Menlo Ventures: wydatki na GenAI wzrosły 3x do $37 mld — rynek eksploduje

Tak — według Menlo Ventures wydatki przedsiębiorstw na aplikacje GenAI wzrosły z 11,5 mld USD w 2024 roku do 37 mld USD w 2025 roku, czyli ponad 3-krotnie rok do roku. To jeden z najmocniejszych sygnałów, że rynek generatywnej AI wszedł w fazę szybkiej komercjalizacji: firmy nie testują już wyłącznie modeli, ale kupują konkretne aplikacje, wdrożenia i narzędzia dające mierzalny zwrot biznesowy.

Jeśli ten trend się utrzyma, 2025 będzie rokiem przejścia od eksperymentów z GenAI do skali operacyjnej — szczególnie w obszarach marketingu, sprzedaży, obsługi klienta, produktywności i automatyzacji pracy wiedzy.

Kluczowy insight: Enterprise GenAI application spend wzrósł do 37 mld USD w 2025

Najważniejsza liczba z badania Menlo Ventures jest prosta: wydatki firm na aplikacje GenAI osiągnęły 37 mld USD w 2025 roku, wobec 11,5 mld USD rok wcześniej. To oznacza wzrost o około 222% rok do roku.

To nie jest już etap „AI as innovation theater”. Skala inwestycji sugeruje, że zarządy i działy zakupowe zaczynają traktować GenAI jak kategorię budżetową porównywalną z klasycznym SaaS-em: z ownerem, KPI, roadmapą i oczekiwanym ROI.

Kontekst badania: co dokładnie mierzy Menlo Ventures

Dane Menlo Ventures dotyczą rynku enterprise GenAI applications, czyli wydatków firm na gotowe lub wdrażane aplikacje wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję. To ważne rozróżnienie, bo nie chodzi wyłącznie o wydatki na modele bazowe czy infrastrukturę GPU, ale o warstwę aplikacyjną — rozwiązania używane przez zespoły biznesowe i operacyjne.

W praktyce do tej kategorii zaliczają się m.in.:

• copiloty do pracy biurowej i analitycznej,
• narzędzia do generowania treści marketingowych,
• AI do customer support i agent assist,
• aplikacje sprzedażowe i prospectingowe,
• AI do kodowania i produktywności zespołów tech,
• narzędzia wyszukiwania i pracy na wiedzy wewnętrznej.

Wzrost z 11,5 mld USD do 37 mld USD pokazuje, że pieniądze zaczynają płynąć nie tylko do hyperscalerów i dostawców modeli, ale coraz szerzej do ekosystemu aplikacji, integratorów i firm wdrożeniowych.

Dlaczego rynek eksploduje właśnie teraz

1. Firmy przeszły od pilotaży do budżetów operacyjnych

W latach 2023–2024 wiele organizacji prowadziło eksperymenty z GenAI w formule innovation lab lub proof of concept. W 2025 coraz częściej obserwujemy inny model: wydatki są wpisywane do budżetów działowych, a zakup narzędzi AI przechodzi standardową ścieżkę procurementu.

To spójne z szerszym obrazem rynku. McKinsey podaje, że 78% organizacji używa AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej — wzrost wobec 72% na początku 2024 roku i 55% rok wcześniej. To pokazuje, że adopcja AI weszła do mainstreamu operacyjnego, a nie tylko strategicznego. Źródło: McKinsey, The state of AI in early 2025.

2. Wartość przesuwa się z modelu do use case’u

Modele foundation są coraz bardziej dostępne i wymienne. Przewaga konkurencyjna przenosi się więc na poziom wdrożenia: workflow, integracji z danymi, UX, governance i dopasowania do konkretnego procesu biznesowego.

To oznacza, że firmy płacą nie tyle za „AI”, ile za:

• krótszy czas pracy nad zadaniem,
• wyższą produktywność zespołu,
• lepszy conversion rate,
• tańszą obsługę klienta,
• większą szybkość dostarczania kampanii, analiz i kodu.

3. Presja konkurencyjna rośnie szybciej niż bariery wdrożeniowe

Jeszcze rok temu główne pytanie brzmiało: „czy wdrażać AI?”. Dziś częściej brzmi: „jak wdrażać szybciej i bezpieczniej niż konkurencja?”. Dostawcy poprawili jakość modeli, pojawiły się dojrzałe warstwy bezpieczeństwa, a użytkownicy biznesowi nabrali kompetencji. Efekt: próg wejścia spadł, a presja na decyzję wzrosła.

