Двигуном епохи ШІ вже не є модель, а токен

За останні два роки сюжетна лінія у сфері ШІ на першій фазі зосереджувалася на «війні великих моделей», яку розпочали великі компанії. Параметри зросли з сотень мільярдів до трильйонів, витрати на навчання піднялися з кількох мільйонів доларів США до десятків мільйонів, а кластери GPU розширилися з тисяч до десятків тисяч карт. Усі обговорювали, яка модель потужніша і хто ближче до AGI, наче б ціль конкурсу ШІ полягала виключно в продуктивності самих великих моделей.

Але коли настає 2026 рік, логіка розвитку галузі ШІ змінюється. Останній звіт JPMorgan вважає, що майбутнім драйвером постійного розширення інфраструктури ШІ буде не навчання моделей, а масштабний попит на AI-виведення (Inference). Найбільше обчислювальних ресурсів у майбутньому буде споживати не лише навчання великих моделей, а глобальна мережа AI-агентів. Кожен виклик, кожна взаємодія, кожне виконання завдання суттєво споживає Token. Галузь ШІ переходить від «епохи моделей» до «епохи Token-індустрії».

Справжнім драйвером майбутнього AI-світу буде не лише сама модель, а система виробництва, розподілу, планування та споживання, побудована навколо Token. Особливо після масового з’явлення AI Agent, питання того, як Token буде реалізовуватися в реальному часі, розподілятися між регіонами, динамічно плануватися та ефективно споживатися, стане найважливішою новою проблемою для всієї AI-галузі.

Як недавно зазначив Хуан Ренсюнь, ШІ — це не просто програмне забезпечення, а інфраструктура, подібна до електроенергії та інтернету. У його архітектурі «п’ятирівневого торта» індустрія ШІ поділена на п’ять рівнів: енергія, чіпси, інфраструктура, моделі та застосунки. З переходом індустрії ШІ від «епохи навчання» до «епохи висновку», GoodVision AI більше схильна розуміти всю ланцюжкову економіку ШІ як «семирівневий торт», що обертається навколо Token:

Перший рівень: Електроенергія — енергетична основа ери ШІ
Другий рівень: AIDC — фабрика токенів
Третій рівень: GPU — обладнання для виробництва токенів
Четвертий рівень: LLM — двигун виробництва токенів
П’ятий рівень: Розподіл токенів — «електромережа» ери ШІ
Шостий рівень: Оптимізація токенів та розумне планування — мозок ери ШІ
Сьомий рівень: AI Agent — термінал споживання токенів

Від енергії та GPU до AIDC та крайових вузлів, а потім до висновків моделей та інтелектуального планування — індустрія ШІ формує безпрецедентну «токенізовану промислову систему».

Але на цьому етапі ця система ще далеко не дозріла.

Хтось має найсучасніші GPU, але обмежений енергією; хтось створює величезні AIDC, але не має ефективного планування; хтось розробляє потужні AI Agent, але стикається з високими витратами на висновування та затримками; хтось володіє крайовими вузлами, але не може створити єдину координовану мережу. Хоча весь ланцюжок постійно розвивається, між рівнями все ще існує багато розривів, надлишків та ефективних обмежень.

Тільки тоді, коли ці сім рівнів інфраструктури будуть справді інтегровані, скоординовані та з’єднані, галузь ШІ перейде з сьогоднішньої «епохи інструментів» до справжньої «епохи масового впровадження» у світі інтелекту.

Перший шар торта: електроенергія — енергія епохи ШІ

Промислова революція боролася за вугілля та нафту, епоха Інтернету — за трафік та сервери, а в епоху ШІ найглибша війна знову повертається до енергії.

Оскільки AI в кінцевому підсумку споживає електроенергію. Споживання електроенергії великим AI-центром даних вже наближається до рівня середнього міста. Нові AIDC (AI-центри даних) по всьому світу стикаються з однією й тією ж проблемою: GPU можна купити, землю можна побудувати, але постачання електроенергії не встигає, і система регулювання електромережі також не встигає.

Тому все більше компаній з області ШІ знову звертають увагу на енергетичну інфраструктуру. На GTC 2026 Хуан Ренсюнь навіть визначив майбутні центри обробки даних як «фабрики токенів». Найвищий етап цієї фабрики спричинить виникнення суперенергетичної галузі.

