Аналітики закликають оцінювати ринок ШІ в доларах, а не в токенах: метрика споживання вводить в оману
Останнім часом в індустрії штучного інтелекту набирає обертів дискусія про те, що традиційні метрики, засновані на споживанні токенів, дають спотворену картину ринкової динаміки. Провідні аналітики та керуючі партнери великих венчурних фондів сходяться на думці: для об'єктивної оцінки ринку ШІ-моделей необхідно орієнтуватися на грошові потоки, а не на сирі показники використання токенів.
Чому токени — ненадійний індикатор?
Головна проблема криється в структурі ціноутворення та ринкових стимулах. Китайські лабораторії регулярно виводять на ринок нові моделі з агресивними знижками або навіть безкоштовним доступом. Це природним чином приваблює користувачів, які мігрують між безкоштовними рішеннями, штучно роздуваючи обсяг споживання токенів, але не генеруючи при цьому реальної грошової виручки. Такий підхід створює ілюзію високої популярності, яка не підкріплена економічною цінністю.
Друга фундаментальна проблема — різниця в розмірах моделей. Невеликі моделі, такі як Qwen 3.5-27B, можуть коштувати приблизно в сто разів дешевше за токен, ніж флагманські рішення на кшталт Claude Opus. Різкий стрибок частки використання відкритих моделей на графіках може виглядати як тектонічний зсув, хоча в економічному вираженні це незначна величина. Коректний аналіз вимагає порівняння всередині вагових категорій за розміром моделі.
Третя проблема пов'язана з появою мультиагентних систем. Одна й та сама сума грошей може бути витрачена або на складну архітектуру на базі DeepSeek, або на одну передову модель. За порівнянної продуктивності мультиагентна конфігурація буде «спалювати» значно більше токенів за ті самі гроші. Як зазначають експерти, якщо 5% використання Opus мігрує в таку систему з чотириразовою витратою токенів, графік покаже втрату частки Opus на 18%, хоча реальні витрати скоротяться лише на 5%. Це призводить до драматичного перебільшення значущості дешевих токенів.
Нарешті, вибір платформи для аналізу, такої як OpenRouter, також вносить спотворення. Великі компанії, визначившись з одним постачальником, вважають за краще працювати безпосередньо з Anthropic або OpenAI, минаючи націнку агрегатора. На графіках це виглядає як зниження частки американських моделей, хоча токени просто йдуть за межі платформи. OpenRouter корисний для оцінки частки всередині сегмента відкритих моделей, але абсолютно не підходить для порівняння відкритих і закритих рішень.
Майбутнє за дешевими моделями?
Ціновий тиск на індустрію тільки посилюється. За оцінками JPMorgan, Amazon вже пропонує близько півтисячі відкритих моделей за ціною, що становить частку від вартості передових. Nvidia спільно з Dell, Lenovo та HP створює комп'ютери спеціально під ШІ-агентів. При цьому власні невеликі моделі Claude Haiku та GPT-5.4-mini поки неконкурентоспроможні на «ефективному кордоні», де домінують китайські розробники — DeepSeek, MiniMax, Xiaomi та Alibaba.
Особливо показові цифри: запуск набору завдань на Claude Opus 4.8 обходиться в $3,700 при результаті в 56 балів, тоді як DeepSeek V4 Pro набирає 44 бали всього за $186 — це приблизно в 20 разів дешевше. Висновок очевидний: передовий рівень інтелекту потрібен не скрізь, а там, де він необхідний, китайські моделі вже можна порівняти з топовими рішеннями Anthropic та OpenAI.
Коммодитизація моделей відбуватиметься не лише від конкуренції провідних лабораторій, а й від корпорацій, які прагнуть контролю над витратами через дешевші вузькоспеціалізовані рішення. Корпоративні витрати залишаються найбільш життєздатним шляхом для хмарних гігантів окупити інвестиції в ШІ, але компанії мінімізуватимуть витрати.
Думка експерта: Ринок ШІ входить у фазу, де переможе не той, у кого найрозумніша модель, а той, хто запропонує найкраще співвідношення ціни та якості для конкретного завдання. Інвесторам та аналітикам варто переключити фокус із метрик споживання токенів на аналіз реальних грошових потоків та маржинальності. Саме долар, а не токен, стане головним мірилом успіху в новій ері штучного інтелекту.