Токени AI-інференції повторюють 100-річну історію алюмінію: як агентний AI може спричинити масовий попит на токени

Токени AI-інференції повторюють 100-річну історію алюмінію: як агентний AI може спричинити масовий попит на токени

2026/08/29 13:11:00
Кастомне зображення
Економіка штучного інтелекту швидко змінюється, оскільки витрати на висновування ШІ зменшуються, моделі стають ефективнішими, а бізнеси переходять від простих взаємодій з чат-ботами до все більш автономних систем ШІ. Ця зміна спонукала до порівняння з алюмінієм — матеріалом, який перетворився з дорогого спеціалізованого продукту в основу сучасної промисловості завдяки технологічному прогресу, що знизив витрати на виробництво і відкрив нові застосування. Висновування ШІ може вступити в подібну фазу, коли зниження витрат не обов’язково скорочує ринок, а замість цього робить штучний інтелект економічно доцільним для набагато ширшого спектру завдань.
 
Порівняння стає особливо важливим із зростанням агентного ШІ. На відміну від традиційних чат-ботів, які зазвичай відповідають на окремі запити людей, агенти ШІ можуть виконувати багатокрокові завдання, взаємодіяти з програмними інструментами, аналізувати інформацію, перевіряти результати та продовжувати роботу з обмеженою людською інтервенцією. Це може значно збільшити кількість токенів та обчислювальних ресурсів, необхідних для виконання завдання. Як наслідок, майбутній ринок ШІ може бути сформований здавалося б протирічливим трендом: ціна окремих одиниць інференсу може знижуватися, тоді як загальне споживання токенів, попит на обчислення, інвестиції в центри обробки даних та вимоги до електроенергії продовжують зростати. Для криптоінвесторів ця зміна також важлива, оскільки бізнес-моделі ШІ та криптовалют все частіше поєднують штучний інтелект, цифрові активи, децентралізовану інфраструктуру та машинно-спричинену економічну діяльність.
 

Як зниження витрат на висновування ШІ відображає столітній криву витрат алюмінію

Швидке зниження витрат на висновування ШІ починає нагадувати економічний патерн, який спостерігався під час перетворення алюмінію з дорогого спеціалізованого матеріалу у широко використовуваний промисловий сировинний матеріал. Коли виробництво стало дешевшим, алюміній почав використовуватися в транспорті, будівництві, упаковці, авіакосмічній промисловості та товарах широкого вжитку. ШІ може піти схожим шляхом: зниження витрат на токени та обчислення може зробити використання штучного інтелекту економічно доцільним у набагато ширшому спектрі застосувань, що потенційно збільшить загальний попит, навіть коли витрати на окремі завдання ШІ продовжують знижуватися.
 

  1. Зниження вартості алюмінію показує, як дешевші технології можуть розширити попит

Алюміній надає корисне історичне порівняння, оскільки зниження його вартості зробило більше, ніж просто зменшило ціни на існуючі продукти. Покращення промислового виробництва зробило цей матеріал практичним для зовсім нових галузей. Дані Геологічної служби США показують, що між 1900 і 1998 роками ціна на алюміній, скоригована на інфляцію, знизилася приблизно на 84%, тоді як глобальне виробництво первинного та вторинного алюмінію зросло приблизно на 31 000%. Основний урок для інвесторів у сфері ШІ полягає не в тому, що ці два ринки будуть дотримуватися точно такого ж шляху, а в тому, що значне зниження вартості універсальної технології може розкрити застосування, які раніше були занадто дорогими, щоб їх було варто обґрунтовувати.
 
Подібний процес стає помітним у сфері ШІ. Індекс ШІ Стенфордського університету виявив, що вартість запуску моделей з продуктивністю приблизно на рівні GPT-3.5 знизилася більш ніж у 280 разів між кінцем 2022 року та кінцем 2024 року. Постійне покращення чипів ШІ, архітектури моделей, програмного забезпечення висновку, квантування, пакетної обробки та ефективності центрів обробки даних допомагає знижувати витрати. Це означає, що компанії все частіше можуть застосовувати ШІ для звичайних завдань, а не обмежувати використання передових моделей лише високодоходними завданнями.
 
