Ramp-data visar att företagens användning av AI-token ökar snabbare än utgifterna

TechCrunch rapporterade den 6 november 2026 att Ramp-data visar att utgifterna för AI-token ökade med bara 1,5 % under augusti och september 2026, jämfört med en månatlig ökning på 42 % i juli, trots att tokenvolymerna fortsatte att stiga. Skillnaden sätter ett grundläggande antagande under press: en ökad användning av AI i företag leder inte automatiskt till en motsvarande intäktsökning för modellföretagen.

Det senaste Ramp AI Index visar en återhämtning i oktober, men inte en som överbryggar gapet. De totala utgifterna för token ökade med 8,9 % under veckan som slutade den 23 oktober 2026 jämfört med motsvarande vecka, som slutade den 25 september 2026, medan tokenvolymen steg med 37,1 %. Konsumtionen ökar alltså betydligt snabbare än utgifterna, trots att utgifterna åter började växa.

Fallande priser och koncentrerad efterfrågan

Mellan dessa två veckor sjönk det sammanvägda priset per miljon token för OpenAI och Anthropic från 0,76 till 0,56 dollar. Indexet anger att det motsvarar en nedgång på 26,8 %, utöver nedgångar på 42,4 % för OpenAI och 15,7 % för Anthropic. Prisminskningarna bidrar till att förklara varför en betydande ökning av användningen kan leda till en mycket mindre ökning av utgifterna.

Utgifterna är också så koncentrerade att en liten kundgrupp kan påverka den övergripande trenden. I Ramps analys från den 14 oktober 2026 uppgavs att 1 % av företagen stod för 80 % av utgifterna hos OpenAI och Anthropic, och att tokenutgifterna hade varit i stort sett oförändrade två månader i rad. I september var medianen för månatliga AI-utgifter per anställd 9 568 dollar bland den översta procenten av företagen som betalade för AI, jämfört med 813 dollar bland de 10 % främsta företagen och 15,70 dollar för medianföretaget.

Den betalda användningen fortsätter ändå att spridas: indexet uppger att den i september nådde 55,9 % av företagen på Ramp, där 43,8 % betalade Anthropic och 40,6 % betalade OpenAI. Anthropics andel av tokenutgifterna steg från 51,3 % under veckan som slutade den 25 september till 60,5 % under veckan som slutade den 23 oktober, medan OpenAIs andel sjönk från 44,2 % till 35,1 %. En leverantör kan öka sin andel av en utgiftspott som påverkas av kundernas effektiviseringar, så förändringar i marknadsandelar räcker inte i sig för att avgöra hur de totala utgifterna utvecklas.

Stora kunder håller nere kostnaderna

Ramps chefekonom Ara Kharazian sade till TechCrunch att avmattningen inte beror på bristande efterfrågan. I stället pekade han på prissänkningar på modeller och konkurrens, som har skapat en köparmarknad. Avancerade kunder blir också mer disciplinerade: de ställer in standardval som hindrar dyra modeller från att användas för långvariga uppgifter, sätter utgiftsbudgetar för anställda och använder routrar för att flytta arbete från standard- eller lättviktsmodeller till billigare lättviktsmodeller.

Kharazians bedömning är att tillväxten bland medianföretagen och företagen i den översta tiondelen inte räcker för att väga upp de minskade utgifterna bland de största användarna. Han ifrågasatte om läkarmottagningar eller bilhandlare kommer att närma sig den främsta kundgruppens utgiftsnivå, även med en efterfrågan på kodningsagenter inom programvaru- och finansbranschen. För köparna innebär utvecklingen mer AI-användning för mindre pengar; för modellföretagen gör den sambandet mellan användning och intäkter mer komplicerat.

Datamängdens begränsningar och nästa tillväxttest

Indexet bygger på data från fler än 85 000 amerikanska företag och företagsutgifter på miljarder dollar via Ramps plattform för företagskort och fakturabetalningar. Betald användning identifieras genom observerade betalningstransaktioner, inte genom enkäter. Ramp uppger att metoden sannolikt underskattar aktiviteten, eftersom gratisverktyg inte medför några betalningar och anställda kan använda privata konton. Tokenmåtten omfattar en mindre delmängd som använder Ramp Token Spend Management, med anslutna uppgifter om leverantörsanvändning och fakturering. Denna delmängd är inte representativ för Ramps totala AI-utgifter, även om resultaten överensstämmer i stora drag.

Koncentrationssiffrorna bör också tolkas med ett förbehåll. I Ramps oktoberanalys står det att den översta procenten utgör en liten grupp vars utgiftsuppskattningar varierar mer än uppskattningarna för medianföretaget och de 10 % främsta företagen, och att Ramp reviderade uppskattningarna uppåt efter att ha lagt till nya AI-leverantörer. Det gör den exakta storleken på den främsta kundgruppen mer osäker, men påverkar inte de separata mätningarna av tokenvolym och tokenutgifter som ligger bakom den centrala skillnaden.

Kharazian sade att framtida produkter skulle kunna inleda en ny tillväxtfas, men att de kommersiellt avancerade produkter som finns tillgängliga i dag visar att utgifterna minskar. Han är skeptisk till att personliga agenter kommer att uppnå samma ekonomiska produktivitet som kodningsagenter. Den öppna frågan är om en annan kommersiellt värdefull tillämpning kan bredda efterfrågan bortom dagens koncentrerade kundgrupp tillräckligt snabbt för att överträffa effekterna av fallande priser och bättre kostnadskontroll, i stället för att bara leverera fler token till en lägre kostnad.