Ціни на оренду GPU знизилися на 30% за три тижні, ціновий ланцюг AI переходить від «великої міграції» NVIDIA до пам’ятевих чипів

Автор: Клод, Deep Tide TechFlow

Deep Tide огляд: Ціна оренди чипа NVIDIA B200 знизилася з піку наприкінці травня у 6.11 доларів/год до 4.22 доларів/год, за три тижні зменшившись приблизно на 30%. Тим часом, у секторі напівпровідників спостерігається рідкісна диференціація: ETF на напівпровідники SMH за минулий місяць виріс на 15%, Micron і SanDisk підскочили майже на 60%, тоді як NVIDIA за цей період знизилася на 3%. Для тих, хто володіє акціями NVIDIA або розглядає інвестиції у AI-інфраструктуру, постає ключове питання: гроші в AI не зменшилися, а просто перейшли в інше місце.

Цього року NVIDIA все ще зросла приблизно на 12%, але наразі увага ринку, здається, вже не зосереджена на ній.

За минулий місяць ETF на напівпровідники VanEck (SMH) сильно виріс на 15%, Micron і SanDisk підскочили майже на 60%. NVIDIA не тільки не йшла в ногу, а й знизилася приблизно на 3%. Більш ілюстративним є те, що ключовий індикатор, що підтримує цінову історію NVIDIA — ціна оренди хмарного сервісу для чипа B200 — також послаблюється.

За даними платформи GPU-цінування Ornn, ціна оренди B200 за годину 30 травня досягла тримісячного максимуму у 6.11 долара, але з того часу постійно знижувалася і минулого тижня опустилася до 4.22 долара, зменшившись приблизно на 30%. Керівник торгової платформи Goldman Sachs Rich Privorotsky минулого тижня прямо заявив: міф про «недостатність обчислювальної потужності» AI може падати з п’єдесталу.

Зниження ціни оренди B200 на 30% за три тижні — тиск на історію «недостатності обчислювальної потужності»

NVIDIA B200 — це основний чип для сучасних надмасштабних дата-центрів, і його ціна оренди вважається індикатором попиту та пропозиції AI-інфраструктури. За даними кількох сторонніх платформ, ціна на B200 почала знижуватися.

Дані Ornn показують, що ціна оренди B200 за годину зросла до 6.11 долара 30 травня, а потім почала падати і минулого тижня склала 4.22 долара. Індекс цін 63-х хмарних сервісів AIMultiple показує, що медіанна ціна на B200 становить 6.11 долара/год, але нові постачальники, наприклад neocloud, вже пропонують ціну близько 3.44 долара. Ще більш екстремальні дані — 26 постачальників, що використовують GetDeploying, мають середню ціну 4.99 долара/год, а мінімальна — лише 2.25 долара/год (за трирічним резервуванням).

На зниження цін вплинули три фактори: покращення виходу чипів на 4-нанометровому процесі TSMC зменшило собівартість B200; постачання HBM3e від SK Hynix і Micron у другому кварталі 2026 року стало більш вільним; нові постачальники отримали запаси B200, і компанії RunPod, Lambda, Nebius, Spheron вже пропонують їх у наявності, що знизило цінову конкуренцію.

У другій половині року тиск посилиться. Після запуску наступного покоління Blackwell Ultra B300 частина потужностей B200 перейде з режиму «на вимогу» у режим аукціону. Ціни на B300 у спотовому режимі вже опускалися до 2.45 долара/год, що дешевше за мінімальну ціну на B200. За прогнозами Spheron і Thunder Compute, ціна на B200 у режимі «на вимогу» може стабілізуватися у діапазоні 2.50–3.00 долара до четвертого кварталу 2026 року.

Для інвесторів, що володіють акціями NVIDIA, зниження цін на оренду означає тиск на прибутковість клієнтів (хмарних провайдерів, нових платформ), а їхні рішення щодо закупівель безпосередньо впливають на темпи замовлень NVIDIA.

Різка диференціація у секторі напівпровідників: пам’ять стрімко зростає, NVIDIA відстає

Ці дані дуже яскраво ілюструють цю диференціацію.