  • Більше галузей можуть обґрунтувати впровадження ШІ: зниження витрат на висновки робить застосунки, такі як обробка документів, виявлення шахрайства, підтримка клієнтів, переклад, тестування програмного забезпечення та аналіз даних, економічно доцільними у більшому масштабі.
  • Менші бізнеси отримують доступ: Зниження витрат на API та інфраструктуру зменшує фінансову перешкоду для стартапів і менших компаній, які раніше не могли дозволити собі інтенсивні навантаження штучного інтелекту.
  • З’являються нові продукти: розробники можуть створювати сервіси, нативно засновані на ШІ, які ґрунтуються на безперервній взаємодії з моделями, а не використовують ШІ лише як випадкову функцію.
 

  1. Зниження вартості токенів AI може спричинити ефект Джевонса

Зв’язок між нижчими цінами та більшим використанням тісно пов’язаний з парадоксом Джевонса — економічним поняттям, яке описує ситуації, коли покращення ефективності робить ресурс дешевшим у використанні і в кінцевому підсумку збільшує загальний обсяг споживання. У застосуванні до ШІ нижчі витрати на висновки можуть спонукати розробників і бізнеси запускати моделі частіше, обробляти більші обсяги інформації та створювати робочі процеси, що вимагають кількох викликів моделі, а не одного відповіді.
 
Це має значення, тому що економіка ШІ не повинна вимірюватися лише ціною одного мільйона токенів. Більш важливим питанням є те, скільки висновків споживають бізнеси, коли ШІ стає достатньо доступним, щоб його можна було вбудувати у всі аспекти їхньої діяльності. Наприклад, платформа для обслуговування клієнтів може перейти від генерації окремих відповідей до автоматичного класифікування запитів, пошуку в внутрішніх базах даних, складання відповідей, перевірки правил відповідності та огляду кінцевого виводу. Навіть якщо кожен токен стає дешевшим, загальна сума обчислень, використовуваних у процесі, може значно зростати.
 
  • Більш довгі вікна контексту дозволяють моделям аналізувати більші документи, розмови, кодові бази та бізнес-записи в межах одного робочого процесу.
  • Процес перевірки та міркувань може вимагати кількох окремих викликів моделі, оскільки AI-системи порівнюють результати, перевіряють помилки або вдосконалюють відповідь перед завершенням завдання.
  • Багатомодельні робочі процеси можуть направляти різні частини завдання до спеціалізованих моделей для міркувань, зору, програмування, пошуку чи класифікації, що збільшує загальне споживання токенів.
 

  1. Крива витрат на штучний інтелект може змінюватися швидше, ніж промислова трансформація алюмінію

Найбільша різниця між ШІ та алюмінієм — це швидкість, з якою розвивається їхня економіка. Переход алюмінію у масовий промисловий матеріал тривав багато десятиліть, тоді як економіка висновку ШІ змінюється протягом кількох років. Покращення продуктивності напівпровідників, ефективності моделей, інфраструктури сервісів та програмної оптимізації можуть швидко знизити вартість надання певного рівня можливостей ШІ. Epoch AI оцінив у 2026 році, що продуктивність за долар для чипів ШІ зросла приблизно на 49% щорічно з 2023 року, що підкреслює, наскільки швидко змінюються базові обчислювальні економічні показники. Це не означає, що витрати на висновок ШІ стануть нескінченно низькими або попит зростатиме без обмежень; постачання електроенергії, наявність передових чипів, потужність дата-центрів, мережева інфраструктура та вартість складних моделей міркування залишаються важливими обмеженнями. Однак, якщо витрати на висновок продовжуватимуть знижуватися, а можливості ШІ покращуватимуться, ринок може розширитися від взаємодій із чат-ботами, ініційованих людиною, до все більш автоматизованого програмного забезпечення, підприємницьких систем та автономних агентів, створюючи значно більший цільовий ринок для обчислень ШІ.
 

