72% tokenів спожито, але лише 27% витрат — клю чова тема дебатів навколо AI
За даними OpenRouter, попит на Token за 20 місяців зріс у 250 разів, але 72% трафіку спрямовано до відкритих моделей з найнижчою оплатою, які приносять лише 27% витрат. Ціна Token щокварталу падає на 47%, тоді як орендна плата за GPU водночас зростає на 160%. Гроші йдуть власникам GPU, а рахунки перекладаються на акціонерів. Goldman Sachs вважає, що, враховуючи відсутність реального приросту продуктивності поза технічним колом, цей капітальний цикл перебуває під загрозою, а ведмежа логіка наразі переважає.
Попит на дані AI створює рідкісний розкол на ринку: однакові цифри, а бичачі й ведмежі сторони трактують їх у власних інтересах, кожна оголошує себе переможцем. У центрі цієї суперечки — тривожний структурний парадокс: обсяг використання Token зростає вибуховими темпами, але переважна частина цього приросту спрямовується до моделей із найнижчими тарифами, тоді як вартість GPU для обслуговування цих Token синхронно зростає.
Як розповідає Bobby Molavi з Goldman Sachs у своєму останньому звіті, згідно з OpenRouter, відкриті моделі (open-weight models) у другому тижні вересня обробили 72% Token-потоку, але отримали лише 27% загальних витрат на платформі; у той же час, частка закритих моделей знизилася з 89% на початку січня до 73%, але вони все ще зберігають значну монетизаційну перевагу.
Ще цікавіше те, що приблизно 69% Token на платформі OpenRouter у середині вересня надходили з китайських AI-лабораторій. Molavi визначає цей ринок як "неіграбельний" (unplayable) і зазначає, що бонус продуктивності від AI досі не має вимірюваного впливу поза межами IT-сфери.
Цей структурний парадокс змінює очікування ринку щодо інвестиційної віддачі від AI. Орендна плата за GPU невпинно зростає, ціни на Token постійно падають, обидві сторони зазнають тиску; це означає, що постачальники обчислювальних потужностей пожинають рентні плоди, а корпоративні клієнти та кінцеві акціонери, які фінансують це, стикаються з проблемами досягнення ROI. Нещодавно Meta оголосила про залучення до 95 мільярдів доларів для AI-капітальних витрат, при цьому постачальники чипів одночасно стають інвесторами, що свідчить про те, що "фінансування постачальника" вже трансформується з боргового у форму участі в капіталі, і питання стійкості такого обороту капіталу стає дедалі гострішим.
Вибуховий попит на Token: реальна картина зростання у 250 разів
Сам ріст попиту не викликає сумніву. Molavi, посилаючись на OpenRouter, зазначає, що з листопада минулого року попит на Token зріс у 27 разів, а відкриті моделі наразі займають 72% Token-потоку. За довшим періодом, тижневий обсяг опрацювання Token на OpenRouter виріс із 0,5 трильйона в середині січня 2025 року до 128,4 трильйонів у тиждень на 14 вересня, тобто ріст у 250 разів за 20 місяців.
Ціноутворення GPU також підтверджує реальність попиту. Вартість оренди H200 зросла на 160% за рік, B200 — на 120%, H100 — на 35%. Ще показовіше, що орендна плата за чипи A100 зразка 2020 року наразі перевищує початкову цьогорічну позначку, що підриває базову гіпотезу щодо амортизаційного циклу GPU: якщо чип залишається прибутковим шість років по тому, то песимістичні сценарії з 3-річною амортизацією не витримують критики, а довгостроковий потенціал гіпермасштабних хмарних компаній підлягає перегляду.
Для прихильників росту це є найпереконливішим аргументом: попит справжній, економічне життя обчислювальних активів триває довше, ніж очікували песимісти.
Вільне падіння ціни Token: найшвидша дефляція в історії
Проте зворотний бік вибухового попиту — це безпрецедентне просідання ціни Token. Згідно з дослідженням Epoch AI «The Plunging Price of Thought» від 22 вересня,з 2023 року вартість досягнення однакового рівня AI-продуктивності щокварталу знижується в середньому на 47% (щорічно приблизно в 13 разів), а для передових моделей — на 66% за квартал (щорічно в 75 разів).