На китайському ринку компанії «Чанцзян електрична енергія», «Китайська атомна енергія», «Китайська широка атомна енергія», «Три Ся енергія», «Люаньюань електрична енергія», «Хуадіан нова енергія» відповідно представляють ключові напрямки енергетики: гідроенергетику, атомну енергетику, вітрову та сонячну енергетику. Серед них атомна та гідроенергетика, завдяки стабільній здатності забезпечувати електроенергію, стають найважливішими базовими джерелами енергії для AIDC; вітрова та сонячна енергетика користуються перевагами через зростання попиту на зелену електроенергію та ESG з боку AI-галузі. З поступовим просуванням ініціативи «Східні дані — західні обчислення» та будівництвом великих AI-центрів обробки даних, взаємозв’язок між новими енергетичними базами та центрами обчислювальних потужностей швидко посилюється.

На ринку США традиційні енергетичні гіганти, такі як NextEra Energy, Dominion Energy, Duke Energy, Southern Co. та Exelon, також користуються перевагами від розширення центрів обробки даних на основі ШІ. NextEra є лідером у сфері зеленої енергетики в Північній Америці; Dominion контролює ключові мережі передачі електроенергії в «коридорі центрів обробки даних» Північної Вірджинії; а Exelon, завдяки стабільній здатності ядерної енергетики забезпечувати електропостачання, стає важливим отримувачем користі від попиту на «круглосуточну високостабільну електроенергію» в епоху ШІ. У цілому, глобальна енергетична галузь поступово трансформується з традиційних комунальних послуг у ключовий ресурсний шар епохи інфраструктури ШІ.

Загалом, конкуренція на цьому рівні переходить від «конкуренції за ціни на електроенергію» між традиційними енергетичними компаніями до «конкуренції за контроль над електропостачанням» між нижчими ланками — AI-центрами даних, хмарними провайдерами та енергокомпаніями. Хто зможе забезпечити довгострокове, стабільне та недороге енергопостачання, той отримає перший Драконячий намисто виробництва токенів.

Другий шар торта: AIDC — фабрика токенів

Одна GPU не має значення, справді важливою є масштабована кластерна структура. Саме тому з’явився AIDC.

Він, як сталеливарні заводи, електростанції та конвеєрні цехи промислової ери, збирає тисячі GPU, щоб створити стабільну продуктивність для виробництва токенів. Але почали виникати проблеми з фабриками: традиційний час будівництва AIDC часто триває від 18 до 36 місяців, а розширення електромережі може зайняти ще більше часу. Коли попит на AI зростає експоненційно, швидкість будівництва IDC минулого покоління вже не встигає за новою токеномікою.

На ринку США Equinix є одним із світових лідерів серед операторів центрів обробки даних і має понад 240 центрів обробки даних у більш ніж 30 країнах. Її ключова перевага — не лише кількість серверних, а глобальна здатність до з’єднання та ресурси низьколатентної мережі, що робить її важливим інфраструктурним вузлом для розгортання AI-обчислювальних потужностей.

Digital Realty через платформу PlatformDIGITAL входить у сферу інфраструктури ШІ, обслуговуючи великих хмарних провайдерів та фінансові установи.

На китайському ринку RZ Technology є одним із найбільш типових операторів AIDC на ринку A-share. Її основна діяльність поступово переходить від традиційних IDC до центрів AI-обчислень, а ключовими конкурентними перевагами є масштабні серверні приміщення, енергетичні ресурси та здатність до експлуатації AIDC. Компанії Aofei Data та Capital Online постійно розширюються у напрямках регіональних центрів обробки даних, хмарної інфраструктури та управління AI-обчислювальними ресурсами. Sugon зосереджується на співпраці з урядовими та науковими установами у сфері AIDC.

Інша група гравців походить від «трансформації шахт». Компанії, такі як CoreWeave, IREN, Applied Digital і Cipher Mining, раніше були пов’язані з майнінгом криптовалют, але зі зростанням попиту на GPU для ШІ вони швидко перейшли на інфраструктуру для обчислень ШІ. IREN фокусується на моделі «зелена енергія + обчислення ШІ», будуючи високогустинні GPU-центри даних за допомогою відновлюваних джерел енергії. Applied Digital і Cipher Mining також переходять від традиційних шахт до інфраструктури високопродуктивних обчислень ШІ.

