Koszt tokenów AI w swobodnym spadku: czy należy się martwić?

Koszt użycia modeli sztucznej inteligencji nadal szybko spada. Indeks Wydatków na Tokeny LLM firmy Silicon Data spadł poniżej symbolicznej granicy 1 dolara za milion tokenów, osiągając 0,97 dolara. Indeks, który mierzy rzeczywistą cenę ważoną użyciem różnych modeli, stracił ponad 50% od swojego szczytu latem.

Ten spadek jest wynikiem coraz silniejszej konkurencji między dostawcami, postępu modeli open source lub open-weight oraz pojawienia się tańszych rozwiązań do najprostszych zadań. Firmy uczą się również lepiej rozdzielać swoje zapytania między różne modele, aby zmniejszyć wydatki.

OpenAI i Anthropic nie są narażeni w ten sam sposób

Dla gigantów AI ta deflacja nie ma tego samego wpływu w zależności od ich modelu biznesowego. W OpenAI znaczna część przychodów pochodzi z subskrypcji o stałej cenie, takich jak ChatGPT Plus, Pro lub oferty profesjonalne. W takim przypadku spadek publicznej ceny tokenów nie zmniejsza bezpośrednio kwoty płaconej przez użytkowników. Przychody z API są natomiast bardziej narażone, ponieważ klienci płacą w zależności od swojego zużycia.

Anthropic wydaje się bardziej zależny od zastosowań profesjonalnych i konsumpcji swoich modeli przez API. Spadek ceny tokenów może więc wywierać bardziej bezpośrednią presję na jego przychody przy stałej wielkości. Ale to rozumowanie pomija jeden istotny element: konsumpcja rośnie bardzo szybko.

Przykład Ubera w obliczu spadku cen

Przypadek Ubera dobrze ilustruje to zjawisko. Firma wdrożyła Claude Code wśród kilku tysięcy inżynierów i już na wiosnę wykorzystała swój budżet na AI przewidziany na cały rok 2026.

Uber następnie zmienił swoją strategię, korzystając z tańszych modeli i optymalizując trasowanie zapytań. W rezultacie liczba zapytań tygodniowych kierowanych do jego agentów AI wzrosła prawie dziesięciokrotnie w ciągu kilku miesięcy, podczas gdy wydatki zostały w dużej mierze ustabilizowane. Innymi słowy, spadek ceny jednostkowej może być zrekompensowany przez eksplozję wolumenów.

Marże pod presją

To tutaj leży prawdziwe wyzwanie dla OpenAI, Anthropic i ich konkurentów. Ich przychody nie zależą tylko od ceny tokena, ale także od liczby zużytych tokenów. Jeśli ceny spadną o połowę, ale użycie wzrośnie pięciokrotnie lub dziesięciokrotnie, przychody mogą nadal rosnąć.

Ryzyko leży bardziej po stronie marż. Laboratoria zainwestowały dziesiątki miliardów dolarów w centra danych, chipy i umowy chmurowe. Te koszty są często ustalane na kilka lat, podczas gdy ceny modeli mogą być szybko obniżane pod presją konkurencji.

Spadek ceny tokenów nie jest więc koniecznie oznaką kryzysu dla przemysłu AI. Może wręcz przyspieszyć adopcję, czyniąc aplikacje i agentów tańszymi w użyciu.

Prawdziwe pytanie brzmi, czy OpenAI, Anthropic i inne laboratoria będą w stanie wystarczająco zwiększyć wolumeny, jednocześnie zachowując marże zdolne do finansowania ich masywnych inwestycji.

Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.