З початку 2026 року NVIDIA зросла приблизно на 12%, але за останній місяць знизилася на 3%. У той час як ETF на напівпровідники SMH за цей період виріс на 84%, а за останній місяць — на 15%. Micron за останній місяць підскочив майже на 60%, досягнувши історичного максимуму близько 1,089 доларів, а за рік — понад 700% зростання, з ринковою капіталізацією понад 1,2 трильйона доларів. SanDisk за останній місяць також виріс майже на 60%, а за 52 тижні — понад 4400%.

Можливо, ринок вже не відмовляється від AI, а просто вважає, що вузькі місця у ланцюжку цінності AI переміщуються.

Раніше логіка була такою: «недостатність GPU → NVIDIA має цінову перевагу → найбільший прибуток у ланцюжку». Тепер ситуація змінилася: пропозиція GPU послаблюється, але попит на високошвидкісну пам’ять (HBM) і сховища стрімко зростає, і пам’ять стала новим вузьким місцем.

Останні квартальні звіти Micron (другий квартал 2026 року) показують доходи у 23.8 мільярдів доларів, майже вдвічі більше порівняно з минулим роком (у той час як у тому ж періоді минулого року — 8 мільярдів). SanDisk після розділу з Western Digital у третьому кварталі 2026 року отримала доходи у 5.95 мільярдів доларів, що на 97% більше порівняно з попереднім роком.

За даними TrendForce від 16 червня, ціни на пам’ять у першій половині 2026 року зросли більш ніж на 100%, і структурна нестача, ймовірно, триватиме і у другій половині року. Генеральний директор Apple Тім Кук минулого тижня у інтерв’ю визнав, що Apple вже не може самостійно поглинати зростання цін на пам’ять. Якщо навіть така компанія, як Apple, яка має найсильнішу переговорну позицію, заявляє, що «не витримує», то цінові можливості виробників пам’яті стають очевидними.

Micron опублікує завтра (24 червня) квартальний звіт, і очікується, що він знову поб’є рекорди. Цей звіт стане ключовим для визначення, чи зможе «суперцикл пам’яті» тривати.

Керівник торгівлі Goldman Sachs: ключовий індикатор — ціна оренди

Rich Privorotsky з Goldman Sachs минулого тижня сформулював чітку оцінку:

Якщо обчислювальні ресурси справді дефіцитні, ціна оренди має залишатися стабільною, і постійні капітальні витрати цілком логічні. Якщо ж пропозиція зростає і ціна оренди постійно знижується, то основний припущення про «недостатність обчислювальної потужності» у всій ланцюжку AI-обладнання починає ставитися під сумнів.

Він додав, що цей тиск перш за все проявиться у апаратному забезпеченні. Реальними вигодонабувачами є ті компанії, що продають цілі системи і монетизують їх використання, а не ті, що просто продають «молоти і лопати». Більший ризик — у верхніх ланках інфраструктурного ланцюжка, оскільки там оцінка ще базується на припущенні «постійного дефіциту».

Це дуже чітко вказує: бізнес-модель NVIDIA — продавати чипи (молоти і лопати), а не стягувати плату за використання. Якщо ціни на оренду у downstream-клієнтів падають, а ціна на чипи NVIDIA залишається стабільною, то це призведе до стиснення маржі і, зрештою, до уповільнення замовлень.

Останній звіт Citadel Securities «Tokenomics» також підтверджує цю ідею: основні обмеження у впровадженні AI вже змістилися з «можливостей моделей» у «вартості та дефіцит обчислювальної потужності». Користувачі швидко переходять до більш дешевих моделей. Індекс цін токенів протягом семи днів поспіль падає, досягши найтривалішого за цей рік зниження.

Професор фінансів з Університету Санта-Клари Seoyoung Kim прямо каже: «Більшість покупців не знає, скільки обчислювальної потужності їм потрібно наступного року, постачальники не знають, скільки GPU замовити, а NVIDIA не знає, скільки виробляти. Всі вгадують, і коли їхні очікування починають співпадати з «можливо, їх стало більше», ціни тиснуть вниз».

Договір SpaceX-Google на 30 мільярдів доларів: ще один приклад активного ринку довгострокових контрактів

Ціни на оренду на спотовому ринку знижуються, але довгострокові контракти розповідають іншу історію.

