חשיפת נתוני התשקיף הסודי של ענקית הבינה המלאכותית Anthropic משרטטת תמונה מורכבת של מודל עסקי הפגיע לתנודות, אך בו-בזמן מעניקה למנהלי טכנולוגיה ראשיים (CIOs) בארגונים עמדת מיקוח חזקה. הנתונים מראים כי כמעט רבע מהכנסות החברה בשנה החולפת הגיעו משני לקוחות בלבד, בעוד שרבים מלקוחותיה הגדולים ביותר אינם מחויבים בחוזים לטווח ארוך.
המצב שנוצר מעביר את מאזן הכוחות לידי הארגונים, שכן הספקים תלויים בהכנסות הארגוניות יותר מכפי שהארגונים תלויים בספק מסוים. בעוד שחברות הבינה המלאכותית מציגות אופק צמיחה מבטיח, הנתונים הפיננסיים חושפים סיכונים מבניים משמעותיים. מנהלי טכנולוגיה יכולים לנצל נתונים אלה כדי לדרוש הגנות מחיר, שקיפות תפעולית וגמישות חוזית בטרם יינעלו בספקים יחידים.
ריכוזיות הכנסות והתחייבויות תשתית כבדות
הנתונים שנחשפו מראים כי Anthropic סובלת מחוסר גיוון בהכנסותיה, לצד התחייבויות כספיות עצומות לתשתיות מחשוב. ג'ק קולייר, מנהל השיווק הראשי ב-io.net, ציין כי בעיות הריכוזיות של החברה אינן מסתכמות רק בהסתמכות על מספר מצומצם של לקוחות. בנוסף לכך שקרוב לרבע מהכנסות החברה בשנה שעברה נבעו משני לקוחות בלבד, שבעת המייסדים השותפים מחזיקים בשליטת הצבעה מרכזית בקבלת ההחלטות בחברה.
במקביל, כ-80% מחשבון התשתיות הענקי של החברה, שנאמד ב-518 מיליארד דולר, מוגדר תחת תנאים בלתי ניתנים לביטול, או כתשלום מחייב ללא קשר להיקף השימוש בפועל (Take-or-Pay). מצב זה, שבו אפילו מעבדות AI בעלות מימון עתק נאלצות להתחייב לתנאי תשתית קשיחים, מלמד על כוח מיקוח מוגבל מול ספקיות הענן.
מדד עסקי ופיננסי
נתון שנחשף בתשקיף:
- חלקם של 2 לקוחות בכלל ההכנסות: כמעט 25% (רבע)
- היקף התחייבויות התשתית: 518 מיליארד דולר
- שיעור הרכיבים הבלתי ניתנים לביטול בתשתית: כ-80% (תנאי Take-or-Pay)
- נתח שוק משותף (עם OpenAI) בהכנסות הסטארט-אפים: 89% מ-34 החברות המובילות
- צבר הזמנות בענן הקשור ל-OpenAI ו-Anthropic: לפחות 50% מתוך 2 טריליון דולר
גידול בהוצאות לצד שליטה בריכוזיות השוק
סקוטי ביקלי, עמית מייעץ בקבוצת המחקר Info-Tech Research Group, מסביר כי בכל פעם שהכנסותיה של Anthropic עוקפות את התחזיות, ההוצאות שלה גדלות בקצב מהיר עוד יותר - מאפיין מבני של מודלי צמיחה בחזית הטכנולוגיה. הוא מוסיף כי Anthropic ו-OpenAI חולשות כיום יחד על כ-89% מכלל ההכנסות שמייצרים 34 סטארט-אפי ה-AI המובילים. כמו כן, לפחות מחצית מתוך צבר ההזמנות (Backlog) של ענקיות הענן - Google, Amazon, Microsoft ו-Oracle - בהיקף כולל של 2 טריליון דולר, מיוחסת לפעילותן של OpenAI ו-Anthropic.
בסיס לקוחות צר זה משפיע על כלל השוק, ומנהלים נדרשים לקחת בחשבון עליות מחירים צפויות בתחזיות החזר ההשקעה (ROI) שלהם. ביקלי ממליץ למנהלי טכנולוגיה לחתום על חוזים לטווח קצר ככל האפשר, ולדחוף למודל תמחור קבוע לפי משתמש (Per-Seat) בארגונים גדולים, כדי לשמור על גמישות מעבר בין ספקים בשוק שנע במהירות.