Co ten wzrost oznacza dla firm i marketerów

Po pierwsze: GenAI przestało być kategorią eksperymentalną. Jeśli rynek aplikacji enterprise rośnie do 37 mld USD, oznacza to, że budżety przesuwają się z klasycznych narzędzi i usług do rozwiązań AI-first. Dla marketerów to istotny sygnał, bo konkurenci mogą szybciej produkować treści, testować kreacje, personalizować komunikację i automatyzować research.

Po drugie: rośnie ryzyko „AI spend without AI value”. Wraz ze wzrostem wydatków rośnie liczba zakupów impulsywnych: za dużo licencji, za dużo nakładających się narzędzi, za mało integracji i ownershipu. Sam wzrost rynku nie oznacza automatycznie wzrostu efektywności każdej firmy.

Po trzecie: przewaga będzie wynikać z egzekucji, nie z samego zakupu. Dwie firmy mogą wydać podobne kwoty, ale uzyskać skrajnie różny efekt — zależnie od danych, procesów, szkoleń, governance i sposobu mierzenia wpływu na KPI.

Najbardziej prawdopodobni beneficjenci wzrostu wydatków

• firmy z dużą liczbą powtarzalnych procesów wiedzy,
• organizacje content-heavy: marketing, media, e-commerce,
• sprzedaż B2B i customer success,
• software houses i zespoły developerskie,
• firmy z rozproszoną wiedzą wewnętrzną i słabą wyszukiwalnością dokumentów.

Jak przygotować firmę na rynek GenAI wart 37 mld USD

Najgorsza strategia na 2025 rok to jednocześnie „nic nie robić” i „kupować wszystko”. Lepsze podejście to selektywna adopcja oparta na procesach i danych.

1. Zidentyfikuj 3–5 use case’ów z najszybszym ROI

Zamiast zaczynać od pytania „jakiego narzędzia AI potrzebujemy?”, zacznij od pytania: „które zadania kosztują nas najwięcej czasu i mają wysoką powtarzalność?”.

Dobry shortlist na start:

• tworzenie i adaptacja treści marketingowych,
• research i synteza informacji,
• obsługa zapytań klienta,
• automatyzacja odpowiedzi sprzedażowych,
• tworzenie dokumentacji i raportów,
• wsparcie zespołów developerskich.

2. Mierz wpływ na KPI, nie liczbę promptów

Firmy, które wygrywają z GenAI, mierzą wynik biznesowy:

• czas realizacji zadania,
• koszt obsługi procesu,
• liczbę ticketów na agenta,
• velocity kampanii,
• pipeline influence,
• jakość leadów i współczynnik konwersji.

Jeśli AI nie poprawia wskaźników operacyjnych lub przychodowych, jest kosztem, nie inwestycją.

3. Uporządkuj governance i bezpieczeństwo

Wraz ze wzrostem spendu rośnie ryzyko chaosu: shadow AI, wycieków danych, braku polityk i niejednoznacznej odpowiedzialności. Dlatego każda organizacja powinna mieć minimum:

• listę zatwierdzonych narzędzi,
• politykę pracy z danymi w modelach AI,
• zasady human review,
• właściciela wdrożeń AI po stronie biznesu i IT,
• proces oceny ryzyka prawnego i compliance.

4. Nie kupuj narzędzi bez planu integracji

Największa wartość powstaje wtedy, gdy GenAI działa na danych firmy i w realnym workflow. Oddzielne aplikacje bez połączenia z CRM, helpdeskiem, CMS-em, DAM-em czy bazą wiedzy szybko zamieniają się w koszt abonamentowy bez trwałego wpływu na biznes.

5. Inwestuj w kompetencje ludzi, nie tylko licencje

Nawet najlepsze aplikacje GenAI nie przyniosą oczekiwanych wyników, jeśli zespół nie rozumie, kiedy AI używać, jak oceniać output i jak projektować proces z udziałem człowieka. Szkolenia, playbooki i standards of use są dziś równie ważne jak wybór vendora.

Powiązane dane: rynek AI rośnie szerzej niż tylko aplikacje GenAI

Dane Menlo Ventures dobrze wpisują się w inne autorytatywne źródła pokazujące przyspieszenie adopcji AI w biznesie.