Згідно з документами SpaceX від 5 червня, Google погодилася з 2026 року по червень 2029 року щомісяця платити SpaceX 920 мільйонів доларів за оренду близько 110 тисяч GPU NVIDIA та супутніх компонентів, включаючи пам’ять. Загальна вартість контракту — близько 30 мільярдів доларів. У травні компанія Anthropic підписала схожий контракт із SpaceX, щомісяця платячи 1.25 мільярда доларів за весь обчислювальний ресурс їхнього дата-центру Colossus 1 у Мемфісі, що загалом становить майже 45 мільярдів доларів.

Обидва контракти свідчать про те, що після злиття з xAI у лютому 2026 року SpaceX перетворила свій суперкомп’ютерний кластер Colossus у комерційний актив, щоб зафіксувати великі доходи перед IPO (з оцінкою у 1.75 трильйона доларів).

Для NVIDIA це суперечливий сигнал. З одного боку, довгострокові контракти на 110 тисяч GPU підтверджують, що великі клієнти все ще масово закріплюють обчислювальні ресурси, і RBC Capital Markets після оголошення угод заявила, що NVIDIA «знаходиться у найвигіднішому положенні серед конкурентів», і ці угоди принаймні у короткостроковій перспективі знімають побоювання щодо ASIC, що крадуть частку NVIDIA.

З іншого боку, причина, чому Google потрібно орендувати обчислювальні ресурси у SpaceX, — це те, що власні потужності компанії не встигають за зростанням попиту. У 2026 році капітальні витрати Google становитимуть від 180 до 190 мільярдів доларів, тоді як щомісячна оплата SpaceX у 920 мільйонів — менше 6% від річного бюджету, і це фактично «містокова потужність». Коли у 2027–2028 роках їхні власні дата-центри почнуть працювати, залишається питання, чи зможе зовнішній попит на оренду зберегти поточний рівень.

Контракти також містять 90-денний попередній термін повідомлення про розірвання. Це не схоже на контракт, укладений у період «надмірної дефіцитності» обчислювальної потужності, а радше — на можливість для покупця піти.

Ризики NVIDIA: не у попиті, а у ціновій політиці

Об’єднавши ці дані, можна зробити висновок: проблема NVIDIA полягає у зміні розподілу прибутків у ланцюжку цінності AI.

З боку постачання GPU, підвищення виходу з ладу TSMC, збільшення запасів у інших виробників і майбутній запуск B300 зменшують дефіцит у 2024–2025 роках. З боку попиту, великі клієнти все ще масово закуповують, але їхні стратегії змінилися з «заради отримання товару» на «заради цінової конкуренції, довгострокових контрактів і збереження опцій виходу». З точки зору прибутку, ціна оренди у downstream-сегменті вже знижується, і якщо ціна на чипи NVIDIA не знизиться відповідно, це призведе до стиснення маржі і, зрештою, до уповільнення замовлень.

Пам’ять стала новим об’єктом інтересу — це ще один прояв зміщення у ланцюжку цінностей.

Чим більшими стають моделі AI і чим більше завдань на обчислення, тим більш жорстким стає попит на високошвидкісну пам’ять (HBM). Хоча архітектурні оновлення, наприклад FP4 у B200, підвищують ефективність, фізичний обмежувач — пропускна здатність пам’яті. Виробництво HBM Micron у 2026 році вже повністю розпродане, і ця ситуація «купити неможливо навіть за гроші» контрастує із зниженням цін на оренду B200.

Завтра вийде квартальний звіт Micron, і його результати стануть ще одним ключовим індикатором. Якщо доходи і прогнози знову перевищать очікування, то історія «суперцикла пам’яті» отримає додатковий поштовх.

Керівник торгівлі Goldman Sachs: ключовий індикатор — ціна оренди

Rich Privorotsky з Goldman Sachs минулого тижня сформулював чіткий каркас оцінки:

Якщо обчислювальні ресурси справді дефіцитні, ціна оренди має залишатися стабільною, і постійні капітальні витрати цілком логічні. Якщо ж пропозиція зростає і ціна постійно знижується, то основне припущення про «недостатність обчислювальної потужності» у всій ланцюжку AI-обладнання починає ставитися під сумнів.

Він додав, що цей тиск перш за все проявиться у апаратному забезпеченні. Реальними вигодонабувачами є ті компанії, що продають цілі системи і монетизують їх використання, а не ті, що просто продають «молоти і лопати». Більший ризик — у верхніх ланках інфраструктурного ланцюжка, оскільки там оцінка ще базується на припущенні «постійного дефіциту».

