«AI-pilled»: как выглядит бюджет компаний, подсевших на ИИ

Это распределение сильно искажено: небольшая группа компаний идёт ва-банк, в то время как подавляющее большинство американского бизнеса всё еще находится на стадии «пробы воды». Индекс показывает, что внедрение ИИ — это не плавный градиент, а настоящая пропасть, где большинство компаний теснится у подножия, а небольшая группа лидеров отрывается от них всё дальше.

Пока дешевле инженера

Одно из самых наглядных сравнений в данных Ramp — это сопоставление с затратами на персонал. При расходах в $7,500 на сотрудника в месяц годовые траты приближаются к $90,000 . Это внушительная сумма, но она всё еще ощутимо ниже средних зарплат инженеров-программистов. Ранние обзоры индекса особо подчёркивают, что месячные расходы лидеров — это «лишь малая доля от общих затрат на оплату труда», и они пока не пересекли психологическую отметку стоимости найма живого специалиста .

По некоторым данным, средняя зарплата разработчика ПО составляет около $16,000 в месяц . По этому ориентиру даже самые агрессивные в плане ИИ компании тратят менее половины от ежемесячной стоимости одного инженера. Подтекст анализа очевиден: расходы на ИИ высоки и быстро растут, но они ещё не стали полноценной заменой стоимости квалифицированного сотрудника — и Ramp сознательно подчёркивает это формулировкой «лишь малая доля от общих затрат на оплату труда».

Темпы ускоряются

Пожалуй, самый важный сигнал июньского индекса — это динамика. Среди топ-1% самых активных пользователей расходы на ИИ на одного сотрудника выросли на 14,1% всего за один месяц . Это такие темпы, при сохранении которых годовой бюджет удвоится примерно за пять месяцев.

Подобное ускорение говорит о том, что лидирующие компании не просто поддерживают высокий уровень затрат, но активно их наращивают. Означает ли это подключение всё новых инструментов, переход на более дорогие тарифы доступа к мощным моделям или перенос на ИИ-инфраструктуру ресурсоёмких вычислений — из публичных данных до конца не ясно, но направление движения однозначно. Компании, прошедшие дальше всех по кривой внедрения, лишь ускоряют свои инвестиции.

Кто такие «AI-pilled»

Термин «AI-pilled» стал в технологической среде обозначением организаций, которые ушли далеко за пределы пилотных проектов и сделали ИИ базовым слоем для работы своих сотрудников. Ramp использует топ-1% компаний по расходам как отражение этого мышления: это не компании, которые «изучают» ИИ, а те, кто уже заложил в бюджет значительные ИИ-инфраструктурные расходы на каждого сотрудника и продолжает их увеличивать.

Индекс не раскрывает, какие именно инструменты или вычислительные мощности складываются в $7,500, но масштаб предполагает микс из корпоративных ИИ-подписок, кредитов на использование API больших моделей, оплаты самого процесса логического вывода (inference compute) и, возможно, специализированных вертикальных ИИ-решений. На уровне $11,38 всё, скорее всего, ограничивается одним универсальным интерфейсом. Бюджет в $7,500 на сотрудника подразумевает принципиально иные отношения с технологией.

Итог для руководителей

Индекс Ramp показывает руководителям три реальности, к которым стоит отнестись серьёзно:

1. Разрыв растёт. Ежемесячный прирост в 14,1% у топ-игроков означает, что дистанция между «AI-pilled»-компаниями и остальным рынком не сокращается, а увеличивается. Если тренд сохранится, ранние последователи накопят такие конкурентные преимущества в работе с ИИ, которые новым игрокам будет очень сложно быстро наверстать.
2. ИИ пока дешевле найма людей, но это может измениться. При $7,500 на сотрудника в месяц ИИ всё ещё обходится дешевле, чем наём дополнительных разработчиков. Если расходы продолжат расти текущими темпами, эта арифметика может измениться уже через год, и организациям придётся пересмотреть, с чем сравнивать ИИ-бюджет — с затратами на штат или на инфраструктуру.
3. Медианная компания едва стартовала. Большинство тратит на ИИ сумму, примерно равную стоимости одной лицензии на чат-бота для сотрудника. Это значит, что рынок всё ещё находится на очень ранней стадии проникновения технологии: небольшой авангард отрывается от огромной массы компаний, которые пока не направили на ИИ значительных ресурсов.