A Ramp friss jelentése szerint a vállalatok AI-használata nőtt, de az AI-költések nem emelkedtek: augusztus és szeptember során a tokenekre fordított költés gyakorlatilag stagnált, mindössze 1,5 százalékkal nőtt ezekben a hónapokban. Ez éles kontrasztban áll júliusi adatokkal, amikor a token-költés havi alapon 42 százalékkal bővült.
Miért fontos ez a nagy modelleket kínáló cégeknek?
Ramp adatai alapján ez a jelenség arra utal, hogy az árcsökkentések és a takarékosabb felhasználói magatartás korlátozhatja a bevételeket olyan nagy szereplők számára, mint az OpenAI és az Anthropic. Ramp vezető közgazdásza, Ara Kharazian a TechCrunchnak elmondta: „A mesterséges intelligencia költésének szinte teljes egésze kockázati tőkét kapott, gyors növekedésre berendezkedett technológiai cégektől származik. Amíg ez a költés nő, addig rendben van, de ha lassul a piaci tényezők miatt, egyszerre lassulhat mindenki, ami kaszkádhatásokat eredményezhet.”
Kharazian szerint a legintenzívebb AI-használók, a felső 1% költése augusztusban és szeptemberben kissé megtorpant, és elmaradt attól a kétezer(?) — pontosabban a cikk szerint körülbelül 10 000 dollár per dolgozóra vetített csúcsértéktől, amelyet nyáron elértek. A top 1% lassulása önmagában is elegendő lehet a bevételi növekedés lelassulásához, még akkor is, ha a tokenvolumenek összességében emelkednek.
Kinek és mennyit költenek a cégek?
Ramp szerint a medián vállalatok és a top 10% költése nőtt, de az említett növekedés nem elegendő a felső 1% csökkenésének kompenzálására. A medián cégek havi szinten dolgozónként 12–15 dollárt költenek, míg a top 10% havonta dolgozónként 600–1 000 dollár közötti összeget fordít.
Kharazian megjegyezte: a jelenlegi felhasználási esetek nem feltétlenül vezetnek el odáig, hogy széles körben elérjék azt a dolgozónként havi mintegy 10 000 dolláros szintet, amelyet a legintenzívebb felhasználók produkálnak. Bár a szoftver- és pénzügyi szektorban nagy a kereslet például AI-kódoló ügynökök iránt, más területeken — mint egy orvosi rendelő vagy egy autókereskedés — nem biztos, hogy hasonló mértékű kiadásra lesz szükség.
Árcsökkentések és verseny: a vevőpiac erősödése
A jelentés szerint a lassulás nem keresleti problémára vezethető vissza — a volumenek nőnek — sokkal inkább a piaci verseny hatása a meghatározó. OpenAI és Anthropic árcsökkentései jelentősen olcsóbbá tették az AI-használatot: szeptemberben az OpenAI féláron kínálta a GPT-6 Sol és GPT-6 Luna API-kat, míg Anthropic jelentős árcsökkentéseket vezetett be a Fable 5.1 és Opus 5.5 modellekre; ez a lépés a vállalat által közölt dokumentum szerint körülbelül 600 millió dollárral csökkentette a bevételnövekedését. Mindkét cég emellett vállalati kedvezményeket is ad, amelyek a lekötött költést hivatottak biztosítani, de ennek ellenére hatással vannak a bevételi célokra.
Kharazian szerint ez a dinamika a vevők javára billentette a piacot. Ráadásul olyan szereplők is belépnek a versenybe, mint a Meta és a Nvidia, illetve több nyílt forráskódú modell és kínai vagy amerikai cégek által kínált alternatívák. Emellett megjelentek könnyű, olcsó eszközök — a cikkben említett Jev nevű új vállalat például előre meghatározott kimenetek közötti választást kínál, és egyre jobb szereplő a Ramp rangsoraiban.
Kharazian összefoglalóan azt mondta: „Sok AI-alkalmazáshoz valójában csak egy egyszerű Igen/Nem kell. Így az olcsó modellek átvitelével a költség tovább csökken.”
Hatékonyságnövelés: takarékosabb felhasználás is mérsékli a költést
A munkaterhelések olcsóbb elvégzése is hozzájárul a költés lassulásához. Ez részben a modellek által adott engedmények következménye, részben pedig annak, hogy a vállalatok egyre rutinosabbak az AI-használat költségkontrolljában: alapértelmezett beállításokat alkalmaznak, amelyek megakadályozzák a drága modellek folyamatos futtatását, költségkereteket szabnak az alkalmazottakra, vagy olcsóbb modellekre delegálják a munkát model-routereken keresztül.
A Notion társalapítója, Akshay Kothari belső adatokat tett közzé, amelyek alátámasztják Ramp megfigyeléseit; tweetjében röviden így foglalta össze: „tokens go brr. Costs go ahhh.” (poszt dátuma: 2026. október 22.)
Piaci következmények és befektetői aggodalmak
Bloomberg jelentése szerint Anthropic lehetséges értékelését az október eleji körülbelül 2 billió dolláros becslésről 1,2–1,3 billió dollárra csökkentették, és a cégre magas „junk” besorolású hitelminősítést várnak. OpenAI szintén visszavette a javasolt értékelését 1,4 billió dollárról 1,25 billió dollárra, és aktuális tőkebevonási céljait mintegy 10 milliárd dollárral mérsékelte.
Kharazian szerint a Ramp-adatbázis valószínűleg sok befektetői aggodalmat tükröz. Ugyanakkor egy lehetséges, bár spekulatív fény az, hogy új, gazdaságilag produktív alkalmazások megjelenése ismét felfelé hajthatja a költéseket. Az AI-kódolás mint kereskedelmileg sikeres alkalmazás nagyjából másfél éve vált széles körben használt termékké, és ez vezette olyan cégeket, mint az Anthropic és az OpenAI billió dolláros értékeléséhez.
Néhányan a személyes ügynökökben látják a következő nagy hullámot: OpenAI, SpaceXAI és Meta mind bemutatták saját személyes ügynökeiket, és startupszerű cégek, például Instinct is versenyeznek ezen a területen. Kharazian azonban szkeptikus: szerinte a személyes ügynökök nem olyan gazdasági hatékonyságúak, mint a kódolási megoldások, és nem biztos, hogy képesek lesznek visszahozni a folyamatos, robbanásszerű növekedést.
Következtetés
Ramp adatai alapján az AI-tokenvolumen növekedése mellett az AI-költség növekedése megtorpant a nyár végén, és bár októberben részleges felgyorsulás volt (a token-költés 2023. szeptember 23. és 2023. október 23. között 8,9%-kal nőtt a Ramp szerint), az árcsökkentések, a verseny és a hatékonysági intézkedések jelentős ellenáramlatot jelentenek a bevételek számára. Ez új kérdéseket vet fel az olyan nagy modelleket kínáló cégek jövedelmezőségével és a befektetői várakozásokkal kapcsolatban.
