпорации из списка Fortune 500 пока не видят заметного эффекта от внедрения ИИ.
Дополнительный контекст дал отчет Jellyfish, компании, которая выпускает инструменты для разработчиков. Исследование основано на использовании агентных инструментов для программирования у 276 000 клиентов. Claude Code и другие продукты на моделях Anthropic остаются самыми распространенными в этой выборке: на них приходится почти треть всех предложенных изменений кода, отправленных на ревью.
Еще один важный показатель из отчета Jellyfish: расходы на такие инструменты выросли в 10 раз с начала года. Сейчас их стоимость эквивалентна примерно 2% совокупных затрат на инженерные команды.
«Даже если 2% — это все еще немного, рост в 10 раз — это рост, который большинство финансовых директоров не закладывали в планы», — сказал главный научный сотрудник Jellyfish Николас Арколано в комментарии TechCrunch. По его словам, компании приходят к выводу, что просто тратить много уже недостаточно: расходы нужно оптимизировать и добиваться от них результата.
Новые отчеты Anthropic отвечают именно на эту задачу. По данным TechCrunch, компания лидирует у корпоративных заказчиков, хотя причины высокой привязки к агентным инструментам для программирования не всегда легко измерить.
Летом выход модели Astra от OpenAI выглядел как потенциальная угроза для Anthropic. Однако, как пишет TechCrunch, пока это не замедлило рост внедрения решений компании.
«Нам понадобилось много времени, чтобы Codex вообще начал заметно проявляться в наших данных, и это произошло уже вместе с Astra», — сказал руководитель ИИ-продукта в Jellyfish Николас Альбарран. По его словам, если смотреть на X, может сложиться впечатление, что конкуренция намного острее. «Все в Кремниевой долине говорят: “Codex лучше”».
При этом в реальной работе, по словам Альбаррана, Anthropic успела закрепиться в корпоративном сегменте. «Этот инструмент просто работал и работал хорошо, и многие компании уже вложили много сил в стандартизацию процессов вокруг него. Причин переходить на другое решение пока недостаточно», — сказал он.
Речь идет не только о качестве моделей и рабочих процессов. Как отмечает Альбарран, после того как крупная лаборатория ИИ закрепляется у клиента, смена поставщика для бизнеса оказывается заметно труднее, чем для отдельного разработчика или небольшой команды.
Он также указал на вложения крупных ИИ-компаний в команды forward-deployed engineering — специалистов, которые работают внутри клиентских организаций и помогают запускать внедрение. На этом фоне новые отчеты Anthropic можно считать более легкой версией такой поддержки.
«Сейчас технология уже достаточно зрелая, и после внедрения переходить на другой инструмент будет все труднее, потому что компания уже потратила на это силы», — сказал Альбарран. «Даже если в целом решения похожи, у каждого есть свои особенности в том, как они работают с агентами, файлами и другими элементами, поэтому стоимость перехода не равна нулю».
Источник: TechCrunch, Jellyfish.
