Анализ: ужесточение расходов негативно сказывается на ожиданиях роста OpenAI и Anthropic, индустрия искусственного интеллекта начинает переходить в эпоху эффективности затрат.

По данным Odaily, по мере того как компании начинают пересматривать отдачу от инвестиций в AI, отрасль переходит от высокозатратной модели «tokenmaxxing» к приоритету эффективности, а производители крупных AI-моделей сталкиваются с новыми ограничениями роста. Ряд компаний уже начали сокращать или оптимизировать расходы на использование моделей. Например, CEO AI-стартапа Lindy сообщил, что полностью перевёл весь трафик с модели Claude от Anthropic на более бюджетную DeepSeek — ожидается, что за несколько месяцев это позволит сэкономить несколько миллионов долларов.

Этот переход отражает, что корпоративные бюджеты на AI становятся более ограниченными, а прежняя стратегия «неограниченного использования ресурсов моделей» tokenmaxxing постепенно уступает место контролю расходов и ориентации на ROI. Некоторые компании даже ввели поуровневые бюджеты для использования AI-инструментов, например, Uber установил месячный лимит на внутренние расходы на AI.

Аналитики отмечают: по мере того как компании переходят от «масштабирования использования» к «тщательной настройке вызовов», OpenAI и Anthropic сталкиваются с вызовами прежней модели стремительного роста. Данные отрасли всё ещё показывают высокий темп: годовой доход Anthropic составляет около 4,7 миллиарда долларов, а run-rate OpenAI близок к 2,5 миллиарда долларов, однако рынок начинает обращать внимание на устойчивость их роста.

В то же время способы использования моделей меняются — появляются технологии вроде «маршрутизации моделей», когда дешёвые модели выполняют простые задачи вместо дорогих, что оптимизирует общие вычислительные затраты. Конкуренция в отрасли растёт: Microsoft, Amazon и Google ускоряют внедрение недорогих AI-моделей и корпоративных инструментов, ещё сильнее снижая ценовое пространство. На фоне более рационального корпоративного подхода к расходам на AI, компании-разработчики больших моделей могут столкнуться одновременно с «ожиданиями замедления роста» и «давлением IPO-окна». (CNBC)