Токендердің иллюзиясы: неліктен ЖИ нарығын тұтыну бірліктерімен емес, доллармен бағалау керек
Соңғы кездері жасанды интеллект индустриясында қауіпті үрдіс байқалады: аналитиктер мен журналистер модельдердің нарықтық үлесін бағалау үшін токендерді тұтыну туралы шикі деректерге жиі сүйенеді. Кәсіби аналитик ретінде мен бұл тәсілді түбегейлі қате және жаңылыстырады деп санаймын. Dragonfly басқарушы серіктесі Хасиб Куреши жақында токендер үлесінің неліктен нашар метрика екенін айқын дәлелдеп, нарықты нақты ақшалай шығындар бойынша өлшеуді ұсынды. Оның логикасын талдап көрейік.
Токендік статистиканың төрт «тұзағы»
Бірінші және, мүмкін, ең айқын мәселе — бұл субсидиялар. Қытай зертханалары жаңа модельдерді үлкен жеңілдіктермен немесе тіпті тегін қолжетімділікпен үнемі іске қосады. Бұл бір тегін модельден екіншісіне ауысатын пайдаланушылардың көп санын тартады, токендерді тұтынуды жасанды түрде көтереді, бірақ нақты кірістің бір тиынын да әкелмейді. Мұндай жағдайларда пайдалану графиктері экономикалық шындыққа еш қатысы жоқ әдемі өсімді көрсетеді.
Екінші мәселе модельдердің көлеміне байланысты. Qwen 3.5-27B сияқты шағын модельдер бір токенге флагмандық Claude Opus-қа қарағанда шамамен жүз есе арзан. Qwen-ді пайдаланудың өсуі графикте ашық модельдер үлесінің күрт секіруі ретінде көрінуі мүмкін, бірақ экономикалық тұрғыдан бұл мүлдем елеусіз шама. Модельдерді салмақ санаттары бойынша бөлмей нарықты талдау — пілдерді құмырсқалармен салыстырумен бірдей.
Үшінші мәселе — көп агентті жүйелер. DeepSeek немесе GLM 5.2 негізіндегі күрделі көп агентті архитектураға және Opus немесе GPT-5.5 Pro сияқты бір озық модельге бірдей соманы жұмсауға болады. Бірақ салыстырмалы өнімділік кезінде көп агентті конфигурация сол ақшаға әлдеқайда көп токендерді жағады. Куреши дәл атап өткендей, егер Opus-ты пайдаланудың 5% төрт есе көп токен шығыны бар мұндай жүйеге ауысса, график Opus үлесінің 18% төмендеуін көрсетеді, бірақ нақты шығындар тек 5% азайған. Бұл суреттің өрескел бұрмалануы.
Төртінші мәселе — OpenRouter платформасының өзінің шектеулілігі. Егер компания бір озық зертхананы таңдаса, оған OpenRouter арқылы емес, Anthropic немесе OpenAI-ге тікелей жүгіну тиімдірек. Графикте бұл АҚШ үлесінің төмендеуі ретінде көрінеді, бірақ токендер жай ғана платформадан тыс кетеді. OpenRouter ашық модельдер ішіндегі үлесті бағалау үшін пайдалы, бірақ ашық және жабық модельдерді салыстыруға мүлдем жарамайды.
Болашақ — арзан модельдерде ме?
SageRoad Research негізін қалаушы Тревор Норен осыған ұқсас ойды дамытып, оны индустриядағы баға қысымымен байланыстырады. Ол JPMorgan бағасын келтіреді: болашақта көптеген токендерді озық емес, нақты тапсырмалар үшін жеткілікті шағын ашық модельдер тұтынуы мүмкін. Amazon қазірдің өзінде озық модельдер құнының бір бөлігін құрайтын бағамен шамамен елу ашық модельді ұсынады. Nvidia Dell, Lenovo және HP-мен бірге ИИ-агенттерге арналған компьютерлерді жасайды.
Әсіресе құн мысалы көрсеткіш. JPMorgan деректері бойынша, Artificial Analysis Intelligence Index тапсырмалар жиынтығын Claude Opus 4.8-де іске қосу 56 балл нәтижесінде $3 700 тұрады, ал DeepSeek V4 Pro 44 баллды небәрі $186-ға жинайды — бұл шамамен 20 есе арзан. Қорытынды айқын: озық интеллект деңгейі бәріне емес, тек шынымен қажет жерде ғана керек. Z.ai-ден GLM 5.2 Anthropic және OpenAI-дің үздік модельдерімен салыстыруға келеді.
Норен модельдердің коммодитизациясы тек озық зертханалардың бәсекелестігінен ғана емес, сонымен қатар арзан мамандандырылған модельдер арқылы шығындарды бақылауды іздейтін компаниялардан да келеді деп санайды.
Аналитик ретінде менің қорытындым: екі ұстаным да бір нәрсеге келіседі — жасанды интеллект нарығын токендермен емес, ақшамен өлшеу керек. Баға қысымында артықшылық арзан модельдерге қарай жиі ауысады. Бұл инвесторлар мен әзірлеушілер бүгіннен бастап ескеруі тиіс түбегейлі өзгеріс. Токендерді тұтынудың шикі графиктеріне қарауды жалғастыратындар индустриядағы капиталдың қайта бөлінуінің нақты бейнесін жіберіп алу қаупіне ұшырайды.