В новом выпуске на канале Мэттью Берман (Matthew Berman) состоялось глубокое погружение в экономику искусственного интеллекта. Гостем эфира стал Ара Хачатурян (Ara Kharazian), главный экономист финтех-платформы Ramp. Основываясь на данных о расходах 50 000 бизнесов, эксперты проанализировали, как Anthropic удалось потеснить OpenAI в корпоративном секторе, почему компании тратят бюджеты на ИИ в 14 раз быстрее, чем год назад, и стоит ли ждать скорого роста мирового ВВП от внедрения нейросетей.
📊 Битва за корпорации: Как Anthropic обошел OpenAI 30:39
В центре внимания оказался недавний отчет Ramp, опубликованный в Wall Street Journal, который зафиксировал исторический сдвиг на рынке ИИ . Долгое время OpenAI была безусловным лидером благодаря узнаваемости бренда ChatGPT, однако в начале 2026 года ситуация изменилась.
Ключевые факты из отчета Ramp:
- Точка перелома: В январе 2026 года среди компаний, впервые внедряющих ИИ, доля выбравших Anthropic превысила долю OpenAI (соотношение ранее было 60/40 в пользу OpenAI) .
- Смена лидера: Доля клиентов Ramp с платными подписками на Anthropic показала взрывной рост, в то время как график OpenAI начал выходить на плато после бурного 2025 года .
- Иммунитет к негативу: По словам Ары Хачатуряна, включение Anthropic в список «угроз безопасности» Министерством обороны США никак не замедлило рост компании . Напротив, бизнес-сообщество проигнорировало этот ярлык, а само ведомство продолжило пользоваться услугами компании через систему исключений .
Ара Хачатурян отмечает, что успех Anthropic связан с изначальным фокусом на технически продвинутых пользователей и «евангелистов» кодинга . Инструменты вроде Claude Code и Claude Co-work позволили компании выйти за пределы узкой ниши программистов на широкий корпоративный рынок .
💸 Экономика токенов: Почему бюджеты «сгорают» мгновенно 20:16
Одной из самых обсуждаемых цифр выпуска стал темп роста расходов на ИИ. Согласно статистике Ramp, компании, уже использующие API, увеличили свои траты в 13–14 раз за последний год .
Проблемы корпоративного бюджетирования:
- Непрогнозируемость: Ара Хачатурян привел в пример компанию Uber, которая израсходовала свой годовой бюджет на ИИ всего за один квартал .
- Доминирование флагманов: Основная выручка лабораторий по-прежнему генерируется самыми дорогими и производительными моделями (frontier models). Несмотря на дешевизну Haiku или Gemini Flash, они приносят менее 20% дохода, так как компании предпочитают максимальную мощность для сложных задач .
- Низкий старт: Несмотря на взрывной рост, ИИ по-прежнему занимает менее 1% в общих расходах компаний (без учета зарплат), значительно уступая традиционному SaaS .
Мэттью Берман выразил опасение, что без кратного роста производительности труда CFO компаний скоро начнут задавать неудобные вопросы и сокращать траты . Ара Хачатурян согласился, отметив, что текущая траектория 14-кратного роста в год финансово неустойчива для большинства бизнесов .
💻 Кодинг как главный драйвер и проблема Google 23:45
Мэттью Берман утверждает, что основная масса токенов сегодня тратится на написание кода — это подтверждают его личные контакты с разработчиками, потребляющими миллиарды токенов в день .
Ара Хачатурян подтвердил это данными Ramp:
- API vs Подписки: Около 80% корпоративного бюджета уходит на API-интерфейсы . Часто это тех-компании, встраивающие ИИ в свои продукты.
- Отраслевые лидеры: Самые высокие показатели внедрения ИИ (75–80%) наблюдаются в разработке ПО, финансах и профессиональных услугах .
Обсуждая позиции Google, Ара Хачатурян предположил, что низкие позиции Gemini в платных рейтингах — это иллюзия . Google распространяет Gemini бесплатно через Workspace, что невозможно отследить по чекам за подписки . Однако Google проигрывает в «инструментарии разработчика»: у них нет прямого конкурента Claude Code или Cursor, который бы нативно интегрировался в рабочий процесс программиста .
🔮 Будущее: Оркестрация моделей и «смерть» SaaS 28:10
Участники обсудили, станут ли модели ИИ «коммодити» (биржевым товаром с минимальной разницей) . Мэттью Берман считает, что стоимость переключения между моделями стремится к нулю: достаточно просто обновить промпт .
Ара Хачатурян возразил: пользователи демонстрируют удивительную лояльность (stickiness) . Например, разработчики продолжают использовать Claude, даже когда модель работает нестабильно или стоит дороже аналогов, из-за качества ответов .
Прогнозы экспертов:
- Умная маршрутизация: В будущем компании перестанут использовать одну модель для всего. По мнению Ары Хачатуряна, ИИ-расходы будут оптимизированы через платформы-маршрутизаторы (например, Open Router), которые направляют простые задачи дешевым моделям, а сложные — флагманам .
- SaaS не умрет: Вопреки опасениям, классические сервисы вроде Figma продолжают расти, успешно интегрируя ИИ-функции внутри своих платформ .
- Прощание с локальным ИИ: Ара Хачатурян скептически относится к запуску моделей внутри компаний (on-premise). Он считает, что темпы развития облачных систем всегда будут оставлять локальные решения в роли догоняющих .