McKinsey wskazuje również, że 71% organizacji regularnie używa gen AI w przynajmniej jednej funkcji biznesowej. To bardzo ważne uzupełnienie dla danych Menlo: wzrost wydatków nie jest oderwany od adopcji — firmy realnie korzystają z tych rozwiązań. Źródło: McKinsey, The state of AI in early 2025.

Najważniejsze ryzyka na 2025: gdzie firmy mogą przepalić budżet

Fragmentacja stosu narzędzi

Gdy rynek rośnie tak szybko, zespoły kupują podobne rozwiązania w różnych działach. Efekt to duplikacja kosztów i niespójne standardy pracy.

Brak warstwy procesowej

GenAI nie naprawia złego procesu. Jeśli workflow jest niejasny, odpowiedzialność rozmyta, a dane słabej jakości, model tylko przyspieszy chaos.

Brak mierzenia wartości

W 2025 przewagę zdobędą nie te firmy, które „mają AI”, ale te, które potrafią pokazać CFO i zarządowi konkretny wpływ na marżę, koszt lub wzrost.

Wnioski: 37 mld USD to sygnał do działania, ale z dyscypliną

Wzrost wydatków enterprise na aplikacje GenAI z 11,5 mld USD do 37 mld USD w ciągu jednego roku to wyraźny sygnał, że rynek wszedł w fazę hiperwzrostu. Firmy przestają pytać, czy inwestować w GenAI, a zaczynają decydować, gdzie inwestować i jak osiągnąć zwrot.

Dla zarządów, marketerów i liderów transformacji cyfrowej oznacza to trzy rzeczy:

• okno przewagi konkurencyjnej wciąż jest otwarte, ale szybko się zamyka,
• najwięcej zyskają organizacje z jasnymi use case’ami i twardymi KPI,
• sam budżet nie wystarczy — potrzebne są proces, integracja i governance.

Jeśli chcesz ocenić, które zastosowania GenAI mają największy potencjał w Twojej firmie, warto zacząć od audytu procesów, danych i obecnego stacku narzędzi. W CCZ Group pomagamy przełożyć szum wokół AI na konkretne scenariusze wzrostu, efektywności i wdrożeń opartych na realnym ROI.

FAQ

Ile wyniosły wydatki firm na aplikacje GenAI w 2025 roku?

Według Menlo Ventures było to 37 mld USD, wobec 11,5 mld USD w 2024 roku.

O ile procent wzrósł rynek enterprise GenAI application spend?

Wzrost wyniósł około 222% rok do roku, czyli rynek urósł mniej więcej 3,2-krotnie.

Co obejmują aplikacje enterprise GenAI?

To m.in. copiloty, narzędzia do generowania treści, AI dla customer support, sprzedaży, analizy wiedzy wewnętrznej i produktywności zespołów.

Czy firmy faktycznie używają AI na szeroką skalę?

Tak. McKinsey podaje, że 78% organizacji używa AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a 71% regularnie korzysta z gen AI w przynajmniej jednej funkcji.

Co firmy powinny zrobić teraz?

Wybrać 3–5 use case’ów z szybkim ROI, ustalić KPI, uporządkować governance, ograniczyć chaos narzędziowy i zadbać o integrację AI z danymi oraz procesami.

Źródła

• Menlo Ventures, dane o enterprise GenAI application spend: 11,5 mld USD w 2024 roku i 37 mld USD w 2025 roku.
• McKinsey & Company, The state of AI in early 2025 — 78% organizacji używa AI w co najmniej jednej funkcji, 71% regularnie używa gen AI w przynajmniej jednej funkcji biznesowej.
• BCG, AI Radar 2025 — analiza skalowania inwestycji AI i koncentracji wydatków u liderów.
• Gartner — analizy dotyczące przejścia rynku AI z fazy eksperymentów do wdrożeń produkcyjnych.

Rafał Krawczyk

Od 2020 roku specjalizuję się w zaawansowanym technicznym SEO, GEO i inżynierii GAN. Trenuję modele AI do automatyzacji i optymalizacji rozbudowanych platform e-commerce pod kątem GEO i RAG. Odrzucam ręczne metody – współtworzę wieloagentowe ekosystemy, które automatyzują analizę, dobór strategii i masowe wdrożenia publikacji. Zgłębiam najdrobniejsze detale Web Performance, przekładając je na schematy uczenia naszych algorytmów, by przygotować domeny klientów na erę AI Search. Wolny czas spędzam z rodziną, a hobbystycznie programuję i rozbudowuję swój inteligentny dom.