Індекс витрат на AI-токени впав майже на 20%, що може свідчити про ознаки охолодження граничної готовності користувачів платити.

Світовий ринок AI-угод стикається з охолодженням ключового показника спостереження.

Основний індекс, що вимірює витрати на використання AI токенів, після швидкого зростання зазнав спаду, що викликало перегляд ринком того, чи є цей AI-цикл, спричинений надвеликими капітальними витратами, все ще стабільним — як інтенсивність попиту, так і ціноутворююча здатність перебувають під більш суворим контролем.

За даними Bloomberg, Індекс витрат на токени LLM, складений Silicon Data, після запуску в грудні минулого року майже подвоївся, але після досягнення піку в травні цього року впав майже на 20%. Цей індекс вважається найпрямішим ринковим показником готовності платити за AI-послуги та змін граничного попиту, і його ослаблення викликає переоцінку темпів комерціалізації AI.

Деякі інвестори вважають, що ця зміна може свідчити про те, що AI-компанії вступають у більш чутливе до витрат конкурентне середовище, і їхня ціноутворююча здатність може послаблюватися. Досвідчений інвестор Луї Навельє зазначає, що вже є ознаки того, що деякі користувачі починають обмежувати частоту використання через витрати. Водночас ринкові чутки про можливе відкладення IPO OpenAI також розглядаються як непряме підтвердження того, що прибутковість все ще залишається викликом.

Однак падіння індексу не означає, що самі AI-послуги стають «дешевшими». Silicon Data наголошує, що цей показник є комплексним результатом взаємодії ціни та обсягу використання, ближче до змінної «граничної готовності платити». Тому різні фактори, що стоять за його динамікою, можуть мати зовсім різні ринкові наслідки.

Посилення розбіжностей: охолодження попиту чи зміна цінової структури

Оптимістичне тлумачення стверджує, що ціни на токени впали більш ніж на 90% з 2023 року, значно знизивши бар'єр для використання, що сприяло зростанню загальних витрат. У цьому контексті тимчасове падіння індексу більше відображає зміну структури попиту, ніж загальне ослаблення попиту, і логіка експансії AI залишається в силі.

Однак песимісти вважають, що це може означати, що готовність користувачів платити наблизилася до тимчасової межі. Allianz Research зазначає, що поточний розрив у зростанні між інвестиціями в AI та фактичними продажами становить близько 46%, що перевищує відхилення приблизно 32% під час телекомунікаційної бульбашки 2001 року. У цьому контексті будь-яке ослаблення попиту може посилити тиск на оцінку.

Луї Навельє також зазначив, що компанії стикаються з обмеженнями витрат на використання AI-послуг і починають обмежувати «необмежене використання», що деякі учасники ринку розглядають як ранній сигнал зниження еластичності попиту.

Логіка капітальних витрат все ще залишається, але структура змінюється

Хоча сигнали попиту коливаються, інвестиційний цикл AI-інфраструктури не демонструє явного розвороту. Дані ринку показують, що висококласні GPU та пам'ять з високою пропускною здатністю все ще перебувають у стані дефіциту, який, як очікується, триватиме до 2026 року і може продовжитися до 2028 року.

Однак увага ринку переключається з навчання на виведення. У звіті зазначається, що ця зміна означає зміну структури попиту на обчислювальні потужності: частка висококласних GPU для навчання може зменшитися, а попит на апаратне забезпечення, оптимізоване для виведення, відносно зросте, що змінить структуру вигод ланцюга постачання.

Ця зміна не обов'язково означає негативний прогноз для напівпровідникової галузі, але може свідчити про перехід від «єдиного розширення висококласних обчислювальних потужностей» до «структурного перерозподілу попиту».

Політичні та регуляторні змінні підвищують складність ціноутворення для компаній

Крім самого попиту, регуляторне середовище також впливає на шляхи комерціалізації AI-продуктів.

Нещодавно американські регулятори запропонували скоригувати темпи випуску деяких моделей та послабили обмеження доступу до окремих моделей Anthropic PBC. Водночас Європейський AI Act встановлює обов'язкову оцінку та суворіші вимоги до прозорості для передових моделей.

Ці політичні зміни безпосередньо не обмежують ціни, але збільшують витрати на розгортання та відповідність, змушуючи компанії більше схилятися до оптимізації витрат при розподілі робочого навантаження між різними моделями. Ця тенденція може опосередковано вплинути на ціноутворюючу здатність та частку використання висококласних моделей.

Застереження щодо ризиків та відмова від відповідальності

         Ринок ризикує, інвестиції потребують обережності. Ця стаття не є індивідуальною інвестиційною рекомендацією і не враховує особливі інвестиційні цілі, фінансовий стан або потреби окремих користувачів. Користувачі повинні оцінити, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки в цій статті їхній конкретній ситуації. Інвестиції на основі цього здійснюються на власний ризик.