Dane Ramp pokazują, że wykorzystanie tokenów AI przez firmy rośnie szybciej niż wydatki

Jak poinformował TechCrunch 6 listopada 2026 r., dane Ramp pokazują, że wydatki na tokeny AI wzrosły w sierpniu i wrześniu 2026 r. łącznie zaledwie o 1,5%, podczas gdy w lipcu wzrost miesiąc do miesiąca wyniósł 42% — mimo że liczba tokenów nadal rosła. Ta rozbieżność podważa podstawowe założenie: intensywniejsze korzystanie z AI w firmach nie przekłada się automatycznie na proporcjonalny wzrost przychodów przedsiębiorstw tworzących modele.

Najnowszy indeks AI Ramp wskazuje na październikowe odbicie, które jednak nie niweluje tej różnicy. Łączne wydatki na tokeny wzrosły o 8,9% w tygodniu kończącym się 23 października 2026 r. w porównaniu z analogicznym tygodniem kończącym się 25 września 2026 r., a liczba tokenów zwiększyła się o 37,1%. Oznacza to, że zużycie rośnie znacznie szybciej niż wydatki, mimo że te ostatnie znów zaczęły rosnąć.

Spadek cen i koncentracja popytu

Między tymi dwoma tygodniami średnia cena miliona tokenów w przypadku OpenAI i Anthropic spadła z 0,76 do 0,56 dolara. Według indeksu oznacza to spadek o 26,8%; osobno ceny OpenAI obniżyły się o 42,4%, a Anthropic — o 15,7%. Te obniżki pomagają wyjaśnić, dlaczego znaczny wzrost wykorzystania może skutkować dużo mniejszym wzrostem wydatków.

Wydatki są również na tyle skoncentrowane, że niewielka grupa klientów może wpływać na ogólny trend. W analizie z 14 października 2026 r. Ramp podał, że 1% firm odpowiadał za 80% wydatków na OpenAI i Anthropic, a wydatki na tokeny pozostawały niemal bez zmian przez dwa kolejne miesiące. We wrześniu mediana miesięcznych wydatków na AI w przeliczeniu na pracownika wynosiła 9568 dolarów wśród 1% firm ponoszących najwyższe wydatki na AI, w porównaniu z 813 dolarami wśród 10% takich firm i 15,70 dolara w przypadku firmy medianowej.

Mimo to płatne korzystanie z AI staje się coraz powszechniejsze: według indeksu we wrześniu płaciło za nie 55,9% firm korzystających z Ramp, w tym 43,8% za Anthropic i 40,6% za OpenAI. Udział Anthropic w wydatkach na tokeny wzrósł z 51,3% w tygodniu kończącym się 25 września do 60,5% w tygodniu kończącym się 23 października, podczas gdy udział OpenAI spadł z 44,2% do 35,1%. Dostawca może zwiększać swój udział w puli wydatków, na którą wpływają oszczędności klientów wynikające z większej efektywności, dlatego sama zmiana udziałów nie rozstrzyga, czy ogólne wydatki rosną.

Duzi klienci kontrolują koszty

Główny ekonomista Ramp, Ara Kharazian, powiedział TechCrunch, że spowolnienie nie wynika z problemów z popytem. Wskazał natomiast na obniżki cen modeli i konkurencję, które stworzyły rynek sprzyjający kupującym. Zaawansowani klienci zaczynają też rozsądniej zarządzać wydatkami: ustawiają domyślne konfiguracje, które nie dopuszczają do używania drogich modeli w zadaniach wykonywanych przez dłuższy czas, wprowadzają budżety dla pracowników i korzystają z routerów, by przenosić zadania ze standardowych lub lekkich modeli do tańszych modeli lekkich.

Zdaniem Kharaziana wzrost wydatków wśród firm medianowych i tych z górnego decyla nie wystarcza, by zrównoważyć ich spadek wśród największych użytkowników. Zastanawiał się, czy gabinety lekarskie lub salony samochodowe będą wydawać na AI tyle co firmy z czołowej grupy, nawet przy popycie na agentów programistycznych w branży oprogramowania i finansach. Dla kupujących oznacza to większe wykorzystanie AI za mniejsze pieniądze, natomiast w przypadku firm tworzących modele komplikuje zależność między zużyciem a przychodami.

Ograniczenia zbioru danych i kolejny sprawdzian wzrostu

Indeks bazuje na danych od ponad 85 000 amerykańskich firm oraz miliardach dolarów wydatków firmowych za pośrednictwem platformy Ramp obsługującej karty firmowe i płatności rachunków. Przyjęcie AI określa na podstawie zaobserwowanych płatnych transakcji, a nie ankiet. Ramp zaznacza, że takie podejście prawdopodobnie zaniża skalę aktywności, ponieważ bezpłatne narzędzia nie generują płatności, a pracownicy mogą korzystać z kont osobistych. Wskaźniki dotyczące tokenów obejmują węższą grupę użytkowników Ramp Token Spend Management, dla których dostępne są połączone dane o wykorzystaniu usług dostawców i rozliczeniach. Grupa ta nie odzwierciedla całkowitej skali wydatków na AI wśród klientów Ramp, choć wyniki wskazują na podobny kierunek zmian.

Dane dotyczące koncentracji wydatków wymagają również zastrzeżenia. W październikowej analizie Ramp podaje, że górny 1% stanowi niewielką grupę, której szacunki wydatków są bardziej zmienne niż w przypadku mediany i górnych 10% firm, oraz że po dodaniu nowych dostawców AI podniesiono wcześniejsze szacunki. Zwiększa to niepewność co do dokładnej wielkości czołowej grupy, ale nie zmienia odrębnych pomiarów liczby tokenów i wydatków na nie, na których opiera się główna obserwowana rozbieżność.

Kharazian powiedział, że przyszłe produkty mogą zapoczątkować kolejną fazę wzrostu, ale dostępne obecnie zaawansowane produkty komercyjne wskazują na spowolnienie wydatków. Wątpi, by agenci osobisty dorównali agentom programistycznym pod względem produktywności ekonomicznej. Otwartym pytaniem pozostaje, czy pojawi się kolejna aplikacja o wartości komercyjnej, która wystarczająco szybko poszerzy popyt poza grono dzisiejszych skoncentrowanych nabywców, by wzrost ten przewyższył skutki spadających cen i lepszego zarządzania kosztami, zamiast jedynie dostarczać więcej tokenów po niższej cenie.