Wzrost Wydatków na AI Zatrzymuje się Pomimo Rosnącego Użytkowania, gdy Anthropic Zbliża się do IPO

Image: TechCrunch · Source

Dane z Ramp pokazują, że choć użytkowanie AI nadal rośnie, tempo wzrostu wydatków prawie się zatrzymało, co podważa oczekiwania utrzymania się hiper-wzrostu przychodów z AI w miarę zbliżania się Anthropic do debiutu giełdowego.

Najnowsza analiza Ramp wskazuje, że pomimo rosnącego wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) przez firmy, ich wydatki na usługi AI w zasadzie stanęły w miejscu. Pod koniec lata 2026 roku dane Ramp pokazują, że wzrost wydatków na AI niemal się zatrzymał — wydatki oparte na tokenach wzrosły jedynie o 1,5% w sierpniu i wrześniu. To wyraźny kontrast do 42% wzrostu wydatków odnotowanego w lipcu. Wolumen przetwarzanych tokenów AI nadal rósł, podkreślając zwiększone użytkowanie, ale wzrost przychodów nie nadążał za tym trendem.

Główny ekonomista Ramp, Ara Kharazian, wyjaśnił, że większość wydatków na AI koncentruje się wśród przedsiębiorstw technologicznych o wysokim tempie wzrostu wspieranych kapitałem venture. Zatrzymanie wzrostu wydatków szczególnie wśród 1% najprężniej inwestujących firm, które w okresie letnim wydawały około 10 000 USD na pracownika miesięcznie, wskazuje na możliwe spowolnienie całkowitego wzrostu przychodów z AI. Podczas gdy przeciętne firmy wydają od 12 do 15 USD na pracownika miesięcznie, a najlepsze 10% od 600 do 1000 USD, wzorce popytu sugerują, że wiele sektorów może nie osiągnąć wcześniej obserwanych szczytowych poziomów wydatków na AI.

Jednym z istotnych czynników jest zaostrzona konkurencja cenowa. Zarówno OpenAI, jak i Anthropic znacznie obniżyły ceny API — na przykład OpenAI w połowie września zredukowało ceny dla GPT-6 Sol i GPT-6 Luna, a Anthropic poszło za tym oferując zniżki na Fable 5.1 i Opus 5.5. Te cięcia znacząco obniżyły tempo wzrostu przychodów; Anthropic zgłosiło spadek wzrostu o 600 milionów dolarów z powodu decyzji cenowych. Rabaty dla przedsiębiorstw zaprojektowane do utrzymania klientów nie zdołały całkowicie zrekompensować tych skutków, tworząc sytuację sprzedającego z przewagą nabywcy.

Ponadto postępy w efektywności operacyjnej AI pozwalają użytkownikom lepiej zarządzać i ograniczać koszty. Firmy coraz częściej stosują kontrolę wydatków, domyślne ustawienia ograniczające używanie droższych modeli oraz limity budżetowe dla pracowników. Dostępność modeli tańszych lub open-source — takich jak Meta, Nvidia, różne chińskie i amerykańskie produkty, a także nowych narzędzi jak Jev — umożliwia realizację wielu zadań AI przy niższych kosztach, dodatkowo ograniczając wzrost wydatków.

Pomimo tych trudności, dane z października wykazały pewne przyspieszenie wzrostu, z wydatkami na tokeny zwiększonymi o 8,9% od końca września do końca października. Niemniej jednak Kharazian ostrzega, że silne czynniki hamujące wzrost wydatków nadal utrzymują się.

Trend ten ma konsekwencje dla wycen firm AI. Bloomberg poinformował, że potencjalna wycena IPO Anthropic spadła z wstępnej oceny na początku października blisko 2 bilionów dolarów do około 1,2–1,3 biliona dolarów, a agencje ratingowe mogą nadać mu ocenę śmieciową. Podobnie OpenAI ostatnio obniżyło proponowane wyceny i cele fundraisingowe.

Wnioski Ramp sugerują, że oczekiwania inwestorów co do nieograniczonego hiper-wzrostu wydatków na AI powinny zostać złagodzone. Choć przewiduje się, że nowe zastosowania — takie jak osobiste agenty AI — będą napędzać przyszły wzrost, mogą one nie dorównać produktywności ekonomicznej wcześniejszych przełomów, jak asystenci kodowania AI. W konsekwencji dostępne obecnie produkty komercyjne i dane rynkowe wskazują na spowolnienie wzrostu wydatków pomimo dalszego wzrostu użytkowania AI. Ewoluujący krajobraz stawia pytania o długoterminowe trajektorie przychodów wiodących dostawców AI.