ОтветыОпубликовано31 источники
Цена ИИ-токенов упала ниже $1 — но расходы на ИИ продолжают расти
31 августа 2026 года индекс Silicon Data достиг 97 центов за миллион токенов — минимального значения с момента запуска. Постоянная скидка DeepSeek в 75% на V4 Pro и снижение цен Xiaomi до 99% превратили конкуренцию китайских моделей в масштабную войну за стоимость инференса.
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-5.6 LunaИзображения созданы с помощью GPT Image 1.5
Ответ на исследование
Ключевые выводы
- 31 августа 2026 года индекс Silicon Data достиг 97 центов за миллион токенов — минимального значения с момента запуска.
- Постоянная скидка DeepSeek в 75% на V4 Pro и снижение цен Xiaomi до 99% превратили конкуренцию китайских моделей в масштабную войну за стоимость инференса.
- Дешёвый инференс может ускорить рост потребления, но разрыв в 46% между капитальными расходами на ИИ и ростом продаж указывает на серьёзные риски монетизации и окупаемости.
Промпт ИИ
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What caused the Silicon Data LLM Token Expenditure Index to fall below $1 per million tokens to a record low, how did Chinese AI laboratorie. Article summary: The index fell below $1 because the effective market price of inference was pushed down by cheaper open-weight Chinese models, aggressive API discounting, lower production costs, and competitive cuts by frontier provider. Topic tags: general, general web, user generated, news. 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 w
Индекс расходов на токены больших языковых моделей Silicon Data впервые опустился ниже $1 за миллион токенов. 31 августа 2026 года его широкорыночное значение составило 97 центов — это минимум с момента создания индекса и менее половины пикового уровня начала лета. 4
На первый взгляд это выглядит как плохая новость для индустрии ИИ: если «интеллект» дешевеет, не означает ли это падение спроса? Не обязательно. Индекс Silicon Data показывает не общий объём расходов на искусственный интеллект и не количество использованных токенов, а взвешенную среднюю цену, которую рынок платит за миллион токенов инференса — то есть за обработку запросов моделью. 2
7
8
Иными словами, показатель отражает, сколько рынок готов платить за единицу вычислительного результата. Он может снижаться одновременно с ростом общего потребления.
Почему цена достигла рекордного минимума
На рынок одновременно воздействовали несколько факторов:
- Дешёвые китайские модели получили большую долю рынка. Открытые и недорогие системы предложили разработчикам альтернативу премиальным закрытым моделям, снизив среднюю стоимость обработки запросов.
38
39
- Цена стала оружием в борьбе за пользователей. Скидки на API помогают разработчикам моделей привлекать клиентов, расширять внедрение и защищать долю рынка в условиях, когда различия в возможностях систем становятся менее заметными.
- Улучшилась экономика инференса. Снижение затрат на производство и обслуживание моделей позволило предлагать больше вычислительных ресурсов за меньшие деньги. Однако доступные материалы не подтверждают, что одинаковая структура расходов сложилась у всех поставщиков.
- Конкуренция вышла за пределы Китая. Американские и другие ведущие разработчики также снизили цены на бюджетные тарифы, усилив давление на весь рынок.
36
37
Общая динамика была нисходящей: в начале июня индекс превышал $2 за миллион токенов, в первые дни августа находился примерно на уровне $1,16–1,18, а затем пересёк отметку $1. 1
38
4 Точные промежуточные значения менее надёжны: публичные снимки индекса и сообщения посредников не всегда совпадают. Например, для 27 июля приводилось значение $1,43.
1
2
Как китайские лаборатории устроили ценовую войну
Одним из наиболее заметных импульсов стало решение DeepSeek в мае навсегда снизить стоимость API-флагмана V4-Pro на 75%. Компания заявила, что новые тарифы останутся на уровне четверти первоначальной цены, причём стоимость зависит от типа использования. 33
Конкуренты быстро ответили. Xiaomi объявила о снижении цен на API моделей MiMo-V2.5 до 99%, а сообщения о синхронных скидках появились также у ByteDance, Tencent, MiniMax и Alibaba. 39
46
Это изменило сам принцип выбора модели. Заказчики стали сравнивать не только абсолютные возможности системы, но и:
- производительность на каждый потраченный доллар;
- задержку ответа;
- работу с длинным контекстом;
- надёжность;
- гибкость развёртывания.
Если модели достаточно близки по качеству для типовых задач, разница в цене быстро перераспределяет спрос. Для автоматизации поддержки, написания кода, обработки документов или внутренних корпоративных процессов самая мощная модель не всегда оказывается самым рациональным выбором.
