Мощность вычислений снова концентрируется: после снижения цен на DeepSeek, кто возьмёт под контроль инфраструктуру ИИ?

null

——Начинаем с речи Gonka на LA Hacks 2026

26 апреля DeepSeek объявила о новой ценовой политике серии V4 API: цены на кэширование входных данных снижены в десять раз по сравнению с первоначальной ценой, а при ограниченной по времени акции на Pro-версию стоимость обработки миллиона токенов снизилась до 0,025 юаня — почти в сто раз дешевле, чем год назад. В тот же день акции на рынке A-shares в секторе вычислительных мощностей достигли лимитных цен, настроение рынка взвинчено.

Но за этим ликованием скрывается одна проблема, которая остается без должного обсуждения: по мере удешевления моделей, вычислительные ресурсы для их запуска концентрируются всё сильнее.

Данные не лгут. В четвертом квартале 2025 года совокупные капитальные расходы четырех крупнейших облачных провайдеров — Microsoft, Amazon, Meta и Google — выросли на 64% по сравнению с прошлым годом, достигнув 118,6 миллиардов долларов; ожидается, что в 2026 году эти расходы увеличатся еще на 53%, достигнув 570,8 миллиардов долларов. В то же время Google повысила целевой показатель поставки TPU-чипов на 50% — до 6 миллионов штук в 2026 году. Сроки поставки серии H100 от Nvidia в некоторых рынках достигли нескольких месяцев.

Ценовая власть на уровне моделей смещается в сторону разработчиков, но контроль над вычислительными мощностями концентрируется всё быстрее в руках немногих гигантов. Это скрытая, но глубокая противоречие эпохи ИИ.

На этом фоне 24 апреля 2026 года соучредители Gonka, Даниил и Дэвид Либерман, вышли на главную сцену LA Hacks 2026. Этот крупнейший университетский хакатон года в UCLA в этом году был проведен при участии братьев Либерман в качестве главных спикеров, перед сотнями ведущих инженеров, готовящихся войти в индустрию. В их выступлении особенно ясно прозвучал вопрос: есть ли еще шанс на децентрализацию вычислительных мощностей?

I. Обратная сторона ценового спада

Логика снижения цен DeepSeek V4 кажется на первый взгляд результатом технологического прогресса — новая механика внимания сжатия токенов, в сочетании с разреженным вниманием DSA значительно снижает требования к вычислениям и видеопамяти. Но устойчивость снижения цен зависит от того, достаточно ли ресурсов в каком-то месте, чтобы обеспечить их дешевизну и достаточную мощность.

Реальность такова, что источник этих «достаточно мощных» ресурсов быстро концентрируется в руках немногих узлов по всему миру. Генеральный директор лидера в области оптоволоконных коммуникаций Lumentum Майкл Херлстон недавно заявил, что при текущих тенденциях компания почти полностью распродала свою производственную мощность к 2028 году. Это не проблема отдельной компании, а коллективное напряжение всей цепочки поставок инфраструктуры ИИ, которая быстро расширяется под напором растущего спроса.

Даниил в выступлении на LA Hacks привел простой, но мощный пример: вычислительная мощность сети биткоина уже превысила сумму мощностей трех крупнейших облачных дата-центров — Google, Microsoft и Amazon — но что эти мощности делают? Они решают хэш-загадку, которая никому не нужна. Аналогично, глобальные GPU-ресурсы, оставшиеся в распоряжении геймерских машин, университетских серверных залов и малых облачных провайдеров, в совокупности огромны, но из-за отсутствия координации не используются для ИИ-вычислений.

Gonka пытается решить именно эту проблему координации — с помощью механизма мотивации на основе доказательства работы, организуя разбросанные по всему миру неиспользуемые GPU в сеть, способную выполнять реальные задачи ИИ.

II. Инференс — новая битва

Снижение цен DeepSeek вызвало широкие дискуссии в китайском интернете о «ИИ-равенстве». Но есть важный нюанс: снижение цен касается «стоимости вызова», а не «затрат на вычислительные ресурсы». С ростом масштабов применения ИИ, количество вызовов для инференса растет экспоненциально — по прогнозам отрасли, к 2026 году инференс будет составлять около двух третей всей мировой вычислительной нагрузки ИИ.

Что это означает? Каждое снижение стоимости вызова на порядок увеличивает требуемую совокупную вычислительную мощность — и это только ускоряет концентрацию ресурсов. Демократизация больших моделей в какой-то мере ускоряет централизацию вычислительной базы — потому что только крупные игроки с масштабными мощностями смогут при очень низкой марже поддерживать работу сервисов инференса.

