AI Token вихід у світ: дешевий електроенергія і непрохідна стіна

Китай займає 61% світового обсягу викликів AI Token, але зароблені гроші можуть бути меншими за копійки Anthropic.

У глибоку ніч лютий 2026 року, у районі Mission District Сан-Франциско, індійський розробник на ім’я Арджун дивився на рахунок на екрані з нерухомим обличчям. Він запустив робочий процес агента автоматичної перевірки коду за допомогою Claude. Паралельно працювали кілька підзадач, багаторазово викликаючи контекст, і споживання AI Token не було лінійним — воно зростало експоненційно. За одну ніч він спалив кілька десятків доларів.

Наступного дня він переключився на M2.5 модель MiniMax — китайську компанію, що зібралася на платформі OpenRouter — найбільшій у світі платформі агрегування моделей AI. Той самий робочий процес, рахунок зменшився у десятки разів. Код працює, результат майже не відрізняється.

Арджун не знав, що кожен його запит, відправляється з Каліфорнії, через підводний кабель Тихого океану, доходить до дата-центру в північно-західній провінції Китаю. Запускається GPU-кластер, електроенергія з державної мережі подається до чіпів, виконується обчислення, і результат повертається менш ніж за дві секунди.

Електроенергія ніколи не залишає китайську мережу, але цінність електроенергії, через великі моделі, у вигляді AI Token, виходить за межі країни.

Це не просто вибір розробника, весь Кремнієвий долині зараз “максимізує токени”. Арджун — лише один із прикладів цієї глобальної хвилі споживання AI Token.

А на іншому боці Тихого океану картина зовсім інша.

У весну того ж року у північному заході Китаю, на гірських плато Гобі, кілька дата-центрів, що ще два роки тому були наповнені машинами, тихо зупинилися. Старший інженер, який багато років займався будівництвом таких центрів, сказав мені під час фомо:

“Вихід на світовий ринок AI Token не такий простий, як багато медіа стверджують.”

Він мав на увазі не технічні проблеми, а питання розуміння. Самостійне будівництво обчислювальних центрів великих моделей — найоптимальніший шлях; у разі неможливості — допомагають телеком-оператори, маючи канали резерву; найскладніше — приватний капітал, що гониться за модним трендом AI, — з вигляду все здається яскравим і перспективним, але насправді ніхто не гарантує підтримки.

Межа, що перетинає кордон, — це не стіна, а неуспішна спроба її подолати. Ті згорілі або напівзабуті серверні зали на північному заході — не через відсутність будівельних можливостей, а тому, що після зведення виявляється: стеля ще вищий за електростанцію.

З одного боку — Кремнієва долина, що максимізує токени, з іншого — порожні дата-центри північного заходу. Найдешевша електроенергія в Китаї — і вона виробляє най дешевші AI Token у світі. Але скільки ж справжньої цінності зможуть отримати китайські AI-компанії?

1. Десять років тому — інша група споживачів для тих самих електростанцій

У 2015 році управлінці електростанцій у Сичуані, Юньнані та Сіньцзяні почали приймати незвичних відвідувачів. Вони орендували закинуті цехи, заповнювали їх безліччю машин, працювали цілодобово. Машини нічого не виробляли, лише безперервно розв’язували математичні задачі. Іноді з нескінченних обчислень вилітала одна біткойн.

Це був перший варіант виходу електроенергії на світовий ринок. Дешева гідроенергія через майнінгові хеш-обчислення конвертувалася у цифрові активи, що циркулювали у всьому світі, і потім продавалися на біржах за долари. Електроенергія не перетинала кордони, але цінність електроенергії, у вигляді біткойна, потрапляла у глобальний обіг. У пікові часи Китай займав понад 70% світової обчислювальної потужності для біткойна.

Шлях захоплення цінності біткойна був дуже коротким — електроенергія перетворювалася у обчислення, обчислення — у BTC, BTC — у долари. Безпосередньо і без посередників. Сам біткойн — це кінцевий продукт, цифрове золото, підкріплене енергією, і його можна швидко конвертувати у готівку. Його можна вивести за кордон безпосередньо.

Але короткий шлях — це слабка основа.

У 2021 році регуляторна політика різко зупинила майнінг, і обчислювальна потужність розсіялася по Казахстану, Техасу, Канаді. Електростанції не зменшили виробництво — просто електроенергія вже не могла перетворюватися у долари.

Логіка електроенергії не зникла, вона просто чекає нового обгортки.

Після появи ChatGPT ті самі електростанції, ті самі цехи, а іноді й ті самі контракти на електроенергію, перетворилися на дата-центри для AI. Майнінгові машини замінили на GPU, біткойн — на AI Token.

