Токены AI-инференса повторяют 100-летнюю историю алюминия: как агентный ИИ может стимулировать огромный спрос на токены

Токены AI-инференса повторяют 100-летнюю историю алюминия: как агентный ИИ может стимулировать огромный спрос на токены

2026/08/29 13:11:00
Пользовательское изображение
Экономика искусственного интеллекта быстро меняется, поскольку затраты на инференс ИИ снижаются, модели становятся более эффективными, а бизнес переходит от простых взаимодействий с чат-ботами к все более автономным системам ИИ. Это изменение вызвало сравнения с алюминием — материалом, который перешел от дорогостоящего специализированного продукта к основе современной промышленности благодаря технологическим улучшениям, снизившим стоимость производства и открывшим новые применения. Инференс ИИ может вступать в аналогичную фазу, когда снижение затрат не обязательно сокращает рынок, а делает искусственный интеллект экономически целесообразным для гораздо более широкого круга задач.
 
Сравнение становится особенно важным с ростом агентного ИИ. В отличие от традиционных чат-ботов, которые обычно отвечают на отдельные запросы человека, ИИ-агенты могут выполнять многошаговые задачи, взаимодействовать с программными инструментами, анализировать информацию, проверять результаты и продолжать работу с минимальным вмешательством человека. Это может значительно увеличить количество токенов и вычислительных ресурсов, необходимых для выполнения задачи. В результате будущий рынок ИИ может быть сформирован кажущимся противоречием: цена отдельных единиц вывода может снижаться, в то время как общий объем потребления токенов, спрос на вычислительные мощности, инвестиции в центры обработки данных и потребление электроэнергии продолжают расти. Для криптоинвесторов этот сдвиг также актуален, поскольку бизнес-модели ИИ и криптовалюты все теснее связывают искусственный интеллект, цифровые активы, децентрализованную инфраструктуру и машинно-обусловленную экономическую активность.
 

Как падение стоимости вывода ИИ отражает столетний график стоимости алюминия

Быстрое снижение стоимости инференса ИИ начинает напоминать экономический паттерн, наблюдавшийся во время превращения алюминия из дорогостоящего специализированного материала в широко используемый промышленный товар. По мере снижения стоимости производства алюминий начал применяться в транспорте, строительстве, упаковке, аэрокосмической промышленности и потребительских товарах. ИИ может последовать по аналогичному пути: снижение стоимости токенов и вычислений может сделать использование искусственного интеллекта экономически целесообразным в гораздо более широком спектре приложений, потенциально увеличив общий спрос, даже по мере дальнейшего падения стоимости отдельных задач ИИ.
 

  1. Снижение стоимости алюминия демонстрирует, как более дешевые технологии могут расширить спрос

Алюминий предоставляет полезное историческое сравнение, поскольку снижение его стоимости сделало нечто большее, чем просто снижение цен на существующие продукты. Улучшения в промышленном производстве сделали материал практичным для совершенно новых отраслей. Данные Геологической службы США показывают, что с 1900 по 1998 год цена на алюминий с поправкой на инфляцию снизилась примерно на 84%, в то время как глобальное производство первичного и вторичного алюминия увеличилось примерно на 31 000%. Главный урок для инвесторов в ИИ заключается не в том, что эти два рынка будут следовать точно такому же пути, а в том, что значительное снижение стоимости универсальной технологии может открыть возможности, которые ранее были слишком дорогими для оправдания.
 
Похожий процесс становится заметным в области ИИ. Индекс ИИ Стэнфордского университета выявил, что стоимость запуска моделей с производительностью примерно на уровне GPT-3.5 снизилась более чем в 280 раз с конца 2022 года по конец 2024 года. Постоянные улучшения в чипах ИИ, архитектуре моделей, программном обеспечении для вывода, квантовании, пакетной обработке и эффективности центров обработки данных помогают снижать затраты. Это означает, что компании всё чаще могут применять ИИ для обычных рабочих задач, а не ограничивать передовые модели только высокоценными задачами.
 
