Компании в США платят за искусственный интеллект все меньше, даже когда используют его все больше, — свидетельствует недавнее исследование Ramp's AI Index, которое отслеживает расходы и объемы использования на большой выборке американских бизнесов. Результаты показывают, что текущие ценовые войны в сфере ИИ не наносят ущерба спросу. Напротив, снижение цен упрощает компаниям масштабное внедрение ИИ. Если эта тенденция сохранится, поставщики чипов, облачных мощностей и услуг инференса могут рассчитывать на соответствующий рост финансовых показателей.

Использование выросло на 50%, расходы снизились с июля

Экономист Ramp Ара Харазян сообщил, что объем средств, которые бизнес направляет на ИИ, снизился после рекордного максимума в июле, когда рынок был открыт для снижения цен такими провайдерами, как OpenAI и Anthropic.

Использование движется в противоположном направлении. К сентябрю оно выросло почти на 50% и достигло исторического максимума. Показатели использования у Ramp учитываются в токенах — базовых единицах текста, которые обрабатывают модели ИИ. В последнюю неделю месяца доля Anthropic по использованию токенов составляла 51%, а у OpenAI — 44,5%, по данным Ramp, который отмечает, что open-source-альтернативы оставались ниже 5%. В совокупности на двух провайдеров приходилось более 95% токенной активности в выборке Ramp.

Данные Ramp основаны на информации о транзакциях 70 000 американских компаний, однако данные по токенам получены из меньшей выборки, ориентированной на API и отдающей приоритет крупным покупателям.

По словам Харазяна, конкуренция между Anthropic и OpenAI «делает ИИ более доступным» для большего числа людей, одновременно снижая издержки компаний.

Почему более дешевые токены могут означать больше ИИ, а не меньше

Снижение цен не обязательно указывает на упадок индустрии ИИ. Фрэнк Флайт, специалист Citadel Securities, утверждал в своей оке токеномики, что степень внедрения все больше зависит от доступности и цены вычислений, энергии и мощностей инференса.

Собственные данные Ramp отражают снижение цен: эффективная цена токена упала на 41%, примерно до $0,68 за миллион токенов, согласно трекеру смешанной цены токенов AI Index.

Предприятия распределяют задачи по самой подходящей дешевой модели

Компании становятся более избирательными в том, какие модели обрабатывают какие задачи. Опрос State of Tokenomics среди 472 компаний показал, что 86% использовали или оценивали маршрутизаторы моделей, а пользователи маршрутизаторов в четыре раза чаще демонстрировали финансовым директорам измеримую ценность. Эта закономерность говорит о том, что предприятия подбирают модели под конкретные задачи, а не полагаются на frontier-модели для каждой задачи.

Зависимость от frontier-моделей также ослабевает. Сегодня 51% респондентов заявляют о сильной зависимости от них, но лишь 24% ожидают остаться в этой категории через год.

Более жесткий контроль затрат, но больше внедрения

Исследование KPMG Q3 AI Pulse показало, что почти шесть из десяти руководителей отмечают измеримую ценность ИИ: лидирует рост производительности с 55%, затем более быстрое принятие решений с 49% и улучшение финансовых результатов с 37%.

«История ценности ИИ становится все более убедительной», — сказал Тодд Лор, заместитель председателя KPMG и глава направления клиентских технологий и инноваций.

BCG также установила, что почти половина компаний сейчас извлекает ценность из ИИ. Вместе эти опросы указывают на то, что компании применяют более жесткую дисциплину затрат, одновременно расширяя внедрение ИИ.

Что падение цен может означать для рынка

Удешевление ИИ может привести автоматизацию в рабочие процессы, автоматизировать которые раньше было слишком дорого. Исследование рынков ИИ OECD зафиксировало резкое падение цен на языковые модели с поправкой на качество, отметив при этом, что ИИ-агенты могут потреблять значительно больше токенов на задачу.

Это означает, что более дешевые токены могут снижать удельные издержки, не уменьшая общий счет за ИИ. По мере распространения внедрения компании могут просто использовать гораздо больше ИИ.

Источник: Cryptopolitan