Dane Goldman Sachs pokazują, że koszty modeli AI spadły w trzy lata tak samo szybko, jak ceny komputerów PC przez 15 lat
Najważniejsze informacje
- •Analiza a16z oparta na danych Goldman Sachs pokazuje, że ceny modeli AI spadły o około 95% między marcem 2023 a wrześniem 2026 roku — spadek, któremu ceny komputerów osobistych uległy przez około 15 lat podczas fali ICT rozpoczętej w latach 80.
- •O szybki upadek cenypisuje się intensywną konkurencję między twórcami modeli, rosnącą efektywność modeli własnościowych oraz tańsze alternatywy open-source.
- •Silicon Data LLM Token Expenditure Index, śledzący rzeczywiste wydatki kupujących, osiągnął w sierpniu 2026 roku rekordowo niski poziom 0,97 dolara za milion tokenów — o 29% mniej niż w lipcu i o ponad 50% poniżej szczytu z maja 2026 roku wynoszącego około 2,05 dolara.
- •Goldman Sachs ostrzega, że jeśli podaż mocy obliczeniowej przewyższy popyt, marże i zrównoważoność inwestycji infrastrukturalnych mogą być pod presją, a ryzyko uderzy najmocniej w Meta, Microsoft, Amazon i Alphabet.
- •Nabywcy usług AI skorzystali, ponieważ ceny, które w marcu 2023 roku wydawały się nieprawdopodobnie niskie, są dziś standardem, a indeks Silicon Data sugeruje, że spadek cen jeszcze się nie zatrzymał.
Ceny modeli AI spadły w ciągu trzech lat mniej więcej tak samo, jak ceny komputerów osobistych przez 15 lat — wynika z danych Goldman Sachs przywołanych w niedawnej analizie funduszu venture capital a16z. To porównanie sugeruje, że branża AI kompresuje pokoleniową deflację technologiczną do pojedynczego cyklu produktowego — tempa spadku cen, jakiego niewiele obszarów sektora technologicznego doświadczyło.
Liczby stojące za tym załamaniem
Analiza a16z śledzi ceny dużych modeli językowych względem indeksu bazowego przyjętego na poziomie 100 w marcu 2023 roku. Do września 2026 roku indeks spadł do około 5, co oznacza spadek o około 95% w trzy i pół roku. Inaczej mówiąc: usługa, która na początku okresu kosztowała dolara, kosztuje obecnie około pięciu centów.
Punktem odniesienia dla porównania jest indeks cenowy wydatków konsumpcyjnych (PCE) na komputery. Według analizy cenom komputerów potrzeba około 15 lat, aby spadły o podobną kwotę — spadek ten dokonywał się podczas fali inwestycji w technologie informacyjno-komunikacyjne (ICT), która rozpoczęła się w latach 80. Ten okres odniesienia ma znaczenie: obejmuje lata, w których informatyka przeszła od wyspecjalizowanego sprzętu biznesowego do powszechnych biur i domów.
Analiza przypisuje szybkość spadku cen AI trzem siłom: intensywnej konkurencji między twórcami modeli, rosnącej efektywności modeli własnościowych oraz pojawieniu się tańszych alternatyw open-source.
Ceny tokenów opowiadają tę samą historię, tylko głośniej
Osobny wskaźnik wskazuje w tym samym kierunku. Silicon Data LLM Token Expenditure Index mierzy, ile kupujący wydają za milion tokenów. W sierpniu 2026 roku indeks osiągnął rekordowo niski poziom 0,97 dolara za milion tokenów, co oznacza spadek o 29% względem lipca. Odczyt pozostawił indeks także o ponad 50% poniżej szczytu wynoszącego około 2,05 dolara, ustanowionego w maju 2026 roku. Ponieważ wskaźnik śledzi rzeczywiste wydatki, a nie ceny katalogowe, odzwierciedla to, co kupujący faktycznie płacą w praktyce.
Co tańsza AI oznacza dla firm, które ją budują
Ryzyko nadmiarowych mocy uderza najmocniej w największych wydawców. Meta, Microsoft, Amazon i Alphabet ścigają się z dostosowywaniem, gdy ekonomia AI zmienia się im pod stopami.
Ostrzeżenie Goldmana sprowadza się do tego: jeśli podaż mocy obliczeniowej przewyższy popyt, marże mogą być pod presją. Zrównoważoność tych inwestycji infrastrukturalnych może stanąć pod prawdziwym znakiem zapytania, chyba że popyt nadrobi podaż. Ta luka między podażą a popytem jest zmienną, na którą trzeba patrzeć, gdy wdrażane są plany zwiększania mocy, a comiesięczne odczyty cen nadal napływają.
Dla nabywców usług AI trend był niemal całkowicie korzystny. Koszty, które w marcu 2023 roku wydawały się absurdalnie niskie, są dziś standardem, a indeks Silicon Data sugeruje, że spadek cen jeszcze się nie zatrzymał.