Це дуже чітко вказує: бізнес-модель NVIDIA — продавати чипи (молоти і лопати), а не стягувати плату за використання. Якщо ціни на оренду у downstream-клієнтів падають, а ціна на чипи NVIDIA залишається стабільною, то це призведе до стиснення маржі і, зрештою, до уповільнення замовлень.

Останній звіт Citadel Securities «Tokenomics» також підтверджує цю ідею: основні обмеження у впровадженні AI вже змістилися з «можливостей моделей» у «вартості та дефіцит обчислювальної потужності». Користувачі швидко переходять до більш дешевих моделей. Індекс цін токенів протягом семи днів поспіль падає, досягши найтривалішого за цей рік зниження.

Професор фінансів з Університету Санта-Клари Seoyoung Kim прямо каже: «Більшість покупців не знає, скільки обчислювальної потужності їм потрібно наступного року, постачальники не знають, скільки GPU замовити, а NVIDIA не знає, скільки виробляти. Всі вгадують, і коли їхні очікування починають співпадати з «можливо, їх стало більше», ціни тиснуть вниз».

Договір SpaceX-Google на 30 мільярдів доларів: ще один приклад активного ринку довгострокових контрактів

Ціни на оренду на спотовому ринку знижуються, але довгострокові контракти розповідають іншу історію.

Згідно з документами SpaceX від 5 червня, Google погодилася з 2026 року по червень 2029 року щомісяця платити SpaceX 920 мільйонів доларів за оренду близько 110 тисяч GPU NVIDIA та супутніх компонентів, включаючи пам’ять. Загальна вартість контракту — близько 30 мільярдів доларів. У травні компанія Anthropic підписала схожий контракт із SpaceX, щомісяця платячи 1.25 мільярда доларів за весь обчислювальний ресурс їхнього дата-центру Colossus 1 у Мемфісі, що загалом становить майже 45 мільярдів доларів.

Обидва контракти свідчать про те, що після злиття з xAI у лютому 2026 року SpaceX перетворила свій суперкомп’ютерний кластер Colossus у комерційний актив, щоб зафіксувати великі доходи перед IPO (з оцінкою у 1.75 трильйона доларів).

Для NVIDIA це суперечливий сигнал. З одного боку, довгострокові контракти на 110 тисяч GPU підтверджують, що великі клієнти все ще масово закріплюють обчислювальні ресурси, і RBC Capital Markets після оголошення угод заявила, що NVIDIA «знаходиться у найвигіднішому положенні серед конкурентів», і ці угоди принаймні у короткостроковій перспективі знімають побоювання щодо ASIC, що крадуть частку NVIDIA.

З іншого боку, причина, чому Google потрібно орендувати обчислювальні ресурси у SpaceX, — це те, що власні потужності компанії не встигають за зростанням попиту. У 2026 році капітальні витрати Google становитимуть від 180 до 190 мільярдів доларів, тоді як щомісячна оплата SpaceX у 920 мільйонів — менше 6% від річного бюджету, і це фактично «містковий ресурс». Коли у 2027–2028 роках їхні власні дата-центри почнуть працювати, залишається питання, чи зможе зовнішній попит на оренду зберегти поточний рівень.

Контракти також містять 90-денний попередній термін повідомлення про розірвання. Це не схоже на контракт, укладений у період «надмірної дефіцитності» обчислювальної потужності, а радше — на можливість для покупця піти.

Ризики NVIDIA: не у попиті, а у ціновій політиці

Об’єднавши ці дані, можна зробити висновок: проблема NVIDIA полягає у зміні розподілу прибутків у ланцюжку цінності AI.

З боку постачання GPU, підвищення виходу з ладу TSMC, збільшення запасів у інших виробників і майбутній запуск B300 зменшують дефіцит у 2024–2025 роках. З боку попиту, великі клієнти все ще масово закуповують, але їхні стратегії змінилися з «заради отримання товару» на «заради цінової конкуренції, довгострокових контрактів і збереження опцій виходу». З точки зору прибутку, ціна оренди у downstream-сегменті вже знижується, і якщо ціна на чипи NVIDIA не знизиться відповідно, це призведе до стиснення маржі і, зрештою, до уповільнення замовлень.

