החברות מוכנות לשלם על AI — אבל לא בכל מחיר

נתוני מדד ה-AI של Ramp מיולי 2026 מצביעים על פער הולך וגדל בין אימוץ עסקי לבין ביקוש למודלים יקרים במיוחד. Anthropic עדיין הקדימה במעט את OpenAI בשיעור החברות שנבדקו וששילמו על מוצריה, אך מודל הדגל היקר ביותר שלה, Fable 5, זכה לשימוש נמוך בהרבה מזה של GPT-5.6 Sol מבית OpenAI. 2

עם זאת, חשוב לדייק: הנתונים אינם מוכיחים שהמחירים הממוצעים של Anthropic, הכנסותיה או רווחיותה ירדו. Ramp מודדת הוצאות ופעילות טוקנים בקרב יותר מ-70 אלף חברות המשתמשות בפלטפורמה הפיננסית שלה — לא את דוח הרווח וההפסד המאוחד של Anthropic. המסקנה הזהירה יותר היא שחברות מוכנות לרכוש כלי AI, אך מהססות לשלם את המחיר הגבוה ביותר עבור כל משימה.

Fable 5 התקשה למשוך שימוש בחודש הראשון

בחודש הראשון שלו בשוק, Fable 5 היווה רק 6% מהטוקנים שנרכשו מ-Anthropic ו-11.4% מההוצאה על מודלי Anthropic במדגם של Ramp. החברה ציינה שהמדגם מוטה לטובת חברות טכנולוגיה, והזהירה שהאימוץ האמיתי של המודל עשוי להיות נמוך אף יותר. 2

לעומתו, GPT-5.6 Sol תפס נתח משמעותי יותר בתוך תמהיל המוצרים של OpenAI: 25% מהטוקנים ו-23% מההוצאה. במהלך יולי, Fable 5 ייצר כ-75% בלבד מההוצאה העסקית שיוחסה למודל Sol. 2

ההשוואה מעניינת במיוחד משום ש-Fable 5 הוצג כמודל הדגל של Anthropic, בעוד שללקוחות היו גם חלופות זולות יותר. OpenAI מפרסמת ל-GPT-5.6 Sol מחיר API של 5 דולר למיליון טוקני קלט ו-30 דולר למיליון טוקני פלט. 6 הנתונים של Ramp תומכים אפוא באפשרות שחברות רגישות למחיר, אך אינם מוכיחים שהמחיר היה הסיבה היחידה לפער באימוץ.

התחרות אינה רק מול OpenAI

חברות יכולות לבחור בין כמה שכבות של תשתית AI: מודלים מסחריים יקרים, מודלים זולים יותר של אותו ספק, מערכות קוד פתוח ומודלים שפותחו בסין. לפי מדד Ramp, פלטפורמות שמפעילות מודלים בקוד פתוח או מודלים שפותחו בסין הגיעו ל-6.1% מהחברות המשתמשות ב-AI במדד. 2

הזמינות של חלופות כאלה משנה את אופן קבלת ההחלטות בארגון. חברה אינה זקוקה בהכרח למודל החזק ביותר עבור כל משימה. היא יכולה לשמור מודל יקר למשימות מורכבות או בעלות ערך גבוה, ולהשתמש במערכות זולות יותר לסיווג שגרתי, ניסוח, חילוץ מידע, סיוע בתכנות או שירות לקוחות.

כך נוצר שוק דו-שכבתי: מודלי חזית מתחרים על היכולת המרבית, אך היקף השימוש היומיומי בארגונים נקבע גם לפי עלות, זמני תגובה, אמינות, מדיניות נתונים ותוצאות עסקיות מדידות. יתרון קטן בביצועים עשוי להצדיק מחיר גבוה בתהליך קריטי — אך לא בהכרח בכל בקשה.

Anthropic עדיין הובילה באימוץ העסקי

הביצועים החלשים יחסית של Fable 5 אינם מעידים על אובדן ההובלה הכוללת של Anthropic בקרב לקוחות עסקיים. ביולי, 43.5% מהחברות האמריקאיות שנבדקו על ידי Ramp שילמו עבור מנויים או טוקנים של Anthropic, לעומת 39.7% עבור OpenAI. 2

חלקה של Anthropic גדל ב-1.1 נקודות אחוז לעומת החודש הקודם, בעוד שחלקה של OpenAI גדל ב-0.23 נקודות אחוז באותה השוואה. 11 דיווחים מאוחרים יותר שהתבססו על נתוני Ramp הצביעו על כך ש-OpenAI צמחה מהר יותר מ-Anthropic בקרב משתמשים עסקיים בארצות הברית מתחילת הרבעון השלישי, אף ש-Anthropic עדיין הובילה בנתוני יולי. 3

הפירוש הסביר ביותר הוא: ל-Anthropic הייתה תפוצה רחבה יותר במדגם, בעוד שמודל הדגל של OpenAI עורר ביקוש יחסי חזק יותר — וקצב הצמיחה של OpenAI בקרב משתמשים עסקיים התחזק. המדגם של Ramp שימושי לזיהוי מגמות, אך אינו מפקד מלא של שוק ה-AI העסקי, ולכן יש להתייחס לנתונים כאל אינדיקציה ולא כאל נתח שוק מוחלט.

