Згідно з іноземними ЗМІ, одна з ключових припущень, що підтримує високу оцінку ШІ та масштабні капітальні витрати, починає розмиватися: реальна ціна придбання можливостей виклику моделей ШІ компаніями знижується, а не зростає з кожним новим випуском моделей.
Дані про витрати бізнесу, опубліковані Ramp у середу, показують, що ефективна ціна, яку американські компанії платять за мільйон токенів, знизилася приблизно на 41% з високого рівня березня — з 1,15 долара до 0,68 долара. Разом із цим частка передових моделей у загальному використанні знизилася з приблизно 53% на початку серпня до 45% у вересні.
Витрати компаній починають скорочуватися
Стаття зазначає, що найбільшої уваги заслуговує не лише корекція цін, а й зміни в витратах клієнтів з високим рівнем споживання. Головні клієнти, що забезпечують дохід OpenAI та Anthropic, зменшили свої витрати на штучний інтелект на майже 10% у порівнянні з попереднім місяцем. Головний економіст Ramp Ара Хазарян вважає, що це ще не розбиття пухлини, але вже утворилася «тріщина» в логіці інвестування в ШІ.
На його думку, ринок сподівався на одночасне відбуття двох речей: постійне зміцнення моделей та постійне збільшення використання компаніями та користувачами. Якщо хоча б один з цих факторів був достатньо сильним, компанії з штучним інтелектом могли б передавати прибуток по всьому ланцюжку поставок, підтримуючи масштабні інвестиції в чіпи, хмарні сервіси та центри обробки даних. Але останні дані свідчать, що компанії не продовжують платити більші ціни за найсучасніші моделі.
Більш дешеві моделі відтягують попит
За спадом цін з одного боку стоять активні зниження цін від виробників моделей. У статті зазначено, що OpenAI знизила ціну на GPT-5.6 Luna на 80% порівняно з початковою ціною при запуску, а Anthropic також оголосила про зниження цін минулого місяця. З іншого боку, корпоративні клієнти переходять від передових моделей до більш дешевих і простіших середніх моделей.
Хазаріан зазначив, що все більше компаній починають за замовчуванням використовувати середні моделі, такі як Terra та Sonnet, оскільки їх продуктивність все ще достатня, а витрати нижчі. У найбільш інтенсивних користувачів ШІ на платформі Ramp — топ 1% — поточні витрати на ШІ становлять близько 7200 доларів США на працівника на місяць, що значно нижче високих очікувань, висловлених раніше генеральним директором NVIDIA Дженсеном Хуангом, і цей показник продовжує повільно знижуватися.
У статті також зазначається, що ентузіазм, який був поширений навесні, щодо «tokenmaxxing», значно охолонув. З початком літа компанії почали акцентувати увагу на дисципліні витрат, а деякі технологічні компанії скасували внутрішні практики, що сприяли інтенсивному використанню моделей, і перейшли до обмеження співробітників у використанні дорогих передових моделей.
Цінова війна впливає на інвестиції в хешрейт
Зовнішні ЗМІ вважають, що токени все більше нагадують стандартизовані товари, а не дефіцитні ресурси, що підриває підтримку оцінки компаній з ІШ та інфраструктури обчислювальних потужностей. Раніше Morgan Stanley попереджала, що якщо ціни на токени не зможуть підтриматися, до 300 мільярдів доларів США боргового фінансування, спрямованого на будівництво нових хмарних обчислювальних потужностей та центрів обробки даних, можуть виявитися під тиском.
Ця тенденція спостерігається не лише в США. У статті зазначається, що запекла цінова конкуренція між китайськими компаніями з ІШ також знижує ціни на виклик моделей у світі. Хоча на платформі Ramp частка підприємств, що використовують відкриті моделі або китайські моделі, становить лише 3,6%, низькі ціни на міжнародних ринках все одно передаються американським виробникам.
З порівнянням виробників, з 1 серпня ефективна ціна OpenAI знизилася на 38% до 0,48 долара США; Anthropic — на 22% до 0,90 долара США. Стаття вважає, що Anthropic зберігає певну цінову силу, але OpenAI намагається отримати більшу частку токенів за нижчими цінами, і ця перевага поступово зменшується.
Додаткова інформація: Головний фінансовий директор OpenAI Сара Фріар недавно заявила, що компанія бажає поступово відмовитися від моделі оплати за токени і перейти до оплати за результат виконаної роботи. Стаття робить висновок, що дохід AI-компаній не обов’язково зникне, але джерела зростання можуть зміститися з підвищення ціни за одиницю на конкуренцію за частку ринку та збільшення обсягу використання.