Текущее состояние расходов предприятий на ИИ: разрыв в 680 раз, вычислительные затраты Anthropic в 2,3 раза превышают зарплату.

По данным SaaStr, Anthropic тратит на вычисления для инференса и обучения около 10 миллиардов долларов, что составляет примерно 2 миллиона долларов на одного сотрудника в год; по оценке Levels.fyi, эти расходы в 2,3 раза превышают зарплаты. Однако, по данным Ramp AI Index за июнь, инженеры в топ-1% компаний тратят на ИИ 89 тысяч долларов в год, что в 680 раз больше, чем медианный инженер.

Anthropic и текущие данные по медиане отрасли

Согласно опубликованным данным, распределение расходов на ИИ в 2026 году выглядит следующим образом: на каждого сотрудника Anthropic приходится около 2 миллионов долларов вычислительных затрат, что в 2,3 раза превышает их зарплату (свыше 500 тысяч долларов), что является уникальным соотношением во всей индустрии ПО.

Индекс Ramp AI за июнь 2026 года показывает, что в топ-1% компаний на каждого инженера приходится около 89 тыс. долларов расходов на ИИ в год (что составляет 40% от зарплаты старшего инженера в 224 тыс. долларов); медианная компания тратит всего 137 долларов на инженера — практически ноль; разрыв между верхушкой и медианой составляет около 680 раз.

Исследование Epoch AI показывает, что Anthropic приносит 14 миллионов долларов выручки на сотрудника, OpenAI — 6,5 миллионов долларов, что является самыми высокими показателями среди компаний из списка Forbes Global 2000.

Три сценария Тунгуза: пессимистичный, базовый и оптимистичный, ключевые предположения

Известный аналитик венчурного капитала Томаш Тунгуз на основе годовой зарплаты старшего инженера в 224 тыс. долларов (с ежегодным ростом 5%) разработал три сценария, анализирующие динамику расходов на токены ИИ на одного инженера в компаниях:

2026 год (единая отправная точка для всех сценариев): 90 тыс. долларов (40% от зарплаты)

2027 год: пессимистичный — 106 тыс. долларов (45%), базовый — 164 тыс. долларов (70%), оптимистичный — 258 тыс. долларов (110%)

2028 год: пессимистичный — 118 тыс. долларов (48%), базовый — 259 тыс. долларов (105%), оптимистичный — 444 тыс. долларов (180%)

2029 год: пессимистичный — 106 тыс. долларов (41%), базовый — 363 тыс. долларов (140%), оптимистичный — 596 тыс. долларов (230%)

В пессимистичном сценарии суммы снижаются после 2028 года, так как снижение цен на токены опережает темпы инфляции зарплат. Все вышеперечисленное — это прогнозы анализа Тунгуза и не является инвестиционной рекомендацией.

Исторический тренд ценообразования токенов GPT-4: известная траектория снижения на 90% за три года

Согласно публичным данным о ценах, стоимость ввода для моделей уровня OpenAI GPT-4 упала с 30 долларов за миллион токенов при запуске в марте 2023 года до менее 3 долларов в 2026 году, что составляет ежегодное снижение цен примерно на 90% за три года. Открытые модели также оказывают конкурентное давление на ценообразование: DeepSeek-V3 и последующие версии при стоимости API от одной десятой до одной тридцатой демонстрируют результаты, сопоставимые с лучшими закрытыми моделями.

Goldman Sachs прогнозирует, что к 2030 году потребление токенов вырастет в 24 раза, что является ключевым аргументом в пользу оптимистичного сценария; однако снижение цен на токены и появление открытых моделей являются основными факторами пессимистичного сценария.

Часто задаваемые вопросы

Что означает разрыв в 680 раз по индексу Ramp AI?

Согласно индексу Ramp AI за июнь 2026 года, в топ-1% компаний на каждого инженера приходится около 89 тыс. долларов расходов на ИИ в год, а в медианной компании — всего 137 долларов; разрыв в 680 раз означает, что в настоящее время интенсивное использование ИИ сосредоточено лишь в небольшом числе ведущих компаний, а расходы на ИИ в подавляющем большинстве компаний близки к нулю. Ключевой вопрос анализа трех сценариев Тунгуза заключается в том, будут ли медианные компании в будущем догонять лидеров и насколько быстро.

Почему в пессимистичном сценарии Тунгуза расходы на токены в 2029 году ниже, чем в 2028 году?

Согласно дизайну сценария Тунгуза, в пессимистичном сценарии предполагается, что снижение цен на токены происходит быстрее, чем инфляция зарплат (около 5% в год); при этом допущении непрерывное падение цен на токены превышает рост расходов от увеличения спроса, что приводит к снижению годовых расходов на токены ИИ в долларовом выражении после 2028 года. Вышеуказанные данные являются гипотетическими сценариями Тунгуза и подлежат обновлению в соответствии с официальными источниками данных.

Насколько упали цены на токены для моделей уровня GPT-4 за три года?

Согласно публичным записям о ценах, стоимость ввода для моделей уровня GPT-4 упала с 30 долларов за миллион токенов в марте 2023 года до менее 3 долларов в 2026 году, что составляет ежегодное снижение примерно на 90% за три года; открытые модели, такие как DeepSeek-V3, с еще более низкими затратами на API еще больше сжимают ценовое пространство. Точные текущие цены уточняются в официальных объявлениях поставщиков моделей.