Расходы компаний на AI продолжают расти, акцент роста смещается с подписок на API

Сообщение ChainCatcher, FundaAI опубликовала исследовательский отчет о приложениях ИИ для бизнеса, в котором указано, что бюджет на ИИ в компаниях продолжает расширяться, но во второй половине 2026 года и 2027 году наблюдается расхождение в траекториях. Прогнозы по расходам на ИИ крупного американского телекоммуникационного оператора A показывают, что с базового уровня в 100 в январе они вырастут до примерно 190 в декабре, и ожидается, что в 2027 году они увеличатся на 40%--50% по сравнению с прошлым годом; крупный европейский автопроизводитель A в этом году увеличил расходы всего на 10%--15%, прогноз на следующий год примерно на том же уровне.

Дополнительные расходы постепенно переходят от платных мест к потреблению API/Token и производственным рабочим процессам. Доля подписок и API у вышеупомянутого телекоммуникационного оператора изменилась с примерно 50%/50% на 40%/60% и может перейти к 35%/65%; средние и крупные биофармацевтические компании A изменили соотношение с 80%/20% на примерно 70%/30%. Применение открытого кода неравномерно, активные сценарии использования могут составлять 30%--40%, так как цена на них ниже, а доля расходов меньше; эксперты оценивают, что открытая интерпретация может быть на 40%--70% дешевле, чем закрытые передовые модели, при этом разница по полным затратам сокращается до 20%--40%, маршрутизация моделей, кэширование и сжатие контекста все еще могут сократить расходы на API на 20%--30%.

Бюджет на ИИ на стороне производства все больше формируется снизу вверх на основе ROI рабочих процессов, типичный ROI для этого телекоммуникационного оператора составляет примерно 1.5--2 раза, срок окупаемости 6--18 месяцев, зрелые случаи могут достигать 3--5 раз. Следующая волна расходов будет связана с агентами, модернизацией программного обеспечения, сетевыми операциями, коммерциализацией рабочих процессов и более длительными бизнес-процессами, однако производственные мощности, реинжиниринг процессов, управление и готовность данных становятся более строгими ограничениями, чем финансирование.