Чому агентна ШІ може спричинити вибуховий ріст попиту на токени ШІ

Перехід від розмовних чат-ботів до агентних систем ШІ може фундаментально змінити спосіб споживання інференс-токенів. Традиційні інструменти ШІ зазвичай відповідають на пряме людське запитання і зупиняються після генерації відповіді. Агенти ШІ створені для роботи інакше: вони можуть планувати завдання, використовувати зовнішні інструменти, отримувати інформацію, оцінювати результати, виправляти помилки та продовжувати роботу на кількох етапах. Ця структура означає, що одна користувацька інструкція може спровокувати значно більшу кількість дій моделі, що потенційно збільшить загальний попит на токени, навіть якщо вартість окремих токенів продовжує знижуватися.
 

  1. AI-агенти можуть перетворити один запит користувача на тисячі взаємодій з моделями

Агентна ШІ розширює споживання токенів, оскільки модель більше не обмежена лише створенням однієї відповіді для людини-читача. Складний агент може спочатку інтерпретувати мету, розбити її на підзавдання, шукати в базах даних чи в Інтернеті, викликати програмні інструменти, аналізувати отриману інформацію, генерувати проміжні міркування, перевіряти свою роботу та коригувати кінцевий результат перед завершенням завдання. Агенти для програмування надають наочний приклад: замість того щоб просто запропонувати кілька рядків коду, автономна система може перевірити весь репозиторій, змінити кілька файлів, запустити тести, виявити помилки та повторювати процес, поки програмне забезпечення не працюватиме так, як задумано. Подібні робочі процеси з’являються в галузях правових досліджень, фінансового аналізу, обслуговування клієнтів, кібербезпеки, маркетингу та підприємницької автоматизації. Дані OpenAI за 2026 рік вже показали, що агентні навантаження можуть генерувати значно більше вихідних токенів, ніж звичайне чат-використання, що свідчить про те, що наступна фаза попиту на ШІ може залежати менше від того, скільки людей активно вводять запити, а більше від того, скільки безперервної роботи виконують програмні агенти від їхнього імені.
 

  1. Завжди активні AI-робочі процеси можуть розширити ринок інференсу

Більша можливість полягає в агентах, які працюють неперервно, а не чекають, поки людина ініціює кожну дію. Бізнеси починають експериментувати з системами, які можуть моніторити транзакції, оновлювати бази даних, перевіряти документи, аналізувати операційні дані, реагувати на типові події та автоматично координувати роботу з іншим програмним забезпеченням. У таких середовищах попит на AI-токени залежить від кількості та складності завдань, виконуваних машинами, а не безпосередньо від кількості людських користувачів. Наприклад, компанія з кількома тисячами співробітників може нарешті здійснювати значно більше ніж кілька тисяч AI-взаємодій, якщо автономні агенти одночасно перевіряють рахунки-фактури, тестують програмне забезпечення, моніторять події безпеки, готують звіти, перевіряють договори чи керують клієнтськими робочими процесами протягом дня. Подібна автоматизація також з’являється на фінансових ринках, де AI в криптоторгівлі може використовуватися для завдань, таких як аналіз ринку, генерація сигналів та неперервний моніторинг.
 
Ця зміна також може змінити те, як інвестори оцінюють ринок AI-інференсу. Людська увага накладає природний обмеження на споживання чат-ботів, оскільки люди можуть читати, писати та взаємодіяти з програмним забезпеченням лише з певною швидкістю. Автономні агенти послаблюють це обмеження, оскільки машини можуть генерувати та обробляти інформацію безперервно та паралельно. Однак більше споживання токенів не означає автоматично нескінченної економічної вартості. Бізнеси все ще змушені обґрунтовувати витрати на агентні робочі процеси за допомогою вимірюваних показників продуктивності, зростання доходів, зменшення ризиків або зниження операційних витрат, тоді як обмеження інфраструктури, такі як обчислювальна потужність, постачання електроенергії, затримка моделей та наявність дата-центрів, можуть впливати на швидкість масштабування адаптації. Навіть з цими обмеженнями перехід до завжди увімкнених агентів може значно збільшити суму інференсу, необхідну на користувача, компанію та завершений бізнес-процес, роблячи агентний AI одним із найсильніших потенційних драйверів довгострокового попиту на AI-токени.
 

