У галузі штучного інтелекту також є свій Сатоші Накамото — Хуанг Женьсюнь

Автор: Ло Іханг, позиція на основі кремнію

У минулому через віру я бачив цей токен, тепер його бачу без віри. Це наступний після Ватта, Ампера, Біткойна.

У січні 2009 року анонім створив щось під назвою “токен”: ви вкладаєте обчислювальну потужність, отримуєте токен, який циркулює, оцінюється та торгується у мережі консенсусу. Так виникла вся криптоекономіка. Минуло понад десять років, і люди досі сперечаються, чи має цей токен цінність.

У березні 2025 року чоловік у шкірянці переосмислив інший тип токена. Ви вкладаєте обчислювальну потужність, отримуєте токен, який миттєво споживається під час AI-інференсу (inference & reasoning): мислення, логіка, написання коду, прийняття рішень. Це пришвидшує AI-економіку. Ніхто не сперечається про цінність такого токена, адже сьогодні вранці ви витратили мільйони.

Обидва типи токенів, однакова назва, однакова базова структура: вклад обчислювальної потужності — отримання цінного результату.

У березні 2026 року я сидів на конференції NVIDIA GTC і слухав виступ Джена Ху, майже без продажів. Так, він представив Vera Rubin — продукт, що поєднує CPU та GPU. Але цього разу він не говорив про параметри чіпів чи технології виробництва, а про цілісну економіку виробництва, оцінки та споживання токенів —

Яка модель відповідає швидкості виробництва токенів; яка швидкість — відповідний ціновий діапазон; для підтримки якого рівня обладнання потрібні ресурси.

Він навіть запропонував план розподілу обчислювальної потужності дата-центрів для керівників і прийняття рішень: 25% — для безкоштовного рівня, 25% — для середнього, 25% — для високого, 25% — для преміуму.

Так, він не продавав конкретний GPU, як два роки тому з Blackwell. Але цього разу він продає щось більше. За дві години я зрозумів, що він найкраще хоче сказати: Ласкаво просимо до споживання токенів, і тільки фабрика Nvidia може їх виробляти.

У цей момент я зрозумів, що цей чоловік, і той анонім, що 17 років тому створив перший токен, роблять одне й те саме — структурно.

Однакові правила трансформації

Анонім під псевдонімом “Сатоші Накамото” у 2008 році написав дев’ятисторінковий білий папір і створив набір правил: вкладати обчислювальну потужність, доводити математичний доказ (Proof of Work), отримувати крипто-токен у нагороду.

Геніальність цього правила у тому, що воно не потребує довіри — достатньо прийняти ці правила, і ти автоматично стаєш учасником економіки. Це правильне правило, адже воно об’єднало багато шахраїв і шахрайок.

У свою чергу, Ху на GTC 2026 зробив щось структурно ідентичне.

Він показав графік, що ілюструє зв’язок між швидкістю логіки та споживанням токенів: по осі Y — пропускна здатність (скільки токенів виробляється на мегават потужності), по осі X — взаємодія (швидкість сприйняття токенів користувачами). Під графіком — п’ять цінових рівнів: Free — Qwen 3, $0/млн токенів; Medium — Kimi K2.5, $3/млн токенів; High — GPT MoE, $6/млн; Premium — GPT MoE 400K, $45/млн; Ultra — $150/млн.

Цей графік майже можна вважати обкладинкою білої книги “економіки токенів” Ху.

Сатоші Накамото визначив “що таке цінне обчислення” — знаходження колізії SHA-256. А Ху визначив “що таке цінне логічне мислення” — виробляти токени у заданих сценаріях при обмеженій потужності.

Обидва не виробляли токени напряму, вони визначили правила їх виробництва та цінову політику.

На сцені він сказав щось, що можна майже дослівно вставити у короткий виклад білої книги економіки токенів —

Токени — новий товар, і, як і всі товари, після досягнення переломної точки, вони дозрівають і розділяються на різні сегменти.

Токен — новий масовий товар. Після його зрілості він природно розділяється на рівні. Він не описує поточний стан, а передбачає ринкову структуру, і саме цю структуру він точно вписує у свою лінійку обладнання.

Процес виробництва двох типів токенів навіть має семантичну симетрію: майнінг — mining, логіка — inference.

