Недавно один из руководителей Nvidia заявил, что затраты компании на вычисления уже превышают зарплаты сотрудников. А чуть раньше генеральный директор Mercor сообщил, что его компания тратит на токены для внутренних ИИ-помощников больше, чем на содержание штата.
Источник изображения — techcrunch.com
По мере того как бизнес всё активнее сжигает бюджеты на токены, напрашивается вопрос: действительно ли компании уже платят искусственному интеллекту больше, чем людям?
Ответ — пока нет. Это следует из отчёта Ramp AI Index, который отслеживает внедрение ИИ среди американских компаний. Индекс строится не на опросах, а на реальных платёжных данных: в выборку попадают более 70 000 организаций, пользующихся корпоративными картами и счетами платформы. Внедрением считается ситуация, когда компания три месяца подряд платит ИИ-поставщикам минимум $100.
Сколько на самом деле уходит на ИИ
Верхний 1% фирм, которых в отчёте называют «поглощёнными ИИ», тратит около $7 500 на одного сотрудника в месяц. Много это или мало — зависит от точки зрения, но это заметно меньше примерно $16 000 в месяц, которые получает средний американский инженер-программист. Для наглядности: компании со штатом в 100 человек такие расходы обойдутся в $750 000 ежемесячно или порядка $9 млн в год.
И это лишь самые активные пользователи. Верхние 10% компаний расходуют около $611 в месяц на сотрудника, а медианная фирма — всего $11,38, то есть примерно столько же, сколько стоит одно место в корпоративной подписке. Разрыв между лидерами и серединой рынка — почти 680-кратный: одни перестраивают вокруг ИИ целые рабочие процессы, другие ограничиваются одним общим чат-помощником на весь коллектив.
Расходы при этом продолжают расти: у верхнего процента фирм траты на сотрудника прибавили 14,1% за месяц. Если бы такая скорость сохранялась, годовой бюджет удваивался бы примерно за пять месяцев. Но свежие данные говорят об обратном — в июле верхний 1% потратил уже $7 400 на человека, верхние 10% — $650, а медиана составила $11,95. Лидеры фактически вышли на плато, тогда как основная масса компаний прибавляет по чуть-чуть.
Кто платит больше всех
Сильнее всего внедрение зависит от источника денег. Среди компаний, за которыми стоят венчурные фонды, ИИ используют 80%, у фирм под управлением фондов прямых инвестиций — 64%, а у бизнеса без институциональных инвесторов показатель ещё ниже. Логика простая: чужие деньги проще пустить в эксперимент, чем собственную прибыль.
Дорогие модели упёрлись в потолок
Лидеры рынка редко ставят на одного поставщика. Они комбинируют несколько передовых моделей и параллельно подключают площадки, дающие доступ к более дешёвым открытым моделям — в том числе китайской разработки. Доля таких площадок среди компаний, использующих ИИ, выросла до 6,1%. Новички по-прежнему приходят к американским разработчикам, а вот опытные пользователи всё чаще уводят часть нагрузки на дешёвые альтернативы.
Показателен пример самой мощной модели на рынке — Fable 5 от Anthropic. За первый месяц после выхода на неё пришлось лишь 6% токенов, купленных у компании, и 11,4% потраченных денег. При цене около $10 за миллион токенов она вдвое дороже флагмана OpenAI — GPT-5.6 Sol, который забирает 25% токенов и 23% расходов у своего разработчика. Иными словами, найден верхний предел: за прирост качества сверх определённой планки бизнес платить уже не готов.
В расстановке сил по итогам июля лидирует Anthropic — её подписки или токены оплачивают 43,5% американских компаний. У OpenAI — 39,7%, причём рост оказался медленнее рынка в целом. Быстрее всех прибавила xAI, поднявшись до 4%.
Людей пока не сокращают, а нанимают
Вопреки предсказаниям о массовом вытеснении офисных сотрудников, отдельное исследование на тех же данных показало обратную картину. Компании, вкладывающиеся в ИИ наиболее интенсивно, за два года после внедрения нарастили штат примерно на 10%, а число начинающих специалистов у них выросло на 12%. У фирм с символическими расходами заметных изменений не обнаружено. Прирост приходится не только на разработку, но и на продажи, финансы, административные функции и поддержку клиентов, причём проявляется он не сразу — требуется от полугода до года, чтобы встроить новые инструменты в работу.
Общий вывод пока звучит осторожно: ИИ стал заметной, но всё ещё не главной статьёй расходов. Даже у самых увлечённых компаний вычисления обходятся дешевле людей, а для среднего бизнеса это по-прежнему стоимость одной подписки на человека. Куда важнее другое — разрыв между теми, кто уже перестроил процессы, и теми, кто ждёт, накапливается с каждым месяцем, и деньгами его потом закрыть не получится.