מה הנתונים אינם אומרים על מצבה הכספי של Anthropic

מדד Ramp אינו יכול לקבוע מהו המחיר הממוצע בפועל של מודלי Anthropic, מהן הכנסות החברה הכוללות, מהו שיעור הרווח הגולמי או התפעולי שלה, או אם היא רווחית. תמהיל טוקנים ופעילות בכרטיסי אשראי או בתשלומי ספקים אינם תחליף לדוחות כספיים מבוקרים.

הנתונים גם אינם מראים שהצמיחה הכוללת בהכנסות Anthropic נעצרה. הם מראים שמודל דגל מסוים ייצר פחות הוצאה עסקית ממודל דגל מתחרה במהלך החודש שנמדד. Anthropic עדיין יכולה לצמוח במהירות באמצעות מנויים, מוצרי תכנות, חוזים ארגוניים, מודלים זולים יותר, שימוש נרחב יותר במודלי Claude אחרים או הרחבת בסיס הלקוחות. ההשוואה ברמת המודל אינה מכריעה בין האפשרויות האלה.

ההבחנה הזו חשובה למשקיעים. חברה יכולה להגדיל הכנסות במהירות גם כאשר המחיר שהיא מצליחה לגבות עבור המודל המתקדם ביותר שלה נמצא תחת לחץ. במקרה כזה, הצמיחה תלויה יותר בהיקף השימוש, במגוון המוצרים, בשילוב בתוך תהליכי עבודה ובשימור לקוחות — ופחות ביכולת לגבות פרמיה גבוהה על כל אינטראקציה עם מודל חזית.

מה המשמעות עבור הנפקה בשווי של 2 טריליון דולר?

רויטרס דיווחה כי Anthropic צופה הכנסות של כ-190–200 מיליארד דולר ב-2028 — תחזית שנבחנת במסגרת דיונים על שווי אפשרי של כ-2 טריליון דולר. 17

נתוני Ramp אינם מבטלים את התחזית, אך הם מדגישים את האתגר העסקי שמאחוריה. אם חברות מגבילות את השימוש במודלים היקרים ביותר, Anthropic תצטרך להגיע ליעדים הללו באמצעות שילוב כלשהו של:

• גידול חד בהיקף השימוש במודלים;
• אימוץ רחב של מוצרי תכנות ותהליכי עבודה;
• הפצה ארגונית בהיקפים גדולים;
• מודלים זולים יותר שייצרו נפח בקשות גבוה; וכן
• יתרונות ביצועים עמידים בתהליכים שבהם לדיוק יש ערך כלכלי מדיד.

השקת מודל דגל לבדה אינה מספיקה. המבחן המסחרי הוא אם הלקוחות משתמשים בו שוב ושוב, בקנה מידה גדול, ובמחירים שמאפשרים לספקית להשיג כלכלה עסקית אטרקטיבית.

הלקח התמחורי לכל תעשיית ה-AI

הראיות מצביעות על כך שהנכונות העסקית להוציא כסף על AI אמיתית — אך בררנית. Ramp דיווחה כי בקרב האחוזון העליון של החברות לפי הוצאות AI, ההוצאה החציונית עמדה ביולי על 7,400 דולר לעובד. 7 תקציבים גדולים אינם אומרים שכל חברה תבחר במודל היקר ביותר לכל משימה.

לכן ספקיות AI צפויות להתחרות באמצעות מבני תמחור מגוונים יותר: מודלי חשיבה פרימיום למשימות מורכבות, מודלים זולים לעומסי עבודה גדולים, חבילות ארגוניות, מדרגות שימוש ותמחור הקשור באופן הדוק יותר לתוצאות עסקיות. הן גם יצטרכו להציג החזר השקעה ברור מספיק כדי לאפשר למחלקות הרכש להצדיק מעבר משלב הניסוי.

עבור Anthropic, המספרים המוקדמים של Fable 5 הם בעיקר אזהרה בנוגע למונטיזציה של מוצרי פרימיום. החברה עדיין הובילה במדד האימוץ העסקי של Ramp ביולי, אך מודל הדגל שלה לא תפס נתח מקביל של השימוש הארגוני. זו בעיית מוצר ותמחור שניתן להתמודד איתה — אך היא נעשית משמעותית יותר כאשר ציפיות השווי העתידיות נשענות על צמיחה חריגה בהכנסות. 2