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TechCrunch AI • 16일 전

주요 기업 AI 지출 하락…여름 한가함일까, 경고 신호일까

IMP
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핵심 요약

결제사 Ramp가 7만 개 기업의 지출 데이터를 분석한 결과, 8월 기업들의 AI 도입 성장세가 둔화되었습니다. 특히 상위 1% 기업의 직원당 AI 지출은 약 10% 급감했으며, 토큰 가격 인하로 인해 총 지출액도 줄어든 것으로 나타났습니다. 이는 막대한 AI 인프라 투자에 의존하는 프론티어 연구소와 하이퍼스케일러들에게 잠재적 경고 신호입니다.

번역된 본문

결제 회사 Ramp가 수집한 7만 개 기업의 지출 데이터에 따르면, 기업들의 AI 도구 도입이 8월에 둔화된 것으로 나타났다. 최신 조사에서는 Ramp 고객의 56%가 8월에 AI 제품 비용을 지불했으며, 이는 전월 대비 단 0.4% 증가하는 데 그쳤다.

Ramp의 지표에서 도입 둔화가 나타난 것은 이번이 처음이 아니다. 작년에도 이 회사의 AI 지수는 8월부터 10월까지 도입 성장이 거의 없다가 연말에 다시 성장세를 회복했다. 그럼에도 AI 구축의 극심한 속도를 고려하면, 작은 둔화조차 우려의 대상이 될 수 있다.

프론티어 연구소와 하이퍼스케일러들의 어마어마한 AI 인프라 투자는 이를 상환할 충분한 매출이 존재하리라는 희망에 기반하고 있다. 지금까지 사용량은 특히 소프트웨어 엔지니어들이 에이전트 코딩 도구를 도입하면서 가파르게 증가해왔지만, 이런 도입이 둔화되면 매출도 둔화될 가능성이 높다.

Ramp의 수치는 기술 중심 고객층 때문에 전체 도입률을 과대평가했을 수 있다. 8월 23일 갱신된 미국 인구조사국의 AI 도입 조사에 따르면 AI를 사용한다고 답한 기업은 22%에 불과하다. Ramp의 조사가 시장을 대표한다고 볼 수는 없지만, 몇 안 되는 직접적인 지출 데이터셋 중 하나이며 잠재적으로 선행 지표가 될 수 있다.

물론 이 데이터는 업계 상당수가 휴가를 떠나는 8월의 것이다. 그것이 침체를 설명할 수도 있다. 하지만 Ramp의 경제학자 아라 하라지안(Ara Kharazian)에 따르면, 토큰 지출에 의존하는 기업들에는 다른 경고 신호도 있다.

첫째, 표본에서 상위 1% 기업의 직원당 AI 지출이 크게 하락해 약 10% 줄어든 7,205달러를 기록했다. 이는 휴가철 토큰 요인일 수 있지만, 토큰 비용 하락도 반영된 것이다. OpenAI와 Anthropic이 가격을 인하하면서 평균 토큰 비용은 백만 토큰당 0.68달러로 떨어졌으며, 이는 3월의 백만 토큰당 1.15달러라는 정점에 비해 큰 하락이다.

데이터는 연구소들이 가격 인하를 증가하는 사용량으로 보상하지 못하고 있음을 시사한다. 같은 이유로 많은 고객이 더 강력한 프론티어 모델 대신 OpenAI의 ChatGPT 5.6-Terra나 Anthropic의 Sonnet 같은 더 오래되고 저렴한 모델을 선택하고 있다.

프론티어 연구소 직원들은 새 모델 출시 후 첫 몇 주 동안 훈련 비용의 상당 부분이 회수된다고 밝혀왔으며, 도입 둔화는 이러한 역학을 위협할 수 있다.

한편, 오픈 웨이트(Open-weight) 모델이 프론티어 연구소를 위협한다는 논의가 많지만, 8월에 AI 지출을 하는 기업 중 모델 서빙 또는 추론 플랫폼을 사용한 곳은 6.4%에 불과했다. 이 비율은 꾸준히 증가하고 있지만 전반적인 기업 도입 역학을 주도할 만큼 빠르지는 않다.

하라지안은 "우리는 OpenAI와 Anthropic 간 경쟁이 AI를 더 접근하기 쉽게 만들고 기업들의 가격을 낮추고 있음을 보여준다. 가격만 낮추는 것이 아니라, 시장이 앞으로 성장을 이끌 것으로 기대했던 상위 1% 기업들의 지출 자체를 줄이고 있다"고 말했다.