Пам’ять стала новим об’єктом інтересу — це ще один прояв зміщення у ланцюжку цінностей.

Чим більшими стають моделі AI і чим більше завдань на обчислення, тим більш жорстким стає попит на високошвидкісну пам’ять (HBM). Хоча архітектурні оновлення, наприклад FP4 у B200, підвищують ефективність, фізичний обмежувач — пропускна здатність пам’яті. Виробництво HBM Micron у 2026 році вже повністю розпродане, і ця ситуація «купити неможливо навіть за гроші» контрастує із зниженням цін на оренду B200.

Завтра вийде квартальний звіт Micron, і його результати стануть ще одним ключовим індикатором. Якщо доходи і прогнози знову перевищать очікування, то історія «суперцикла пам’яті» отримає додатковий поштовх.

Керівник торгівлі Goldman Sachs: ключовий індикатор — ціна оренди

Rich Privorotsky з Goldman Sachs минулого тижня сформулював чіткий каркас оцінки:

Якщо обчислювальні ресурси справді дефіцитні, ціна оренди має залишатися стабільною, і постійні капітальні витрати цілком логічні. Якщо ж пропозиція зростає і ціна постійно знижується, то основне припущення про «недостатність обчислювальної потужності» у всій ланцюжку AI-обладнання починає ставитися під сумнів.

Він додав, що цей тиск перш за все проявиться у апаратному забезпеченні. Реальними вигодонабувачами є ті компанії, що продають цілі системи і монетизують їх використання, а не ті, що просто продають «молоти і лопати». Більший ризик — у верхніх ланках інфраструктурного ланцюжка, оскільки там оцінка ще базується на припущенні «постійного дефіциту».

Це дуже чітко вказує: бізнес-модель NVIDIA — продавати чипи (молоти і лопати), а не стягувати плату за використання. Якщо ціни на оренду у downstream-клієнтів падають, а ціна на чипи NVIDIA залишається стабільною, то це призведе до стиснення маржі і, зрештою, до уповільнення замовлень.

Останній звіт Citadel Securities «Tokenomics» також підтверджує цю ідею: основні обмеження у впровадженні AI вже змістилися з «можливостей моделей» у «вартості та дефіцит обчислювальної потужності». Користувачі швидко переходять до більш дешевих моделей. Індекс цін токенів протягом семи днів поспіль падає, досягши найтривалішого за цей рік зниження.

Професор фінансів з Університету Санта-Клари Seoyoung Kim прямо каже: «Більшість покупців не знає, скільки обчислювальної потужності їм потрібно наступного року, постачальники не знають, скільки GPU замовити, а NVIDIA не знає, скільки виробляти. Всі вгадують, і коли їхні очікування починають співпадати з «можливо, їх стало більше», ціни тиснуть вниз».

Договір SpaceX-Google на 30 мільярдів доларів: ще один приклад активного ринку довгострокових контрактів

Ціни на оренду на спотовому ринку знижуються, але довгострокові контракти розповідають іншу історію.

Згідно з документами SpaceX від 5 червня, Google погодилася з 2026 року по червень 2029 року щомісяця платити SpaceX 920 мільйонів доларів за оренду близько 110 тисяч GPU NVIDIA та супутніх компонентів, включаючи пам’ять. Загальна вартість контракту — близько 30 мільярдів доларів. У травні компанія Anthropic підписала схожий контракт із SpaceX, щомісяця платячи 1.25 мільярда доларів за весь обчислювальний ресурс їхнього дата-центру Colossus 1 у Мемфісі, що загалом становить майже 45 мільярдів доларів.

Обидва контракти свідчать про те, що після злиття з xAI у лютому 2026 року SpaceX перетворила свій суперкомп’ютерний кластер Colossus у комерційний актив, щоб зафіксувати великі доходи перед IPO (з оцінкою у 1.75 трильйона доларів).

Для NVIDIA це суперечливий сигнал. З одного боку, довгострокові контракти на 110 тисяч GPU підтверджують, що великі клієнти все ще масово закріплюють обчислювальні ресурси, і RBC Capital Markets після оголошення угод заявила, що NVIDIA «знаходиться у найвигіднішому положенні серед конкурентів», і ці угоди принаймні у короткостроковій перспективі знімають побоювання щодо ASIC, що крадуть частку NVIDIA.

