企業によるAIの利用は、「先着順」から予算制限まで移動していますが、全体的な入力はあまり冷却しません。 セミアナリシス(SemiAnalysis)は、Databricks AI Summit(Databricks AI Summit)で50以上の企業を調査した後、最近の懸念事例は、企業のAI支出における全体的な不均衡よりも、個々の管理の制御が進んでいました。
極端な過露光は一般的ではありません。
昨年の半ばに、トークンの高いスタッフの消費を懸念していた大手企業がいました。 メタは、AIツールを可能な限り活用するためにスタッフを奨励し、Uberは短期間で予算を締めています。 SemiAnalysis は、このような事件は、主にインセンティブの設計と内部ライセンスに関連しており、企業全体を表さないと主張しています。
Rampのデータによると、顧客あたり平均年間AI支出はおよそ$ 90,000で、トップ10は$ 7300で、メディアのクライアントはわずか$ 136でした。 高技術採用の企業でも、ほとんどのスタッフはHFコールフェーズに入りませんでした。
Anthropicのデベロッパファイルでは、Claude Code が 1 か月に 150 ドルから 250 ドルを消費し、数人のユーザーが 1 日 30 ドル以上を費やすことも示しています。 つまり、AIは仕事の一部に依然として集中しているということです。
企業は明確な限界を設定し始めます
ほとんどの企業は、従業員によってAIの使用に天井を持っていたが、規格は広く変化し、均一なアプローチはありませんでした。 一部の製造および製薬会社では、ワークデイやストライプなど、月々の上限は250ドルから500ドルです。
郵便やプロジェクトで予算を割り当てる企業もあります。 大規模な観光技術会社は、デフォルトでは、より低いレベルのスタッフを割り当てています。 大規模な米国航空会社がトークンを組み込んだ ' s は、プロジェクト ' s の金融モデルに直接費用がかかります。チームは、別の IT 支出ではなく、合計予算内で割り当てられます。
予算が大きいと、企業は使用パターンを調節しています。 一般的な慣行には、基本的なタスクのためのMicrosoft Copilotの使用とClaudeまたはCodexを呼び出して、より複雑なタスクを実行します。 または、より高価なバージョンから低コストのバージョンにデフォルトモデルを切り替えて、ユニットコールコストを削減します。
低価格モデルとAPI市場が拡大し続けています。
SemiAnalysis は予算管理が動員の減少に量を量り、企業がコスト効率を懸念していると主張しています。 より安いモデルで実行できるタスクは、企業が長期にわたって高額モデルに依存することを可能にします。これは、調達構造を変更しますが、需要は消えません。
エージェンシーによると、Token-as-a-Service と API のエンドポイント市場は前とオープンソースモデルが成長しています。 AWSのBetrockを考慮に入れた後、シーズン中のAWS関連業務の成長率に関する判断は、市場全体の期待よりも高くなっていた。 共に、花火やベーステンなどのサプライヤーからの年間売上高は4億ドルを超えています。
応用シーンから、企業のAI収入の最強のドライバーをコーディングする。 SemiAnalysis は OpenAI および Anthropic がこの方向の年間売上高の 70% 以上あることを推定します。 成長の次の段階は、サイバーセキュリティやホワイトカラーの知識などの広範なシナリオから来ることができます。
効率の向上が進んでいますが、増加しています。
一般的に、AIツールが重要な効率向上につながることを認識しています。 採用、データ分析、その他のプロセスの場合、数時間または数か月に数週間かかる作業を行い、短周期で完了します。
しかし、効率性の向上は、より軽い仕事のテンポに直接翻訳されていない。 一部のスタッフは、AIの助けを借りて、タスクの完了が早く、同時に出力期待が増加し、作業のペースが締まりました。
SemiAnalysis は、エンタープライズ AI が未踏のテスト段階から精密管理フェーズへと移行していると結論付けています。 予算の天井は標準になっていますが、コーディング、自動化、およびエンタープライズレベルの API の調達はまだ拡大しています。AI の入力のこのラウンドが遅くされていないことを示唆していますが、広範な使用からコスト最適化に移行しました。