У США підходи до вибору інструментів ШІ змінюються. Індекс ШІ Ramp за травень показує, що використання Claude від Anthropic серед американських компаній зросло до 34,4%, трохи перевищивши показник OpenAI ChatGPT на 32,3%. Ці дані базуються на записах корпоративних карт та рахунків понад 50 000 американських компаній і відображають реальні витрати, а не результати опитувань.
За рік швидкість зростання значно розійшлася
За останній рік корпоративне впровадження Claude збільшилося приблизно в чотири рази, тоді як ChatGPT за той самий період зрос лише на 0,3%. Це означає, що на ринку корпоративного ШІ Anthropic перетворилася з відсталим у одного з лідерів.
Дані Ramp також показують, що загальний рівень впровадження штучного інтелекту в бізнесі становить 50,6%. Сума рівнів впровадження Claude та ChatGPT перевищує цей показник, що свідчить про те, що багато компаній не обмежуються одним постачальником, а одночасно використовують обидві моделі.
Розгортання кількох моделей стало нормою
За оцінками Ramp, приблизно 16% американських компаній платять одночасно Anthropic та OpenAI. Іншими словами, приблизно третина підприємств, що використовують ШІ, вже застосували багатомодельну архітектуру.
Цей спосіб розгортання більш відповідає реальним звичкам використання корпоративного програмного забезпечення. Компанії розподіляють моделі за завданнями: наприклад, одна модель використовується для обробки документів, генерації коду або тилових процесів, а інша — для творчого контенту або сценаріїв, спрямованих на клієнтів.
Новий проект більше спрямований на Claude
У статті зазначається, що команди підприємств при запуску нових проектів, особливо у сценаріях розробки програмного забезпечення та кодування, схильні використовувати Claude як точку відліку. Навіть якщо деякі компанії все ще використовують продукти OpenAI в інших сферах, нові проекти починають пріоритезувати інтеграцію Anthropic.
Ця зміна пов’язана з потребами бізнесу. Порівняно з демонстраційними ефектами, підприємства більше цінують стабільність моделей у виробничому середовищі, здатність обробляти довгі контексти та послідовність виконання інструкцій. Саме ці здібності визначають, чи зможе AI-система працювати без постійного втручання людини.
Пріоритет закупівель зміщується на здатність до реалізації
Стаття вважає, що корпоративні закупівлі ШІ більше не обмежуються експериментальним етапом, а зосереджуються на доступності та витратах на підтримку після запуску системи. Зі зростанням інтеграції ШІ в операційні процеси, стабільність і передбачуваність починають мати більше значення, ніж ефект окремої демонстрації.
Проте головний економіст Ramp Ара Харазян також нагадав, що ринок залишається на ранній стадії, і лідируючі позиції можуть продовжувати змінюватися. Обмеження обчислювальних потужностей, проблеми з надійністю та витрати, пов’язані з оплатою за токени, — це фактори, які команди закупівель підприємств повинні оцінити.
Він порадив підприємствам залишатися гнучкими у виборі моделей, пріоритетом має бути тестування продуктивності платформи на основі реальних виробничих процесів, уникати раннього прив’язування інфраструктури та контрактів до одного постачальника.