  • Больше отраслей могут обосновать внедрение ИИ: снижение стоимости инференса делает такие приложения, как обработка документов, обнаружение мошенничества, поддержка клиентов, перевод, тестирование программного обеспечения и анализ данных, экономически целесообразными в более масштабных масштабах.
  • Малый бизнес получает доступ: Снижение стоимости API и инфраструктуры уменьшает финансовые барьеры для стартапов и небольших компаний, которые ранее не могли позволить себе интенсивные вычислительные нагрузки ИИ.
  • Появляются новые продукты: разработчики могут создавать сервисы, нативно использующие ИИ, которые зависят от непрерывного взаимодействия с моделью, а не используют ИИ лишь как дополнительную функцию.
 

  1. Падение стоимости токенов ИИ может вызвать эффект Джевонса

Связь между более низкими ценами и более высоким использованием тесно связана с парадоксом Джевонса — экономическим понятием, описывающим ситуации, когда повышение эффективности делает ресурс дешевле в использовании и в конечном итоге увеличивает общее потребление. В контексте ИИ более низкие затраты на вывод могут побудить разработчиков и компании запускать модели чаще, обрабатывать большие объемы информации и создавать рабочие процессы, требующие нескольких вызовов модели, а не одного ответа.
 
Это важно, потому что экономика ИИ не должна измеряться только ценой одного миллиона токенов. Более важный вопрос — сколько вычислений потребляют бизнесы, когда ИИ становится достаточно доступным, чтобы внедрять его повсеместно в их операции. Например, платформа клиентской поддержки может перейти от генерации отдельных ответов к автоматической классификации запросов, поиску во внутренних базах данных, составлению ответов, проверке правил соответствия и анализу финального результата. Даже если каждый токен становится дешевле, общая сумма вычислений, используемых в рабочем процессе, может значительно увеличиться.
 
  • Более длинные контекстные окна позволяют моделям анализировать большие документы, беседы, кодовые базы и бизнес-отчеты в рамках одного рабочего процесса.
  • Процессы верификации и логических рассуждений могут требовать нескольких отдельных вызовов модели, поскольку ИИ-системы сравнивают результаты, проверяют ошибки или уточняют ответ перед завершением задачи.
  • Многосетевые рабочие процессы могут направлять различные части задачи на специализированные модели для рассуждений, зрения, программирования, поиска или классификации, что увеличивает общее потребление токенов.
 

  1. Кривая стоимости ИИ может измениться быстрее, чем промышленная трансформация алюминия

Самое большое различие между ИИ и алюминием может заключаться в скорости, с которой эволюционируют их экономические модели. Переход алюминия в массовый промышленный материал происходил на протяжении многих десятилетий, тогда как экономика инференса ИИ меняется в течение нескольких лет. Улучшения в производительности полупроводников, эффективности моделей, инфраструктуре обслуживания и оптимизации программного обеспечения могут быстро снизить стоимость предоставления определенного уровня возможностей ИИ. В 2026 году Epoch AI оценила, что производительность на доллар для ИИ-чипов увеличилась примерно на 49% в год с 2023 года, что подчеркивает, насколько быстро меняются базовые вычислительные экономические показатели. Это не означает, что инференс ИИ станет бесконечно дешевым или что спрос будет расти без ограничений; электроснабжение, доступность передовых чипов, емкость центров обработки данных, сетевая инфраструктура и стоимость сложных моделей рассуждений остаются важными ограничениями. Однако, если затраты на инференс будут продолжать снижаться, а возможности ИИ улучшаться, рынок может расшириться от взаимодействий с чат-ботами, инициируемых человеком, к все более автоматизированному программному обеспечению, корпоративным системам и автономным агентам, создавая значительно более крупный целевой рынок для вычислений ИИ.
 

