Wydatki na AI stają w miejscu, gdy wojna cenowa tworzy rynek kupującego

Wydatki na sztuczną inteligencję w firmach technologicznych wspieranych przez fundusze venture capital wyhamowały, nawet podczas gdy zużycie tokenów rosło, zgodnie z nowym raportem Ramp przytoczonym przez TechCrunch. Wydatki na tokeny wzrosły zaledwie o 1,5% w okresie sierpień-wrzesień po skoku o 42% w lipcu, podczas gdy obniżki cen ze strony OpenAI i Anthropic przekształciły rynek w rynek kupującego.

Co się stało

• Ara Kharazian, główny ekonomista Ramp, powiedział TechCrunch, że wydatki na tokeny pozostały na stałym poziomie w sierpniu i wrześniu, rosnąc zaledwie o 1,5% w porównaniu ze wzrostem o 42% w lipcu.
• Górne 1% firm intensywnie korzystających z AI spadło poniżej szczytu 10 000 USD na pracownika miesięcznie, osiągniętego latem, podczas gdy mediana firm wydaje obecnie 12–15 USD na pracownika miesięcznie, a górne 10% wydaje 600–1000 USD.
• Dane z października wykazały wzrost wydatków na tokeny o 8,9% w okresie od 23 września do 23 października, ale ogólny wzrost pozostaje ograniczony.
• OpenAI obniżyło ceny API dla GPT-6 Sol i GPT-6 Luna o połowę; Anthropic obniżyło ceny dla Fable 5.1 i Opus 5.5, co według jednego z dokumentów obniżyło wzrost przychodów o około 600 milionów dolarów.
• Bloomberg poinformował, że wycena Anthropic spadła do 1,2–1,3 biliona dolarów z szacunku 2 biliony dolarów z początku października, a wycena OpenAI spadła do 1,25 biliona dolarów z 1,4 biliona dolarów.
• Kharazian przypisuje spowolnienie zaciekłej konkurencji cenowej i mądrzejszemu budżetowaniu klientów, a nie niedoborowi popytu.

Dlaczego to ma znaczenie dla zespołów growth

Dla małych zespołów B2B growth, narzędzia AI są kluczową częścią generowania leadów, wzbogacania danych o prospektach i automatyzacji e-maili. Dane pokazują, że można uruchamiać bardziej intensywne tokenowo procesy bez proporcjonalnego wzrostu kosztów, ale tylko jeśli przejdzie się na tańsze modele lub egzekwuje limity użycia. Ignorowanie dynamiki rynku kupującego może skutkować płaceniem cen premium za zadania, które rozwiązanie w cenie 12–15 USD na pracownika – lub nawet lekki model open-source – może wykonać równie dobrze. Zrozumienie krajobrazu cenowego pozwala rozciągnąć ograniczone budżety, jednocześnie wykorzystując wzrost produktywności dzięki AI.

Co zrobić w tym tygodniu

1. Pobierz faktury za narzędzia AI i oblicz wydatki na pracownika; porównaj je z medianą 12–15 USD i zaznacz wszelkie odchylenia.
2. Przetestuj tańszy model lub prostą usługę typu Tak/Nie (np. wyjścia w stylu Jev) dla przypadków o niskiej złożoności, takich jak triaż leadów lub podstawowe sprawdzanie sentymentu.
3. Ustaw twarde limity użycia lub alerty budżetowe w swoich platformach AI i negocjuj zniżki enterprise na podstawie rzeczywistego wolumenu, a nie prognozowanych wydatków.

Źródła

• Ramp data shows AI spending stalling just as Anthropic nears its IPO — TechCrunch - AI