Le aziende stanno pagando meno per l'intelligenza artificiale anche se ne usano di più, secondo uno studio recente pubblicato dall'AI Index di Ramp, che monitora spesa e utilizzo su un ampio campione di aziende americane. I risultati indicano che l'attuale guerra dei prezzi dell'AI non sta danneggiando la domanda. Al contrario, la riduzione dei prezzi rende più facile per le aziende distribuire l'AI su larga scala. Se la tendenza continuerà, le imprese che forniscono chip, capacità cloud e inferenza potranno contare su un corrispondente impulso ai loro risultati finanziari.

Utilizzo salito del 50%, spesa in calo da luglio

L'economista di Ramp Ara Kharazian ha dichiarato che la quantità di denaro che le aziende investono nell'AI è diminuita dopo aver toccato un massimo storico a luglio, quando il mercato era ampiamente aperto affinché fornitori come OpenAI e Anthropic abbassassero i prezzi.

L'utilizzo si è mosso nella direzione opposta. Fino a settembre, l'utilizzo è salito di quasi il 50%, toccando un massimo storico. I dati di utilizzo di Ramp sono conteggiati in token, le unità di base del testo che i modelli di AI elaborano. Nell'ultima settimana del mese, l'utilizzo dei token di Anthropic si attestava al 51%, mentre quello di OpenAI al 44,5%, secondo Ramp, che ha rilevato che le alternative open-source rimanevano sotto il 5%. Insieme, i due fornitori rappresentavano oltre il 95% dell'attività sui token nel campione di Ramp.

I dati di Ramp si basano su transazioni di 70.000 aziende statunitensi ma i dati sui token provengono da un campione più piccolo, focalizzato sulle API, che privilegia i grandi acquirenti.

Secondo Kharazian, la competizione tra Anthropic e OpenAI sta "rendendo l'AI più accessibile" a più persone, abbassando al contempo i costi per le aziende.

Perché token più economici possono significare più AI, non meno

Prezzi più bassi non implicano necessariamente un settore AI in declino. Frank Flight, specialista di Citadel Securities, ha sostenuto nella sua analisi della tokenomica che il grado di adozione dipende sempre più dall'accessibilità economica e dalla disponibilità di capacità di calcolo, energia e inferenza.

I dati di Ramp stessa riflettono il calo dei prezzi: il prezzo effettivo dei token è diminuito del 41%, a circa 0,68 dollari per milione di token, secondo il tracker del prezzo blended dei token dell'AI Index.

Le imprese instradano il lavoro verso il modello più economico adatto

Le aziende stanno anche diventando più selettive su quali modelli gestiscono quali attività. Il sondaggio State of Tokenomics su 472 aziende ha rilevato che l'86% stava usando o valutando i router di modelli, e gli utenti di router erano quattro volte più propensi a mostrare valore misurabile ai CFO. Lo schema suggerisce che le imprese stanno abbinando i modelli ai carichi di lavoro invece di affidarsi ai modelli frontier per ogni compito.

Anche la dipendenza dai modelli frontier si sta allentando. Oggi, il 51% dei rispondenti dichiara di dipendere fortemente da essi, mentre solo il 24% si aspetta di essere ancora in quella categoria tra un anno.

Controlli dei costi più rigorosi, ma ancora più deployment

Il Q3 AI Pulse di KPMG ha rilevato che quasi sei leader su dieci segnalano un valore misurabile dell'AI, guidato dalla produttività al 55%, seguito da decisioni più rapide al 49% e da una migliore performance finanziaria al 37%.

"La storia del valore dell'AI sta diventando più nitida", ha detto Todd Lohr, Vice Chair e Head of Client Technology & Innovation di KPMG.

Anche BCG ha rilevato che quasi metà delle aziende genera ormai valore dall'AI. Nel complesso, i sondaggi indicano che le aziende esercitano una disciplina dei costi più rigorosa pur espandendo il deployment dell'AI.

Cosa potrebbero significare i prezzi in calo per il mercato

Un'AI più economica potrebbe portare l'automazione in flussi di lavoro in precedenza troppo costosi da automatizzare. Lo studio sui mercati dell'AI dell'OCSE ha rilevato un forte calo dei prezzi dei modelli linguistici adeguati per la qualità, rilev al contempo che gli agenti AI possono consumare molti più token per attività.

Ciò significa che token più economici possono ridurre i costi unitari senza diminuire la spesa totale per l'AI. Man mano che l'adozione si diffonde, le aziende potrebbero semplicemente usare molto più AI.

Fonte: Cryptopolitan