Почему агентный ИИ может вызвать взрывной рост спроса на токены ИИ

Переход от разговорных чат-ботов к агентным ИИ-системам может кардинально изменить способ потребления инференс-токенов. Традиционные ИИ-инструменты обычно отвечают на прямой запрос человека и останавливаются после генерации ответа. Агенты ИИ созданы для работы иначе: они могут планировать задачи, использовать внешние инструменты, извлекать информацию, оценивать результаты, исправлять ошибки и продолжать работу на нескольких этапах. Эта структура означает, что одна пользовательская инструкция может запускать значительно большую сумму активности модели, потенциально увеличивая общий спрос на токены, даже если стоимость отдельных токенов продолжает снижаться.
 

  1. AI-агенты могут превратить один запрос пользователя в тысячи взаимодействий с моделью

Агентные ИИ расширяют потребление токенов, поскольку модель больше не ограничена созданием одного ответа для человеческого читателя. Сложный агент может сначала интерпретировать цель, разбить её на подзадачи, поискать в базах данных или в интернете, вызвать программные инструменты, проанализировать возвращённую информацию, сгенерировать промежуточные рассуждения, проверить свою работу и пересмотреть окончательный результат перед завершением задачи. Агенты для программирования дают яркий пример: вместо того чтобы просто предлагать несколько строк кода, автономная система может просмотреть весь репозиторий, изменить несколько файлов, запустить тесты, выявить ошибки и повторить процесс до тех пор, пока программное обеспечение не будет работать так, как задумано. Подобные рабочие процессы появляются в области юридических исследований, финансового анализа, клиентских операций, кибербезопасности, маркетинга и корпоративной автоматизации. Данные OpenAI за 2026 год уже показали, что агентные рабочие нагрузки могут генерировать значительно больше выходных токенов, чем традиционное использование чатов, что предполагает, что следующая фаза спроса на ИИ может зависеть меньше от того, сколько людей активно вводят запросы, и больше от того, сколько непрерывной работы программные агенты выполняют от их имени.
 

  1. Постоянно работающие рабочие процессы ИИ могут расширить целевой рынок инференса

Большая возможность заключается в агентах, которые работают непрерывно, а не ждут, пока человек инициирует каждое действие. Бизнесы начинают экспериментировать с системами, способными отслеживать транзакции, обновлять базы данных, проверять документы, анализировать операционные данные, реагировать на рутинные события и автоматически координировать работу с другим программным обеспечением. В таких средах спрос на AI-токены зависит от количества и сложности задач, выполняемых машинами, а не напрямую от числа человеческих пользователей. Например, компания с несколькими тысячами сотрудников может в конечном итоге осуществлять гораздо больше нескольких тысяч AI-взаимодействий, если автономные агенты одновременно проверяют счета-фактуры, тестируют программное обеспечение, отслеживают события безопасности, готовят отчеты, анализируют контракты или управляют клиентскими рабочими процессами в течение всего дня. Подобная автоматизация также появляется на финансовых рынках, где AI в криптоторговле может использоваться для задач, таких как анализ рынка, генерация сигналов и непрерывный мониторинг.
 
Этот сдвиг также может изменить то, как инвесторы оценивают рынок AI-выводов. Человеческое внимание накладывает естественное ограничение на потребление чат-ботов, поскольку люди могут читать, писать и взаимодействовать с программным обеспечением только с определенной скоростью. Автономные агенты ослабляют это ограничение, поскольку машины могут генерировать и обрабатывать информацию непрерывно и параллельно. Однако более высокое потребление токенов не автоматически приводит к неограниченной экономической ценности. Бизнесы все еще должны обосновывать стоимость агентных рабочих процессов за счет измеримого роста производительности, роста выручки, снижения рисков или снижения операционных расходов, в то время как ограничения инфраструктуры, такие как вычислительная мощность, обеспечение электроэнергией, задержка модели и доступность центров обработки данных, могут повлиять на скорость масштабирования внедрения. Даже с учетом этих ограничений переход к постоянно активным агентам может значительно увеличить сумму выводов, требуемых на одного пользователя, на одну компанию и на каждый завершенный бизнес-процесс, сделав агентный AI одним из самых сильных потенциальных драйверов долгосрочного спроса на AI-токены.
 