Крім того, маргіналізація, мініатюризація та модульна структура AI Factory починають ставати новою тенденцією. Як і в епоху Інтернету, коли обчислення перейшли від великих комп’ютерів до хмарних технологій, обчислювальні потужності штучного інтелекту поступово поширюються від надвеликих центральних вузлів до регіональних крайових вузлів.

Тому GoodVision AI вибрала інший шлях: створення більш легкого, модульного та швидко копійованого AI Factory. У порівнянні з традиційними великими AIDC, GoodVision AI зробила акцент на здатності до регіонального розгортання, ефективності високогустинних GPU-кластерів та інтегрованій взаємодії енергії та обчислювальних потужностей.

Його основна логіка полягає не у будівництві одного надвеликого центру обробки даних, а у швидкому розгортанні вузлів AI Factory у регіонах з високою щільністю населення — зазвичай це невеликі серверні приміщення потужністю 2–4 МВт. Така модель дозволяє швидше підключатися до місцевих джерел енергії та краще відповідає тенденції розповсюдження потреб у AI-виведенні до крайових обчислень.

Якщо традиційний AIDC нагадує великий металургійний завод епохи промислової революції, то те, що створює GoodVision AI, більше схоже на «регіональну фабрику токенів» епохи ШІ — легшу, гнучкішу, ближчу до користувачів і краще підходящу для майбутнього розвитку глобальної розподіленої мережі висновків.

Третій шар торта: GPU — обладнання для виробництва токенів

Якщо електроенергія — це енергія, то GPU — це виробниче обладнання. У перші роки вибуху штучного інтелекту GPU переважно використовувалися для навчання; але майбутній попит буде зосереджений на висновках. Бо навчання доступне лише декільком лідерам, а висновки проникнуть у кожний додаток, кожен пристрій, кожен термінал. Роботи потребують висновків, автономні автомобілі потребують висновків, AI- окуляри потребують висновків, і навіть майбутня взаємодія між кожним AI-агентом буде в реальному часі споживати токени.

NVIDIA зараз залишається абсолютною ядром глобальної індустрії AI-чіпів. Її продукти GPU, такі як H100, B200, Blackwell, майже визначають сучасні глобальні стандарти навчання та висновування AI. Ще важливіше, NVIDIA продає не лише чіпи, але й створила цілісну екосистему за допомогою програмно-апаратних рішень, таких як CUDA, TensorRT, DGX, HGX, тому її конкурентам потрібно не лише перевершити продуктивність GPU, а й викликати всю екосистему AI-програмного забезпечення.

AMD є найважливішим сучасним конкурентом GPU, до основних продуктів якої входять AI-процесори MI300X. Порівняно з NVIDIA, AMD більше акцентує увагу на відкритій екосистемі та програмній платформі ROCm, сподіваючись привернути розробників штучного інтелекту та корпоративних клієнтів за допомогою більш відкритого підходу.

Broadcom та Marvell представляють інший шлях — ASIC та високошвидкісні з’єднання. Зі зростанням складності сценаріїв AI-висновування все більше компаній починають розробляти спеціалізовані ASIC-чіпи, щоб досягти вищої енергоефективності та нижчих витрат.

Intel входить на ринок ШІ через серверні CPU та AI-прискорювачі Gaudi, сподіваючись використати свою екосистему CPU для знову участі у конкуренції за інфраструктуру ШІ.

На китайському ринку Cambricon є однією з найбільш представницьких компаній з власними штучними інтелектуальними чіпами, що пропонує серію AI-чіпів Kunlun та розробила власну AI-платформу Neuware. Hygon Information має ліцензію на архітектуру AMD Zen і зосереджується на ринку DCU та AI-виведення.

Компанії з китайським виробництвом GPU, такі як Moortec, Suanyuan Technology, Muxi股份 та Biren Technology, представляють напрямок «локальної заміни» китайських AI-чіпів. Вони зазвичай підкреслюють сумісність з екосистемою CUDA та намагаються створювати кластери китайських GPU.

Від екосистеми CUDA до пам’яті HBM та Tensor Core, вся суть індустрії ШІ полягає у постійному підвищенні «ефективності генерації токенів за одиницю часу». Разом з тим, GPU та інфраструктура, що їх підтримує — сервери, оптичні модулі, рідинне охолодження, комутатори — також тісно пов’язані з ефективністю виробництва токенів.

