ОтветыОпубликовано16 источники
Goldman Sachs предупреждает: дешевеющие токены ИИ могут ударить по чипам, облакам и дата-центрам
Индекс затрат на токены LLM от Silicon Data опустился до 0,97 доллара за миллион токенов после снижения на 29% за август; Goldman Sachs считает, что без сопоставимого роста потребления это повышает риск избытка вычисл... Базовая оценка Goldman Sachs предполагает около 7,6 трлн долларов капитальных вложений в вычисле...
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-5.6 TerraИзображения созданы с помощью GPT Image 2
Ответ на исследование
Ключевые выводы
- Индекс затрат на токены LLM от Silicon Data опустился до 0,97 доллара за миллион токенов после снижения на 29% за август; Goldman Sachs считает, что без сопоставимого роста потребления это повышает риск избытка вычисл...
- Базовая оценка Goldman Sachs предполагает около 7,6 трлн долларов капитальных вложений в вычисления, дата центры и энергетику в 2026–2031 годах — от 765 млрд долларов в 2026 году до 1,6 трлн в 2031 м.
- Потенциальным противовесом могут стать ИИ агенты: Goldman Sachs Research ожидает 24 кратного роста ежемесячного потребления токенов к 2030 году, но этот прогноз должен воплотиться в регулярные платные сценарии использ...
Промпт ИИ
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is Goldman Sachs’ warning that rapidly falling LLM token prices—down to about $0.97–$0.98 per million tokens after a 29% August decline. Article summary: Goldman’s warning implies a more selective, riskier outlook for AI-infrastructure investors: compute demand can grow sharply while the revenue earned per unit of compute falls even faster. If that happens, utilization, p. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
Дешёвый инференс — то есть выполнение запросов уже обученной моделью — сам по себе не плохая новость. Напротив, он делает ИИ доступнее для компаний и разработчиков, открывает новые сценарии применения и может резко увеличить число запросов. Однако предупреждение Goldman Sachs состоит в другом: дорогостоящую инфраструктуру строят на годы вперёд, тогда как выручка за единицу использования модели может быстро снижаться.
По сообщениям о записке Goldman, индекс расходов на использование LLM от Silicon Data недавно достиг 0,97 доллара за миллион токенов после падения на 29% в августе. Отдельный индекс цен на передовые модели показывает уровень на 84% ниже базы марта 2023 года. 2
4
5
Если рост платного потребления токенов не перекроет снижение цен и повышение эффективности моделей, рынок может получить слишком много дорогих вычислительных мощностей для менее доходных задач инференса. Это риск не только для разработчиков моделей, но и для всей цепочки ИИ-инфраструктуры.
Главная математика: объём должен расти быстрее, чем падает цена
Падение цены токена не означает автоматически падение спроса на вычисления. Более низкие тарифы способны сделать ИИ экономически оправданным для множества новых задач. Но поставщикам необходимо, чтобы рост оплачиваемого объёма токенов — вместе с сокращением собственных издержек — опережал снижение выручки на токен.
Как следует из публикаций о позиции Goldman, конкуренция в ценообразовании моделей может сделать монетизацию каждого токена менее устойчивой. Если вычислительное потребление не будет расти достаточно быстро, отрасль в итоге рискует оказаться с избыточной инфраструктурой. 1
2
Здесь важно разделять три вещи:
- для пользователей дешёвый ИИ выгоден, если он позволяет решать полезные задачи с меньшими затратами;
- для владельцев инфраструктуры он может быть проблемой, если мощности финансировались в расчёте на дефицит и высокую цену вычислений;
- решающим фактором становится эластичность спроса: создаёт ли снижение цены достаточно нового использования, чтобы совокупная выручка и спрос на вычисления не сокращались.
Почему ставки так высоки
Предупреждение прозвучало на фоне масштабных планов по расширению инфраструктуры. Базовая оценка Goldman Sachs — около 7,6 трлн долларов капитальных вложений в вычисления, дата-центры и энергетику в 2026–2031 годах. Согласно модели, годовые расходы вырастут примерно с 765 млрд долларов в 2026 году до 1,6 трлн долларов в 2031-м. Сам Goldman подчёркивает: это чувствительные к исходным предпосылкам оценки, а не гарантированный прогноз. 9
Существенная часть этих средств идёт в долгоживущие активы: ускорители, серверы, сетевое оборудование, площадки дата-центров и энергоснабжение. Их окупаемость требует устойчивой загрузки и приемлемой доходности в течение длительного времени.
Что это может значить для производителей чипов
Для поставщиков полупроводников риск не обязательно проявится как мгновенный обвал спроса. Клиенты могут продолжать закупать мощности, запуская новые ИИ-продукты или стремясь заранее обеспечить поставки.
Проблема возникнет, если уже введённые мощности начнут опережать платёжеспособный спрос. Тогда покупатели способны замедлить закупки ускорителей и серверов, сильнее давить на цены или требовать большей производительности на каждый доллар затрат. Лучше защищены могут оказаться компании с заметно отличающимся оборудованием, сильной программной экосистемой или эффективными решениями для инференса.
Для инвестора важнее не сам факт поставки оборудования, а то, превращаются ли заказы в устойчиво загруженные мощности и выручку от реальных ИИ-нагрузок.
