В августе рост использования ИИ-инструментов в бизнесе замедлился, следует из данных платёжной компании Ramp. По её оценке, 56% клиентов компании платили за ИИ-продукты в августе, что лишь на 0,4 процентного пункта выше, чем месяцем ранее.
Ramp собрала данные о расходах 70 000 компаний. Компания уже фиксировала похожую паузу в прошлом году: тогда её индекс показывал почти нулевой рост внедрения ИИ с августа по октябрь, после чего к концу года динамика снова ускорилась.
Такие паузы привлекают внимание из-за масштабных вложений в ИИ-инфраструктуру со стороны разработчиков передовых моделей и крупных облачных провайдеров. Эти инвестиции рассчитывают окупить за счёт будущой выручки, а замедление внедрения может ударить по темпам роста доходов.
При этом данные Ramp могут завышать общий уровень внедрения, поскольку у компании технологическая клиентская база. Для сравнения, действующий опрос Бюро переписи населения США, обновлённый 23 августа, показывает, что ИИ используют 22% компаний.
Сама выборка Ramp не обязательно отражает весь рынок, но это один из немногих прямых массивов данных о расходах на ИИ. Поэтому такие цифры можно рассматривать как ранний сигнал по рынку.
Часть августовского спада может объясняться сезоном отпусков. Однако экономист Ramp Ара Харазян указал и на другие сигналы для компаний, чья выручка зависит от расходов на токены.
Первый сигнал — снижение расходов на ИИ в расчёте на сотрудника у верхнего 1% компаний в выборке. Показатель упал почти на 10%, до 7205 долларов.
По словам Ramp, это может быть связано как с отпускным периодом, так и со снижением стоимости токенов. После уменьшения цен со стороны OpenAI и Anthropic средняя цена опустилась до 0,68 доллара за 1 млн токенов против пиковых 1,15 доллара в марте 2026 года.
Данные показывают, что разработчики моделей пока не компенсировали снижение цен ростом объёмов. Кроме того, часть клиентов выбирает более старые и дешёвые модели, включая OpenAI ChatGPT 5.6-Terra и Anthropic Sonnet, вместо более мощных новых релизов.
Сотрудники компаний, создающих передовые модели, ранее говорили, что значительная часть затрат на обучение окупается в первые недели после выпуска новой модели. Если внедрение идёт медленнее, эта схема может оказаться под давлением.
При этом разговоры о риске со стороны моделей с открытыми весами пока не подтверждаются расходами клиентов. В августе лишь 6,4% компаний, тратящих деньги на ИИ, использовали платформы для обслуживания моделей или инференса, хотя этот показатель постепенно растёт.
«Мы показываем, что конкуренция между OpenAI и Anthropic делает ИИ более доступным и одновременно снижает цены для компаний — и не просто цены, а ещё и расходы верхнего 1% компаний, от которых рынок раньше ожидал значительной части будущего роста», — сказал Ара Харазян.
Это также частично объясняет, почему ИИ-компании стараются привлечь пользователей без технической подготовки к инструментам совместной работы с ИИ. Для производителей моделей и крупных облачных игроков с большими заказами на чипы такой сигнал может быть негативным, хотя, как отметил Харазян, для самих компаний-пользователей это хорошая новость.
Источник: данные и комментарии Ramp.