Ці речі не так яскраві, як NVIDIA чи OpenAI, компанії, що розробляють AI-застосунки, але саме вони визначають, чи зможе весь світ AI працювати насправді. Як промислова революція потребувала не лише парових машин, але й залізниць, електромереж та портів, так і революція AI — це не лише програмна революція. Це глобальне оновлення ланцюжка поставок, що охоплює енергетику, чіпси, мережі, хмарні обчислення та інфраструктуру.

Vertiv — лідер світового ринку UPS та управління електропостачанням для центрів обробки даних, що надає системи електропостачання для центрів обробки даних, розподілу електроенергії в стойках та прецизійних систем охолодження.

Yingweike є лідером ринку рідинного охолодження та систем керування температурою на ринку A, до числа клієнтів входять такі великі інтернет-компанії, як BAT. Зі зростанням потужності GPU рідинне охолодження стає важливою стандартною складовою AIDC.

Компанії Чжонхен Електрік, Кехуа Дата та Кешіда мають важливе значення в галузі UPS, систем живлення та забезпечення електроенергією IDC.

У напрямку мереж та оптичних модулів компанії Zhongji Xuchuang, Xinyisheng, Tianfu Communication тощо користуються зростанням попиту на швидкість зв’язку всередині AI-кластерів.

У сфері цілих серверів компанії Dell, HPE, Supermicro, Lenovo та Inspur відповідають за масову збірку та поставку серверів для штучного інтелекту.

Хоча цей рівень не взаємодіє безпосередньо з кінцевими користувачами, він визначає, чи зможе інфраструктура ШІ працювати справді стабільно. Рідкісне охолодження, ІБП, оптичні модулі, комутатори, сховища енергії та сервери цілком — як залізниці, електромережі та порти в епоху промислової революції — стають справжнім бізнесом «продавців лопат» у світі ШІ.

Четвертий шар торта: LLM — двигун виробництва токенів

LLM (великі мовні моделі) визначають, як токени розуміються, генеруються та організовуються. Протягом останніх двох років компанії OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI, DeepSeek запустили глобальну «гонку великих моделей». Кількість параметрів зросла з сотень мільярдів до трильйонів, а можливості моделей поступово розширилися від генерації тексту до багатомодальності, міркувань, коду, співпраці агентів та довгострокової пам’яті.

Але з поступовим розвитком галузі ринок почав усвідомлювати: майбутнє справді важливе — це не «хто володіє найбільшою моделлю», а хто зможе постійно запускати моделі з нижчими витратами та вищою ефективністю. Бо сама модель не створює цінність безпосередньо — цінність створюється процесом висновку, який відбувається після постійного виклику моделі.

Це також означає, що LLM поступово еволюціонує зі «моделей, що демонструють здібності», у «двигуни виробництва токенів» у світі ШІ.

Закриті та відкриті моделі, такі як OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Meta Llama, борються за вхід у майбутній екосистеми ШІ; тоді як нові гравці, такі як DeepSeek, починають перетворювати конкурентну ситуацію в галузі за допомогою більш низьких витрат і вищої ефективності виведення. Зараз конкуренція на рівні LLM поступово перестає зводитися лише до змагання за кількість параметрів, а критерії оцінки поступово переходять до багатовимірного порівняння:

Вартість токена
Ефективність міркувань
Контекст здібності
Спільна робота багатьох агентів
Довгострокова пам'ять
Спільна здатність моделей та інфраструктури

Справжньо важливим у епоху ШІ є не лише те, чи є великі моделі «розумними», а чи можна їх стійко, масштабно та з низькими витратами запускати по всьому світу. GoodVision AI також має власне рішення для оптимізації на цьому рівні: шляхом співпраці з виробниками великих моделей розгортання великих моделей у дата-центрах AI Factory, що дозволяє перейти від традиційного бізнесу з оренди обчислювальних потужностей до прямого надання послуг токенів; це не лише підвищує валовий прибуток, але й робить досвід користувачів більш дружнім.

П’ятий шар торта: Розподіл токенів — «електромережа» ери ШІ

Після завершення побудови AIDC виникає наступне питання: як ці обчислювальні потужності будуть використовуватися по всьому світу?

