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TechCrunch · AI· Rebecca Bellan·· 1 小时前精选AI 评分78

Ramp 数据显示 AI 支出停滞,Anthropic 临近 IPO

Ramp data shows AI spending stalling just as Anthropic nears its IPO

AI 导读

Ramp 报告显示,8 月至 9 月企业 AI token 支出仅增长 1.5%,而 7 月环比增长 42%,同期 token 用量仍在上升。Ramp 首席经济学家 Ara Kharazian 认为,OpenAI 与 Anthropic 的降价和企业折扣压低了收入增速,Anthropic 在申报文件中称降价使其收入增长减少约 6 亿美元。

推荐理由

Ramp 的支出数据与 Anthropic IPO 时点并置,呈现 AI 消费增速放缓与价格战之间的关联。

正文 · AI 翻译

企业使用的 AI 比以往任何时候都多,但它们在 AI 上的支出并没有增加。

Ramp 的一份新报告显示,尽管 token 用量上升,AI 支出在夏末却趋于持平,这表明价格竞争和更精明的客户可能正在限制 OpenAI 和 Anthropic 的收入。根据 Ramp 的数据,8 月和 9 月的 token 支出仅增长了 1.5%。相比之下,7 月的支出较上月增长了 42%。

在 Anthropic 为 IPO 做准备之际,这些数据表明,投资者若认为 AI 公司将继续以极快速度增长,可能是错误的。

“几乎所有 AI 支出都来自获得风险投资支持的高增长科技公司,”Ramp 首席经济学家 Ara Kharazian 对 TechCrunch 表示。“只要 AI 支出继续上升,这没问题,但如果由于市场中的某些因素或其他因素而开始放缓,它们就会同时开始放缓,这可能引发其他连锁反应。”

Kharazian 表示,他已经看到证据表明,最“深度拥抱 AI”的前 1% 公司在 8 月和 9 月的支出略有停滞,略低于它们在夏季峰值时达到的每名员工 10,000 美元。他说,这一群体的放缓“足以让收入整体放缓,尽管我们看到用量在上升”。 

Ramp 数据显示,中位数公司和前 10% 公司的支出有所增长,但不足以弥补差距。中位数公司每月为每名员工支出 12 至 15 美元,前 10% 公司则支出 600 至 1,000 美元。 

“如果你看看今天的用例,并不一定清楚它们会达到前 1% 公司每名员工每月 10,000 美元的水平,”Khazarian 说。尽管软件和金融等行业对 AI 编程代理有大量需求,“但医生诊所或汽车经销商未必需要在这上面花那么多钱。”

“超高速增长的时代可能已经结束,现在我们知道,从前 1% 公司身上可能也榨不出那么多增长了,”他继续说道。

10 月数据确实出现重新加速,9 月 23 日至 10 月 23 日期间 token 支出增长了 8.9%,但 Khazarian 表示,支出增长面临的阻力很强。

Khazarian(他发布了一系列名为“AI 论点中的裂缝”的博客文章)表示,放缓并非因为需求问题。再次强调,AI 用量在上升。相反,他指向市场的竞争性质。 

“OpenAI 和 Anthropic 的降价……只是让使用 AI 变得更便宜,”他说。9 月,OpenAI 将 API 价格减半,涉及 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。作为对价格战的回应,Anthropic 也大幅下调了 Fable 5.1 和 Opus 5.5 的价格——该公司在最近的一份文件中表示,这一决定使收入增长减少了约 6 亿美元。两家公司还一直在提供企业折扣,旨在锁定支出,但实际上正在冲击它们的收入目标。

Khazarian 表示,这种动态意味着这已经非常成为一个买方市场。 

补贴昂贵技术的使用以锁定客户,一直是大型科技公司策略的一部分。回想一下过去乘坐 Uber 或 Lyft 有多便宜,而现在网约车玩家寥寥无几,从 A 点到 B 点的成本已大幅上升。Khazarian 表示,这些动态在 AI 世界行不通,因为竞争实在太多。 

“Meta 和 Nvidia 也在推出企业级产品,提供相当便宜的模型或开源模型,”Khazarian 说。他还提到了来自中国和美国的其他一系列开放模型公司,以及一家名为 Jev 的新公司——一个用于在几个预定输出之间进行选择的轻量级工具——它在 Ramp 上正日益跻身表现最佳者之列。

“对于许多 AI 用例,你只需要一个简单的 Yes/No,”Khazarian 说。“所以你拿出本就已经很便宜的模型,把它们迁移到 Jev 上,于是你本就很便宜的东西变得更便宜了。”

以低得多的成本完成工作负载的能力,是推动支出放缓的另一个因素。这在一定程度上归因于 AI 公司的折扣,但也因为企业在精打细算方面越来越擅长。

“随着你在使用 AI 方面变得非常进阶,你会更善于弄清楚如何控制它,”Khazarian 说。“你更有可能采用默认设置,防止在长时间运行的任务中使用非常昂贵的模型。你更有可能对员工施加一些预算限制。你更有可能通过路由器将部分支出从标准模型和轻量模型转移到更便宜的轻量模型上。”

Notion 联合创始人 Akshay Kothari 最近发布了与 Ramp 的洞察相符的内部数据。正如他简洁地所说:“token 蹭蹭涨。成本嗷嗷叫。”

“我们此前关于 AI 支出轨迹的许多假设正开始瓦解,”Khazarian 说。“你可以使用更多 AI,但花得更少。这对客户来说是好事……但对模型公司来说未必是好事。而且它确实给它们的收入轨迹带来了新的问题。”

彭博社周五报道称,Anthropic 的潜在估值从 10 月初估计的 2 万亿美元跌至仅 1.2 万亿至 1.3 万亿美元。据报道,该公司预计还将从信用评级机构获得很高的“垃圾”评级。OpenAI 也将其拟议估值从 1.4 万亿美元下调至 1.25 万亿美元,并将其最新一轮融资目标削减了约 100 亿美元。

Khazarian 表示,Ramp 的数据集很可能印证了许多投资者的担忧。不过,对于支出轨迹而言,还有一个潜在的亮点,尽管只是推测性的。

关于超高速增长支出的论点,很大程度上在于 AI 无疑将带来新的用例,从而加速发展。AI 编程在仅仅一年半前出现,成为最具商业可行性的产品,推动 Anthropic 和 OpenAI 成为万亿美元公司。投资者希望会有另一场革命来推动进一步支出。

一些人认为个人智能体将成为下一个编程智能体。OpenAI、SpaceXAI 和 Meta 都已发布各自的个人智能体,此外还有 Instinct 等初创公司。不过,Khazarian 怀疑,个人智能体“在经济生产力上不如编程”,能否提供行业持续增长所需的推动力。

“预测是会有新产品推出,从而推动进一步增长,”Khazarian 说。“但根据我们今天所能观察到的、可用的产品以及商业上成熟的东西,AI 支出已经开始放缓。”

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来源:TechCrunch · AI · techcrunch.com