Але AI Token — це не біткойн.

Біткойн — це кінцевий продукт, AI Token — напівфабрикат. Щоб перетворити AI Token у платний продукт, потрібно пройти через модель, продукт і робочий процес, — і все це має бути упаковано. Він не може просто так вийти за кордон. Ця ланцюг індустрії, що зростає навколо напівфабрикату, набагато складніша за майнінг — від зелених електричних станцій і систем охолодження до AI-чипів і серверів, до API великих моделей, платформ агрегування і міжнародних правил. Всього сім рівнів, що з’єднані у ланцюг.

Ланцюг став довшим. На кожному рівні хтось намагається “захопити” частку.

Залишилися лише електроенергія і одна незмінна проблема: скільки цінності зможе залишитися цього разу?

2. Шлях однієї кіловат-години і її розлом

Щоб відповісти на це питання, пройдемо цей шлях разом.

Коли Арджун натискає Enter, за цим стоять п’ять ланцюгів: електроенергія → обчислення → тренування моделі → inference → доставка AI Token на його екран.

Перші три етапи вже завершилися. Одна кіловат-година з сичуаньської ГЕС потрапила до дата-центру в Монголії, запустила GPU-кластер, працювала місяцями, обробила трильйони даних і навчила велику модель. Після завершення тренування “рецепт” моделі закріпився. Вся перевага Китаю у цій стадії закодована — нижчі витрати на тренування, більш ефективна архітектура, оптимізація, що виникла у змаганнях компаній. Енергія однієї кіловат-години вмістилася у кілька сотень гігабайт файлу.

Наступні два етапи — це те, що відбувається зараз. Коли Арджун натискає Enter, дата-центр запускає inference: завантажує “рецепт”, споживає обчислювальні ресурси і електроенергію, і на місці виробляє один або кілька AI Token, що повертаються назад. Кожен AI Token — це реальний спожитий електроенергія.

Питання в тому: який саме дата-центр?

2.1 Два абсолютно різних шляхи виходу AI Token за кордон

Зараз Арджун обирає перший — inference виконується у Китаї, AI Token передаються через API за кордон. Запит проходить через Тихий океан до Гуаньчжоу, і результат повертається у Сан-Франциско. Внутрішня зелена електроенергія за ціною 0,38 юанів/кВт-год безпосередньо знижує маржу кожного AI Token. Той, хто отримує цю дешеву електроенергію, — по суті, китайська гідроенергія, що платить за рахунок цінності, і цінність повністю реалізується.

Другий шлях — перенести рецепт за кордон, у Вірджинію або Сінгапур, і там запускати inference. Компании, як DeepSeek, Microsoft Azure, MiniMax, — використовують цей шлях. Вони застосовують місцеву електроенергію і GPU, і вартість кожного AI Token у них не залежить від китайських цін.

2.2 Кока-кола ніколи не експортує бутильовану воду

Друга модель — схожа на логіку Кока-кола: вона ніколи не перевозить усього виробленого у США усього світу, а експортує рецепт. У місцевих умовах використовують місцеву воду і місцеві лінії розливу.

У панелі управління Alibaba Cloud є меню: “Область розгортання сервісу” — “Китай”, “Міжнародний”, “Глобальний”. Вибираєш “Міжнародний” — inference виконується у Вірджинії, і правила відповідності зникають, ціна електроенергії стає американською. Це перемикач між першою і другою моделлю.

Але Кока-кола заробляє на рецепті, бо ніхто не може її скопіювати. У випадку великих моделей — DeepSeek, 通义千问 — відкриті вихідні ваги, їх може завантажити будь-хто. Відкритий рецепт, але лінія розливу і електроенергія — чужі. Єдине, що залишилося — швидкість виходу рецепту.

Звіт Галактики-Цінних паперів каже, що цикл оновлення великих моделей у світі скоротився з півроку до кількох місяців. Якщо заборони на чіпи затримають оновлення, “свіжість” моделей зменшиться ще швидше.

Арджун не цікавиться, звідки рецепт — з якої країни. Його цікавить лише, яка ціна цього тижня, і чи буде вона такою наступного.

Шлях виходу однієї кіловат-години у світ — переривається між тренуванням і inference. Переривається не лише ланцюг витрат, а й цінність.

Перший шлях зберіг цінність електроенергії, але втратив ринок — бізнес-клієнти не хочуть, щоб їхні дані проходили через Китай, і затримки — теж серйозний мінус. Другий шлях відкриває ринок, але втрачає ціну — тепер продає не дешеву електроенергію, а рецепт.