Может ли инференс ИИ стать огромным рынком? Экономика токенов, вычислительные мощности и ограничения энергопотребления

Долгосрочный размер рынка AI-выводов будет зависеть не только от падения цен на токены. По мере внедрения AI в корпоративное программное обеспечение, потребительские приложения, автономные системы и цифровые сервисы общий спрос на выводы может значительно вырасти. В то же время экономика этого роста будет определяться тем, насколько эффективно поставщики могут конвертировать чипы, электроэнергию, мощности центров обработки данных и сетевую инфраструктуру в полезный AI-вывод. В результате может сформироваться рынок, на котором удельные затраты продолжат снижаться, в то время как совокупные расходы останутся высокими, поскольку количество и сложность AI-рабочих нагрузок продолжают расти.
 

  1. Снижение цен на токены может расширить экономическую модель развертывания ИИ

Снижение цен на вывод может понизить порог, при котором применение ИИ становится коммерчески жизнеспособным. Компании, которые ранее избегали масштабного развертывания, поскольку каждый вызов модели сопровождался значительными затратами, теперь могут автоматизировать более рутинные задачи, обслуживать большее количество пользователей и экспериментировать с функциями ИИ, которые ранее были экономически невыгодными. Это не обязательно означает, что общие расходы на ИИ снизятся. Если более дешевый вывод побуждает компании обрабатывать больше документов, анализировать больше транзакций, генерировать больше программного обеспечения и автоматизировать больше бизнес-процессов, объем потребляемых токенов может расти быстрее, чем снижается цена за токен. Для инвесторов это различие между единичной экономикой и общим спросом на рынок важно, поскольку стоимость рынка вывода в конечном итоге может зависеть не столько от цен на токены, сколько от роста объема рабочих нагрузок.
 

  1. Вычислительные мощности и центры обработки данных определят скорость масштабирования вывода

Быстрый рост объемов вычислительных задач в области ИИ требует соответствующего расширения вычислительной инфраструктуры. Продвинутые GPU и другие ускорители должны быть установлены в центрах обработки данных с достаточным объемом памяти, пропускной способностью сети, системами охлаждения и высокоскоростными подключениями для запуска все более требовательных моделей. Даже при повышении эффективности алгоритмов крупные контекстные окна, мультимодальные приложения, обработка в реальном времени и высокотомные корпоративные рабочие нагрузки могут требовать значительных инвестиций в инфраструктуру. Это означает, что рост ИИ-вывода все больше будет зависеть от поставок полупроводников, сроков строительства центров обработки данных, производительности сети и капитальных расходов провайдеров облачных услуг и технологических компаний. Эти физические ограничения могут препятствовать безграничному росту спроса, но также могут способствовать дальнейшим инвестициям в инфраструктуру, необходимую для масштабного предоставления ИИ-услуг.
 

  1. Спрос на электроэнергию может стать одним из самых важных ограничений для ИИ

Доступность электроэнергии становится важным фактором в экономике искусственного интеллекта. Международное энергетическое агентство оценивает, что потребление электроэнергии глобальными центрами обработки данных может вырасти с примерно 485 ТВт·ч в 2025 году до около 950 ТВт·ч к 2030 году, причем потребление электроэнергии в центрах обработки данных, ориентированных на ИИ, ожидается особенно быстрым. Поэтому создание дополнительных вычислительных мощностей требует не только чипов и серверов, но и надежного доступа к электроэнергии, инфраструктуре передачи, трансформаторам, системам охлаждения и подходящим площадкам. Повышение энергоэффективности может снизить потребление электроэнергии на каждую отдельную задачу ИИ, но рост объемов рабочей нагрузки может частично компенсировать эти достижения. В результате масштаб будущего ИИ-вывода будет все больше определяться тем, насколько быстро технологический сектор и энергетическая система смогут расширяться совместно.
 

