ИИ дешевеет, но требует больше ресурсов
Искусственный интеллект становится доступнее для бизнеса и частных пользователей. Более дешевые модели и открытые веса делают вычисления менее затратными на единицу работы, но одновременно растет общая потребность в вычислительных мощностях.
Эту тенденцию кратко обозначил руководитель исследовательского подразделения Grayscale Зак Пандл в одном из выступлений и в соцсети рассказал о риске того, что рост использования ИИ опередит прогресс в эффективности моделей.
Почему это стало возможным
Основная причина сдвига в соотношении стоимости и потребностей — появление автономных ИИ‑агентов. В отличие от обычных чат‑ботов, которые отвечают на отдельные обращения, агенты способны выполнять последовательность действий в течение длительного времени. Они анализируют данные, обрабатывают документы и подготавливают результаты без постоянного вмешательства человека.
Параллельно конкуренция между разработчиками моделей и доступ к открытым весам привели к удешевлению вычислений за один запрос. Например, по данным Anthropic, её модель Sonnet стоит до 30% дешевле при выполнении одной задачи. Снижение цены за единицу работы стимулирует более широкое внедрение сервисов на базе ИИ и тем самым увеличивает общее количество выполненных операций.
Почему именно сейчас спрос на вычисления резко растет
Сочетание более дешевых токенов и появления автономных агентов создало эффект умножения. Агент может прогонять большие объемы текста и данных непрерывно, что повышает потребление токенов в разы по сравнению с обычным взаимодействием человека с чат‑ботом.
Аналитика подтверждает быстрое увеличение нагрузки. По данным OpenAI, OpenRouter и Similarweb в материале криптоподразделения Andreessen Horowitz (a16z) автономные агенты используют почти в пять раз больше токенов, чем люди. Кроме того, их общее потребление с февраля 2026 года выросло примерно в 14 раз. Grayscale приводит оценки, что в зависимости от задачи процессы агентов могут требовать в 5−50 раз больше токенов, чем обычное взаимодействие с чат‑ботом.
Кого и как затронет рост спроса на вычисления
Прежде всего это вопрос поставщиков инфраструктуры. Работа цифровых сервисов зависит от электроэнергии, дата‑центров и графических процессоров GPU. Если спрос на вычисления будет расти быстрее, чем повышаться эффективность моделей и расширяться инфраструктура, то конкуренция за ресурсы усилится.
По прогнозу Goldman Sachs, на который ссылается Пандл, к 2030 году потребление токенов может вырасти в 24 раза. Это означает, что даже при дальнейшем удешевлении отдельных операций суммарные потребности в мощностях будут расти. В качестве иллюстрации Пандл привел компанию CoreWeave, которая заключила новые контракты на вычислительные мощности по более высоким ценам.
Кто получит преимущества
В условиях дефицита ресурсов выигрыш получат те компании, которые контролируют доступ к необходимой инфраструктуре. Это провайдеры дата‑центров, поставщики GPU и крупные облачные операторы, которые могут масштабировать мощности быстрее других.
Также стоит ожидать перераспределения рынка, при котором самые активные клиенты будут потреблять значительно больше токенов. Аналитики отмечают, что самые активные компании генерируют более чем в восемь раз больше токенов, чем типичные предприятия. Распространение агентов также повышает требования к памяти и меняет подходы к построению традиционных систем автоматизации.
Что это означает для бизнеса и пользователей
Для бизнеса это сигнал переоценить инвестиции в инфраструктуру. Компаниям придётся прогнозировать не только стоимость одной транзакции, но и суммарную нагрузку, которую создадут автономные агенты. В то же время удешевление ИИ будет расширять возможности его использования в аналитике, автоматизации и инструментах поддержки принятия решений.
Для конечных пользователей это может означать более широкий доступ к сервисам на базе ИИ, но также и вероятный рост стоимости специализированных услуг, когда ресурсы станут дефицитными. На практике рыночные изменения будут определяться теми, кто сможет предложить доступные мощности и гибкие условия сотрудничества.