이는 또한 AI 연구소들이 비기술적 사용자를 AI 협업 도구로 끌어들이는 데 집중하는 이유를 설명해준다.

이 데이터 포인트 — 일시적 현상이라고 부를 수 있을까? — 는 수백억 달러 상당의 칩을 주문해둔 모델 개발사나 하이퍼스케일러라면 나쁜 신호일 수 있다. 그러나 하라지안은 "시장에서 당신이 누구인가에 달려 있다. 당신 회사가 AI를 사용하고 있다면, 아주 좋은 소식"이라고 지적한다.

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The adoption of AI tools by businesses slowed in August, according to spending data at 70,000 companies collected by the payments company Ramp. The latest survey shows 56% of Ramp customers paid for AI products in August, rising just 0.4% from the month before. This isn't the first time Ramp's metrics have shown adoption slowing down. Last year, the company's AI index showed little to no growth in adoption between August and October, only to have growth pick up again as the year finished. Still, the extreme pace of the AI buildout means even small slowdowns can be cause for concern. The gobsmacking investment in AI infrastructure by frontier labs and hyperscalers rests on the hope that there is plenty of revenue out there to pay it back. Thus far, usage has grown steeply, particularly as software engineers adopted agentic coding tools — but if that adoption slows down, revenue is likely to slow as well. Ramp's figures may overstate overall adoption, thanks to the company's techy clientele: An ongoing US Census Bureau survey of AI adoption updated on August 23 shows just 22% of businesses report using AI. Ramp's survey isn't necessarily representative of the market, but it's one of the few direct spending data sets available and potentially a leading indicator. To be sure, this data is from August, when much of the industry is on vacation. That may explain the doldrums. But there are other warning signs for companies that depend on token spend, per Ramp economist Ara Kharazian. First, a major decline in AI spend per employee in the top 1% of firms in his sample, falling nearly 10% to $7,205. That may be the vacation-token factor, but it also speaks to falling token costs. As OpenAI and Anthropic have cut prices, average token costs have declined to $0.68 per million tokens, as opposed to the 2026 peak of $1.15 per million tokens in March. The data suggests that the labs have yet to make up for the price cuts with growing volume. And the same incentives have many customers choosing to use older, cheaper models like OpenAI's ChatGPT 5.6-Terra and Anthropic's Sonnet instead of the more powerful frontier releases. Employees at frontier labs have said much of the cost of training is recouped in the first weeks of a new model's release, and slower adoption could threaten that dynamic. Still, for all the talk of open-weight models threatening the frontier labs, only 6.4% of AI-spending businesses used model-serving or inference platforms in August; a share that's growing steadily but not fast enough to drive the dynamics of broader business adoption. "We are showing that competition between OpenAI and Anthropic is making AI more accessible, and also driving the price down for companies—and not just driving the price down, but driving spend down at the top 1% of companies that previously the market was expecting to drive much of the growth going forward," Kharazian said. That also helps explain the focus at AI labs on winning over non-technical users for AI co-working tools. This data point — dare we call it a blip? — could be a bad sign if you're a model-builder or a hyperscaler with a couple hundred billion of chips on order. But, Kharazian notes, "it depends on who you are in the market. If your company is using AI, it's great." Topics AI When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Tim Fernholz Senior Reporter Tim Fernholz is a journalist who writes about technology, finance and public policy. He has closely covered the rise of the private space industry and is the author of Rocket Billionaires: Elon Musk, Jeff Bezos and the New Space Race. Formerly, he was a senior reporter at Quartz, the global business news site, for more than a decade, and began his career as a political reporter in Washington, D.C. You can contact or verify outreach from Tim by emailing tim.fernholz@techcrunch.com or via an encrypted message to tim_fernholz.21 on Signal. View Bio October 13 - 15 San Francisco Don't miss out . The startup community will gather to answer a pivotal question: How do you build sustainably in the AI era? REGISTER NOW Most Popular OpenAI fought dirty on career-making math problem, says NYU mathematician Russell Brandom A secret new Elizabeth Holmes documentary stuns Telluride Connie Loizos TechCrunch Mobility: Tesla Cybercab hits the road — and a snag Kirsten Korosec Hikers rescued after using Google Gemini for planning Anthony Ha Feds launch investigation into Tesla's Cybercab deployment Sean O'Kane Kirsten Korosec Tesla is asking people if they want to buy and run Cybercab fleets Kirsten Korosec OpenAI launches Astra, its powerful (and controversial) new model Lucas Ropek