ข้อมูลจาก Ramp ชี้ว่า การใช้โทเคน AI ในภาคธุรกิจเติบโตเร็วกว่าการใช้จ่าย

TechCrunch รายงานเมื่อวันที่ 6 พฤศจิกายน 2026 ว่าข้อมูลของ Ramp แสดงให้เห็นว่า การใช้จ่ายซื้อโทเคน AI เติบโตเพียง 1.5% ตลอดเดือนสิงหาคมและกันยายน 2026 เทียบกับการเติบโต 42% เมื่อเทียบกับเดือนก่อนในเดือนกรกฎาคม แม้ปริมาณโทเคนจะยังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความแตกต่างนี้ทำให้สมมติฐานพื้นฐานข้อหนึ่งถูกตั้งคำถาม นั่นคือ การใช้ AI ในภาคธุรกิจที่เพิ่มขึ้นไม่ได้ทำให้รายได้ของบริษัทผู้พัฒนาโมเดลเติบโตในสัดส่วนที่เท่ากันโดยอัตโนมัติ

ดัชนี AI ของ Ramp ฉบับล่าสุดแสดงให้เห็นว่าการใช้จ่ายฟื้นตัวในเดือนตุลาคม แต่ยังไม่มากพอที่จะปิดช่องว่างดังกล่าว ยอดใช้จ่ายซื้อโทเคนทั้งหมดเพิ่มขึ้น 8.9% ในสัปดาห์ที่สิ้นสุดวันที่ 23 ตุลาคม 2026 เมื่อเทียบกับสัปดาห์ที่เทียบเคียงกันซึ่งสิ้นสุดวันที่ 25 กันยายน 2026 ขณะที่ปริมาณโทเคนเพิ่มขึ้น 37.1% ดังนั้น ปริมาณการใช้งานจึงขยายตัวเร็วกว่าค่าใช้จ่ายมาก แม้การใช้จ่ายจะกลับมาเติบโตแล้วก็ตาม

ราคาที่ลดลงและอุปสงค์ที่กระจุกตัว

ระหว่างสองสัปดาห์ดังกล่าว ราคาเฉลี่ยต่อโทเคนหนึ่งล้านโทเคนของ OpenAI และ Anthropic ลดลงจาก 0.76 ดอลลาร์เหลือ 0.56 ดอลลาร์ ดัชนีระบุว่าราคาลดลง 26.8% โดย OpenAI ลดลง 42.4% และ Anthropic ลดลง 15.7% การปรับลดราคาเหล่านี้ช่วยอธิบายได้ว่าเหตุใดการใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างมากจึงทำให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อย

การใช้จ่ายยังกระจุกตัวมากพอที่ลูกค้ากลุ่มเล็ก ๆ จะส่งผลต่อแนวโน้มโดยรวมได้ บทวิเคราะห์ของ Ramp เมื่อวันที่ 14 ตุลาคม 2026 ระบุว่าบริษัท 1% เป็นผู้ก่อให้เกิดการใช้จ่าย 80% กับ OpenAI และ Anthropic และชี้ว่าค่าใช้จ่ายด้านโทเคนแทบไม่เปลี่ยนแปลงติดต่อกันสองเดือน ในเดือนกันยายน ค่ามัธยฐานของการใช้จ่ายด้าน AI ต่อพนักงานหนึ่งคนต่อเดือนอยู่ที่ 9,568 ดอลลาร์ในกลุ่มบริษัท 1% แรกที่จ่ายเงินเพื่อใช้ AI เทียบกับ 813 ดอลลาร์ในกลุ่ม 10% แรก และ 15.70 ดอลลาร์สำหรับบริษัทค่ามัธยฐาน

อย่างไรก็ตาม การใช้งานแบบชำระเงินกำลังขยายวงกว้างขึ้น โดยดัชนีระบุว่าในเดือนกันยายน ธุรกิจของ Ramp 55.9% ใช้บริการแบบชำระเงิน ซึ่งในจำนวนนี้ 43.8% จ่ายเงินให้ Anthropic และ 40.6% จ่ายเงินให้ OpenAI ส่วนแบ่งของ Anthropic ในการใช้จ่ายซื้อโทเคนเพิ่มขึ้นจาก 51.3% ในสัปดาห์ที่สิ้นสุดวันที่ 25 กันยายน เป็น 60.5% ในสัปดาห์ที่สิ้นสุดวันที่ 23 ตุลาคม ขณะที่ส่วนแบ่งของ OpenAI ลดจาก 44.2% เหลือ 35.1% ผู้ให้บริการรายหนึ่งอาจเพิ่มส่วนแบ่งได้ภายในกองการใช้จ่ายที่ได้รับอิทธิพลจากประสิทธิภาพการใช้จ่ายที่ดีขึ้นของลูกค้า ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงของส่วนแบ่งเพียงอย่างเดียวจึงยังตอบไม่ได้ว่าการใช้จ่ายโดยรวมเติบโตขึ้นหรือไม่

