newsmode
search
Меню
arrow_back Назад

Veblen & Jevon Walk Into a Data Center

auto_awesomeКраткое саммари

Статья Томаша Тунгуза рассматривает два экономических принципа применительно к рынку ИИ. Парадокс Джевонса работал последние полтора года: цены на токены упали в 10–20 раз, а спрос взлетел — Anthropic достигла $19 млрд годовой выручки, OpenAI — $25 млрд. Однако утечка информации о секретной модели Anthropic Claude Mythos указывает на возможный разворот: инференс может стоить в 5–6 раз дороже нынешних моделей. Автор проводит аналогию с товарами Веблена, спрос на которые растёт вместе с ценой, и утверждает, что доступ к самым мощным моделям станет конкурентным преимуществом, определяемым размером баланса компании. Эра «максимизации токенов» заканчивается — компании будут агрессивно тратить, чтобы получить максимум возможностей, а не минимизировать затраты.

Джевонс и Веблен заходят в дата-центр.

Доминирующий мотив вокруг ИИ — парадокс Джевонса1: чем дешевле становится продукт, тем больше его потребляют.

Цены на токены упали в 10–20 раз за последние 18 месяцев — и спрос в ответ взорвался.

Anthropic в прошлом месяце превысила $19 миллиардов годовой выручки, поднявшись с $9 миллиардов на конец 2025 года.2 OpenAI в феврале достигла $25 миллиардов в пересчёте на год — рост на 17% за два месяца.3

Мы знаем, что GPU, CPU и память уже в дефиците.4 Слухи о моделях следующего поколения, включая Claude Mythos, намекают на ценообразование в противоположном направлении.

В эти выходные случайная утечка данных раскрыла секретную модель Anthropic — Mythos.5 В утёкшем блог-посте она была описана так:

«Качественный скачок» в возможностях, «кардинально более высокие результаты в тестах по написанию кода, академическому мышлению и кибербезопасности».6

Anthropic заявила, что модель «очень дорога в обслуживании и будет очень дорогой для клиентов».7 Некоторые предполагают, что цена инференса будет в 5–6 раз выше, чем у существующих моделей.

Если эти слухи подтвердятся, самый мощный интеллект будет продаваться с ощутимой наценкой. Парадокс Джевонса уступит место товарам Веблена.8

Товары Веблена — это товары, спрос на которые растёт вместе с ценой: билеты в первый ряд на концерт, стоящие в 10 раз дороже, несмотря на худшую акустику. Nike Jordan, которые продаются в рознице за $110, а перепродаются за $500+. Плата за обучение в Лиге плюща, где избирательность и есть ценностное предложение.

Может ли ИИ следовать этой динамике как источник конкурентного преимущества? Компания, у которой есть капитал для доступа к самой мощной модели, побеждает. Сколько это стоит?

Представьте основательницу стартапа на стадии Series A, которая создаёт ИИ-ассистента для написания кода. Сегодня она платит $25 за миллион выходных токенов за Opus 4.6. Её burn rate рассчитан на эту цену. Если Mythos выйдет по $150 за миллион токенов — в 6 раз дороже, — она окажется перед выбором: поднять цены, привлечь капитал или наблюдать, как AI-native конкурент выпускает функции, которые ей недоступны.

Эра «максимизации токенов» заканчивается. Компании перестанут оптимизировать ради дешёвого инференса. Они начнут агрессивно вкладывать — и в GPU, и в деньги, — чтобы максимизировать возможности, а не минимизировать затраты.

Балансовые ведомости становятся защитным рвом. Самые прибыльные компании или те, кто может привлекать капитал дёшево, получат наибольшее преимущество в своих отраслях.

Для компаний, которые не могут отреагировать достаточно быстро или позволить себе самый продвинутый ИИ, разрыв увеличивается. Если AI-native компании смогут разрабатывать в 10 раз быстрее с моделями класса Mythos, пока конкуренты застряли на Opus 4.6, разница в оценках будет расти ещё сильнее.

Джевонс и Веблен зашли в дата-центр. Кто из них выйдет — мы пока не знаем.