Вложения американских компаний в ИИ продолжают расти, однако по общим данным стоимость ИИ пока не превысила затраты на персонал. Согласно последнему исследованию Ramp AI Index, у 1% самых агрессивных компаний среднемесячные расходы на ИИ на одного сотрудника достигли 7500 долларов США.
Первые 1% компаний тратят больше
Этот уровень явно выше, чем у обычных компаний, но все еще ниже средней месячной зарплаты программистов-разработчиков, составляющей около 16 000 долларов США. По мере того как компании продолжают тратить бюджет на вызовы моделей и вычислительные ресурсы, рынок начинает задаваться вопросом, не потратили ли компании на ИИ больше, чем на сотрудников.
Ramp называет эти интенсивно использующие ИИ компании «AI-pilled»-предприятиями. Данные показывают, что в прошлом месяце расходы на ИИ на одного сотрудника выросли на 14,1% по сравнению с предыдущим месяцем, что свидетельствует о продолжении роста вложений в эту область.
- Топ 1% компаний: в среднем 7500 долларов США на человека в месяц
- Топ-10% компаний: в среднем 611 долларов США на человека в месяц
- Средний бизнес: в среднем 11,38 доллара США на человека в месяц
Крупные пользователи повысили общий объем вложений
В отчете отмечается, что недавно руководители компаний открыто подчеркивали рост затрат на ИИ. Один из руководителей NVIDIA заявил, что стоимость вычислительных ресурсов уже превысила зарплаты сотрудников. Генеральный директор стартапа по подбору персонала Mercor также отметил, что затраты на токены, потребляемые внутренними ИИ-агентами компании, уже превысили расходы на персонал.
Однако, по более широкой выборке компаний, это явление еще не стало общепринятым. Текущий быстрый рост бюджетов на ИИ по-прежнему сосредоточен в основном на самых активных пользователях, а не на всей совокупности компаний.
Компании переходят на многосетевую комбинацию
Исследование Ramp также показало, что компании с наиболее интенсивным использованием ИИ обычно не полагаются исключительно на одну модель или платформу, а переключаются между несколькими передовыми моделями, одновременно подключая более дешевые открытые модели для снижения затрат на использование.
Это означает, что компании одновременно масштабируют использование ИИ и корректируют свои подходы к закупкам. Будет ли этот тип расходов продолжать быстро расти в будущем, зависит от цен на модели, стоимости вычислительных ресурсов и скорости внедрения внутренних приложений.