Данные Ramp показывают, что использование токенов ИИ в бизнесе растет быстрее расходов

6 ноября 2026 года TechCrunch сообщил, что, согласно данным Ramp, расходы на токены ИИ за август и сентябрь 2026 года выросли всего на 1,5% против 42% роста месяц к месяцу в июле, хотя объемы токенов продолжали увеличиваться. Это расхождение ставит под сомнение базовое предположение: более активное использование ИИ в бизнесе не обязательно ведет к сопоставимому росту доходов компаний — разработчиков моделей.

Самый свежий индекс ИИ Ramp показывает октябрьский отскок, однако он не сокращает этот разрыв. Общие расходы на токены за неделю, завершившуюся 23 октября 2026 года, выросли на 8,9% по сравнению с сопоставимой неделей, завершившейся 25 сентября 2026 года, тогда как объем токенов увеличился на 37,1%. Таким образом, потребление растет значительно быстрее расходов, несмотря на то что расходы вновь начали расти.

Снижение цен и концентрация спроса

За эти две недели совокупная цена за миллион токенов у OpenAI и Anthropic снизилась с $0,76 до $0,56. Согласно индексу, это снижение составило 26,8%; при этом цены OpenAI упали на 42,4%, а Anthropic — на 15,7%. Такое снижение помогает объяснить, почему значительный рост использования может привести к гораздо меньшему увеличению расходов.

Расходы также настолько сконцентрированы, что небольшая группа клиентов может влиять на общую тенденцию. Согласно анализу Ramp от 14 октября 2026 года, на 1% компаний приходилось 80% расходов на OpenAI и Anthropic; в анализе также отмечены два месяца подряд практически неизменных расходов на токены. В сентябре медианные ежемесячные расходы на ИИ в расчете на одного сотрудника составляли $9,568 среди 1% компаний, оплачивающих ИИ, по сравнению с $813 в верхних 10% компаний и $15.70 в медианной компании.

При этом платное внедрение ИИ продолжает распространяться: по данным индекса, в сентябре оно охватило 55,9% компаний Ramp; 43,8% платили Anthropic, а 40,6% — OpenAI. Доля Anthropic в расходах на токены выросла с 51,3% за неделю, завершившуюся 25 сентября, до 60,5% за неделю, завершившуюся 23 октября, тогда как доля OpenAI снизилась с 44,2% до 35,1%. Поставщик может увеличивать свою долю на рынке, где общие расходы зависят от повышения эффективности клиентов, поэтому одного изменения долей недостаточно, чтобы судить об общем росте расходов.

Крупные клиенты контролируют расходы

Ведущий экономист Ramp Ара Харазян сообщил TechCrunch, что замедление не связано с проблемами спроса. Вместо этого он указал на снижение цен на модели и конкуренцию, которые создали рынок покупателей. Опытные клиенты также начинают тщательнее контролировать расходы: устанавливают настройки по умолчанию, не позволяющие использовать дорогие модели для длительных задач, вводят бюджеты для сотрудников и применяют маршрутизаторы, чтобы перенаправлять задачи со стандартных или облегченных моделей на более дешевые облегченные модели.

По оценке Харазяна, рост расходов медианных компаний и компаний из верхнего дециля недостаточен, чтобы компенсировать их снижение у крупнейших пользователей. Он усомнился, что медицинские кабинеты или автосалоны приблизятся к уровню расходов лидирующей группы, даже с учетом спроса на агентов для написания кода в сфере программного обеспечения и финансов. Для покупателей результат — большее использование ИИ за меньшие деньги; для компаний, разрабатывающих модели, связь между потреблением и доходами становится менее очевидной.

Ограничения данных и следующая проверка роста

Индекс основан на данных более чем 85 000 американских компаний и корпоративных расходах на миллиарды долларов, проходящих через платформу Ramp для корпоративных карт и оплаты счетов. Уровень внедрения ИИ определяется по фактическим платным транзакциям, а не по результатам опросов. Ramp отмечает, что такой подход, вероятно, занижает активность: бесплатные инструменты не предполагают оплаты, а сотрудники могут пользоваться личными учетными записями. Метрики по токенам охватывают более узкую группу пользователей Ramp Token Spend Management, для которых подключены данные об использовании услуг поставщиков и выставлении счетов. Эта группа не отражает общий объем расходов на ИИ среди клиентов Ramp, хотя результаты показывают сходную общую тенденцию.

Данные о концентрации расходов также требуют оговорки. В октябрьском анализе Ramp говорится, что верхний 1% — это небольшая группа, поэтому оценки ее расходов более изменчивы, чем оценки для медианной компании и верхних 10%; кроме того, после добавления новых поставщиков ИИ компания пересмотрела оценки в сторону повышения. Из-за этого точный размер расходов лидирующей группы менее определен, однако это не меняет отдельно рассчитанных показателей объема токенов и расходов на них, лежащих в основе основного расхождения.

По словам Харазяна, новые продукты могут дать толчок следующему этапу роста, однако доступные сегодня коммерчески развитые продукты демонстрируют замедление расходов. Он сомневается, что персональные агенты смогут сравниться с агентами для написания кода по экономической производительности. Открытым остается вопрос, сможет ли какое-либо другое коммерчески ценное приложение достаточно быстро расширить спрос за пределы нынешнего круга крупных покупателей и компенсировать снижение цен и более эффективное управление расходами, а не просто предоставлять больше токенов по более низкой цене.