Это создает структурную ловушку: кто контролирует физические ресурсы для инференса, тот управляет настоящей инфраструктурой эпохи ИИ. С этой точки зрения, смысл децентрализованных сетей — не только в снижении стоимости на 50%, а в предоставлении альтернативного пути до того, как произойдет окончательная централизация.

III. Вызов молодым строителям

Участники LA Hacks — инженеры и продуктовые менеджеры из ведущих университетов Калифорнии — скоро столкнутся с непростым инженерным выбором: на какую вычислительную платформу строить свои продукты?

На чьих серверах работает ваше ИИ-приложение?

Если платформа изменит ценовую политику или правила доступа, сможете ли вы мигрировать?

Создаете ли вы свою пользовательскую базу, чтобы получать ценность для себя или чтобы укреплять платформу?

Эти вопросы уже были испытаны разработчиками в эпоху Web2: когда судьба приложения зависит от алгоритмов и правил распространения платформы, «независимость» становится постоянно переопределяемым понятием. В эпоху ИИ зависимость от инфраструктуры только усиливается, а из-за высоких затрат на переключение — эффект блокировки только возрастает.

Хакатон, как форма, содержит внутренний ироничный момент: за 36 часов с минимальными ресурсами и максимальной скоростью создать работающее решение — именно то, к чему стремится децентрализованная сеть. Выступая на сцене LA Hacks, Даниил не только говорит о Gonka, он задает вопрос этим будущим создателям: вы будете способствовать ускорению централизованной тенденции или создавать новые возможности?

IV. PoW 2.0: инженерский вызов

Gonka переориентирует механизм мотивации на основе доказательства работы, связывая его с задачами инференса ИИ, чтобы почти 100% ресурсов сети напрямую соответствовали реальным задачам. Важное инженерное требование — задачи инференса должны быть проверяемыми и воспроизводимыми: при одинаковых моделях, случайных семенах и входных данных любой узел должен уметь повторить вычисление и подтвердить его правильность. Это — ключевая инженерная сложность перехода Gonka от прототипа к рабочей сети.

С экономической точки зрения, смысл этой системы в том, что ценность токена напрямую связана с физическими затратами на вычисления, а не с рыночными настроениями. Майнеры, предоставляющие ресурсы, получают вознаграждение, разработчики платят за вызовы — вся система работает без доверия к посредникам.

Конечно, техническая реализуемость — лишь часть задачи. Более сложный вопрос — сможет ли распределенная сеть, основанная на сообществе, конкурировать с крупными игроками, инвестирующими сотни миллионов долларов?

Ранние данные Gonka показывают, что за менее чем год после запуска сеть увеличила свою совокупную мощность с 60 H100 до более 10 000 — благодаря участию сотен независимых узлов по всему миру, без централизованного управления. Это не окончательное решение, но подтверждение эффективности мотивационных механизмов.

V. Временные окна

Исторически, контроль над инфраструктурой быстро концентрировался на ранних этапах — так было с железными дорогами, интернетом и мобильной связью. В каждом случае те, кто успевал занять позицию до закрепления стандартов, получали преимущество, а после — возможности участия значительно сокращались.

На каком этапе сейчас находится инфраструктура ИИ? Судя по ожидаемым расходам облачных провайдеров в 2026 году — 570,8 миллиардов долларов — централизация ускоряется; однако, по фактическому использованию разработчиками, существует множество ресурсов, которые еще не интегрированы. Этот разрыв — пространство для развития децентрализованных сетей.

Даниил в своей речи привел аналогию: после краха интернет-бумы 2000-х остались не руины, а разветвленная сеть оптоволоконных линий, которая поддержала цифровую экономику на протяжении двух десятилетий. После спада инвестиций в инфраструктуру ИИ, оставшиеся протоколы и механизмы мотивации станут базой следующего цикла. Вопрос лишь в том, какие протоколы окажутся достаточно устойчивыми, чтобы работать под давлением.

Это не вопрос конкретных проектов, а всей идеи децентрализованной инфраструктуры ИИ: сможет ли дизайн управления противостоять рискам однополярного контроля? Будут ли механизмы мотивации эффективными при масштабировании? И наконец, сможет ли децентрализация сети вычислений реализоваться одновременно на техническом, токеномическом и управленческом уровнях?

Заключение

Снижение цен DeepSeek вновь подняло тему «демократизации ИИ». Но демократизация инференса и демократизация инфраструктуры — разные вещи. Первая уже происходит; вторая зависит от того, сколько людей действительно решат решить инженерную задачу, а не просто следовать модной повестке.