ШІ дешевшає, але потребує більше ресурсів
Штучний інтелект стає доступнішим для бізнесу і приватних користувачів. Дешевші моделі та відкриті ваги роблять обчислення менш витратними за одиницю роботи, але одночасно зростає загальна потреба в обчислювальних потужностях.
Цю тенденцію коротко окреслив керівник дослідницького підрозділу Grayscale Зак Пандл в одному з виступів і в соцмережі розповів про ризик того, що зростання використання ШІ випередить прогрес в ефективності моделей.
Чому це стало можливим
Основна причина зрушення в балансі вартості і потреб лежить у появі автономних ШІ-агентів. На відміну від звичних чатботів, які відповідають на окремі звернення, агенти здатні виконувати послідовність дій протягом тривалого часу. Вони аналізують дані, опрацьовують документи і підготовляють результати без постійного втручання людини.
Паралельно конкуренція між розробниками моделей і доступ до відкритих ваг призвели до здешевлення обчислювань за один запит. Наприклад, за даними Anthropic, її модель Sonnet коштує до 30% дешевше за виконання одного завдання. Зниження ціни за одиницю роботи спонукає ширше впровадження сервісів на базі ШІ і тим самим збільшує загальну кількість виконаних операцій.
Чому саме зараз попит на обчислення різко зростає
Поєднання дешевших токенів і появи автономних агентів створило ефект множення. Агент може проганяти великі обсяги тексту і даних безперервно, що підвищує споживання токенів у рази порівняно зі звичайною взаємодією людини з чатботом.
Аналітика підтверджує швидке зростання навантаження. За даними OpenAI, OpenRouter і Similarweb у матеріалі криптопідрозділу Andreessen Horowitz a16z автономні агенти використовують майже вп’ятеро більше токенів ніж люди. Крім того їхнє загальне споживання з лютого 2026 року зросло приблизно у 14 разів. Grayscale наводить оцінки, що залежно від завдання процеси агентів можуть вимагати у 5−50 разів більше токенів ніж звичайна взаємодія з чатботом.
Кого і як зачепить зростання попиту на обчислення
Насамперед це питання постачальників інфраструктури. Робота цифрових сервісів залежить від електроенергії датацентрів і графічних процесорів GPU. Якщо попит на обчислення зростатиме швидше ніж зростатиме ефективність моделей і розширюватиметься інфраструктура, то конкуренція за ресурси посилиться.
За прогнозом Goldman Sachs на який посилається Пандл, до 2030 року споживання токенів може зрости у 24 рази. Це означає що навіть при подальшому здешевленні окремих операцій сумарні потреби у потужностях зростатимуть. Як ілюстрацію Пандл навів компанію CoreWeave яка уклала нові контракти на обчислювальні потужності за вищими цінами.
Хто отримає переваги
В умовах дефіциту ресурсів виграш отримають ті компанії які контролюють доступ до необхідної інфраструктури. Це провайдери датацентрів постачальники GPU і великі хмарні оператори які можуть масштабувати потужності швидше за інших.
Також варто очікувати рибалок ринку де найактивніші клієнти будуть споживати значно більше токенів. Аналітики зазначають що найактивніші компанії генерують понад вісім разів більше токенів ніж типові підприємства. Поширення агентів також підвищує вимоги до пам’яті і змінює підходи до побудови традиційних систем автоматизації.
Що це означає для бізнесу і користувачів
Для бізнесу це сигнал переоцінити інвестиції в інфраструктуру. Компаніям доведеться прогнозувати не тільки вартість однієї транзакції але і сумарне навантаження яке створять автономні агенти. Водночас здешевлення ШІ розширюватиме можливості його використання в аналітиці автоматизації та інструментах підтримки рішень.
Для кінцевих користувачів це може означати ширший доступ до сервісів на базі ШІ але також і ймовірне зростання вартості спеціалізованих послуг коли ресурси стануть дефіцитними. На практиці ринкові зміни визначатимуться тим хто зможе запропонувати доступні потужності і гнучкі умови співпраці.