Чи може висновування ШІ стати масовим ринком? Економіка токенів, обчислювальні потужності та обмеження енергії

Довгостроковий розмір ринку AI-виведення залежатиме не лише від зниження цін на токени. Зі впровадженням AI у корпоративне програмне забезпечення, споживачівські застосунки, автономні системи та цифрові сервіси загальний попит на виведення може значно зростати. Разом із тим, економіка цього зростання буде формуватися тим, наскільки ефективно постачальники можуть конвертувати чіпи, електроенергію, потужність дата-центрів та мережеву інфраструктуру у корисний AI-вивід. Результатом може стати ринок, у якому витрати на одиницю продовжуватимуть знижуватися, тоді як загальні витрати залишатимуться високими, оскільки кількість та складність AI-завантажень постійно зростають.
 

  1. Зниження цін на токени може розширити економіку впровадження ШІ

Зниження цін на висновки може знизити поріг, при якому застосунок ШІ стає комерційно доцільним. Компанії, які раніше уникали масштабного розгортання, оскільки кожен виклик моделі супроводжувався значними витратами, можуть тепер автоматизувати більше рутинних завдань, обслуговувати більші бази користувачів і експериментувати з функціями ШІ, які раніше були невигідними. Це не означає обов’язково, що загальні витрати на ШІ зменшаться. Якщо дешевші висновки спонукають компанії обробляти більше документів, аналізувати більше транзакцій, генерувати більше програмного забезпечення та автоматизувати більше бізнес-процесів, обсяг споживаних токенів може зростати швидше, ніж знижується ціна за токен. Для інвесторів ця різниця між одиничною економікою та загальним попитом на ринок важлива, оскільки вартість ринку висновків у кінцевому підсумку може залежати від зростання навантаження, а не лише від ціноутворення токенів.
 

  1. Обчислювальна потужність і центри обробки даних визначатимуть швидкість масштабування виведення

Швидкий ріст навантажень у сфері ШІ вимагає відповідного розширення обчислювальної інфраструктури. Досконалі GPU та інші прискорювачі повинні бути встановлені у центрах обробки даних з достатньою пам’яттю, пропускною здатністю мережі, системами охолодження та високoshвидісними з’єднаннями для запуску все більш вимогливих моделей. Навіть коли алгоритми стають більш ефективними, більші контекстні вікна, мультимодальні застосунки, реалізація у реальному часі та масштабні підприємницькі навантаження можуть вимагати значних інвестицій у інфраструктуру. Це означає, що зростання висновування ШІ може все більше залежати від поставок напівпровідників, термінів будівництва центрів обробки даних, продуктивності мережі та капітальних витрат хмарних провайдерів та технологічних компаній. Ці фізичні обмеження можуть запобігти безмежному зростанню попиту, але також можуть сприяти постійним інвестиціям у інфраструктуру, необхідну для масштабного надання послуг ШІ.
 

  1. Попит на електроенергію може стати одним із найважливіших обмежень для ШІ

Доступність електроенергії все більше стає ключовим фактором у економіці штучного інтелекту. Міжнародне енергетичне агентство оцінює, що споживання електроенергії глобальними центрами обробки даних може зросту з приблизно 485 ТВт·год у 2025 році до близько 950 ТВт·год до 2030 року, причому споживання електроенергії центрами обробки даних, орієнтованими на ШІ, очікується, що зростатиме особливо швидко. Тому будівництво додаткових обчислювальних потужностей вимагає не лише чіпів і серверів, але й надійного доступу до електроенергії, інфраструктури передачі, трансформаторів, систем охолодження та відповідних місць. Покращення енергоефективності може зменшити кількість електроенергії, необхідної для кожної окремої задачі ШІ, але зростання обсягів завантаження може компенсувати частину цих досягнень. Як наслідок, майбутній масштаб висновків ШІ все більше буде визначатися швидкістю, з якою технологічний сектор і енергетична система зможуть розширюватися разом.
 

