То, как компании закупают технологии искусственного интеллекта, быстро меняется: переход продукта из стадии эксперимента в полноценную эксплуатацию больше не обязательно означает, что стартап получит стабильный доход на долгие годы. Согласно исследованию венчурной компании Madrona, 74% из 150 опрошенных специалистов по информационным технологиям в компаниях намерены увеличить бюджеты на искусственный интеллект в ближайшие двенадцать месяцев, тогда как остальные планируют сохранить расходы на текущем уровне.
Однако продолжение расходов не означает стабильности поставщиков. Участники опроса говорят, что до стадии полноценной эксплуатации доходит менее половины экспериментальных проектов в области искусственного интеллекта. Хотя эта доля выглядит низкой, она представляет собой улучшение по сравнению с результатом, опубликованным Массачусетским технологическим институтом в прошлом году: согласно ему, 95% корпоративных проектов в области искусственного интеллекта не обеспечили отдачи от инвестиций.
От эксперимента к постоянной переоценке
Наиболее показательный результат исследования Madrona связан не с числом проектов, доходящих до стадии эксплуатации, а с тем, что происходит после этого. 77% компаний пересматривают поставщиков решений на основе искусственного интеллекта каждые шесть месяцев или постоянно. По мнению Madrona, это создаёт динамику «быстрого входа и быстрого выхода», радикально отличающуюся от традиционного корпоративного программного обеспечения, где многолетние контракты обеспечивали поставщикам значительную стабильность.
На рынке искусственного интеллекта затраты на смену поставщика, по всей видимости, ниже, а частота сравнений и переоценок стала выше. Поэтому продукт может получить корпоративный контракт, пройти стадию пилотного проекта, а затем всё равно оказаться под угрозой потери клиента во время следующего цикла пересмотра.
Что это меняет на практике для стартапов?
Финансирование корпоративных экспериментов было одним из основных двигателей первоначального бума искусственного интеллекта в 2025 году. Ожидалось, что 2026 год станет этапом закрепления этих отношений и превращения их в долгосрочные обязательства. Корпоративные контракты обычно позволяют стартапам демонстрировать исключительные темпы роста годового регулярного дохода, включая случаи перехода от нуля к 10 миллионам долларов за три месяца.
Однако теперь эти показатели необходимо интерпретировать осторожнее. Доход от корпоративного контракта не обязательно означает доход, гарантированный в долгосрочной перспективе, даже после внедрения продукта внутри компании. Это создаёт для стартапов дополнительное давление, заставляя их постоянно доказывать ценность, а не ограничиваться первоначальным заключением сделки.
Ценообразование, привязанное к результату
Отчасти проблема связана с нестабильностью моделей ценообразования продуктов на основе искусственного интеллекта. Другое исследование венчурной компании Andreessen Horowitz, в котором участвовали 50 технических покупателей продуктов на основе искусственного интеллекта, показало, что более половины из них предпочитают привязывать плату к выполненной работе или достигнутым результатам, а не к объёму использования, например к числу обработанных токенов.
Ценообразование по объёму использования опирается на распространённую в эпоху программного обеспечения как услуги логику: компания знает, что ей нужны электронная почта, программное обеспечение для управления персоналом или облачное хранилище, а затем определяет объём использования, за который будет платить. Однако продукты на основе искусственного интеллекта не всегда измеряются таким образом. Привязка цены к числу обработанных отчётов, закрытых обращений в службу поддержки или созданных возможностей продаж может сделать экономическую ценность продукта более понятной для обеих сторон, как написали партнёры Andreessen Horowitz Tugce Erten и Sarah Wang.
Почему эта новость важна?
Новый подход к закупкам открывает путь к большему числу экспериментов, поскольку компании, по всей видимости, охотнее тестируют инструменты искусственного интеллекта. Но одновременно он ослабляет связь между подписанием контракта и стабильностью доходов. Для стартапов это означает, что быстрые показатели ARR могут скрывать более высокий уровень неопределённости, чем традиционные контракты на программное обеспечение.
Исследование не определяет, когда именно компании вернутся к долгосрочным практикам закупок — и вернутся ли вообще. Поэтому открытые вопросы связаны со способностью продуктов на основе искусственного интеллекта демонстрировать измеримые результаты и со способностью стартапов создавать модели ценообразования, отражающие эти результаты. Это аналитический вывод, основанный на исследованиях Madrona и Andreessen Horowitz в изложении Джули Порт в TechCrunch, а не доказательство того, что все корпоративные контракты являются краткосрочными или что все существующие модели ARR ненадёжны.