Вимірювати ринок ШІ потрібно в доларах, а не в токенах: аналіз аналітика Dragonfly
Управляючий партнер венчурної фірми Dragonfly Хасіб Куреші виступив із різкою критикою поширеного підходу до оцінки ринку ШІ-моделей. На його думку, опора на сире споживання токенів — фундаментально помилковий метод, який веде до викривлення ринкової картини. Єдиний адекватний вимірювач — це реальні грошові потоки, тобто долари, витрачені користувачами.
Чому токени — ненадійний індикатор
Куреші виділяє чотири ключові проблеми, які роблять метрику «частка токенів» практично марною для порівняння моделей.
Перша проблема — субсидії. Китайські лабораторії регулярно запускають нові моделі з агресивними знижками або взагалі безкоштовним доступом. Це штучно надуває споживання токенів: користувачі мігрують від однієї безкоштовної моделі до іншої, створюючи ілюзію високого попиту, хоча реальні грошові витрати дорівнюють нулю.
Друга проблема — різний розмір моделей. Невеликі моделі, такі як Qwen 3.5-27B, коштують приблизно в сотню разів дешевше за токен, ніж флагманські моделі на кшталт Claude Opus. Зростання використання Qwen на графіку може виглядати як різкий стрибок частки відкритих моделей, але в економічному вираженні це абсолютно незначна величина. Аналізувати ринок, за словами Куреші, потрібно суворо всередині вагових категорій — за розміром моделі.
Третя проблема — мультиагентні системи. Можна витратити однакову суму на складну архітектуру на базі DeepSeek або GLM 5.2 і на один запит до передової моделі на кшталт Opus або GPT-5.5 Pro за порівнянної продуктивності. Однак мультиагентна конфігурація «спалює» набагато більше токенів за ті самі гроші. Куреші наводить наочний приклад: якщо 5% використання Opus мігрує в таку систему з чотириразовою витратою токенів, графік покаже близько 18% втрати частки Opus, тоді як реальні витрати змістяться лише на 5%. «Такі графіки перебільшують значення низькоцінних токенів», — резюмує експерт.
Четверта проблема — вибір платформи OpenRouter. Якщо компанія визначилася з однією передовою лабораторією, їй вигідніше звертатися до Anthropic або OpenAI безпосередньо, а не через OpenRouter з його націнкою. На графіку це виглядає як зниження частки США, хоча токени просто йдуть за межі платформи. Висновок Куреші: OpenRouter корисний для оцінки частки всередині відкритих моделей, але абсолютно не підходить для порівняння відкритих і закритих.
Майбутнє — за дешевими моделями
Схожу думку розвиває засновник SageRoad Research Тревор Норен, пов'язуючи її з ціновим тиском на індустрію. Він наводить оцінку JPMorgan: багато токенів у майбутньому можуть споживатися не передовими, а невеликими відкритими моделями, яких достатньо для конкретних завдань. Amazon уже пропонує близько півсотні відкритих моделей за ціною, що становить частку від вартості передових, а Nvidia спільно з Dell, Lenovo та HP створює комп'ютери під ШІ-агентів.
У банку зазначають, що власні невеликі моделі Claude Haiku та GPT-5.4-mini поки неконкурентоспроможні на «ефективному кордоні», який зараз домінують китайські розробники — DeepSeek, MiniMax, Xiaomi та Alibaba.
Особливо наочний приклад вартості, наведений JPMorgan: запуск набору завдань Artificial Analysis Intelligence Index на Claude Opus 4.8 обходиться в $3 700 при результаті 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 для всього, а лише там, де він необхідний. GLM 5.2 від Z.ai при цьому виглядає порівнянним із топовими моделями Anthropic та OpenAI.
Норен вважає, що комодитизація моделей прийде не лише від конкуренції передових лабораторій, а й від компаній, які шукають контроль над витратами через дешевші вузькоспеціалізовані моделі. За його оцінкою, корпоративні витрати залишаються найжиттєздатнішим шляхом для хмарних гігантів окупити вкладення в ШІ, але компанії витрачатимуть якомога менше.
Обидві позиції сходяться в одному: вимірювати ринок штучного інтелекту потрібно за грошима, а не за токенами, і під тиском цін перевага все частіше зміщується до дешевих моделей.
Моя професійна думка: Аргументи Куреші та Норена — це не просто академічна дискусія. Для інвесторів у крипто- та ШІ-сектор це сигнал про фундаментальний зсув метрик. Якщо ринок почне переоцінювати моделі за грошовою виручкою, а не за «сирим» споживанням, ми побачимо перерозподіл капіталу на користь тих проєктів, які демонструють реальну монетизацію, а не просто генерують шум у токенах. Це особливо критично для оцінки токенів, пов'язаних із децентралізованими обчислювальними мережами.