  1. Величезний ринок AI-інференсу все ще залежить від економічної цінності

Найсильнішим довгостроковим обмеженням, ймовірно, стане питання, чи генерують робочі навантаження ШІ достатньо економічної вартості, щоб оправдати їх витрати. Компанії малоймовірно будуть безкінечно розширювати споживання токенів лише тому, що висновування стає дешевшим; вони все ще оцінюватимуть, чи покращує ШІ продуктивність, зменшує операційні витрати, збільшує дохід або краще виконує завдання, ніж існуючі альтернативи. Деякі застосунки можуть забезпечити високий дохід і швидко масштабуватися, тоді як інші можуть бути зменшені або припинені, якщо їхні переваги не оправдують витрат на обчислювальні ресурси та інфраструктуру. З цієї причини ринок висновування ШІ може стати надзвичайно великим, але не буквально безмежним. Його сталі розміри, ймовірно, залежатимуть від балансу між нижчими витратами на токени, розширенням застосунків ШІ, наявністю інфраструктури та вимірюваним дохідністю все більш автоматизованих робочих навантажень.
 

Висновок

Порівняння висновку ШІ з алюмінієм підкреслює, як зниження витрат може розширити ринок потужної універсальної технології, роблячи нові застосування економічно доцільними. Зі зниженням витрат на висновок ШІ завдяки кращим чіпам, більш ефективним моделям та покращеній інфраструктурі бізнеси зможуть застосовувати штучний інтелект у набагато ширшому діапазоні завдань, а агентний ШІ може додатково збільшити попит, використовуючи повторне міркування, виклики інструментів, отримання даних, перевірку та автоматизовані робочі процеси замість залежності від одного запиту та відповіді. Це створює можливість того, що попит на токени ШІ продовжуватиме зростати, навіть якщо ціна за токен знижується, особливо з поширенням адаптації в сфері розробки програмного забезпечення, фінансів, кібербезпеки, юридичних послуг, обслуговування клієнтів та інших інтенсивних за даними секторах.
 
Однак ринок AI-інференсу малоймовірно буде буквально необмеженим, оскільки постачання напівпровідників, потужність дата-центрів, наявність електроенергії, інфраструктура мережі та економічна цінність, створена AI-застосунками, все ще визначатимуть, наскільки швидко може зростати попит. Для інвесторів ключовим питанням є те, чи дозволить дешевший інференс розкрити достатню кількість продуктивних завантажень для підтримки більшої та стійкої AI-економіки, тоді як реальні дані крипторинку можуть надати ширший контекст, оскільки інфраструктура, пов’язана з AI, цифрові активи та токенізовані технології продовжують розвиватися.
 

ЧАСТІ ПИТАННЯ

Що таке токен висновку ШІ?

Токен висновку штучного інтелекту — це невелика одиниця тексту або даних, яку модель ШІ обробляє під час генерації відповіді. Постачальники зазвичай встановлюють ціну на висновок залежно від кількості вхідних та вихідних токенів. Кількість токенів швидко зростає, коли моделі обробляють довгі документи, великі кодові бази, мультимодальні вхідні дані або складні завдання міркування.

У чому різниця між вартістю за токен і вартістю за AI-завдання?

Вартість за токен вимірює ціну обробки фіксованої суми вхідних або вихідних даних моделі, тоді як вартість за завдання відображає загальні ресурси, необхідні для завершення робочого процесу. Продвинутий AI-агент може зробити багато викликів моделі, використовувати зовнішні інструменти, отримувати інформацію та перевіряти результати, тому кінцева вартість завершення одного завдання може бути значно вищою, ніж підказує загальна ціна за токен.

Які галузі можуть створити найбільший попит на інференс ШІ?