Ось найбільш наочний приклад від Epoch AI:
У січні 2025 модель o3 від OpenAI у тесті GPQA Diamond PhD-level Science давала 75% правильних відповідей, вартість питання — 0,30 долара; нині GPT-5.6 Luna забезпечує такий самий результат за 0,0004 долара, за 18 місяців ціна впала у 725 разів — це якби вартість автомобіля $50 000 знизилась до $69.
У порівнянні з історичними тенденціями, темпи здешевлення мовних моделей удвічі вищі, ніж у секвенування ДНК, у шість разів вищі за темпи вдосконалення обчислень у 1940–2001 роках, у 18 разів — літій-іонних акумуляторів, у 54 рази — електроенергії.
Втім, реальні витрати клієнтів знижуються значно повільніше, ніж номінальна ціна. За даними YipitData, на основі майже 2 квадрильйонів Token на рік, ефективна ціна API Token у II півріччі 2025 знизилася на 39% (на OpenRouter — на 44%), але з початку 2026 року лише на 6%.
Причина цього: розробники орієнтуються на найдешевші моделі, тоді як корпоративні клієнти збільшують частку використання преміальних рішень; передові лабораторії тимчасово отримують додатковий дохід завдяки новизні, але Epoch показує, що ця премія швидко знецінюється — квартал за кварталом, адже відкриті клони оперативно надолужують функціонал із мінімальними затратами.
Ядро розбіжностей: хто заробляє, а хто платить
Ось у чому полягає суть дилеми Molavi "одні дані — два трактування".
Бичача логіка: попит стабільно зростає, адресований ринок (TAM) розширюється, а вибухове споживання Token — це доказ масового прийняття AI.
Ведмежа логіка: собівартість кожного Token зростає, дохід з кожного Token падає, а основний приріст припадає саме на найдешевші відкриті моделі. Дані OpenRouter це підтверджують: відкриті моделі опрацювали 72% Token, а отримали лише 27% витрат; китайські AI-лабораторії забезпечили майже 70% Token-потоку платформи. Пік кошика "Goldman momo basket" припав саме на кінець червня — у той час, коли відкриті китайські моделі почали масово захоплювати ринок AI.
Molavi це формулює так: зростання оренди GPU та зниження ціни Token — два боки однієї медалі, стиск із двох фронтів. Для власників GPU це виграш; для бізнесів, що платять оренду, усе виглядає інакше.
Відсутність приросту продуктивності: мовчання S&P 493
Кінцева логіка AI-капвкладень — це суспільний виграш через продуктивність. Але наразі цей ефект поза межами технологічної галузі не знаходить підтвердження у даних.
Molavi, посилаючись на один зі стратегічних звітів, повідомляє: AI "досі не проявляється у вигляді вимірюваного приросту продуктивності поза межами технологічного сектору": "Mag 7" (сім технологічних гігантів) поліпшили показники виручки на співробітника і маржинальність, а для S&P 493 (493 інших компаній з S&P 500) ці метрики майже не змінилися.
Ця реальність вже впливає на AI-стратегії компаній. Molavi звертає увагу: чимало підприємств змінюють фокус із "кореляції між витратами на Token і продуктивністю/зростанням" на "аналіз впливу витрат на Token на собівартість і рентабельність". Фінансові директори побачили нову витратну статтю — і тепер хочуть знати, що саме вони отримали за ці гроші.
"Цикл процвітання" та питання капітальної стійкості
Інвестиційну істерію нинішньої AI-хвилі підживлює той "цикл процвітання", який описує Molavi: чим більше гіпермасштабні хмарні гравці інвестують, тим більше коштів надходить до екосистеми AI, що додатково стимулює венчурні й акціонерні капітали і створює зустрічний потік грошей — а точка відліку цього потоку знаходиться саме в початкових AI-капвкладеннях.
Слабке місце цього циклу — його стійкість: чи зможе екосистема підтримувати себе, якщо потік капіталу сповільниться?
