SemiAnalysis يحلل ميزانية الذكاء الاصطناعي للشركات: Meta استهلكت 70 تريليون توكن في شهر واحد، لكن المخاطرة الحقيقية ليست في توقف العملاء عن استخدام الذكاء الاصطناعي

火星财经消息，7 月 1 日，企业 AI 使用正在从「尽量多用」转向「有额度地用」。SemiAnalysis 在 7 月 1 日发布的 Token Budgeting 报告中称，年初一度流行的 tokenmaxxing，也就是鼓励员工尽可能多消耗 AI token 以提升生产力，正在被更现实的预算制度取代。但该机构认为，媒体关于企业削减 AI 支出的叙事被夸大了，OpenAI 和 Anthropic 的 API 业务在今年下半年并未面临实质性预算风险。 SemiAnalysis 团队称，他们通过 Slack、电话以及 Databricks AI Summit 与 50 多家企业客户交流后发现，大多数公司确实开始设置 AI 使用上限，但并没有形成统一标准。低端预算可能只有每人每月 250 至 500 美元，高端预算则可达到每月 2000 美元甚至数万美元。一家美国大型航空航天与国防制造商把部分员工的月度额度设在 250 美元，一家大型制药公司设在 500 美元；Workday、Stripe 等技术更前沿的企业，部分员工预算约为每月 2000 美元。 这与年初的「token 最大化」形成对比。报告提到，Meta 和 Salesforce 等公司曾鼓励员工大量使用 AI 工具。Meta 内部甚至出现过一个名为「Claudeconomics」的仪表盘，对公司前 250 名重度用户进行排名。数据显示，Meta 员工在 30 天内消耗超过 60 万亿 tokens，单个最高用户消耗约 2800 亿 tokens。该仪表盘在相关报道后两天被关闭。Uber 也被报道称在四个月内消耗完 Claude Code 和 Codex 的年度预算，随后设置了每人每月 1500 美元的限额，超额申请需逐案审批。 但 SemiAnalysis 认为，这些极端案例更多反映激励机制和管理松散，而不是企业 AI 支出整体见顶。报告称，前 10% 高消费客户贡献了 AI 实验室大部分收入，这些客户在今年剩余时间削减 API 支出的风险很低。即便 Meta 在 2 月每月消耗约 70 万亿 tokens，并且按标价计算每名员工每年花费接近 5 万美元，SemiAnalysis 估计其仍只占 Anthropic 收入的 3% 至 5%。 企业支出分布也高度不均。SemiAnalysis 引用 Ramp 数据称，前 1% 客户每名员工年均 AI 支出接近 9 万美元，前 10% 客户约为 7300 美元，而中位数客户仅为 136 美元。该机构还称，许多技术领先的财富 500 强公司每名员工年均 AI 支出仍低于 2000 美元，且大额支出主要集中在工程和数据科学部门。这意味着，企业 AI 使用的 S 曲线仍有很大增长空间。 预算制度的兴起正在改变员工使用方式。一些公司把默认模型从 Opus 切换到 Sonnet，关闭高级模型或快速模式；也有员工先用 Microsoft 365 Copilot 进行草拟和总结，再把更昂贵的 Claude 或 Codex token 用在关键任务上。一家全球旅游科技公司每年 AI 支出接近 1000 万美元，近期把默认 Claude 模型从 Opus 改为 Sonnet，但仍允许员工主动切换到 Opus。部分岗位默认预算只有每月 200 美元，但工程师或高级员工可以申请更高额度。 SemiAnalysis 的结论是，预算管理会长期存在，但它并不等于需求萎缩。相反，企业正在把 AI 从实验性工具纳入正式成本管理。编码是当前最强的需求垂直领域，SemiAnalysis 估计 OpenAI 和 Anthropic 目前超过 70% 的 ARR 可归因于编码场景。未来，网络安全、白领知识工作、企业协作和自动化办公，可能复制 Claude Code、Codex 和 Copilot 在开发者市场中的增长路径。 这意味着 AI 市场正在进入一个新阶段。早期企业可能愿意为「尝试 AI」支付模糊账单；现在，财务部门开始要求预算、额度和 ROI。但只要员工效率提升能够抵消成本，企业不会停止购买 token。对 AI 模型公司来说，风险不是客户突然不用 AI，而是它们必须证明每一美元 token 消耗都能转化为更快的代码、更短的招聘流程、更高的销售效率或更少的人力投入。---ترجمة إلى العربية:

أخبار Mars Finance، في 1 يوليو، يتجه استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات من "الاستخدام قدر الإمكان" إلى "الاستخدام بحدود". أفاد تقرير "Token Budgeting" الصادر عن SemiAnalysis في 1 يوليو أن ما كان يُعرف بـ tokenmaxxing، أي تشجيع الموظفين على استهلاك أكبر قدر ممكن من رموز الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية، والذي كان شائعًا في بداية العام، يتم استبداله بأنظمة ميزانية أكثر واقعية. لكن المؤسسة ترى أن السرد الإعلامي حول خفض الإنفاق على الذكاء الاصطناعي في المؤسسات مبالغ فيه، وأن أعمال واجهة برمجة التطبيقات (API) لكل من OpenAI وAnthropic لم تواجه مخاطر ميزانية جوهرية في النصف الثاني من هذا العام.

ذكر فريق SemiAnalysis أنهم تواصلوا مع أكثر من 50 عميلًا من الشركات عبر Slack والهاتف وقمة Databricks AI Summit، ووجدوا أن معظم الشركات بدأت بالفعل في وضع حدود عليا لاستخدام الذكاء الاصطناعي، لكن لم يتم تشكيل معيار موحد. قد تكون الميزانيات المنخفضة 250 إلى 500 دولار فقط للشخص الواحد شهريًا، بينما يمكن أن تصل الميزانيات المرتفعة إلى 2000 دولار شهريًا أو حتى عشرات الآلاف من الدولارات. إحدى شركات الطيران والدفاع الأمريكية الكبرى حددت حصة شهرية لبعض الموظفين بـ 250 دولارًا، وشركة أدوية كبيرة حددتها بـ 500 دولار؛ أما الشركات الأكثر تقدمًا من الناحية التكنولوجية مثل Workday وStripe، فتبلغ ميزانية بعض الموظفين حوالي 2000 دولار شهريًا.

هذا يتناقض مع "تعظيم الرموز" في بداية العام. ذكر التقرير أن شركات مثل Meta وSalesforce شجعت الموظفين على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بكثرة. حتى أن Meta أنشأت لوحة معلومات داخلية باسم "Claudeconomics" لترتيب أفضل 250 مستخدمًا كثيفًا للذكاء الاصطناعي في الشركة. أظهرت البيانات أن موظفي Meta استهلكوا أكثر من 60 تريليون رمز في 30 يومًا، مع استهلاك المستخدم الأعلى حوالي 280 مليار رمز. تم إغلاق لوحة المعلومات بعد يومين من التغطية الإعلامية ذات الصلة. كما تم الإبلاغ أن Uber استنفدت الميزانية السنوية لـ Claude Code وCodex في غضون أربعة أشهر، ثم وضعت حدًا أقصى قدره 1500 دولار للشخص الواحد شهريًا، ويتطلب تجاوز الحد تقديم طلب للموافقة عليه كل حالة على حدة.

لكن SemiAnalysis تعتقد أن هذه الحالات المتطرفة تعكس بشكل أكبر الحوافز والإدارة غير المشددة، وليس ذروة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي في المؤسسات بشكل عام. يقول التقرير إن أعلى 10% من العملاء ذوي الإنفاق المرتفع يساهمون بمعظم إيرادات مختبرات الذكاء الاصطناعي، وهؤلاء العملاء معرضون لخفض الإنفاق على واجهة برمجة التطبيقات (API) في الفترة المتبقية من العام بمخاطر منخفضة. حتى لو كانت Meta تستهلك حوالي 70 تريليون رمز شهريًا في فبراير، وبتكلفة تقارب 50,000 دولار لكل موظف سنويًا حسب السعر المحدد، تقدر SemiAnalysis أنها لا تزال تمثل فقط 3% إلى 5% من إيرادات Anthropic.