Потенційно високотомні користувачі включають програмну інженерію, фінансові послуги, адміністрування охорони здоров’я, юридичні послуги, кібербезпеку, електронну комерцію, підтримку клієнтів, логістику, медіа та наукові дослідження. Галузі, які обробляють великі обсяги цифрової інформації, можуть створювати особливо високий попит на інференс, оскільки ШІ можна інтегрувати безпосередньо в існуючі робочі процеси з великою кількістю даних.

Чи можуть менші моделі ШІ зменшити майбутній попит на токени?

Менші та більш ефективні моделі можуть знизити вартість окремих завдань, але їх вплив на загальний попит є невизначеним. Більш дешеві моделі можуть зробити штучний інтелект економічно вигідним для застосувань, які інакше були б надто витратними, що потенційно збільшить загальний рівень використання. Багато систем також можуть поєднувати малі моделі для повсякденних завдань з більшими моделями для складних завдань міркування.

Чому електричні потреби дата-центрів важливі для інвесторів у сфері ШІ?

AI-висновки залежать від фізичної інфраструктури, включаючи процесори, мережеве обладнання, системи охолодження та надійну електроенергію. Якщо виробництво електроенергії, пропускна здатність передачі або будівництво центрів обробки даних не зможуть поспішати за попитом, дефіцит інфраструктури може збільшити витрати або уповільнити розгортання. Це робить наявність енергії все більш актуальною для економіки ширшого ринку AI-обчислень.
 

KuCoin пропонує більш стабільний варіант у волатильному ринку

Якщо вас турбують часті підйоми та спади на ринку, і ви шукаєте більш стабільний спосіб пасивного заробітку, KuCoin — це саме місце для вас:
 
Simple Earn: Депозит і виведення токенів будь-коли, отримуйте стабільний дохід.
KuCoin Earn: Отримуйте стабільний прибуток із професійним управлінням активами.
Утримуйте та заробляйте: Заробляйте нагороди, зберігаючи активи у Фінансових, Торгових, Маржових, Ф'ючерсних, Майнінгових та Єдиних акаунтах.
Стейкінг: Розблокуйте потенціал дохідності он-чейн активів.
Розширені інвестиції: Розширені інвестиції пропонують різноманітні структуровані продукти, щоб допомогти вашим грошима зростати на будь-якому ринку.
Shark Fin: Захист основної суми та гарантовані прибутки
Бівалютне інвестування: Купуйте дешево і продавайте дорожче з прозорим розрахунком прибутку.
Snowball: Високі дохідність, з захистом ціни.
Купівля зі знижкою: Купуйте криптовалюту за зниженими цінами.
KCS Loyalty: Підвищте рівень, щоб отримати ексклюзивні переваги за стейкінг ≥ 1 KCS.
KuCoin Wealth: Відкрийте для себе майбутню вартість і розпочніть свій розумний інвестиційний шлях.
Переваги KCS: Утримуйте та стейкайте KCS, щоб отримати переваги на всій платформі.
KCS Staking 2.0: Участь у на-ланцюговому управлінні KCS для отримання дохідності.
Кастомне зображення
 
 

Відмова від відповідаль

Інформація, надана на цій сторінці, може походити зі сторонніх джерел і не обов’язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент призначений виключно для загальних інформаційних цілей і не повинен розглядатися як фінансова, інвестиційна або професійна порада. KuCoin не гарантує точність, повноту чи надійність інформації та не несе відповідальності за будь-які помилки, пропуски або наслідки, що виникли внаслідок її використання. Інвестування у цифрові активи супроводжується власними ризиками. Будь ласка, уважно оцініть свій рівень схильності до ризику та фінансове становище перед прийняттям будь-яких інвестиційних рішень. Для отримання додаткової інформації зверніться до Умов використання та Розкриття ризиків KuCoin.

Відмова від відповідальності: Для вашої зручності цю сторінку було перекладено за допомогою технології ШІ. Для отримання найточнішої інформації дивіться оригінальну англійську версію.