Dirbtinio intelekto išlaidų augimas sulėtėja nepaisant didėjančio naudojimo, kai Anthropic artėja prie IPO

Vaizdas: TechCrunch · Šaltinis

Ramp duomenys atskleidžia, kad nors dirbtinio intelekto naudojimas toliau auga, išlaidų augimas beveik sustojo, kas kelia iššūkį nuostatoms apie nuolatinį hiperaugimą dirbtinio intelekto pajamose, kai Anthropic artėja prie pirminio viešo siūlymo (IPO).

Nauja analizė iš Ramp rodo, kad nors įmonės naudoja daugiau dirbtinio intelekto (DI) nei bet kada anksčiau, jų išlaidos DI paslaugoms daugiausia sustojo. 2026 metų vasaros pabaigoje Ramp duomenys rodo, kad DI išlaidų augimas beveik sustojo – tokenų pagrindu apskaičiuotos išlaidos padidėjo tik 1,5 % per rugpjūtį ir rugsėjį. Tai smarkiai kontrastuoja su 42 % išlaidų augimu, kuris pastebėtas liepos mėnesį. Apdorotų DI tokenų apimtis toliau augo, pabrėžiant didėjantį naudojimą, bet pajamų augimas nesugebėjo išlaikyti tokio tempo.

Ramp vyriausiasis ekonomistas Ara Kharazian paaiškino, kad dauguma DI išlaidų yra sutelkta rizikos kapitalo remiamose, sparčiai augančiose technologijų įmonėse. Išlaidų sulėtėjimas, ypač pagal pirmąjį 1 % įmonių, kurios stipriai investuoja į DI – kurios trumpam vasaros piko metu išleisdavo apie 10 000 USD vienam darbuotojui per mėnesį – byloja apie galimą bendrą DI pajamų augimo lėtėjimą. Vidutinės įmonės išleidžia 12–15 USD vienam darbuotojui per mėnesį, o aukščiausi 10 % – nuo 600 iki 1 000 USD, tačiau paklausos tendencijos rodo, kad daugelyje sektorių DI išlaidos gali nepasiekti anksčiau stebėtų piko lygių.

Vienas svarbus veiksnys – stipri kaina konkuruojančioje rinkoje. Tiek OpenAI, tiek Anthropic žymiai sumažino API kainas – pavyzdžiui, OpenAI rugsėjį perpus sumažino kainas GPT-6 Sol ir GPT-6 Luna modeliams, o Anthropic sumažino kainas Fable 5.1 ir Opus 5.5. Šie kainų sumažėjimai ženkliai sumažino pajamų augimą; Anthropic nurodė 600 mln. JAV dolerių augimo nuostolį dėl kainodaros sprendimų. Įmonių nuolaidos, skirtos išlaikyti klientus, nepilnai kompensavo šiuos poveikius, sukurdamos pirkėjo rinkos aplinką.

Be to, pažanga DI veiklos efektyvumo srityje leidžia vartotojams geriau valdyti ir mažinti išlaidas. Įmonės vis dažniau taiko išlaidų valdymą, numatytas nustatymų parinktis, ribojančias brangių modelių naudojimą, ir nustato biudžeto ribas darbuotojams. Prieinami pigesni ar atviro kodo modeliai – tokie kaip Meta, Nvidia, įvairūs Kinijos ir Amerikos pasiūlymai bei nauji įrankiai, pvz., Jev – leidžia atlikti daug DI užduočių mažesnėmis sąnaudomis, dar labiau ribodami išlaidų augimą.

Nepaisant šių sunkumų, spalio duomenys parodė tam tikrą išlaidų pagreitinimą, kai tokenų išlaidos rugpjūčio pabaigos ir spalio pabaigos laikotarpiu padidėjo 8,9 %. Vis dėlto Kharazian perspėja, kad stiprios išlaidų augimo slopinimo jėgos išlieka.

Šios tendencijos turi įtakos DI įmonių vertinimams. Bloomberg pranešė, kad Anthropic potencialios IPO vertinimas nukrito nuo spalio pradžioje apytiksliai 2 trilijonų JAV dolerių iki maždaug 1,2–1,3 trilijono JAV dolerių, taip pat kreditų agentūros gali priskirti jai žemesnį – šiukšlių – reitingą. OpenAI taip pat neseniai sumažino siūlomą vertinimą ir lėšų pritraukimo tikslus.

Ramp duomenys rodo, kad investuotojų lūkesčius dėl neriboto hiperaugimo DI išlaidose reikėtų sušvelninti. Nors nauji naudojimo atvejai, pavyzdžiui, asmeniniai DI agentai, tikimasi skatinti ateities augimą, jie gali neprilygti ankstesniems proveržiams, kaip DI programavimo asistentai, kurių ekonominis produktyvumas buvo didesnis. Todėl šiuo metu prieinami komerciniai produktai ir rinkos duomenys rodo išlaidų augimo lėtėjimą nepaisant toliau augančio DI naudojimo. Ši kintanti padėtis kelia klausimų apie ilgalaikes pirmaujančių DI tiekėjų pajamų perspektyvas.