Час теж не на боці Китаю. За оцінками Deloitte, глобальний центр AI обчислень змінюється з тренувань на inference — частка inference зросте з третини у 2023 до двох третин у майбутньому, і можливо перевищить 80%. Тренування — один раз заплатив, inference — щоденний рахунок. Чим важливіше inference, тим менше на ціну електроенергії можна покладатися.

Ось у чому різниця між виходом AI Token і фотогальванікою. Фотовольтаіка — від кремнію до модулів і до транспорту — має цінову перевагу, що передається безпосередньо, без перерв. AI Token — це ланцюг, що розривається між тренуванням і inference. Якщо не вдається отримати цінову перевагу від електроенергії, справжня цінність — у технічних навичках, закодованих у рецепті кілька сотень гігабайт.

Два шляхи, два виклики. Наскільки довго можна продавати AI Token за дешевою електроенергією?

3. Дешева електроенергія і непрохідна стіна

Недалеко. Три стіни звужують цей шлях.

Перша — фізична стіна.

Запити Арджуна перетинають Тихий океан за 150–300 мілісекунд. Це не відчувається у діалозі. Але робочий процес агента — це десятки послідовних викликів, і затримка накопичується до секунд, і тоді процес застрягає. Це не політична проблема, не регуляторна — це швидкість світла.

Залишитися у світлі — або стояти у світлі.

Друга — регуляторна стіна.

Американські компанії, що купують AI-сервіси, мають відповідати на п’ять питань: чи передають дані до Китаю? Де зберігаються логи? Чи використовуються дані для тренування? Чи відповідає це місцевим законам? Хто несе відповідальність у разі проблем?

Якщо відповіді не даються, процес закупівлі зупиняється. Не через погану модель, а через нерозв’язані питання відповідності.

Головний економіст Morgan Stanley, Сін Цзицян, навів ще один гострий приклад: Huawei у 5G обладнанні теж мала технічну і цінову перевагу, але після 2018 року її все одно вигнали з європейських і американських мереж. 5G базові станції і AI Token — обидва залежать від того, хто і де проходить дані, і хто їх зберігає. Його слова:

“Не перебільшуйте переваги виходу AI Token за кордон через електроенергію, не зважаючи на геополітичні та безпекові ризики.”

Технічна перевага не врятує від недовіри.

Третя — політична стіна.

Заборона на чіпи блокує тренування, цензура моделей — їх публікацію. Це найнепередбачуваніша змінна.

Три стіни обмежують дуже вузький простір: продавати AI Token за дешевою електроенергією — можливо, лише тим, хто не боїться регуляцій і затримок, — довгий хвіст розробників. Рецепт — шлях, що не передає цінність електроенергії.

Два шляхи, два тупики. На якій позиції опиняються китайські AI-компанії у глобальній ціннісній ланцюжку?

4. Чемпіон на малій арені і глядач у ціннісному ланцюгу

24 лютого 2026 року дані OpenRouter показали: топ-10 моделей за споживанням AI Token — 8,7 трильйонів, з них китайські — 5,3 трильйона, що становить 61%.

“Китай вперше обійшов США” — ця новина розійшлася по всіх китайських медіа.

Керівник OpenRouter, Кріс Кларк, у подкасті описав свою картину: “Китайські відкриті моделі у роботі агентів у США — дуже високий відсоток.” Для складних задач кодування Claude коштує 50–100 доларів, а DeepSeek V3.2 — близько 0,5 долара. Це різниця у ціні у сотні разів, і для стартапів із десятками агентів — це питання виживання.

Але за цим 61% приховані два факти.

Перший: це лише маленька арена.

Обсяг AI Token, що можна врахувати у статистиці OpenRouter, — лише близько 3% світового. Головний бій — на іншому боці, і там розрив у показниках величезний.

У квітні 2026 року Anthropic досягла річного доходу понад 30 мільярдів доларів. За 15 місяців цей показник зріс у 30 разів — з 1 мільярда. Claude Code — інструмент для кодування, за півроку вийшов на 1 мільярд доларів. 1000 компаній платять понад мільйон доларів на рік, і 80% доходу — від корпоративних клієнтів. OpenAI — 25 мільярдів доларів на рік.

З іншого боку — MiniMax за дев’ять місяців витратила 500 мільйонів доларів, отримала доходу 79 мільйонів. Журнал «Фінанси» ще жорсткіше: частина API китайських моделей може мати негативну валову маржу, кожен запит — збитковий.

Китай виробив найбільше AI Token у світі, але майже непомітний у ціннісній ланцюжку.

Другий: не всі AI Token однакові за цінністю.

