I dati di Ramp mostrano che l’uso dei token di IA nelle aziende cresce più rapidamente della spesa

TechCrunch ha riferito il 6 novembre 2026 che, secondo i dati di Ramp, la spesa per i token di IA è cresciuta appena dell’1,5% tra agosto e settembre 2026, contro una crescita mensile del 42% a luglio, mentre il volume di token continuava ad aumentare. Questa divergenza mette in discussione un presupposto fondamentale: un maggiore utilizzo dell’IA nelle aziende non si traduce automaticamente in una crescita equivalente dei ricavi delle aziende che sviluppano modelli.

Il più recente Ramp AI Index mostra una ripresa a ottobre, ma non sufficiente a colmare il divario. Nella settimana terminata il 23 ottobre 2026, la spesa totale per i token è aumentata dell’8,9% rispetto alla settimana corrispondente terminata il 25 settembre 2026, mentre il volume di token è cresciuto del 37,1%. Il consumo sta quindi aumentando molto più rapidamente della spesa, anche dopo che quest’ultima è tornata a crescere.

Prezzi in calo e domanda concentrata

Tra quelle due settimane, il prezzo medio per milione di token di OpenAI e Anthropic è sceso da 0,76 $ a 0,56 $. L’indice indica un calo del 26,8%, affiancato da riduzioni del 42,4% per OpenAI e del 15,7% per Anthropic. Questi ribassi aiutano a spiegare perché un notevole aumento dell’utilizzo possa tradursi in un incremento della spesa molto più contenuto.

La spesa è inoltre abbastanza concentrata da consentire a un piccolo gruppo di clienti di influenzare l’andamento generale. Nell’analisi del 14 ottobre 2026 di Ramp si afferma che l’1% delle aziende ha generato l’80% della spesa per OpenAI e Anthropic e si segnalano due mesi consecutivi di spesa per i token pressoché invariata. A settembre, la spesa mensile mediana per l’IA per dipendente era di 9.568 $ tra l’1% delle aziende che spendono di più per l’IA, rispetto a 813 $ tra il 10% delle aziende con la spesa più alta e a 15,70 $ per l’azienda mediana.

La diffusione dell’uso a pagamento continua tuttavia ad ampliarsi: secondo l’indice, a settembre aveva raggiunto il 55,9% delle aziende clienti di Ramp; il 43,8% pagava Anthropic e il 40,6% OpenAI. La quota di Anthropic sulla spesa per i token è salita dal 51,3% nella settimana terminata il 25 settembre al 60,5% in quella terminata il 23 ottobre, mentre quella di OpenAI è scesa dal 44,2% al 35,1%. Un fornitore può guadagnare quota all’interno di un bacino di spesa influenzato dai miglioramenti di efficienza dei clienti; il solo spostamento delle quote, quindi, non chiarisce se la spesa complessiva stia crescendo.

I grandi clienti tengono sotto controllo i costi

Ara Kharazian, capo economista di Ramp, ha dichiarato a TechCrunch che il rallentamento non è dovuto a un problema di domanda. Ha indicato invece il calo dei prezzi dei modelli e la concorrenza, fattori che hanno creato un mercato favorevole agli acquirenti. Anche i clienti più esperti stanno adottando un approccio più disciplinato: impostano configurazioni predefinite che escludono i modelli costosi dalle attività di lunga durata, fissano budget per i dipendenti e usano router per trasferire le attività dai modelli standard o leggeri a modelli leggeri più economici.

Secondo Kharazian, la crescita tra le aziende mediane e quelle nel decile superiore non basta a compensare la riduzione della spesa dei clienti più grandi. Si è chiesto se gli studi medici o i concessionari d’auto arriveranno a spendere quanto il gruppo di aziende con la spesa più elevata, anche considerando la domanda di agenti di programmazione nei settori del software e della finanza. Per gli acquirenti, il risultato è un maggiore utilizzo dell’IA a un costo inferiore; per le aziende che sviluppano modelli, il rapporto tra consumo e ricavi diventa più difficile da prevedere.

Limiti dei dati e prossima prova di crescita

L’indice si basa su oltre 85.000 aziende statunitensi e su miliardi di dollari di spesa aziendale effettuata attraverso la piattaforma di Ramp per carte aziendali e pagamento delle fatture. Misura l’adozione osservando le transazioni a pagamento, anziché ricorrere a sondaggi. Ramp afferma che questo approccio probabilmente sottostima l’attività, perché gli strumenti gratuiti non generano pagamenti e i dipendenti potrebbero usare account personali. Le metriche relative ai token riguardano un sottoinsieme più ristretto di utenti che utilizzano Ramp Token Spend Management, con dati collegati sull’uso dei fornitori e sulla fatturazione. Questo sottoinsieme non è rappresentativo del volume totale della spesa per l’IA dei clienti Ramp, sebbene i risultati indichino una tendenza simile.

Anche i dati sulla concentrazione vanno interpretati con una precisazione. L’analisi di Ramp di ottobre afferma che l’1% superiore è un gruppo ristretto, le cui stime di spesa sono più volatili di quelle relative alle aziende mediane e al 10% superiore, e che le stime sono state riviste al rialzo dopo l’aggiunta di nuovi fornitori di IA. Le dimensioni esatte del gruppo con la spesa più elevata sono quindi meno certe, ma ciò non modifica le misurazioni distinte del volume e della spesa per i token alla base della divergenza principale.

Kharazian ha affermato che i prodotti futuri potrebbero innescare una nuova fase di crescita, ma che i prodotti commercialmente avanzati disponibili oggi mostrano un rallentamento della spesa. È scettico sul fatto che gli agenti personali possano eguagliare la produttività economica degli agenti di programmazione. Resta da capire se un’altra applicazione di valore commerciale potrà ampliare la domanda oltre gli acquirenti oggi dominanti abbastanza rapidamente da superare il calo dei prezzi e una gestione più efficiente dei costi, invece di limitarsi a fornire più token a un costo inferiore.