Индекс расходов на AI Token упал почти на 20%, возможно, наблюдаются признаки снижения предельной платежеспособности пользователей

Глобальный рынок AI-трейдинга сталкивается с охлаждением одного из ключевых индикаторов. Основной индекс расходов на использование AI Token после стремительного роста продемонстрировал откат, что вызвало повторную переоценку устойчивости текущего AI-цикла, движимого масштабными капитальными затратами — как интенсивность спроса, так и ценообразующая способность оказались под более пристальным наблюдением.

По данным Bloomberg, составленный Silicon Data индекс LLM Token Expenditure Index с момента запуска в декабре прошлого года почти удвоился, однако после пика в мае этого года уже откатился почти на 20%. Этот индекс считается наиболее прямым рыночным индикатором, отражающим готовность платить за AI-услуги и изменения предельного спроса; его ослабление вызывает переоценку темпов коммерциализации AI.

Часть инвесторов полагает, что такое изменение может свидетельствовать о том, что AI-компании вступают в более конкурентную среду, чувствительную к затратам, и их способность определять цены подвергается эрозии. Опытный инвестор Louis Navellier отмечает, что уже видны признаки того, что некоторые пользователи начинают ограничивать частоту использования из-за давления издержек. Одновременно, рыночные слухи о возможной отсрочке IPO OpenAI также рассматриваются как косвенное подтверждение сохраняющихся сложностей с рентабельностью.

Впрочем, снижение индекса не означает, что сами AI-услуги «становятся дешевле». Silicon Data подчеркивает, что этот показатель является комплексным результатом взаимодействия цены и объема использования, будучи скорее прокси-переменной для «предельной готовности платить». Соответственно, движущие факторы динамики могут сильно различаться, что влечет различные рыночные последствия.

Усиление разногласий: охлаждение спроса или трансформация ценовой структуры

В интерпретации снижения индекса на рынке наблюдаются явные разногласия.

Более оптимистичный подход предполагает: цены token c 2023 года снизились более чем на 90%, что значительно упростило доступ и способствовало росту общего объёма расходов. В этой логике этапное снижение индекса скорее отражает изменение структуры спроса, а не его ослабление в целом, и логика расширения AI сохраняется.

Скептический взгляд указывает, что это может означать приближение готовности клиентов платить к локальному максимуму. По данным Allianz Research, нынешний разрыв между инвестициями в AI и фактическими продажами составляет около 46% — больше, чем во время телеком-пузыря 2001 года (около 32%). В таких условиях любое ослабление спроса способно усилить давление на оценки.

Louis Navellier также отмечает, что корпорации сталкиваются с бюджетными ограничениями на использование AI-сервисов и начинают сокращать случаи «безлимитного использования», что некоторыми игроками рассматривается как ранний сигнал снижения эластичности спроса.

Логика капиталовложений сохраняется, но структура меняется

Несмотря на флуктуации в сигналах спроса, инвестиционный цикл в AI-инфраструктуру существенно не развернулся. По рыночным данным, высокопроизводительные GPU и память с высокой пропускной способностью по-прежнему в дефиците — тенденция, которая, вероятно, сохранится до 2026 года и, возможно, продолжится до 2028 года.

Однако теперь внимание рынка перемещается с этапа обучения на этап инференса. Как отмечается в отчёте, эти изменения означают сдвиг в структуре спроса на вычислительные мощности: доля дорогих GPU для обучения может сократиться, а спрос на специализированное оборудование для инференса вырасти, что приведёт к изменению структуры выигрывающих сегментов индустрии.

Такая динамика не является прямым негативным сигналом для чиповой отрасли, однако может означать, что драйвер роста смещается с «единого наращивания мощности» к «структурному перераспределению спроса».

Политика и регулирование усложняют ценообразование для компаний

Помимо самого спроса, на коммерциализацию AI-продуктов влияет и регулирующая среда.

В последнее время американские регуляторы запросили корректировку темпов релиза ряда моделей и ослабили ограничения на доступ к отдельным моделям Anthropic PBC. Одновременно, EU AI Act выдвигает обязательства по аудиту и ужесточает требования по прозрачности для передовых моделей.

Эти регуляторные изменения напрямую не ограничивают цены, но увеличивают давление издержек на развертывание и соответствие, вынуждая компании более внимательно оптимизировать расходы при выборе и распределении рабочих нагрузок между разными моделями. Такая тенденция может косвенно затронуть ценообразование и долю использования high-end моделей.