Вартість токенів ШІ стрімко падає: чи варто турбуватися?

Токени ШІ падають нижче долара

Вартість використання моделей штучного інтелекту продовжує швидко знижуватися. Індекс витрат на токени LLM від Silicon Data впав нижче символічної позначки в 1 долар за мільйон токенів, до 0,97 долара. Індекс, який вимірює фактичну ціну, зважену за використанням різних моделей, втратив понад 50% з моменту свого піку влітку.

Ця зниження пояснюється дедалі зростаючою конкуренцією між постачальниками, прогресом відкритих або відкритих моделей та появою менш дорогих рішень для найпростіших завдань. Компанії також навчаються краще розподіляти свої запити між різними моделями, щоб зменшити свої витрати.

OpenAI та Anthropic не піддаються однаковому впливу

Для гігантів ШІ ця дефляція має різний вплив залежно від їх бізнес-моделі. У OpenAI значна частина доходів надходить від підписок з фіксованою ціною, таких як ChatGPT Plus, Pro або професійні пропозиції. У цьому випадку зниження роздрібної ціни токенів не зменшує безпосередньо суму, яку платять користувачі. Натомість доходи від API більш піддані ризику, оскільки клієнти платять залежно від їх споживання.

Anthropic, здається, більше залежить від професійного використання та споживання своїх моделей через API. Тому падіння ціни токенів може чинити більш безпосередній тиск на його доходи при постійному обсязі. Але це міркування забуває один важливий елемент: споживання зростає дуже швидко.

Приклад Uber у контексті зниження цін

Випадок Uber добре ілюструє це явище. Компанія, зокрема, впровадила Claude Code серед кількох тисяч інженерів і вже витратила навесні свій бюджет на ШІ, запланований на весь 2026 рік.

Uber потім переглянула свою стратегію, використовуючи більше менш дорогих моделей і оптимізуючи маршрутизацію запитів. Результат: кількість щотижневих запитів до її агентів ШІ зросла майже в 10 разів за кілька місяців, тоді як витрати були значно стабілізовані. Іншими словами, зниження одиничної ціни може бути компенсоване вибухом обсягів.

Маржі під тиском

Ось де справжня проблема для OpenAI, Anthropic та їхніх конкурентів. Їхні доходи залежать не лише від ціни токена, але й від кількості спожитих токенів. Якщо ціни зменшуються вдвічі, але використання зростає в п’ять або десять разів, доходи можуть продовжувати зростати.

Ризик більше полягає в маржах. Лабораторії вклали десятки мільярдів доларів у центри обробки даних, чіпи та хмарні контракти. Ці витрати часто фіксуються на кілька років, тоді як тарифи моделей можуть швидко знижуватися під тиском конкуренції.

Отже, падіння ціни токенів не обов'язково є знаком кризи для індустрії ШІ. Навпаки, це може прискорити прийняття, роблячи застосунки та агентів дешевшими у використанні.

Справжнє питання полягає в тому, чи зможуть OpenAI, Anthropic та інші лабораторії достатньо збільшити обсяги, зберігаючи при цьому маржі, здатні фінансувати їхні масові інвестиції.