  1. Огромный рынок AI-выводов все еще зависит от экономической ценности

Самым сильным долгосрочным ограничением, в конечном счете, может стать вопрос, генерируют ли рабочие нагрузки ИИ достаточно экономической ценности, чтобы оправдать свои затраты. Компании вряд ли будут бесконечно увеличивать потребление токенов просто потому, что инференс становится дешевле; они все еще будут оценивать, улучшает ли ИИ производительность, снижает операционные расходы, увеличивает доходы или выполняет задачи эффективнее, чем существующие альтернативы. Некоторые приложения могут обеспечить высокую отдачу и быстро масштабироваться, в то время как другие могут быть сокращены или отменены, если их преимущества не оправдывают расходы на вычисления и инфраструктуру. По этой причине рынок ИИ-инференса может стать чрезвычайно большим, но не буквально неограниченным. Его устойчивый размер, вероятно, будет зависеть от баланса между снижением стоимости токенов, расширением сценариев использования ИИ, доступностью инфраструктуры и измеримой отдачей от все более автоматизированных рабочих нагрузок.
 

Заключение

Сравнение вывода ИИ с алюминием подчеркивает, как снижение затрат может расширить рынок мощной универсальной технологии, делая новые применения экономически целесообразными. По мере того как более совершенные чипы, более эффективные модели и улучшенная инфраструктура снижают стоимость вывода ИИ, компании смогут внедрять искусственный интеллект в гораздо более широкий спектр задач, а агентный ИИ может дополнительно увеличить спрос, используя повторяющиеся рассуждения, вызовы инструментов, извлечение данных, верификацию и автоматизированные рабочие процессы вместо полаганиясь на один запрос и ответ. Это создает возможность, что спрос на токены ИИ будет продолжать расти, даже несмотря на снижение цены за токен, особенно по мере распространения внедрения в разработке программного обеспечения, финансах, кибербезопасности, юридических услугах, клиентских операциях и других интенсивных по данным секторах.
 
Однако рынок AI-выводов вряд ли будет буквально неограниченным, поскольку поставка полупроводников, мощность центров обработки данных, доступность электроэнергии, сетевая инфраструктура и экономическая ценность, создаваемая приложениями ИИ, все еще будут определять скорость масштабирования спроса. Для инвесторов ключевой вопрос заключается в том, освобождает ли более дешевый вывод достаточно производительных рабочих нагрузок для поддержки более крупной и устойчивой ИИ-экономики, в то время как реальные данные о криптовалютном рынке могут предоставить более широкий контекст по мере развития инфраструктуры, связанной с ИИ, цифровых активов и токенизированных технологий.
 

ЧаВо

Что такое токен для вывода ИИ?

Токен вывода ИИ — это небольшая единица текста или данных, которую модель ИИ обрабатывает при генерации ответа. Провайдеры обычно взимают плату за вывод на основе количества используемых входных и выходных токенов. Количество токенов может быстро расти, когда модели обрабатывают длинные документы, большие кодовые базы, мультимодальные входные данные или сложные задачи логического вывода.

В чем разница между стоимостью за токен и стоимостью за AI-задачу?

Стоимость за токен измеряет цену обработки фиксированной суммы входных или выходных данных модели, тогда как стоимость за задачу отражает общие ресурсы, необходимые для завершения рабочего процесса. Продвинутый ИИ-агент может делать множество вызовов модели, использовать внешние инструменты, извлекать информацию и проверять результаты, поэтому итоговая стоимость завершения одной задачи может быть намного выше, чем предполагает заявленная цена за токен.