З іншого боку, причина, чому Google потрібно орендувати обчислювальні ресурси у SpaceX, — це те, що власні потужності компанії не встигають за зростанням попиту. У 2026 році капітальні витрати Google становитимуть від 180 до 190 мільярдів доларів, тоді як щомісячна оплата SpaceX у 920 мільйонів — менше 6% від річного бюджету, і це фактично «містковий ресурс». Коли у 2027–2028 роках їхні власні дата-центри почнуть працювати, залишається питання, чи зможе зовнішній попит на оренду зберегти поточний рівень.

Контракти також містять 90-денний попередній термін повідомлення про розірвання. Це не схоже на контракт, укладений у період «надмірної дефіцитності» обчислювальної потужності, а радше — на можливість для покупця піти.

Ризики NVIDIA: не у попиті, а у ціновій політиці

Об’єднавши ці дані, можна зробити висновок: проблема NVIDIA полягає у зміні розподілу прибутків у ланцюжку цінності AI.

З боку постачання GPU, підвищення виходу з ладу TSMC, збільшення запасів у інших виробників і майбутній запуск B300 зменшують дефіцит у 2024–2025 роках. З боку попиту, великі клієнти все ще масово закуповують, але їхні стратегії змінилися з «заради отримання товару» на «заради цінової конкуренції, довгострокових контрактів і збереження опцій виходу». З точки зору прибутку, ціна оренди у downstream-сегменті вже знижується, і якщо ціна на чипи NVIDIA не знизиться відповідно, це призведе до стиснення маржі і, зрештою, до уповільнення замовлень.

Пам’ять стала новим об’єктом інтересу — це ще один прояв зміщення у ланцюжку цінностей.

Чим більшими стають моделі AI і чим більше завдань на обчислення, тим більш жорстким стає попит на високошвидкісну пам’ять (HBM). Хоча архітектурні оновлення, наприклад FP4 у B200, підвищують ефективність, фізичний обмежувач — пропускна здатність пам’яті. Виробництво HBM Micron у 2026 році вже повністю розпродане, і ця ситуація «купити неможливо навіть за гроші» контрастує із зниженням цін на оренду B200.

Завтра вийде квартальний звіт Micron, і його результати стануть ще одним ключовим індикатором. Якщо доходи і прогнози знову перевищать очікування, то історія «суперцикла пам’яті» отримає додатковий поштовх.

Керівник торгівлі Goldman Sachs: ключовий індикатор — ціна оренди

Rich Privorotsky з Goldman Sachs минулого тижня сформулював чіткий каркас оцінки:

Якщо обчислювальні ресурси справді дефіцитні, ціна оренди має залишатися стабільною, і постійні капітальні витрати цілком логічні. Якщо ж пропозиція зростає і ціна постійно знижується, то основне припущення про «недостатність обчислювальної потужності» у всій ланцюжку AI-обладнання починає ставитися під сумнів.

Він додав, що цей тиск перш за все проявиться у апаратному забезпеченні. Реальними вигодонабувачами є ті компанії, що продають цілі системи і монетизують їх використання, а не ті, що просто продають «молоти і лопати». Більший ризик — у верхніх ланках інфраструктурного ланцюжка, оскільки там оцінка ще базується на припущенні «постійного дефіциту».

Це дуже чітко вказує: бізнес-модель NVIDIA — продавати чипи (молоти і лопати), а не стягувати плату за використання. Якщо ціни на оренду у downstream-клієнтів падають, а ціна на чипи NVIDIA залишається стабільною, то це призведе до стиснення маржі і, зрештою, до уповільнення замовлень.

Останній звіт Citadel Securities «Tokenomics» також підтверджує цю ідею: основні обмеження у впровадженні AI вже змістилися з «можливостей моделей» у «вартості та дефіцит обчислювальної потужності». Користувачі швидко переходять до більш дешевих моделей. Індекс цін токенів протягом семи днів поспіль падає, досягши найтривалішого за цей рік зниження.

Професор фінансів з Університету Санта-Клари Seoyoung Kim прямо каже: «Більшість покупців не знає, скільки обчислювальної потужності їм потрібно наступного року, постачальники не знають, скільки GPU замовити, а NVIDIA не знає, скільки виробляти. Всі вгадують, і коли їхні очікування починають співпадати з «можливо, їх стало більше», ціни тиснуть вниз».