Új riporteszközökkel mutatja meg az Anthropic, mire költik a cégek az AI-ra
A Jellyfish adatai szerint az Anthropic Claude Code-ra fordított kiadások az év eleje óta tízszeresére nőtték, miközben a tool költsége a teljes mérnöki költségvetés mindössze 2 százalékát teszi ki.
Az Anthropic új riporteszközöket vezetett be, amelyek részletes betekintést nyújtanak a vállalati ügyfeleknek az AI-kiadásaik értékébe. A cég közölte, hogy az új funkciók segítenek megérteni a tokenfelhasználást, a csapatok munkáját, a költségeket és a munkafolyamatok esetleges megtorpanásait. (TechCrunch)
A cég közölte, hogy az új adatok alapértelmezetten nem használhatók fel modellképzésre, és a jelentések javaslatokat is tartalmaznak az eredmények javítására. Az Anthropic pooled group budget funkciót is bevezet, amely lehetővé teszi a csapatok számára a tokenfelhasználás jobb kezelését. Ez a lépés egyértelműen arra irányul, hogy demonstrálja az Anthropic eszközeinek megtérülését, és segítsen az ügyfeleknek annak növelésében, ami kulcsfontosságú a nagyvállalati ügyfelek számára.
A Jellyfish, egy szoftverfejlesztőknek szánt eszközeket készítő cég jelentése szerint a Claude Code és más, Anthropic modelleken alapuló eszközök továbbra is a legszélesebb körben használtak a piacon. Az év eleje óta 10-szeresére nőtt a kiadások volumene ezekre az eszközökre, amelyek költsége jelenleg a teljes mérnöki költségek mintegy 2%-át teszi ki.
Nicholas Arcolano, a Jellyfish vezető tudósa szerint bár a 2% még mindig kis arány, a 10-szeres növekedés olyan ütem, amelyet a CFO-k többsége nem tervezett be. Hozzátette, hogy a cégek rájönnek, nem elég csak költeni, optimalizálni is kell az AI-eszközök használatát. Az Anthropic új riportjai erre a kihívásra kínálnak megoldást.
Bár az OpenAI Astra modellje potenciális fenyegetésnek tűnt, nem lassította az Anthropic növekedését. Nikolas Albarran, a Jellyfish AI termékvezetője szerint az Anthropic nagyvállalati stratégiája és a már meglévő, jól működő rendszerei tartják őket versenyben. A nagyvállalati ügyfelek számára nehéz okot találni a váltásra, különösen, hogy az AI-cégek forward-deployed engineering (FDE) szervezeteket fejlesztenek, amelyek az ügyfelek telephelyén segítenek az AI bevezetésében.
Albarran szerint a technológia érettsége miatt egyre nehezebb lesz váltani, miután egy ügyfél már befektetett az adott rendszerbe. Az új riporteszközök az FDE-hez hasonló, de könnyített segítséget nyújtanak az Anthropic ügyfelei számára.