Так з’явилися платформи оренди обчислювальної потужності. Вони діють як «електромережі» ери ШІ, розбиваючи та розподіляючи централізовані ресурси GPU, а потім орендуя їх розробникам, компаніям та AI-застосункам за потребою.

AWS, Azure, Google Cloud, Alibaba Cloud та Tencent Cloud залишаються найсильнішими гравцями цього рівня. Вони володіють найбільшою у світі інфраструктурою хмарних обчислень і поступово інтегрують ресурси AI GPU до своїх IaaS-систем.

Тим часом швидко зростає серія «AI-наведених хмар». Компанії, такі як CoreWeave, Nebius та Nscale, спеціалізуються на створенні GPU-хмарних платформ саме для потреб навчання та висновування штучного інтелекту. У порівнянні з традиційними хмарними провайдерами, вони більш гнучкі, більш орієнтовані на AI-завдання та краще оптимізують кластери GPU.

CoreWeave є однією з найбільш представницьких компаній NeoCloud. Спочатку вона спеціалізувалася на майнінгу Ethereum, а потім повністю перейшла на хмарні сервіси AI GPU і зараз є ключовою компанією з інфраструктури AI, яку підтримує NVIDIA.

Легкі хмарні платформи, такі як DigitalOcean та Vultr, спрямовані на малих і середніх розробників та стартапи, з акцентом на швидке розгортання та недорогі сервіси GPU.

На китайському ринку, крім великих гравців, такі компанії, як UCloud, Kingsoft Cloud та Capital Online, є ключовими постачальниками на ринку хмарних GPU та оренди AI-обчислювальних потужностей. Цей рівень конкуренції дуже схожий на ранні етапи електромереж: як ефективно розподілити розсіяну обчислювальну потужність.

Шостий шар торта: Оптимізація токенів та розумне планування — мозок ери ШІ

Це, можливо, найбільш недооцінений, але найважливіший шар «торта». Після вибуху використання AI Agentів люди зрозуміли, що не всі завдання варто вирішувати за допомогою найдорожчих великих моделей. Багато простих завдань можна виконати за допомогою локальних моделей; багато реального часу завдань краще вирішувати на краю; багато завдань, пов’язаних із конфіденційністю, взагалі не можна завантажувати до хмари. Після питання «чи є обчислювальні ресурси» з’явилося ще одне: «як розумніше використовувати обчислювальні ресурси».

Зі зростанням попиту на токени експоненційно, «використання відповідної моделі на відповідних обчислювальних ресурсах для вирішення відповідних завдань» є ключем до раціонального та ефективного використання токенів. Саме цьому GoodVision AI приділяє одну зі своїх основних уваг, крім розробки фабрики AI-токенів.

Як і сучасна електрична мережа: частина попиту походить від великих електромереж, а частина — від сонячних панелей на дахах. Але справді важливим є середній рівень «розумної системи управління».

Майбутній ІІ буде мати ту саму структуру: прості завдання виконуватимуться локальними малими моделями, складні завдання — за допомогою хмарних великих моделей, завдання з високою конфіденційністю — на краю, а завдання з високою паралельністю — динамічно розподілятимуться через гібридну хмару.

Крім Goodvision AI, такі компанії, як Qingyun Technology, Lambda, OpenRouter та Fireworks AI, також є лідерами в оптимізації токенів та розумному розподілі ресурсів.

Цей рівень «торта» має значну перекриваючу аудиторію з двома попередніми рівнями «тортів» — AIDC та оренда обчислювальних потужностей. Коли ресурси GPU, регіональні вузли та масштаб завдань інференсу постійно зростають, просте «володіння обчислювальними потужностями» вже не може створити тривалих бар’єрів. Все більше операторів AIDC та хмарних платформ GPU усвідомлюють, що майбутнє ефективність і прибутковість визначатимуться не лише кількістю GPU, а тим, як динамічно планувати моделі, обчислювальні потужності та токен-трафік.

Тому багато платформ, які спочатку пропонували AIDC та GPU-хмари, тепер розширюються до «рівня розумного планування». Наприклад, китайські компанії, такі як UCloud, Capital Online та Sugon, намагаються поєднати свої GPU-хмарні інфраструктури, багатохмарні ресурси та здатності до планування висновків, поступово переходячи від «продажу обчислювальних потужностей» до «оптимізації обчислювальних потужностей».

