Мы только что выпустили 12-страничный отчет об ИИ о том, как ~500 руководителей в американских компаниях используют генеративный ИИ. Я прочитал его полностью, чтобы вам не пришлось. Топ-8 выводов: Anthropic является поставщиком моделей №1 в корпоративном секторе, с 40% от ~$37B расходов, в то время как OpenAI опустился на 2-е место. 1/8

Что касается общих расходов на ИИ. Генеративный ИИ занял около 6% расходов на программное обеспечение, составив $37 млрд, увеличившись примерно в 3,2 раза по сравнению с прошлым годом. Инвестиции начинают приносить плоды, и покупатели видят результаты. 2/8

О том, куда уходят расходы. Компании используют готовые модели больше, чем обучают свои собственные. Горизонтальные инструменты ИИ, такие как ChatGPT Enterprise, Claude for Work, Msft Copilot и Glean, стремительно развиваются. "Департаментальный" ИИ, такой как Cursor и Github Copilot, также наблюдает огромный рост. 3/8

Создание против покупки. Хотя около половины предприятий ранее разрабатывали собственные решения на основе ИИ, это число сократилось до примерно четверти. 4/8

"95% пилотов ген AI терпят неудачу" — это не то, что мы видим. Наши данные на самом деле показывают, что покупатели корпоративного AI приходят с высокой намеренностью в 2025 году и конвертируются в 2 раза быстрее, чем типичное программное обеспечение, что сильно поддерживается снизу вверх в движении, ориентированном на продукт (подумайте о Cursor, Gamma) 5/8

Стартапы обгоняют устоявшиеся компании в большинстве категорий... кроме инфраструктуры. Департаментальный ИИ (конкретные роли, такие как программирование), вертикальный ИИ (конкретные отрасли, такие как здравоохранение) и горизонтальный ИИ в настоящее время выигрываются стартапами, но устоявшиеся компании все еще выигрывают в инфраструктуре. 6/8

Кодирование — это самый крупный отдел, а здравоохранение — самый крупный вертикаль. Среди отделов кодирование занимает первое место с огромной долей расходов. В вертикалях здравоохранение несколько отстает, за ним следуют юридический сектор, создатели и государственные учреждения. 7/8

Хотя открытый код популярен среди стартапов, это не то, что мы видим в крупных компаниях. Большинство крупных компаний все еще скептически относятся к китайским моделям и строят решения на основе несколько устаревших моделей Meta Llama. 8/9