Ціна використання штучного інтелекту стрімко падає. За даними CNBC, ціна на токени штучного інтелекту цього тижня, яку уважно слідкували, досягла нового мінімуму, що є останньою ознакою зниження витрат на дедалі більш конкурентному ринку доступу до широкомовних моделей.
Індекс витрат на токени LLM, щоденний показник ринкових цін від розвідувальної компанії Silicon Data, у понеділок впав до 97 центів. За даними CNBC, це стало найнижчим показником індексу з моменту його створення наприкінці минулого року — і цифра зменшилася більш ніж вдвічі порівняно з максимумом, зафіксованим раніше цього літа. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Що вимірює індекс
Індекс Silicon Data відстежує поточну ринкову ставку для токена великомовної моделі — одиниці тексту, яку зчитують і генерують моделі, і одиниці, на якій базується більшість ціноутворення ШІ. Коли індекс падає, виконання запитів у таких популярних чат-ботах, як ChatGPT від OpenAI, Claude від Anthropic або Gemini від Google, як правило, обходиться постачальникам дешевше за обслуговування, а користувачам — за купівлю.
Це хороша новина для тих, хто будує на основі моделей ШІ. Це складніше для компаній, які за ними стоять. Як зазначає CNBC, різке падіння цін може змусити споживачів очікувати зниження тарифів на доступ до штучного інтелекту, підриваючи цінову владу лабораторій, які виробляють моделі.
Чому ціни на токени продовжують падати
Нещодавнє падіння частково спричинене зростанням китайських моделей з відкритим кодом. У дописі у вівторок, який цитує CNBC, Чарльз-Генрі Моншо, головний інвестиційний директор Syz Group, вказав на Kimi K3 від Moonshot, який може мати нижчу ціну, ніж альтернативи провідних передових лабораторій. Дешеві потужні моделі відкритого типу встановлюють базову ціну, за яку закриті моделі важко конкурувати.
Frontier labs також знижують власні ціни. Наприкінці липня OpenAI оголосила про зниження цін на дві свої моделі GPT-5.6, і Мончау повідомив читачам CNBC, що інші передові лабораторії розгорнули пропозиції з можливостями «динамічного ціноутворення», що дозволяє зростати та знижувати швидкість доступу відповідно до попиту. Падіння виробничих витрат у всій галузі — дешевше обчислення, ефективніші моделі — ще більше посилило тиск на ринковий курс токенів.
The Squeeze on Foundation Model Labs
Економіка дефляції токенів сувора для компаній, які розробляють моделі. «Лабораторії фундаментальних моделей піддаються найбільшому впливу», – написав Мончау, повідомляє CNBC. «Дефляція токенів стискає лінію доходів, а зобов’язання щодо обчислень залишаються фіксованими».
Його запропонована відповідь уже помітна в усій галузі. «Стратегічна відповідь очевидна: рів має відійти від можливостей сирої моделі — де розрив відкритої ваги зараз вимірюється місяцями — до розподілу, пам’яті та контексту», — написав Моншау. Іншими словами, коли необроблений токен стає товаром, тривалі переваги полягають у володінні відносинами з клієнтами, збереженні контексту користувача та вбудовуванні ШІ в продукти, якими люди вже користуються.
Час має значення. Як повідомляв CNBC, падіння індексу витрат на токени LLM може збільшити тиск на прибутки для таких лідерів штучного інтелекту, як Anthropic і OpenAI, оскільки вони планують вийти на публічний ринок — обидві компанії конфіденційно подали заявку на первинне публічне розміщення до регуляторів цього літа. Інвестори державного ринку, як правило, уважно вивчають зниження цін на одиницю, ніж приватні інвестори.
Ripple Effects для інвесторів і користувачів
Дефляційна тенденція також ускладнює інвестиційне обґрунтування для ширшого створення ШІ. CNBC зазначив, що інвесторам, можливо, доведеться переосмислити свої очікувані прибутки від сотень мільярдів доларів, вкладених у центри обробки даних і чіпи, причому технологічні компанії з великим капіталом, включаючи Nvidia та Microsoft, є серед тих, хто вклав мільярди в розширення можливостей ШІ. Якщо виробництво всієї цієї потужності — токена — продовжуватиме дешевшати, прогнози надходжень, побудовані на сьогоднішніх цінах, виглядають оптимістично.
Ринки вже були в обережному настрої. CNBC повідомив, що у вівторок ринок технологічних акцій знизився: індекс Nasdaq Composite впав майже на 1%, а S&P 500 – на 0,4%.
Для користувачів, тим часом, ця тенденція відверто вітається. Розробники, які використовують функції штучного інтелекту в масштабі, стартапи, які створюють продукти на основі доступу до API, і звичайні користувачі чат-ботів — усе це безпосередньо виграє від зниження вартості запиту. Відкрите питання полягає в тому, наскільки низько опускається мінімальний рівень — і які постачальники все ще можуть вести прибутковий бізнес, коли він досягне цього.
Що подивитися
У найближчі місяці варто спостерігати за трьома сигналами: стабілізується чи продовжує падати індекс витрат на токени LLM; чи більше передових лабораторій запровадять динамічне ціноутворення для захисту прибутку; і як OpenAI і Anthropic створюють економіку токенів напередодні своїх потенційних IPO. Щоб отримати безперервне висвітлення ціноутворення ШІ, модельної економіки та бізнесу ШІ, слідкуйте за нашим бізнес-розділом ШІ.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
