Индекс расходов AI Token упал почти на 20%, что может свидетельствовать о снижении предельной готовности пользователей платить.

Мировой рынок AI-торговли сталкивается с охлаждением ключевого наблюдаемого показателя. Ключевой индекс, измеряющий расходы на использование AI-токенов, после быстрого роста пошел на спад, что вызвало пересмотр рынком устойчивости текущего цикла AI, движимого капитальными затратами сверхкрупного масштаба — как интенсивность спроса, так и ценообразующая способность подвергаются более строгой проверке.

По данным Bloomberg, составленный Silicon Data LLM Token Expenditure Index с момента запуска в декабре прошлого года почти удвоился, но, достигнув пика в мае этого года, снизился почти на 20%. Этот индекс считается наиболее прямым рыночным показателем готовности платить за AI-услуги и изменения маржинального спроса, и его ослабление вызывает переоценку темпов коммерциализации AI.

Некоторые инвесторы считают, что это изменение может указывать на то, что AI-компании вступают в более затратно-чувствительную конкурентную среду, и ценообразующая способность может ослабевать. Опытный инвестор Louis Navellier отмечает, уже есть признаки того, что некоторые пользователи начали ограничивать частоту использования из-за затратного давления. В то же время рыночные слухи о возможной отсрочке IPO OpenAI также рассматриваются как косвенное подтверждение сохраняющихся проблем с прибыльностью.

Однако снижение индекса не означает, что сами AI-услуги становятся “дешевле”. Silicon Data подчеркивает, что этот показатель является комплексным результатом взаимодействия цены и объема использования, и он ближе к замещающей переменной “предельной готовности платить”. Поэтому разные движущие факторы его динамики могут соответствовать совершенно разным рыночным значениям.

Усиление разногласий: охлаждение спроса или смещение ценовой структуры

Оптимистичная интерпретация считает, что цены на токены с 2023 года упали более чем на 90%, что значительно снизило порог использования, тем самым способствуя расширению общего объема расходов. В этой рамке этапное снижение индекса скорее отражает структурную корректировку спроса, чем ослабление общего спроса, и логика расширения AI остается в силе.

Но пессимистическая точка зрения считает, это может означать, что готовность пользователей платить приближается к этапному потолку. Allianz Research отмечает, что в настоящее время существует разрыв роста примерно в 46% между инвестициями в AI и фактическими продажами, что выше отклонения примерно в 32% во времена телекоммуникационного пузыря 2001 года. В этом контексте любое ослабление спроса может усилить давление на оценку.

Louis Navellier также упоминает, компании сталкиваются с затратными ограничениями при использовании AI-услуг и начинают ограничивать сценарии “неограниченного использования”, что некоторыми участниками рынка рассматривается как ранний признак снижения эластичности спроса.

Логика капитальных затрат сохраняется, но структура меняется

Несмотря на колебания сигналов спроса, инвестиционный цикл в AI-инфраструктуру не развернулся заметно. Рыночные данные показывают, высокопроизводительные GPU и память с высокой пропускной способностью по-прежнему находятся в дефиците, что, как ожидается, продлится до 2026 года и, возможно, до 2028 года.

Однако фокус рынка смещается с обучения на вывод (inference). В отчетах отмечается, что это изменение означает миграцию структуры спроса на вычислительные мощности: доля высококлассных тренировочных GPU может снизиться, а спрос на оптимизированное для вывода оборудование относительно вырастет, тем самым изменяя структуру выгод в цепочке.

Это изменение не является прямым сигналом спада в чиповой отрасли, но может означать переход драйвера роста с “расширения единичной высокопроизводительной вычислительной мощности” на “структурное перераспределение спроса”.

Политические и регуляторные переменные усложняют ценообразование компаний

Помимо самого спроса, регуляторная среда также влияет на пути коммерциализации AI-продуктов.

Недавно регуляторы США потребовали корректировки темпов выпуска некоторых моделей и ослабили ограничения доступа к некоторым моделям Anthropic PBC. В то же время AI Act ЕС вводит обязательную оценку и более строгие требования прозрачности для передовых моделей.

Эти изменения политики напрямую не ограничивают цены, но увеличивают давление затрат на развертывание и соответствие требованиям, побуждая компании при распределении рабочей нагрузки между различными моделями склоняться к оптимизации затрат. Эта тенденция может косвенно повлиять на ценообразующую способность и долю использования высококлассных моделей.

Предупреждение о рисках и отказ от ответственности

        Рынок несет риски, инвестиции требуют осторожности. Данная статья не является персональной инвестиционной рекомендацией и не учитывает особые инвестиционные цели, финансовое положение или потребности отдельных пользователей. Пользователям следует учитывать, соответствуют ли какие-либо мнения, точки зрения или выводы в данной статье их конкретной ситуации. Инвестируя на основе этой информации, вы берете на себя ответственность.