Однако бесконечно продавать инференс по минимальной цене трудно. В августе DeepSeek повысила тарифы на новые флагманские модели и ввела цены для пиковых и непиковых часов: ночью и в периоды меньшей нагрузки стоимость составляет половину пиковой. Это показывает, что поставщикам приходится учитывать загрузку GPU и возвращать затраты на инфраструктуру, а не только наращивать объём любой ценой. 35
Почему дешёвые токены не означают сокращение расходов на ИИ
Механизм можно выразить простой формулой:
Общие расходы = цена одного токена × количество использованных токенов.
Если цена падает на 90%, но объём использования растёт более чем на 90%, совокупные расходы всё равно увеличиваются. Дешёвый инференс делает экономически оправданными задачи, которые раньше были слишком дорогими: автоматизацию обслуживания клиентов, разработку программного обеспечения, обработку документов, работу с длинным контекстом и агентные сценарии, в которых ИИ выполняет цепочки действий.
Некоторые оценки указывают, что с 2023 года цены на токены снизились более чем на 90%, тогда как общие расходы на ИИ примерно удвоились. Такая картина соответствует расширению рынка: снижение цены за единицу открывает новые сценарии использования и увеличивает объём спроса. 19
22
Китайские данные по потреблению токенов дают дополнительный ориентир. Национальное управление данных КНР сообщало, что в марте ежедневное потребление превысило 140 трлн токенов — более чем на 40% выше уровня в 100 трлн, зафиксированного в конце предыдущего года. 26
32
Крупнейшие китайские операторы связи также наращивают мощности для ИИ. China Telecom сообщила о росте выручки от интеллектуальных вычислений на 95% в первом полугодии, а капитальные расходы China Unicom на вычислительную инфраструктуру увеличились более чем на 80% год к году. 17
18
Эти показатели не доказывают прибыльность каждого разработчика моделей. Они показывают другое: падение цены за единицу может сопровождаться гораздо большими объёмами вычислений и инвестиций в дата-центры, чипы, сети и электроэнергию.
Что означает разрыв между инвестициями и продажами
У происходящего есть два возможных прочтения.
Оптимистичный сценарий: дешёвый инференс становится началом массового внедрения ИИ. Более доступные вычисления порождают достаточно новых задач, чтобы поддержать дальнейшие вложения в облачные мощности, дата-центры, ускорители, сетевое оборудование и энергетику.
Скептический сценарий: инфраструктура строится быстрее, чем появляется выручка, способная её окупить. Исследования, на которые ссылается Allianz Research, оценивают разрыв между капитальными расходами на ИИ и ростом продаж примерно в 46% — это больше, чем разрыв около 32% во время перегрева телекоммуникационного сектора в 2001 году. 20
22
23
Это предупреждение, а не доказательство того, что ИИ повторяет телекоммуникационный пузырь. Но отрасль сталкивается как минимум с тремя рисками:
- Дефляция цен. Даже более способные модели могут продолжить дешеветь.
- Риск недостаточной загрузки. Высокие постоянные расходы на инфраструктуру требуют устойчивого спроса, а не кратковременных всплесков использования.
- Риск слабой монетизации. Объём токенов должен расти достаточно быстро, чтобы компенсировать снижение фактической цены и обеспечить отдачу от крупных капитальных вложений.
Как правильно читать индекс Silicon Data
Новый минимум индекса — это прежде всего сигнал о ценовой силе поставщиков и готовности рынка платить, а не самостоятельный индикатор спроса на ИИ. Он показывает, что за единицу инференса рынок платит меньше: отчасти из-за перехода на более дешёвые модели, отчасти из-за агрессивной конкуренции между поставщиками. 7
8
14
Главный вопрос теперь не в том, продолжит ли дешеветь один токен. Важнее понять, успеет ли рост объёма использования превратить дешёвый инференс в растущую совокупную выручку. Если да, ценовая война может ускорить массовое внедрение ИИ. Если нет, отрасль рискует получить дорогостоящую инфраструктуру, высокую загрузку расходов и слабую отдачу на вложенный капитал.
Предоставленные данные подтверждают обе стороны этой истории: снижение цен способно расширять спрос, но одновременно усиливает финансовое давление на поставщиков и владельцев вычислительной инфраструктуры. Итог этой гонки пока не определён.
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 «Цена ИИ-токенов упала ниже $1 — но расходы на ИИ продолжают расти»?
31 августа 2026 года индекс Silicon Data достиг 97 центов за миллион токенов — минимального значения с момента запуска.
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
31 августа 2026 года индекс Silicon Data достиг 97 центов за миллион токенов — минимального значения с момента запуска. Постоянная скидка DeepSeek в 75% на V4 Pro и снижение цен Xiaomi до 99% превратили конкуренцию китайских моделей в масштабную войну за стоимость инференса.
Что мне делать дальше на практике?
Дешёвый инференс может ускорить рост потребления, но разрыв в 46% между капитальными расходами на ИИ и ростом продаж указывает на серьёзные риски монетизации и окупаемости.