كما أن توزيع الإنفاق في المؤسسات غير متجانس للغاية. نقلاً عن بيانات Ramp، تقول SemiAnalysis إن أعلى 1% من العملاء ينفقون متوسطًا سنويًا يقارب 90,000 دولار لكل موظف على الذكاء الاصطناعي، وأعلى 10% حوالي 7,300 دولار، بينما الوسيط هو 136 دولارًا فقط. كما تشير المؤسسة إلى أن العديد من شركات Fortune 500 الرائدة تقنيًا لا يزال متوسط إنفاقها السنوي لكل موظف على الذكاء الاصطناعي أقل من 2,000 دولار، ويتركز الإنفاق الكبير بشكل أساسي في أقسام الهندسة وعلوم البيانات. وهذا يعني أن منحنى S لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لا يزال لديه مجال كبير للنمو.

ظهور أنظمة الميزانية يغير طريقة استخدام الموظفين. بعض الشركات تحول النموذج الافتراضي من Opus إلى Sonnet، وتغلق النماذج المتقدمة أو الوضع السريع؛ كما أن بعض الموظفين يستخدمون Microsoft 365 Copilot أولاً للمسودات والتلخيص، ثم يستخدمون رموز Claude أو Codex الأغلى ثمنًا في المهام الحرجة. إحدى شركات تكنولوجيا السفر العالمية تنفق حوالي 10 ملايين دولار سنويًا على الذكاء الاصطناعي، وقد غيرت مؤخرًا نموذج Claude الافتراضي من Opus إلى Sonnet، ولكنها لا تزال تسمح للموظفين بالتبديل يدويًا إلى Opus. بعض المناصب لديها ميزانية افتراضية تبلغ 200 دولار شهريًا فقط، ولكن يمكن للمهندسين أو الموظفين الكبار التقدم للحصول على مبلغ أعلى.

استنتاج SemiAnalysis هو أن إدارة الميزانية ستستمر على المدى الطويل، لكنها لا تعني انكماش الطلب. على العكس، تقوم الشركات بنقل الذكاء الاصطناعي من أداة تجريبية إلى إدارة تكلفة رسمية. البرمجة هي أقوى قطاع رأسي للطلب حاليًا، تقدر SemiAnalysis أن أكثر من 70% من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) لكل من OpenAI وAnthropic تُعزى حاليًا إلى سيناريوهات البرمجة. في المستقبل، قد تكرر مجالات الأمن السيبراني، والعمل المعرفي ذو الياقات البيضاء، والتعاون المؤسسي، والأتمتة المكتبية مسار نمو Claude Code وCodex وCopilot في سوق المطورين.

هذا يعني أن سوق الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة جديدة. قد تكون الشركات المبكرة على استعداد لدفع فواتير غامضة مقابل "تجربة الذكاء الاصطناعي"؛ الآن، تبدأ الأقسام المالية في طلب ميزانيات وحدود وعائد على الاستثمار (ROI). لكن طالما أن تحسين كفاءة الموظفين يعوض التكاليف، فلن تتوقف الشركات عن شراء الرموز. بالنسبة لشركات نماذج الذكاء الاصطناعي، الخطر ليس توقف العملاء فجأة عن استخدام الذكاء الاصطناعي، بل يجب عليهم إثبات أن كل دولار يُستهلك في الرموز يمكن أن يتحول إلى كود أسرع، وعملية توظيف أقصر، وكفاءة مبيعات أعلى، أو جهد بشري أقل.