Какие отрасли могут создать наибольший спрос на вывод ИИ?

Потенциальными пользователями с высоким объемом запросов являются программная разработка, финансовые услуги, администрирование здравоохранения, юридические услуги, кибербезопасность, электронная коммерция, поддержка клиентов, логистика, медиа и научные исследования. Отрасли, обрабатывающие большие объемы цифровой информации, могут генерировать особенно высокий спрос на выводы, поскольку ИИ можно интегрировать непосредственно в существующие рабочие процессы с большим объемом данных.

Могут ли более мелкие ИИ-модели снизить будущий спрос на токены?

Более компактные и эффективные модели могут снизить стоимость отдельных задач, но их влияние на общий спрос остается неопределенным. Более дешевые модели могут сделать ИИ экономически целесообразным для приложений, которые иначе были бы слишком дорогими, потенциально увеличив общее использование. Многие системы также могут сочетать небольшие модели для рутинной работы с более крупными моделями для сложных задач логического вывода.

Почему требования к электропитанию центров обработки данных важны для инвесторов в ИИ?

AI-выводы зависят от физической инфраструктуры, включая процессоры, сетевое оборудование, системы охлаждения и надежное электроснабжение. Если генерация энергии, пропускная способность передачи или строительство центров обработки данных не могут поспевать за спросом, нехватка инфраструктуры может повысить стоимость или замедлить внедрение. Это делает доступность энергии все более важной для экономики широкого рынка AI-вычислений.
 

KuCoin предлагает более стабильный вариант на волатильном рынке

Если вас беспокоят частые колебания на рынке, и вы ищете более стабильный способ пассивного заработка, KuCoin — это идеальное место:
 
Simple Earn: Делайте депозит и вывод токенов в любое время, получая стабильную доходность.
KuCoin Earn: Получайте стабильную прибыль с помощью профессионального управления активами.
Холд для заработка: Получайте вознаграждения за хранение активов в Финансовом, Торговом, Маржинальном, Фьючерсном, Майнинговом и Едином аккаунтах.
Стейкинг: Раскройте потенциал заработка на цепных активах.
Расширенные инвестиции: Расширенные инвестиции предлагают различные структурированные продукты, чтобы помочь вашим деньгам расти на любом рынке.
Shark Fin: Защита основной суммы и гарантированная прибыль
Бивалютные инвестиции: Покупайте дешевле и продавайте дороже с прозрачным расчетом доходности.
Snowball: Высокая доходность с защитой цены.
Покупка со скидкой: Покупайте криптовалюту по сниженным ценам.
KCS Loyalty: Повысьте уровень, чтобы получать эксклюзивные бонусы, стейкингом не менее 1 KCS.
KuCoin Wealth: Откройте для себя будущую стоимость и начните свой путь умных инвестиций.
Преимущества KCS: Держите и стейкайте KCS, чтобы получить доступ к преимуществам на платформе.
KCS Staking 2.0: Участвуйте в управлении KCS в блокчейне для получения дохода.
Пользовательское изображение
 
 

Отказ от ответственности

Информация, представленная на этой странице, может происходить из сторонних источников и не обязательно отражает взгляды или мнения KuCoin. Этот контент предназначен исключительно для общих информационных целей и не должен рассматриваться как финансовая, инвестиционная или профессиональная консультация. KuCoin не гарантирует точность, полноту или надежность информации и не несет ответственности за любые ошибки, упущения или последствия, возникшие в результате ее использования. Инвестирование в цифровые активы сопряжено с inherent risks. Пожалуйста, внимательно оцените свой уровень рисковой готовности и финансовое положение перед принятием любых инвестиционных решений. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с Условиями использования и Раскрытием рисков KuCoin.

Отказ от ответственности: Эта страница была переведена для вашего удобства с использованием технологии искусственного интеллекта. Для получения наиболее точной информации обратитесь к оригинальной английской версии.