По данным платежной компании Ramp, отслеживающей расходы 70 тысяч компаний, в августе наблюдалось замедление adoption AI-инструментов. Доля клиентов, платящих за AI-продукты, выросла всего на 0,4% месяц к месяцу — до 56%. На фоне постоянных разговоров об экспоненциальном росте искусственного интеллекта такая цифра выглядит странно, но контекст важен: это не первое замедление в цикле. Прошлый год показал схожую картину в августе-октябре, после чего рост возобновился.

Однако для индустрии, где огромные вложения в инфраструктуру ИИ рассчитаны на стремительный рост выручки, даже небольшие замедления имеют значение. Frontier labs и гиперскейлеры инвестировали сотни миллиардов в оборудование на основе расчета, что спрос оправдает эти затраты. Пока что использование росло быстро — особенно благодаря adoption агентных инструментов для кодирования, но если эта траектория выровняется, выручка неизбежно последует.

Важный нюанс: данные Ramp отражают в основном технологичную аудиторию и потому завышают реальный уровень adoption в экономике. Одновременно проведённый Бюро переписи США опрос показал, что только 22% компаний используют ИИ. Ramp — это один из немногих доступных датасетов прямых расходов и потому рассматривается как leading indicator тренда.

Самое тревожное в августовских данных — падение AI spend per employee в топ-1% компаний почти на 10% до $7205. Это может объясняться летними отпусками, но указывает и на другой фактор: снижение цены за токены. OpenAI и Anthropic агрессивно режут цены — стоимость миллиона токенов упала с пика $1.15 в марте до $0.68. Проблема в том, что лаборатории не компенсировали эти срезы ростом объёма. Более того, компании начали переходить на более дешёвые, чем новые модели, версии — вроде ChatGPT 5.6-Terra или Anthropic Sonnet. Сотрудники frontier labs говорили, что большую часть затрат на обучение модели окупают в первые недели её релиза. Замедление adoption угрожает этой экономике.

На фоне разговоров об угрозе от open-weight моделей их использование остаётся маргинальным: только 6.4% компаний, платящих за ИИ, применяют inference-платформы. Рост есть, но недостаточно быстрый, чтобы переломить тренды основного рынка. Похоже, конкуренция между OpenAI и Anthropic действительно делает ИИ доступнее, но одновременно сжимает выручку именно у тех, кто инвестировал больше всего.

Для России такие данные релевантны для компаний, уже платящих за API OpenAI или других моделей: ожидать дальнейшего снижения цен имеет смысл, но рассчитывать на революционное ускорение внедрения в 2026 году не стоит. Автоматизация контента, аналитика данных, поддержка клиентов — это направления, где ИИ работает уже сейчас, и цены падают. Для business-intelligence и узкоспециализированных задач имеет смысл пробовать как API-сервисы типа OpenAI, так и локальные решения на базе open-weight моделей — затраты на инфраструктуру постепенно становятся конкурентнее облачных вызовов.

В целом августовский спад — это скорее сигнал о нормализации рынка, чем о кризисе. Для model-builders и гиперскейлеров со стотысячами GPU это может быть плохой новостью, но для компаний, которые уже используют ИИ, ситуация хороша: инструменты становятся дешевле и практичнее. Вопрос лишь в том, достаточно ли быстро растёт спрос от non-technical пользователей, на которых теперь сосредоточились крупные лаборатории.