Uber и Microsoft подчеркивают рост стоимости токенов ИИ и снижающуюся отдачу

Автор: Бао Илун

Источник: Wall Street Journal

Обоснованность корпоративных расходов на ИИ находится под серьезным испытанием: расходы на токены постоянно растут, но измеримая коммерческая ценность остается труднодоступной.

22 мая представитель Uber с рыночной капитализацией более 200 миллиардов долларов, главный операционный директор Эндрю Макдональд, на подкасте открыто заявил, что «этой линии еще не существует» между ростом потребления токенов и реальным улучшением продукта.

Макдональд отметил, что компании все труднее обосновывать постоянно растущие расходы на ИИ. Он даже специально придумал термин для обозначения потерь внутри инженерных команд: «tokenmaxxing» (максимизация токенов).

В середине мая ранее Microsoft начала сокращать лицензии на Claude Code внутри компании, сославшись на то, что счета за Token становятся невыносимыми.

Совокупность двух событий заставила рынок обратить внимание на ранее игнорируемый фактор. Экономика токенов, то есть единичная экономическая эффективность потребления токенов в масштабе компании, перешла из разряда второстепенных тем в центральный опорный элемент всей инвестиционной концепции ИИ.

С апреля последовательно были опубликованы несколько наборов данных, совместно формирующих тревожную картину.

В апреле этого года главный технологический директор Uber заявил, что компания израсходовала весь годовой бюджет на Claude Code за четыре месяца.

Среди 5000 инженеров уровень ежемесячного использования составляет от 84% до 95%, а средний ежемесячный счет на одного человека варьируется от 150 до 2000 долларов США; сам CTO, согласно сообщениям, потратил токены на сумму 1200 долларов США во время внутреннего демо-сессии продолжительностью два часа.

Макдональд описал свое состояние при узнавании этого числа как «полное оцепенение».

Со стороны Microsoft, согласно рассылке Notepad от Тома Уоррена из The Verge, Claude Code быстро стал популярным среди инженеров Microsoft, но модель оплаты на основе токенов сделала масштабные расходы неподдерживаемыми, и Microsoft сразу приступила к сокращению соответствующих лицензий.

GitHub объявил, что с 1 июня все планы Copilot перейдут с фиксированной подписки на оплату по использованию.

Официальный пост с обсуждением получил почти 900 голосов «против», поскольку некоторые пользователи рассчитали, что один сеанс программирования агента обычно потребляет от 30 до 40 долларов США, что означает, что подписка за 10 долларов в месяц исчерпывается при одном использовании.

Платформа для повышения производительности разработчиков Entelligence.AI, проанализировав данные 2444 компаний, обнаружила:

• Каждый вложенный доллар на AI Token приносит лишь 18 центов реальной ценности для пользователей.
• 44 цента потрачено на устранение ошибок, внесенных самим ИИ; 27 центов — на переделку; 11 центов — на трения при проверке.

Согласно индексу расходов на токены Silicon Data LLM от Bloomberg, цена токенов выросла примерно на 65% с конца февраля этого года, а цены на американское ИИ-программное обеспечение за последний год выросли в совокупности на 20–37%.

Одинаковые данные в разных аналитических рамках приводят к совершенно различным выводам.

Бычий взгляд считает, что текущая нестабильность — это лишь временные трудности успешной трансформации.

Согласно анализу Джима Шнайдера из Goldman Sachs в начале мая, к 2030 году агентные ИИ будут способствовать росту потребления токенов в 24 раза, достигнув примерно 120 квинтиллионов токенов в месяц, а маржа прибыли крупнейших облачных провайдеров и поставщиков моделей станет положительной в течение следующих 3–12 месяцев.

Рич Приворотский из Goldman Sachs считает, что первый квартал 2026 года, возможно, станет пиком «максимизации токенов» в качестве KPI, и отрасль переходит от стремления к потреблению к более здоровому показателю — «стоимости эффективного действия на единицу».

Экономические исследования JP Morgan также выявили, что в начале 2026 года наблюдался резкий рост количества новых и обновленных пакетов Python на PyPI, чего не было при запуске ChatGPT в 2022 году, что свидетельствует о реальном повышении производительности.

Кроме того, текущая оценка Mag 7 по коэффициенту P/E составляет около 20 раз ожидаемой прибыли, что значительно ниже 52 раз во время пика технологического пузыря 2000 года, 67 раз в Японии в 1989 году и 34 раза в эпоху «Красивых пятидесяти». С точки зрения исторических показателей пузырей, текущая ситуация не является пузырем.

Медвежьи взгляды наиболее систематически изложены аналитиком по полупроводникам Goldman Sachs Джимом Ковелло в отчете за апрель.

Он отметил, что почти вся стоимость в цепочке поставок ИИ направляется в полупроводниковые компании — явление, беспрецедентное в истории и непрекращающееся. Компании, производящие чипы, должны были извлекать выгоду, когда выигрывали их клиенты, однако в этом цикле их процветание достигается за счет истощения всей цепочки поставок сверху.