אסטרטגיית המשא ומתן של מנהלי הטכנולוגיה
חשיפת הנתונים מעניקה למנהלי תשתיות וטכנולוגיה נקודת זינוק טובה יותר בדיונים מול ספקיות AI. פרנק דיקסון, אנליסט ראשי ב-Dickson Research, מציין כי חוסר ההתחייבות של לקוחות גדולים לחוזים ארוכי טווח עובד לשני הכיוונים.
"ל-CIOs יש יותר כוח מיקוח ממה שנדמה להם, מכיוון שהספק זקוק להם יותר ממה שפרזנטציית המכירות מוכנה להודות. זה הזמן לדרוש הגנת מחיר, הודעה מוקדמת בטרם מודלים יוצאים משימוש, וניידות נתונים - כל עוד אתם הלקוח שהם אינם יכולים להרשות לעצמם לאבד."
דיקסון מזהיר מפני יצירת תלות טכנולוגית קשיחה במודל יחיד: "ה-CIO שמחבר מודל יחיד באופן קשיח לכל תהליך עבודה לא קנה בינה מלאכותית - הוא קנה תלות. מנהלים צריכים לבנות עבור ניידות, ליצור שכבת הפשטה בין היישומים למודלים, להחזיק בהערכות משלהם ולהבטיח שהפרומפטים והנתונים ניתנים להעברה. תוכנית היציאה היא חלק מרכזי מהרכישה."
האיום מצד הקוד הפתוח
מעבר למשא ומתן הישיר, חברות ה-AI מתמודדות עם תחרות גוברת מצד מודלים של קוד פתוח (Open Source). ארנאל דאיארטנה, סגן נשיא למחקר ב-IDC, מציין כי מודלי קוד פתוח צפויים להשפיע במידה רבה על כיוון הבינה המלאכותית הארגונית בשנים הקרובות.
לדבריו, הישרדותה של Anthropic לטווח הארוך תלויה ביכולתה להוכיח בידול מדיד מול מודלים פתוחים במדדים של עקביות, השהיה (Latency) ועלות הבעלות הכוללת (TCO) בקנה מידה רחב. אף כי תפעול מודלי קוד פתוח בארגונים גדולים עשוי להיות מורכב ויקר מכפי שנדמה, Anthropic תידרש להציג ערך ברור באופן עקבי כדי להצדיק את רמות המחירים שלה ולשמור על מעמדה.
למה זה חשוב לך
גם ארגונים ישראליים שמשתמשים בשירותי Anthropic או ספקי AI דומים יכולים ללמוד מהנתונים הללו: חוסר ההתחייבות של הספקים ללקוחות מקנה לכם עמדת מיקוח טובה יותר בעת חתימת חוזים חדשים או חידושם. כדאי לדרוש חוזים קצרי טווח, שקיפות תמחור וגמישות מעבר בין ספקים, ולהימנע מתלות טכנולוגית במודל AI יחיד. הבנת המבנה הפיננסי השברירי של ספקי הבינה המלאכותית הגדולים יכולה לסייע למנהלי טכנולוגיה ישראלים לתכנן אסטרטגיית רכש חכמה יותר ולצמצם סיכונים עתידיים.
קראו גם: סמסונג משקיעה מיליארד דולר במיזם תשתיות ה-AI של KKR ו-Nvidia · הצעת חוק בפורטוגל: ייאסר על AI לפטר או לגייס עובדים ללא פיקוח אנושי
האמור בכתבה זו מובא למטרות מידע והעשרה בלבד ואינו מהווה ייעוץ השקעות, המלצה או שידול לביצוע פעולות בניירות ערך. הנתונים מבוססים על מקורות גלויים ונכונים למועד פרסומם. הכותב/ת עשוי/ה להחזיק בניירות הערך המוזכרים. כל הפועל על סמך התוכן עושה זאת על דעתו ואחריותו הבלעדית.
קראו גם: מודל ה-AI הסיני Kimi נפרץ וסיפק הנחיות לייצור נשק ביולוגי · סמסונג משקיעה מיליארד דולר במיזם תשתיות ה-AI של KKR ו-Nvidia
