Интересное наблюдение о парадоксе Джевонса, который прямо сейчас разворачивается в сфере ИИ. Цены на токены падают, а цены на GPU остаются высокими — классический случай, когда рост эффективности не снижает спрос, а взрывообразно его увеличивает.
Стоимость инференса быстро снижается благодаря более совершенным моделям, конкуренции и масштабам уровня Blackwell. Но это не сокращает использование вычислительных ресурсов — наоборот, открывает путь к огромному новому спросу. Более дешёвые токены означают больше рабочих процессов с ИИ-агентами, больше автоматизации программирования и больше пользователей, запускающих инструменты ИИ. Общий объём токенов растёт намного быстрее, чем снижается их удельная стоимость. В результате дефицитные ресурсы — GPU, HBM, электроэнергия и дата-центры — по-прежнему остаются в дефиците.
Что это значит для инфраструктуры ИИ:
$NVDA и производители GPU по-прежнему выигрывают. Высокая загрузка мощностей и устойчивый дефицит поддерживают цены и объёмы продаж.
Спрос на память (HBM/GDDR), сетевое оборудование и энергетическую инфраструктуру будет устойчиво расти по мере масштабирования инференса.
Гиперскейлеры и неооблачные провайдеры сталкиваются с давлением на маржу, если цены на токены падают быстрее, чем растёт объём. Но пока ограничения мощностей и увеличение абсолютных расходов указывают на то, что спрос побеждает.
Переход к нагрузкам, ориентированным на инференс, играет на руку специализированным чипам и высокопроизводительным системам, а не только вычислительным кластерам для обучения.
Итог: ИИ распространяется быстрее, чем рост эффективности сокращает потребность в оборудовании. Удельные цены стремительно падают, но общие расходы и спрос на инфраструктуру продолжают расти. Это позитивный сигнал для материальной инфраструктуры — пока рост объёмов остаётся главной движущей силой.
Стоимость инференса быстро снижается благодаря более совершенным моделям, конкуренции и масштабам уровня Blackwell. Но это не сокращает использование вычислительных ресурсов — наоборот, открывает путь к огромному новому спросу. Более дешёвые токены означают больше рабочих процессов с ИИ-агентами, больше автоматизации программирования и больше пользователей, запускающих инструменты ИИ. Общий объём токенов растёт намного быстрее, чем снижается их удельная стоимость. В результате дефицитные ресурсы — GPU, HBM, электроэнергия и дата-центры — по-прежнему остаются в дефиците.
Что это значит для инфраструктуры ИИ:
$NVDA и производители GPU по-прежнему выигрывают. Высокая загрузка мощностей и устойчивый дефицит поддерживают цены и объёмы продаж.
Спрос на память (HBM/GDDR), сетевое оборудование и энергетическую инфраструктуру будет устойчиво расти по мере масштабирования инференса.
Гиперскейлеры и неооблачные провайдеры сталкиваются с давлением на маржу, если цены на токены падают быстрее, чем растёт объём. Но пока ограничения мощностей и увеличение абсолютных расходов указывают на то, что спрос побеждает.
Переход к нагрузкам, ориентированным на инференс, играет на руку специализированным чипам и высокопроизводительным системам, а не только вычислительным кластерам для обучения.
Итог: ИИ распространяется быстрее, чем рост эффективности сокращает потребность в оборудовании. Удельные цены стремительно падают, но общие расходы и спрос на инфраструктуру продолжают расти. Это позитивный сигнал для материальной инфраструктуры — пока рост объёмов остаётся главной движущей силой.