Суть майнінгу і логіки — перетворити електрику на гроші. Майнер витрачає електроенергію, щоб здобути крипто-токен, потім продає його; модель логіки та AI-агенти витрачають електроенергію для створення AI-токенів, які потім продають розробникам за мільйони. Різні проміжні етапи, але кінці однакові: зліва — лічильник електроенергії, справа — дохід.

Два способи опису дефіциту

Найважливішим рішенням у дизайні Сатоші було не Proof of Work, а обмеження у 2100 мільйонів біткойнів. Він за допомогою коду створив штучний дефіцит — незалежно від кількості майнерів, загальна кількість біткойнів ніколи не перевищить 21 мільйон. Цей дефіцит — ціновий якор для всієї криптоекономіки.

А Ху створив природний дефіцит за законами фізики. Він каже:

“Вам все одно потрібно побудувати дата-центр потужністю у гігаватт. Вам все одно потрібно побудувати фабрику потужністю у гігаватт, і цей гігаваттний завод протягом 15 років амортизується… Це приблизно 40 мільярдів доларів, навіть без врахування обладнання. Це 40 мільярдів. Вам краще переконатися, що на цьому обладнанні найкраща комп’ютерна система, щоб мати найкращу ціну токена.”

Гігаваттний дата-центр ніколи не стане двогігаватним. Це не обмеження коду — це закони фізики.

Земля, електрика, охолодження — кожна з цих складових має фізичний верхній межі. Витрати у 400 доларів за мільярд — і з 15-річним життєвим циклом цей завод може виробляти скільки завгодно токенів, залежно від обчислювальної архітектури.

Дефіцит, створений Сатоші, можна “форкнути”. Не подобається обмеження у 21 мільйон — створіть новий ланцюг, змініть його на 200 мільйонів, назвіть Ethereum або щось інше, і зробіть новий білий папір. І так і зробили — із задоволенням.

Але створений Ху дефіцит не можна “форкнути”. Не можна форкнути другий закон термодинаміки, не можна форкнути електромережу міста, не можна форкнути фізичну площу землі.

Але і Сатоші, і Ху створили дефіцит, що веде до одного й того ж результату: гонки озброєнь у обладнанні.

Історія майнінгу — від CPU до GPU, FPGA, ASIC. Кожне нове покоління спеціалізованого обладнання робить попереднє застарілим. Історія тренування та логіки AI повторюється: Hopper → Blackwell → Vera Rubin → Groq LPU. Загальний початок — універсальні пристрої, кінцева — спеціалізовані. У цьому році на GTC Ху показав Groq LPU — детермінований процесор для обробки даних, що з’явився після купівлі Groq. Статичне компілювання, без динамічного планування, 500MB SRAM на чипі — архітектура, що цілком відповідає логіці inference, — ASIC у цій галузі. Робить одне — і робить ідеально.

Цікаво, що GPU відіграли ключову роль у двох хвилях.

Близько 2013 року майнери зрозуміли, що GPU краще підходять для майнінгу крипто-токенів, і NVIDIA швидко зняли всі графічні карти з продажу. Через 10 років дослідники виявили, що GPU — найкращий інструмент для тренування та логіки AI-моделей, і карти NVIDIA знову зняли з продажу. GPU — це універсальний процесор, що обслуговує дві хвилі токен-економіки.

Різниця у тому, що перший раз NVIDIA пасивно отримувала вигоду, а другий — під час переходу від попереднього тренування до inference — швидко взяла ініціативу і стала визначати правила гри AI.

Найприбутковіша лопата у світі

У золотій лихоманці найприбутковіше не золотоїдки, а продавці лопат — Levi Strauss. У майнінговій лихоманці — не майнери, а продавці обладнання — Bitmain і Wu Jihan. У хвилі AI-тренування та inference — не базові моделі і агенти, а продавці GPU — NVIDIA.

Але справді, роль Bitmain і NVIDIA у своїх галузях вже не порівняти.

• Bitmain продає лише майнінгові машини, а NVIDIA раніше була їхнім постачальником. Купуєш майнінг-ферму — не залежить від того, що майниш і де, — це чисто обладнання, і заробляєш на разовій продажі.
• NVIDIA — інша справа. Вона не лише продає обладнання. З 2025 року, коли AI inference став домінуючим, вона глибоко визначає, що саме потрібно майнити цим GPU, як оцінювати токени, кому їх продавати, як розподіляти ресурси дата-центрів… — усе це у презентаціях Ху: він ділить ринок на п’ять рівнів, кожен з яких відповідає моделям, довжині контексту, швидкості взаємодії та ціні… NVIDIA стандартизує і форматує майбутній ринок AI inference, що керуватиме всім.

