В апреле Anthropic преодолела порог, который говорит о будущем работы больше, чем когда-либо скажет большинство исследований производительности: стоимость Claude, используемая внутри Anthropic, рассчитанная по тем же ценам, которые компания взимает со своих клиентов, превысила ежемесячные затраты стартапа на вознаграждение сотрудников, без учета вознаграждений за акции. Эта цифра была раскрыта в IPO Anthropic и опубликована Business Insider. Это первый случай, когда потребление оборудования крупной лабораторией искусственного интеллекта заметно превысило затраты на ее человеческий персонал.

Траектория еще более поразительна, чем веха. Согласно документам, к сентябрю внутреннее использование ИИ в Anthropic выросло более чем в 250 раз с января. Между тем, более 90% кода, добавленного в собственное программное обеспечение компании в сентябре, было написано Клодом. Выручка, как отмечает Business Insider, росла значительно быстрее, чем численность персонала. Это наиболее четкие данные в освещении отрасли искусственного интеллекта о сдвиге, который нарастал весь год: в компаниях, создающих передовой искусственный интеллект, машины больше не являются центром затрат — они становятся производственной линией.

Розничные цены, реальный сигнал

Есть важное предостережение, и в собственных документах Anthropic об этом говорится прямо: компания в буквальном смысле не тратит больше денег на компьютеры, чем на зарплаты. Для сравнения оценивается внутреннее потребление Claude по розничным ценам — сколько внешний клиент заплатил бы за те же токены. Anthropic, использующая собственные модели в собственной инфраструктуре, не окупает себе этот счет.

Но обрамление не просто косметическое. Розничные цены — лучший доступный на рынке показатель того, во что обойдется внутреннее использование кому-либо, кто попытается выполнить ту же работу. Если бы сотрудники Anthropic покупали эквивалентные мощности Claude на открытом рынке, счет-фактура превышал бы фонд заработной платы. В этом смысле эта веха является переломным моментом: стоимость замещения машинного труда компании теперь превышает стоимость человеческого труда (по прейскурантным ценам) для одной из самых талантливых рабочих сил в мире.

Токены как четвертая зарплата

В документе также отражена тенденция, отмеченная в марте Алистером Барром из Business Insider: технологические компании начинают рассматривать токены искусственного интеллекта как четвертый компонент вознаграждения сотрудников, наряду с зарплатой, бонусами и акциями. Логика проста. Если производительность инженера масштабируется в зависимости от мощности модели, которую он может развернуть, то щедрое распределение токенов действует как множитель при каждом приеме на работу — и компании, которые нормируют токены, по сути, недостаточно оснащают свой персонал.

Цифры Anthropic объясняют, почему эта практика распространяется. Увеличение внутреннего использования в 250 раз за восемь месяцев — это не постепенное внедрение инструмента; это массовая миграция рабочих процессов компании на собственные модели. Когда более 90% нового кода в компании-разработчике программного обеспечения написано на компьютере, предельные затраты на следующую функцию падают, а ограничение на выпуск смещается от численности персонала к распределению вычислительных ресурсов.

Большие цифры в отчете: 17 миллиардов долларов в квартал, обязательства в размере 900 миллиардов долларов

Этап компенсации был указан в документе, полном более крупных цифр. Когда на этой неделе были распространены документы об IPO, Financial Times сообщила, что Anthropic раскрыла обязательства по расходам на искусственный интеллект примерно на 900 миллиардов долларов перед листингом, в то время как Forbes сообщил о выручке в третьем квартале в 17 миллиардов долларов (рост на 1100% по данным The Economic Times) на фоне вывода OpenAI на публичные рынки. Axios охарактеризовал обязательства как возросшие почти до 900 миллиардов долларов.

Эти обязательства — в отношении вычислений, чипов и мощностей центров обработки данных, рассчитанные на годы вперед — являются стороной спроса в том же реестре, который Oracle и другие гипермасштабирующие компании создают. Документы Anthropic эффективно отражают обе половины истории одновременно: лаборатории подписывают огромные обязательства по инфраструктуре, потому что их собственные кривые использования, внутренние и внешние, выглядят так же, как в этом раскрытии.

Что это значит для более широкого рынка

Для любого, кто следит за экономикой ИИ, отсюда следуют три последствия.

Во-первых, рынок труда программного обеспечения пересматривается в реальном времени. Если число собственных разработчиков передовой лаборатории превосходит числом (с экономической точки зрения, а не в организационной структуре) модели, которыми они управляют, единица производства программного обеспечения смещается от инженера к паре инженер плюс модель. Компенсационные структуры будут следовать за результатами.

Во-вторых, структуру прибыли компаний, занимающихся искусственным интеллектом, становится все труднее читать извне. Когда лаборатория потребляет свой собственный продукт в больших масштабах, заявленная валовая прибыль во многом зависит от выбора трансфертного ценообразования — какой ставки компания назначает для своих собственных токенов. Инвесторам, анализирующим заявки на IPO, необходимо будет отличать денежные затраты от вмененных.

В-третьих, эталонный тест позволяет провести жесткое сравнение с любым другим предприятием. Anthropic использует свои собственные модели, потому что создает их. Компании, у которых нет собственной передовой модели, должны покупать те же возможности именно по тем розничным ценам, которые Anthropic использовала для своих расчетов. Именно поэтому корпоративные бюджеты на ИИ растут быстрее, чем любая предшествующая им позиция.

Документы Anthropic будут анализироваться в течение нескольких недель — на предмет факторов риска, устойчивости доходов и места в самом жестком цикле привлечения капитала, который когда-либо видела отрасль. Но ее самая цитируемая статистика, возможно, уже ускользнула из документа: в компании, создающей одну из самых эффективных в мире моделей искусственного интеллекта, эта модель теперь является самой крупной статьей в платежной ведомости.

---

Будьте впереди ИИ

Получайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.

Подробнее новости AI →