Чистая прибыль NVIDIA выросла примерно в 20 раз с момента запуска ChatGPT; крупнейшие облачные провайдеры уже израсходовали операционный денежный поток и перешли к заимствованиям — объем выпуска долговых обязательств, связанных с центрами обработки данных, в 2025 году составит около 182 миллиардов долларов США, что вдвое больше, чем в 2024 году.

Исследование MIT Nanda показывает, что 95% компаний, инвестирующих в генеративный ИИ, получили нулевую отдачу. Это расхождение может сохраняться некоторое время, но не может длиться вечно.

Этот дискуссия также затрагивает более сложный аспект: финансовую циркуляцию между суперкрупными облачными провайдерами и лабораториями ИИ.

Согласно корпоративным раскрытым документам, собранным The Information, OpenAI и Anthropic в совокупности составляют более половины примерно 2 триллионов долларов США будущих обязательств по облачным услугам Microsoft, Oracle, Google и Amazon. Конкретно:

• Из 627 миллиардов долларов США нереализованных заказов на облачные услуги Microsoft, 280 миллиардов долларов США связаны с OpenAI;
• Из трубопровода Oracle на 553 миллиарда долларов США 54% (около 300 миллиардов долларов США) составляют обязательства OpenAI;
• Из 467,6 млрд долларов США от Google, Anthropic составляет 43% (около 200 млрд долларов США);
• Также соответствующая экспозиция Amazon составляет 51% от ее задела в 464 миллиарда долларов США.

Эта структура финансирования имеет внутреннюю цикличность. Инвестиции Microsoft в размере 13 миллиардов долларов США в OpenAI в основном реализуются в виде кредитов Azure, которые OpenAI использует для покупки вычислительных ресурсов Azure, а Microsoft затем включает их в доходы от облачных услуг.

Тот же крупнейший облачный провайдер является как инвестором в AI-лаборатории, так и поставщиком услуг, выставляющим счета за вычислительные мощности.

Эта структура также проявляется в прибыльных данных. Alphabet сообщила о рекордной прибыли за первый квартал в размере 62,6 млрд долларов США, из которых около 28,7 млрд долларов США, почти половина, приходится на оценочный рост акций Anthropic.

Из прибыли Amazon в размере 30,3 млрд долларов США за первый квартал 16,8 млрд долларов США составили доналоговые нереализованные доходы от Anthropic, в то время как свободный денежный поток снизился на 95% до 1,2 млрд долларов США из-за капитальных затрат на данные центры в размере 44,2 млрд долларов США за тот же период.

Устойчивость этой системы зависит от способности лабораторий ИИ постоянно получать внешнее финансирование для выполнения обязательств по облачным вычислениям, что, в свою очередь, зависит от постоянной готовности корпоративных клиентов оплачивать растущие счета за токены.

Согласно сообщениям, Anthropic сейчас тратит до 3 долларов на каждый заработанный доллар. Как только темпы привлечения финансирования замедлятся, надежность прогнозов облачных доходов снизится, и мультипликаторы оценки крупнейших облачных провайдеров столкнутся с давлением пересмотра.

Эта цепочка передает информацию в обоих направлениях, а также будет разрываться в обоих направлениях.

Текущая ситуация не является типичным пузырём.

С точки зрения мультипликаторов оценки, семь крупнейших технологических компаний в настоящее время имеют коэффициент P/E в размере около 20, что значительно ниже пиковых значений 52 во время технологического пузыря 2000 года, 67 на японском рынке 1989 года или 34 в эпоху «прекрасных пятидесяти».

Технологии ИИ сами по себе реальны. Для активных пользователей данные о повышении производительности также поддаются проверке. Годовой доход OpenAI составляет около 20 миллиардов долларов США, Anthropic — около 4,3 миллиарда долларов США, и эти лаборатории не исчезнут.

Сегодня стоимость токенов (вычислительные затраты) стала ключевым фактором, определяющим успех или провал ИИ, тогда как полгода назад об этом практически не говорили.

Тогда все заботились только о том, «работает ли технология». Сейчас ответ очевиден: в определенных задачах и среди определенных групп людей технология действительно работает.

Но возникает новая проблема: успеют ли нижестоящие предприятия передать сэкономленные с помощью ИИ средства вверх, чтобы опередить оценочный окно, предусмотренное рынком капитала для лабораторий ИИ и облачных гигантов?

Люди, верящие в ИИ, считают, что при дальнейшем развитии технологий рентабельность инвестиций (ROI) компаний станет положительной в течение 1–1,5 лет.

Оппоненты считают, что все больше топ-менеджеров, как Макдональд, будут открыто жаловаться на низкую рентабельность инвестиций в ИИ и начнут сокращать бюджеты.

Оба этих сценария могут происходить одновременно, и победитель еще не определен. Единственное, что можно утверждать с уверенностью, — это то, что была разоблачена ложь прошлого: «если потребление токенов растет, значит, переход на ИИ удался».

Большое потребление токенов не означает коммерческой ценности; эти пузыри в конечном итоге должны быть лопнуты. Счет за ИИ уже пришел, но пока неизвестно, кто его оплатит.