エンタープライズAIの支出管理が加速されます。 6月23日、スイス・シンジケート・アナリスト・カール・キーステッド・チームは、ビジネスの約60パーセントがAI支出を制限し始めたと述べ、トークンのフェンスの使用に焦点を当てた。 報告書は、この変更は、短期的にAIの収入増加を遅らせる可能性があることを示唆していますが、長期需要拡大の方向を変えません。

高価なモデルは圧縮されます

企業がAIを使い止まりませんでしたが、予算を再分配し始めました。 AIエージェントとコードツールの普及に伴い、トークン消費量は、ピースマザートライアルからランニングコストに移行し、CFOは請求に直接集中しました。 スイス銀行の調査では、一部の企業が内部AIツールの数を削減したり、個々のユーザーに対する毎月の支出がより厳しいと指摘しています。

モデルのルートはメインの機器になっています。

企業にとって最もよくある慣行は単純に限らず、モデルパスではありません。 言い換えると、異なるタスクは異なるモデルに割り当てられ、複雑な推論だけ、キーコードとコンテキスト分析は、より高価なモデルを呼び出すことができます。 スイス銀行によると、これはハイエンドモデルをデフォルトオプションからより慎重なものに移動し、各ドルで効果的な結果がどれだけ得られるかを懸念しています。

中国オープンソースモデルが調達リストに入りました

レポートでは、 Ali Qwen、DeepSeek、Mini Max、GLMなどの中国オープンソースモデルが、より多くの企業のための調達および展開オプションに入ることを言及しています。 Claudeなどのハイエンドモデルの使用をバランス良くするために、ローカルに大規模なグローバル銀行が導入されました。 AWSのBedrockおよびAzure AI Foundationは、オプションメニューに複数の関連モデルも含まれています。

ソフトウェア会社は2つの位置にあります。

銀行によると、クラウドメーカーやハードウェア層への影響は、クラウド上に残っている理由の必要性として比較的限られています。 一方、ソフトウェア企業は、クライアントの予算を堅く直し、他では「トークン最適化プラットフォーム」を作る機会を持っています。 Palantir などの企業は、モデルのスケジューリングとコストの最適化ツールをクライアントが AI の使用コストを削減するのを支援しようとしています。