Один і той самий AI Token — для чатів коштує 0,01 долара/млн, для коду — 200 доларів/млн, для юридичних перевірок — 1000 доларів/млн. Різниця у 10 тисяч разів. За оцінками галузі, менше 5% споживання створює понад 80% бізнес-вартості.

У тій самій тиждень, коли писався цей текст, Anthropic і Blackstone, Goldman Sachs створили спільне підприємство вартістю 1,5 мільярда доларів, щоб безпосередньо розміщувати інженерів у компаніях портфелю PE. Також запустили 10 агентів для фінансів — генерація pitchbook, KYC, кредитних меморандумів, місячних звітів, аудитів. Джеймі Даймон і Даріо Амоді — разом на презентації. Один KYC-агент за один запуск споживає десятки AI Token, а економія на відповідності — тисячі доларів.

Це — реальна картина високої цінності AI Token.

Марк Начман з Goldman Sachs сказав: “Моделі самі по собі не змінять ваш робочий процес. Вам потрібні люди, що зможуть поєднати технології з бізнесом.”

Ці слова точно відображають різницю у цінності між Китаєм і США. Китайські компанії змагаються у тому, хто зробить AI Token дешевшим, а Anthropic — у тому, як інтегрувати AI Token у кожну бізнес-лінію Goldman. Перші продають сировину, другі — рішення. Китайські моделі — це інструменти для розробників, а не архітектори. Це — працівники за погодинною оплатою.

Це дуже нагадує історію китайської фотогальваніки 2008 року: світовий лідер за обсягами, але з найменшою маржею у виробництві компонентів. Контроль цін, брендовий преміум і високий сегмент — у інших. Тоді ще минуло понад десять років, щоб китайська фотогальваніка стала глобальним лідером.

Але історія 2008 року не закінчилася на “об’єм без прибутку”. Китайські компанії, що здобули глобальний успіх, — не через дешевий кремній, а через контроль усієї ланцюжка — від кремнію до модулів і до електростанцій.

Майбутнє виходу AI Token за кордон не залежить лише від ціни електроенергії — а від того, чи зможе він стати інфраструктурою, що інтегрується у бізнес-процеси.

Хтось уже намагається.

Компанія迅策科技 застосовує AI Token у фінансових і енергетичних вертикалях, щоб глибоко інтегрувати клієнтів у їхні дані та бізнес-процеси. Частка оплат у вигляді токенів зросла з 5% до 20–30%, і у другій половині 2025 року компанія вперше вийшла на прибуток. Вони продають не дешеві AI Token, а “перезапускають бізнес за допомогою AI Token”. Логіка — така сама, як у Anthropic для Goldman — але у китайській вертикальній ніші, і вже з 15 мільярдами доларів інвестицій і підтримкою Джеймі Даймона.

Різниця — велика, але напрямок правильний.

5. Електроенергія не змінилася, рахунки — так

У травні 2026 року Doubao запустила платну версію за 68 юанів/місяць. Три з половиною сотні мільйонів активних користувачів почали платити.

Того ж тижня Tencent Cloud підняла ціну на AI-сервіси на 5%, а ціна на GLM-5 від 智谱 — на 50% порівняно з попереднім поколінням.

Хтось порахував, що inference у Doubao коштує — з урахуванням амортизації обладнання — 58%, а електроенергія — 29%. Кожен новий користувач — це додаткове навантаження на GPU-кластер. Внутрішні голоси в ByteDance кажуть: “Ми не бачимо чіткої стратегії комерціалізації, і високі витрати на inference для великої кількості користувачів тиснуть на прибутки.”

Кінець епохи збиткових компаній.

Зростання цін відкриває більш глибоку проблему: хоча перевага дешевої електроенергії знижує собівартість AI Token, — цінність AI Token ніколи не залежала від витрат на виробництво. Вона залежить від того, для чого його використовують. AI Token, отриманий з однієї кіловат-години, — для чатів і для бізнес-рішень — цінність у сотні тисяч разів різна.

Китай має най дешевшу електроенергію у світі, і виробляє най дешевші AI Token, що займають 61% у OpenRouter. Але річний дохід Anthropic, можливо, перевищує сумарний дохід усіх китайських моделей.

Гірські водяні станції у Гуйчжоу і дата-центри ще працюють. Десять років тому ця сама електроенергія годувала майнінг, і майнінг зник. Тепер ця сама електроенергія годує фабрики AI Token. Вони ще працюють, але виробляють усе більше токенів, і цінність зменшується.

Арджун знову сьогодні зекономив кілька десятків доларів. Але кожен зекономлений долар — це та частина цінності, яку не зуміли захопити китайські AI-компанії.