AI harcamalarının %99,5'i en üst %10'luk müşteri grubunda

AI altyapısı harcamalarının büyük bölümü az sayıdaki müşteride yoğunlaştı. Model sunumu harcamalarının %99,5'ini, neocloud harcamalarının ise %99'unu en üst %10'luk müşteri grubu oluşturdu.

Apollo ortak ve başekonomist Torsten Slok (Torsten Slok), 24'ünde Apollo analizinde Ramp verilerine dayanarak bu tespiti paylaştı. Analiz, AI kullanan şirketlerin sayısı artsa da büyük ölçekli altyapı harcamalarının aynı ölçüde yayılmadığını ortaya koydu.

Ramp'te yazılım harcaması yapan şirketler arasında GPU sağlayıcısı kullananların oranı yaklaşık %10 olarak hesaplandı. Bu oran iki yıl önce %4'ün altındaydı.

Model sunumu ve çıkarım hizmetlerinden yararlanan şirketlerin oranı aynı dönemde %2,4'ten %8,7'ye yükseldi. Neocloud kullanan şirketlerin oranı da %2,0'den %3,3'e çıktı. Toptan GPU kapasitesi kullanan şirketlerin oranı ise %0,1'de kaldı.

Harcamalar az sayıdaki müşteride yoğunlaşıyor

Kullanıcı şirket sayısı ile harcama hacmi arasında büyük fark görüldü. Model sunumu harcamalarında en üst %10'luk müşteri grubunun payı %99,5 olurken, kalan %90'lık grubun payı %0,5'te kaldı. Neocloud harcamalarında da en üst %10'luk grubun payı %99, alt %90'lık grubun payı %1 oldu.

Karşılaştırılan AI dışı SaaS şirketlerinde en üst %10'luk müşterilerin harcama payı %91,8, CRM şirketlerinde ise %84,2 olarak ölçüldü. Apollo, AI altyapısı harcamalarının genel kurumsal yazılımlara kıyasla daha yoğunlaşmış bir yapıya sahip olduğunu değerlendirdi.

AI altyapısı harcamaları şirketlerin çalışan sayısından çok gerçek model çalıştırma hacmine bağlı olabilir. Şirket sayısı artsa bile büyük ölçekli çıkarım işlemleri yapan müşteri sayısı sınırlı kalırsa toplam harcama az sayıda şirkette yoğunlaşabilir.

Ramp AI Endeksi, Ramp'in kurumsal kartları ile fatura ve ACH ödeme verilerini kullanarak ABD şirketlerinin AI bağlantılı harcamalarını hesaplıyor. Örneklemde 70 binden fazla ABD şirketi yer alıyor.

Ancak ücretsiz araçların veya çalışanların kişisel hesapları üzerinden yapılan kullanımlar hesaba katılmayabilir. Bu nedenle %99,5 ve %99 oranları, AI sektörünün toplam gelirini değil, Ramp örnekleminde gözlemlenen ilgili harcamaların yoğunlaşma düzeyini gösteriyor.

Ramp, haziran itibarıyla model sunumu platformu kullanan şirketlerin AI harcaması yapan şirketlerin %5,8'ini oluşturduğunu açıkladı. Bu şirketlerde çalışan başına aylık AI harcamasının medyanı 248 dolar (yaklaşık 340 bin won) olurken, tüm AI harcaması yapan şirketlerdeki 10,59 dolarlık (yaklaşık 14 bin won) medyanın yaklaşık 23 katına ulaştı.

Bu oran, daha önce verilen %8,7'lik model sunumu kullanım oranıyla farklı hesaplama ölçütlerine dayanıyor olabilir. İki veriyi aynı kitlenin değişimi olarak doğrudan karşılaştırmak yerine, Ramp'in her analizde belirlediği örneklem ve ölçütleri ayrı değerlendirmek gerekiyor.

Altyapı pazarında müşteri yoğunlaşması

Şirketler kendi GPU'larına sahip olmak veya uzun vadeli kapasite rezerve etmek yerine model çağrıları ve abonelik tabanlı hizmetleri kullanabiliyor. Bu yöntem, başlangıçtaki sermaye harcaması yükünü azaltırken müşterilerin ihtiyaçlarına göre harcamalarını hızlı biçimde artırıp azaltabilmesine olanak tanıyor.

Bu nedenle AI altyapısı şirketlerindeki harcama artışının müşteri tabanının genişlediği anlamına gelip gelmediği ayrıca incelenmeli. Az sayıdaki büyük müşterinin kullanımının azalması veya sözleşmelerin iptal edilmesi halinde toplam harcama ve altyapı talebi birlikte değişebilir.

Anthropic'in en üst %1'lik müşteri grubundan elde ettiği gelirin toplamın %46'sını oluşturduğuna ilişkin analiz de AI şirketlerindeki müşteri yoğunlaşmasına örnek olarak daha önce paylaşılmıştı. Ancak bu veri toplam gelir temelindeki bir analize dayanıyor ve Ramp'in bu çalışmasındaki altyapı harcaması yoğunluğuyla doğrudan karşılaştırılamaz.

Sosyal medyada, şirketlerin mevcut ürünlerine AI özellikleri eklemesiyle büyük ölçekli çıkarım altyapısını doğrudan işletmesinin farklı süreçler olduğu yönünde görüşler paylaşıldı. Ancak bu tepkiler bireysel kullanıcıların görüşleri olduğundan, tüm pazarı temsil eden bir değerlendirme olarak görülmemeli.

Apollo, 24'ünde yayımladığı analizde AI altyapısının harcama hacmi yüksek az sayıdaki müşteriye bağlı kalabileceğini öngördü. Apollo, bu değerlendirmenin analiz tarihindeki görüşü yansıttığını ve gelecekte aynı eğilimin sürmesinin garanti olmadığını da belirtti.