Цены на ИИ-токены упали на 41% с мартовского пика, показали данные Ramp
Материал подготовлен искусственным интеллектом на основе нескольких источников — ссылки на оригиналы приведены ниже.
Эффективная цена, которую американские компании платят за миллион ИИ-токенов, упала примерно на 41% с мартовского пика — с $1,15 до 68 центов, согласно данным Ramp, опубликованным в среду. Доля использования передовых моделей снизилась с примерно 53% в начале августа до 45% к сентябрю. Топ-1% крупнейших клиентов, обеспечивающих около 80% корпоративной выручки OpenAI и Anthropic, сократили расходы на сотрудника почти на 10% в августе.
Ключевые факты
- Данные Ramp показывают, что эффективная цена за миллион ИИ-токенов упала примерно на 41% с мартовского пика — с $1,15 до 68 центов.
- Доля использования передовых моделей снизилась с примерно 53% в начале августа до 45% к сентябрю.
- Топ-1% крупнейших клиентов, обеспечивающих около 80% корпоративной выручки OpenAI и Anthropic, сократили расходы на сотрудника почти на 10% в августе.
- Morgan Stanley отметил уязвимость облигаций на сумму до $300 млрд, финансирующих строительство неооблачных дата-центров, если цены на токены не удержатся.
- OpenAI снизила стоимость своей модели GPT-5.6 Luna на 80%, а Anthropic объявила о собственных сокращениях в прошлом месяце.
Снижение цен на токены
Ramp, платформа корпоративных расходов, опубликовала в среду данные, показывающие, что эффективная цена, которую американские компании платят за миллион токенов, упала примерно на 41% с мартовского пика — с $1,15 до 68 центов. Доля использования передовых моделей снизилась с примерно 53% в начале августа до 45% к сентябрю. Топ-1% крупнейших клиентов, обеспечивающих около 80% корпоративной выручки OpenAI и Anthropic, сократили расходы на сотрудника почти на 10% в августе. Ара Хазарян, главный экономист Ramp, руководящий индексом, заявил Fortune, что эта тенденция — «трещина в тезисе об ИИ», а не катастрофа или лопнувший пузырь.
Последствия для рынка
Morgan Stanley отметил уязвимость облигаций на сумму до $300 млрд, финансирующих строительство неооблачных дата-центров — компаний вроде CoreWeave, которые заняли средства на строительство до подписания арендаторов, — если цены на токены не удержатся. Citadel Securities отметила в июне, что отдельный показатель — индекс расходов на LLM от Silicon Data — начал снижаться из-за «раздвоения» между передовым ИИ, сосредоточенным среди немногих технологических компаний, которые могут себе это позволить, и «повседневным» ИИ, на котором работает остальная экономика. Хазарян сказал, что снижение цен отражает сочетание вынужденного снижения цен лабораториями — OpenAI снизила стоимость своей модели GPT-5.6 Luna на 80%, а Anthropic объявила о собственных сокращениях в прошлом месяце — и перехода клиентов на более дешевые и простые модели.
Корпоративная экономия
Весной термин «токенмаксинг» вошел в технический лексикон, а генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг настаивал, что инженер с зарплатой $500 000 должен сжигать $250 000 в год на токенах. К лету установилась дисциплина расходов; Amazon и Meta закрыли собственные таблицы лидеров в мае, а Microsoft отменила подписки Claude Code. Хазарян сказал, что теперь слышит от бизнеса противоположное токенмаксингу: компании вводят настройки по умолчанию, которые полностью отводят сотрудников от передовых моделей.
2 источника
Время · отставание