Дата-центры: проверка на загрузку, а не только на дефицит
Проекты дата-центров требуют крупных и долгосрочных вложений в землю, электроэнергию и здания. Если инференс становится дешевле либо эффективнее, клиентам может понадобиться меньше инфраструктуры для прежнего объёма прикладового результата. Это способно давить на заполняемость, условия аренды и доходность проектов, рассчитанных на постоянный дефицит мощностей.
Это не означает, что спрос на дата-центры исчезнет. Доступность электроэнергии и технические требования ИИ-развёртываний по-прежнему могут ограничивать предложение. Но дефицит в одном регионе или на одном энергетическом рынке вполне может соседствовать с более слабой экономикой в другом. Поэтому физический дефицит нужно отделять от признаков того, что клиенты действительно прибыльно потребляют мощности, продлевают контракты и расширяют их.
Облакам и хостингам моделей нужны объём и сервисная ценность
Облачные платформы и поставщики доступа к моделям могут выиграть от снижения стоимости инференса: доступные цены способны привлечь больше разработчиков и корпоративных нагрузок. Но одновременно уменьшается выручка на единицу использования.
Чтобы защитить валовую прибыль, им потребуется сочетание трёх факторов:
- значительно больший объём токенов в регулярных продуктивных сценариях;
- рост эффективности, при котором собственная себестоимость снижается быстрее цены для клиента;
- услуги с более высокой ценностью вокруг модели: развёртывание, безопасность, интеграция данных и инструменты автоматизации процессов.
Конкурентное ценообразование в сегменте проприетарных моделей — центральная часть риска, описанного в публикациях о предупреждении Goldman. 1
2 Важна не номинальная цена токена сама по себе, а соотношение между ценой для клиента, себестоимостью поставщика и общим объёмом платного использования.
ИИ-агенты — возможный противовес
Бычий сценарий связан с агентным ИИ — системами, выполняющими многошаговые задачи и потенциально потребляющими гораздо больше токенов, чем обычный чат-бот. Goldman Sachs Research ожидает, что внедрение таких агентов потребителями и компаниями может увеличить ежемесячное потребление токенов в 24 раза между 2026 и 2030 годами — примерно до 120 квадриллионов токенов в месяц. 7
Именно поэтому дешёвые токены не равны автоматически слабому спросу на вычисления. Если агенты перейдут от демонстраций к частым и полезным задачам, общий объём использования может вырасти достаточно, чтобы поддержать инфраструктурное расширение.
Но это прогноз, а не гарантия. Инвестиционная логика зависит от того, появятся ли у агентов повторяющиеся задачи, за которые пользователи и бизнес готовы платить, а не только большой поток недорогих экспериментальных запросов.
Какие показатели важнее громких заголовков о цене токена
Проверять тезис об избытке вычислительных мощностей стоит по связанным метрикам:
- рост ИИ-выручки относительно падения цены токена: растёт ли общая монетизация при снижении тарифов;
- заказы на ускорители и серверы относительно фактического развёртывания: используется ли закупленная мощность на практике;
- загрузка дата-центров, законтрактованные мощности и продления договоров: сохраняется ли спрос после ввода площадок;
- валовая маржа облачных провайдеров: компенсируют ли эффективность и дополнительные сервисы более дешёвый инференс;
- внедрение ИИ-агентов в продуктивной среде: создают ли они повторяемые критически важные процессы, а не единичные тесты;
- доступность электроэнергии: остаётся ли она устойчивым ограничением полезных мощностей или лишь временным узким местом до появления спроса.
Вывод
Предупреждение Goldman не сводится к утверждению, что низкие цены на токены LLM вредны. Удешевление инференса вполне может стать механизмом массового внедрения ИИ. Риск возникает, если ценовая дефляция и рост эффективности сокращают выручку и потребность в вычислениях быстрее, чем растёт использование агентов.
Для инвесторов в ИИ-инфраструктуру это превращает историю из простого наращивания мощностей в тест на их загрузку и монетизацию. Наиболее устойчивыми могут оказаться компании, которые способны превращать дешёвые токены в долгосрочные высокоценные нагрузки и одновременно сохранять преимущество по себестоимости, производительности или глубине сервиса. 1
7
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Люди также спрашивают
Каков краткий ответ на вопрос «Goldman Sachs предупреждает: дешевеющие токены ИИ могут ударить по чипам, облакам и дата-центрам»?
Индекс затрат на токены LLM от Silicon Data опустился до 0,97 доллара за миллион токенов после снижения на 29% за август; Goldman Sachs считает, что без сопоставимого роста потребления это повышает риск избытка вычисл...
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
Индекс затрат на токены LLM от Silicon Data опустился до 0,97 доллара за миллион токенов после снижения на 29% за август; Goldman Sachs считает, что без сопоставимого роста потребления это повышает риск избытка вычисл... Базовая оценка Goldman Sachs предполагает около 7,6 трлн долларов капитальных вложений в вычисления, дата центры и энергетику в 2026–2031 годах — от 765 млрд долларов в 2026 году до 1,6 трлн в 2031 м.
Что мне делать дальше на практике?
Потенциальным противовесом могут стать ИИ агенты: Goldman Sachs Research ожидает 24 кратного роста ежемесячного потребления токенов к 2030 году, но этот прогноз должен воплотиться в регулярные платные сценарии использ...