Частний ринок також залишається вразливим. Molavi звертає увагу, що екзитів у поточних угодах "чимало, але вони сильно сконцентровані" (SpaceX, Cerebras, Cursor, Hugging Face), а переоцінка окремих проєктів не має жодного каталізатора, окрім листа про наміри; логіка угод усього приватного ринку натякає на те, ніби "ера Token ніколи не скінчиться, а disrupt очікує всюди".
З боку фінансування, на фоні скорочення кредитного плеча, Meta нещодавно анонсувала залучення до 95 млрд доларів на AI-капвкладення з одночасною участю у капіталі з боку постачальників чипів. Фінансування постачальників мутує з боргової моделі у акціонерну, стираючи межу між інтересами постачальника і споживача.
Molavi зводить суть усієї дискусії до чотирьох запитань: яка вартість будівництва, хто це оплатить, чи виправдані страждання і скільки потрібно чекати для отримання результатів у вигляді зростання прибутку.
На поточний момент дані такі: попит на Token зріс у 250 разів, але доданий дохід іде до найдешевших моделей; оренда GPU дорожчає, рахунок зрештою перекладається на акціонерів; бонус продуктивності поза межами IT-сектора не спостерігається.
Висновок Molavi: попит дійсно існує, але "зростання попиту у 250 разів, тоді як гроші йдуть у дешеві моделі, рента — до власників GPU, а рахунок — до акціонерів", зовсім не схожа на ту ROI-історію, яку обіцяли перші витрати на AI. У протистоянні бика і ведмедя, можливо, саме ведмеді наразі мають у руках сильніший кінець мотузки.
Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.
Вас також може зацікавити
JPMorgan підтримує нейтральний рейтинг BioNTech (BNTX.US): позитивно оцінює потенціал pumitamig у поєднанні з B7-H3 ADC, але ключові дані очікуються лише після 2028 року.
JPMorgan підтримує нейтральний рейтинг BioNTech з цільовою ціною 92 долари.
Схильність до ризику впала нижче нуля, чи відкрився нарешті вікно для збільшення вкладень у акції? На тлі відновлення напівпровідників Goldman Sachs наполегливо дотримується "надмірної ваги" акцій.
Глобальний капітал демонструє виразну напругу між «пошуком відновлення акцій» та «подальшим розшаруванням кредиту». Індекс схильності до ризику від Goldman Sachs знизився до -0,5, що ще не досяг історично потужної зворотної зони для купівлі, але стійкі очікування прибутків у технологічному секторі, зниження оцінок і зменшення переповненості позицій вже покращили очікувану прибутковість акцій.
Азіатські фондові ринки відновлюються, південнокорейські акції зросли на 3,1%, SK hynix піднявся більш ніж на 5%, ціни на нафту продовжують падати, ціна на золото знову впала нижче 4000
Anthropic подав заявку на IPO, що спричинило загальний відскок технологічних акцій Азіатсько-Тихоокеанського регіону. Індекс Nikkei 225 зріс на 1,7% і склав 63268,37 пунктів. Індекс Tokyo Stock Exchange зріс на 0,6% і склав 3997,37 пунктів. Композитний індекс Seoul піднявся на 3,1% і досяг 5638,35 пунктів. Глобальна базова ціна Brent знизилась приблизно на 1% до близько 114,70 доларів за барель. Спотове золото впало нижче 4000 доларів за унцію, знизившись на 0,4% протягом дня.
Наближається рішення Федеральної резервної системи США, золото веде боротьбу між покупцями і продавцями за позначку в 4000 доларів.
Потрійний тиск одночасно впливає на ринок: закриття позицій через AI-трейдинг спричиняє розпродажі ліквідності, дипломатичне пом'якшення між Іраном та США призводить до зниження цін на нафту і послаблює антиінфляційну логіку, а високі ціни на енергоносії знову зміцнюють очікування підвищення ставок цього року. Standard Chartered Bank попереджає, що 3886 доларів є ключовою технічною підтримкою і у разі її прориву відбудеться швидке відкриття простору для подальшого зниження.
Ціни на криптовалюти
Більше