Сьомий шар торта: Моделі та агенти — споживачі токенів

Хоча цей рівень найближчий до користувачів і найлегше отримує трафік, конкуренція тут найбільш запекла. На GTC 2026 Хуан Ренсюнь висунув таку думку: майбутнє кожна компанія стане «виробником токенів і споживачем токенів».

AI-агент може одночасно викликати кілька моделей, інструментів та API, постійно виконуючи міркування, планування та виконання. Це означає, що майбутній обсяг споживаних AI Tokenів буде значно перевищувати сьогоднішні масштаби діалогів між людьми та AI. Деякі сьогоднішні інтенсивні користувачі AI вже створюють системи з кількома агентами, що працюють паралельно та викликають один одного, і щоденно витрачають мільярд Tokenів — це повністю в рамках можливостей.

Майбутнє — це не 1 мільярд людей, які використовують ШІ, а 10 мільярдів, а навіть 100 мільярдів AI-агентів, які працюють одночасно та викликають один одного. І справжнім обмеженням стане не «здатність моделі», а «ефективність розподілу токенів».

Технічні гіганти, такі як Microsoft, Google, Meta та Amazon, природно, не потребують пояснень — вони поступово інтегрують можливості ШІ у всі свої продукти через офісні системи, пошук, соціальні мережі та хмарні сервіси.

Підприємства з програмного забезпечення, такі як Adobe, Salesforce, ServiceNow, Palantir, швидко розвивають корпоративні AI-агенти та автоматизовані робочі процеси. Натомість Hugging Face стає «Github» ери штучного інтелекту — це не лише спільнота моделей, а й важлива інфраструктура глобальної екосистеми розробки ШІ.

На китайському ринку компанії iFlytek, Kunlun Tech, 360, Kingsoft Office та SenseTime розгортають діяльність у сфері AI-асистентів, AI-офісу та AI-агентів.

Сьогодні галузь ШІ все ще перебуває в рамках інфраструктури, яка ще не досконала.

Хтось має найсучасніші GPU, але обмежений енергією; хтось створює величезні AIDC, але не має ефективного планування; хтось розробляє потужні моделі та агенти, але стикається з високими витратами та затримками при виведенні; хтось володіє крайовими вузлами, але не може створити єдину координовану мережу.

Від електроенергії, AIDC, GPU до LLM, розподілу токенів, інтелектуального планування та AI Agent, весь ланцюжок AI, хоча й розвивається з великою швидкістю, все ще стикається з численними розривами, надлишковістю та обмеженнями ефективності між рівнями.

А лише тоді, коли ця «сімшарова торта» буде повністю побудована і почне ефективно функціонувати, індустрія ШІ перейде з сьогоднішнього «епохи інструментів» у справжній «епоху масового впровадження» інтелектуального світу.

Майбутній світ ШІ не буде лише тренуванням великих моделей кількома технологічними гігантами, а буде складатися з мільярдів ШІ-агентів, які постійно онлайн, постійно співпрацюють і постійно використовують обчислювальні ресурси та токени. Кожна діалогова взаємодія, кожне міркування, кожен виклик інструменту, кожна автоматизована задача супроводжуються спільною роботою енергетичних систем, GPU, мереж, систем планування та вузлів висновування.

Це також означає, що галузь ШІ поступово еволюціонує зі старої «програмної логіки» у надвелику промислову систему, що охоплює енергетику, чіпси, хмарні обчислення, крайові мережі та інтелектуальне планування.

Як промислова революція вимагала не лише парових машин, але й залізниць, електромереж та портів; інтернет-революція вимагала не лише ПК, але й оптоволоконних ліній, центрів обробки даних та хмарних обчислень. Справжнім маркером зрілості AI-революції не буде лише один бестселерний застосунок, а формування глобальної «інфраструктурної мережі», здатної постійно виробляти, розподіляти, керувати та споживати Token.

А коли ці сім інфраструктурних рівнів нарешті будуть повністю з’єднані, логіка конкуренції в галузі ШІ буде повністю перебудована. Найважливішими компаніями майбутнього, можливо, вже не будуть ті, що володіють найбільшими моделями, а ті, хто зможе з’єднати енергію, обчислювальну потужність, мережу, моделі та потоки токенів.