Mākslīgā intelekta izdevumu pieaugums apturējies, neraugoties uz lietojuma pieaugumu, jo Anthropic tuvojas IPO

Attēls: TechCrunch · Avots

Ramp dati atklāj, ka, lai gan mākslīgā intelekta lietošana turpina pieaugt, izdevumu pieaugums gandrīz apstājies, apšaubot sagaidīto nepārtrauktu hiperaugsmi mākslīgā intelekta ieņēmumos saistībā ar Anthropica tuvošanos biržai.

Ramp nesenā analīze norāda, ka, lai gan uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu (MI) vairāk nekā jebkad agrāk, to izdevumu pieaugums MI pakalpojumiem būtībā ir apstājies. 2026. gada vēlā vasarā Ramp dati rāda, ka MI izdevumu pieaugums gandrīz nav noticis, turklāt tokenu balstītie izdevumi augustā un septembrī palielinājās tikai par 1,5%. Tas būtiski kontrastē ar 42% izdevumu pieaugumu, kas novērots jūlijā. Apstrādāto MI tokenu apjoms turpināja pieaugt, uzsverot lietojuma palielināšanos, bet ieņēmumu pieaugums šim tempam neatbilda.

Ramp vadošais ekonomists Ara Kharazian skaidroja, ka vislielākā MI izdevumu koncentrācija ir riska kapitāla atbalstītajos, strauji augošajos tehnoloģiju uzņēmumos. Izdevumu pieauguma apstāšanās īpaši starp augstāko 1% uzņēmumu, kuri ir smagi ieguldījuši MI – kas vasaras augšpunktā īslaicīgi tērēja apmēram 10 000 dolāru uz vienu darbinieku mēnesī – norāda uz iespējamu kopējo MI ieņēmumu izaugsmes palēnināšanos. Kaut gan vidējie uzņēmumi iztērē no 12 līdz 15 dolāriem uz vienu darbinieku mēnesī, un augstāko 10% uzņēmumu izdevumi ir no 600 līdz 1 000 dolāriem, pieprasījuma modeļi liecina, ka daudzi sektori, iespējams, nepalielinās MI izdevumus līdz iepriekš novērotiem augstākajiem līmeņiem.

Viena no galvenajām lietām ir pastiprināta cenu konkurence. Gan OpenAI, gan Anthropic būtiski samazinājuši API cenas – piemēram, OpenAI septembrī samazināja GPT-6 Sol un GPT-6 Luna cenas uz pusi, un Anthropic sekoja līdzi ar atlaidēm Fable 5.1 un Opus 5.5. Šie cenu samazinājumi būtiski samazinājuši ieņēmumu izaugsmi; Anthropic atzīmēja 600 miljonu dolāru zaudējumus izaugsmei cenu lēmumu dēļ. Uzņēmējdarbības atlaides, kas paredzētas klientu noturēšanai, nav pilnībā kompensējušas šos ietekmes, radot pircēja tirgus vidi.

Turklāt MI operacionālās efektivitātes uzlabojumi ļauj lietotājiem labāk pārvaldīt un samazināt izmaksas. Uzņēmumi arvien vairāk izmanto izmaksu kontroli, noklusējuma iestatījumus, kas ierobežo dārgāko modeļu izmantošanu, un darbinieku budžeta limitus. Zemākas izmaksas vai atvērtā koda modeļu – piemēram, Meta, Nvidia, dažādiem Ķīnas un ASV piedāvājumiem, kā arī jauniem rīkiem kā Jev – pieejamība ļauj veikt daudzas MI darba slodzes ar zemākām izmaksām, tādējādi vēl vairāk ierobežojot izdevumu pieaugumu.

Neskatoties uz šiem šķēršļiem, oktobra dati parādīja nelielu pieaugumu, tokenu izdevumi palielinājās par 8,9% no septembra beigām līdz oktobra beigām. Tomēr Kharazian brīdina, ka spēcīgs spiediens uz izdevumu izaugsmes samazināšanos saglabājas.

Šīs tendences ietekmē MI uzņēmumu vērtējumus. Bloomberg ziņojis, ka Anthropica potenciālais IPO vērtējums ir samazinājies no oktobra sākumā aplēstā aptuveni 2 triljonu dolāru līdz apmēram 1,2 līdz 1,3 triljoniem, un ka kredītreitinga aģentūras var piešķirt tam zemās kvalitātes reitingu. Arī OpenAI nesen ir samazinājis savus piedāvātos vērtējumus un līdzekļu vākšanas mērķus.

Ramp atklājumi liecina, ka investoru gaidām par bezgalīgu MI izdevumu hiperaugsmi vajadzētu būt piesardzīgākām. Lai gan tiek sagaidīts, ka jauni lietojumi – piemēram, personīgie MI palīgi – virzīs nākotnes izaugsmi, tie var nesasniedz iepriekšējo atklājumu, kā MI programmēšanas asistents, ekonomisko efektivitāti. Līdz ar to pašreiz pieejamie komerciālie produkti un tirgus dati norāda uz izdevumu pieauguma palēnināšanos, neraugoties uz turpmāku MI lietojuma pieaugumu. Šī mainīgā aina rada jautājumus par vadošo MI pakalpojumu sniedzēju ilgtermiņa ieņēmumu tendencēm.