ลูกค้ารายใหญ่กำลังควบคุมต้นทุน

Ara Kharazian หัวหน้านักเศรษฐศาสตร์ของ Ramp บอกกับ TechCrunch ว่าการชะลอตัวนี้ไม่ได้เกิดจากปัญหาด้านอุปสงค์ แต่เขาชี้ไปที่การปรับลดราคาโมเดลและการแข่งขัน ซึ่งทำให้ตลาดกลายเป็นตลาดของผู้ซื้อ ลูกค้าระดับสูงยังเริ่มใช้จ่ายอย่างมีวินัยมากขึ้นด้วย โดยตั้งค่าเริ่มต้นไม่ให้โมเดลราคาแพงถูกใช้กับงานที่ทำต่อเนื่องเป็นเวลานาน กำหนดงบประมาณให้พนักงาน และใช้ระบบกำหนดเส้นทางเพื่อย้ายงานจากโมเดลมาตรฐานหรือโมเดลขนาดเล็กไปยังโมเดลขนาดเล็กที่ราคาถูกกว่า

Kharazian ประเมินว่าการเติบโตของบริษัทค่ามัธยฐานและบริษัทในกลุ่มบนสุด 10% ยังไม่มากพอที่จะชดเชยการใช้จ่ายที่ลดลงของผู้ใช้รายใหญ่ที่สุด เขาตั้งข้อสงสัยว่าสำนักงานแพทย์หรือผู้จำหน่ายรถยนต์จะมีระดับการใช้จ่ายใกล้เคียงกับกลุ่มลูกค้าสูงสุดได้หรือไม่ แม้ความต้องการใช้เอเจนต์เขียนโค้ดในภาคซอฟต์แวร์และการเงินจะเพิ่มขึ้นก็ตาม สำหรับผู้ซื้อ ผลที่ได้คือใช้ AI ได้มากขึ้นด้วยเงินที่น้อยลง ส่วนบริษัทผู้พัฒนาโมเดลต้องเผชิญกับความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณการใช้งานกับรายได้ที่ซับซ้อนขึ้น

ขอบเขตของชุดข้อมูลและบททดสอบการเติบโตครั้งต่อไป

ดัชนีนี้อ้างอิงข้อมูลจากธุรกิจในสหรัฐฯ มากกว่า 85,000 แห่ง และการใช้จ่ายขององค์กรหลายพันล้านดอลลาร์ผ่านแพลตฟอร์มบัตรองค์กรและการชำระใบเรียกเก็บเงินของ Ramp โดยวัดการใช้งานจากธุรกรรมที่มีการชำระเงินจริง แทนการใช้แบบสำรวจ Ramp ระบุว่าแนวทางนี้มีแนวโน้มประเมินกิจกรรมต่ำกว่าความเป็นจริง เพราะเครื่องมือฟรีไม่ก่อให้เกิดการชำระเงิน และพนักงานอาจใช้บัญชีส่วนตัวด้วย ตัวชี้วัดด้านโทเคนครอบคลุมกลุ่มย่อยที่แคบกว่า ซึ่งใช้ Ramp Token Spend Management พร้อมข้อมูลการใช้งานและการเรียกเก็บเงินจากผู้ให้บริการที่เชื่อมต่ออยู่ กลุ่มย่อยนี้ไม่ได้เป็นตัวแทนของปริมาณการใช้จ่ายด้าน AI ทั้งหมดของ Ramp แม้ผลลัพธ์จะมีแนวโน้มไปในทิศทางเดียวกัน

ตัวเลขการกระจุกตัวยังมีข้อควรพิจารณาประกอบด้วย บทวิเคราะห์ของ Ramp ในเดือนตุลาคมระบุว่า กลุ่มบริษัท 1% แรกเป็นกลุ่มขนาดเล็ก ทำให้ค่าประมาณการใช้จ่ายผันผวนกว่าค่าประมาณของกลุ่มค่ามัธยฐานและกลุ่ม 10% แรก อีกทั้ง Ramp ได้ปรับเพิ่มค่าประมาณหลังเพิ่มผู้ให้บริการ AI รายใหม่เข้าไปด้วย ส่งผลให้ขนาดที่แน่นอนของกลุ่มลูกค้าสูงสุดมีความไม่แน่นอนมากขึ้น แต่ไม่ได้เปลี่ยนแปลงตัวเลขแยกต่างหากที่วัดปริมาณโทเคนและการใช้จ่ายซื้อโทเคน ซึ่งเป็นข้อมูลเบื้องหลังความแตกต่างสำคัญนี้

Kharazian กล่าวว่า ผลิตภัณฑ์ในอนาคตอาจผลักดันการเติบโตระลอกใหม่ได้ แต่ผลิตภัณฑ์ที่มีศักยภาพเชิงพาณิชย์สูงและวางจำหน่ายอยู่ในขณะนี้กลับแสดงให้เห็นว่าการใช้จ่ายกำลังชะลอตัว เขายังไม่เชื่อว่าเอเจนต์ส่วนบุคคลจะสร้างผลิตภาพทางเศรษฐกิจได้เทียบเท่าเอเจนต์เขียนโค้ด คำถามที่ยังไม่มีคำตอบคือ จะมีแอปพลิเคชันอื่นที่สร้างมูลค่าเชิงพาณิชย์และขยายอุปสงค์ให้พ้นจากกลุ่มผู้ซื้อที่กระจุกตัวอยู่ในปัจจุบันได้เร็วพอที่จะแซงหน้าราคาที่ลดลงและการบริหารต้นทุนที่มีประสิทธิภาพขึ้นหรือไม่ แทนที่จะเพียงส่งมอบโทเคนได้มากขึ้นในต้นทุนที่ต่ำลง