Близько 2018 року глобальні обчислювальні потужності зосередилися у кількох великих майнінгових пулах — F2Pool, Antpool, BTC.com — і конкуренція за частки зосереджена у них, але обладнання майнінгу здебільшого з’являється у Bitmain.

Як і сьогодні, NVIDIA отримує 60% доходу від “гіперскейлерів” — AWS, Azure, GCP, Oracle, CoreWeave — і 40% — від розподілених AI-проектів, національних AI-ініціатив і корпоративних клієнтів. Великі “майнінгові ферми” приносять основний дохід, а дрібні — забезпечують гнучкість і диверсифікацію.

Обидві екосистеми мають схожу структуру. Але з часом конкуренти Bitmain — Shima, Canaan, Cheetah — почали відбирати частки. Майнер — це досить простий ASIC, і конкуренти мають шанс наздогнати. А ось з NVIDIA все складніше: 20 років екосистеми CUDA, сотні мільйонів GPU, технології NVLink шостого покоління, архітектура Groq — все це створює високий бар’єр входу і технологічну складність, що робить конкуренцію майже неможливо.

Це може тривати ще 20 років.

Глибока різниця між двома токенами

Що ж робить кардинально різними криптовалюти і AI-токени — це мотивація і психологія користувачів.

Попит на крипто-токени — спекуляція. Ніхто “не потребує” Біткойн для роботи. Усі білих папери, що обіцяють, що блокчейн-тілки допоможуть вирішити проблеми, — шахраї. Ви тримаєте крипто, бо вірите, що хтось купить його у вас за вищою ціною. Цінність Біткойна — у самореалізуючомуся пророчестві: якщо багато людей вірять у його цінність, він цінний. Це економіка віри.

У той час як AI-токени — це інструменти підвищення продуктивності. Nestlé використовує токени для управління ланцюгами поставок — їхні дані оновлюються кожні 15 хвилин, і це знижує витрати на 83%. Ця цінність безпосередньо відображається у фінансових показниках. Всі інженери NVIDIA вже використовують токени для написання коду, а дослідники — для наукових досліджень. Вам не потрібно вірити у цінність токена — достатньо його використовувати, і цінність підтверджується у процесі.

Ось у чому найсуттєвіша різниця між двома типами токенів: крипто-токен створюється для зберігання і торгівлі — його цінність у нерухомості; AI-токен створюється для миттєвого споживання — його цінність у момент використання.

Один — цифрове золото, чим більше зберігаєш — тим дорожче; інший — цифрова електроенергія, що спалюється одразу.

Ця різниця визначає: економіка AI-токенів не буде бульбашковою, як у криптовалют. Бум і крах Біткойна — через спекулятивний характер, ціни під впливом емоцій. А ціна токена залежить від обсягів використання і витрат на виробництво: поки AI залишається корисним — поки люди пишуть код на Claude, створюють звіти у ChatGPT, запускають бізнес-агенти — попит на токени не зникне. Це не залежить від віри, а від необхідності.

• У 2008 році білий папір Біткойна пояснював цінність децентралізованої електронної готівки. Минуло 17 років — і люди досі сперечаються.
• У 2026 році економіка токенів стала беззаперечною — її навіть не потрібно доводити, вона стала консенсусом. Коли Ху на GTC сказав “tokens are the new commodity”, ніхто не заперечував. Адже кожен, хто сидів у залі, цієї ранкової пори витратив мільйони токенів на Claude або ChatGPT. Їм не потрібно переконувати у цінності токена — їхні кредитки вже це довели.

З цієї точки зору, Ху — це фактично копія Сатоші, який залишив монополію на виробництво майнінгових машин, визначив сценарії та норми використання токенів, і щороку в Сан-Хосе на SAP Center проводить шоу, щоб показати, наскільки потужні “майнери” для AI наступного покоління.

У Сатоші є стриманий романтизм: він створює правила, передає їх у код і зникає. Це романтика криптопанку. А Ху — швидше бізнесмен: він створює правила, підтримує їх, удосконалює і будує свою оборонну лінію.

Той токен, у який ви раніше вірили — тепер його можна побачити без віри. Це наступний після Ватта, Ампера, Біткойна.