По данным Goldman Sachs, на которые обратил внимание недавний анализ венчурной компании a16z, цены на ИИ-модели упали примерно настолько же за три года, насколько цены на персональные компьютеры снижались на протяжении 15 лет. Это сравнение говорит о том, что индустрия ИИ сжимает целое поколение технологической дефляции в один продуктовый цикл — темп падения цен, с которым мало что в технологическом секторе может сравниться.

Цифры за обвалом цен

Анализ a16z отслеживает цены на большие языковые модели относительно базового индекса, установленного на уровне 100 в марте 2023 года. К сентябрю 2026 года индекс опустился примерно до 5 — падение около 95% за три с половиной года. Иными словами, услуга, которая стоила доллар в начале периода, теперь стоит около пяти центов.

Ориентиром для сравнения служит индекс цен на компьютеры в составе индекса личных потребительских расходов (PCE). Согласно анализу, компьютерным ценам потребовалось около 15 лет, чтобы упасть на сопоставимую величину; это падение происходило во время инвестиционной волны в области информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), начавшейся в 1980-х годах. Этот период важен: он охватывает этап, когда вычисления перешли от специализированного бизнес-оборудования к массовым офисам и домам.

Анализ объясняет скорость падения цен на ИИ тремя силами: острой конкуренцией между разработчиками моделей, растущей эффективностью проприетарных моделей и появлением более дешёвых open-source-альтернатив.

Цены на токены рассказывают ту же историю, только громче

Отдельный индикатор указывает в том же направлении. Индекс расходов на LLM-токены Silicon Data измеряет, сколько покупатели тратят за миллион токенов. В августе 2026 года индекс достиг рекордного минимума в $0,97 за миллион токенов — падение на 29% по сравнению с июлем. Показатель также оказался более чем на 50% ниже пика примерно в $2,05, зафиксиров в мае 2026 года. Поскольку индикатор отслеживает фактические расходы, а не котируемые ставки, он отражает то, что покупатели платят на практике.

Что дешевеющий ИИ означает для компаний, которые его создают

Риск перепроизводства сильнее всего бьёт по крупнейшим покупателям. Meta, Microsoft, Amazon и Alphabet спешат адаптироваться, пока экономика ИИ меняется у них под ногами.

Предупреждение Goldman сводится к следующему: если предложение вычислительных мощностей превысит спрос, маржинальность может оказаться под давлением. Устойчивость этих инфраструктурных инвестиций может столкнуться с реальными вопросами, если спрос не догонит предложение. Этот разрыв между предложением и спросом — переменная, за которой стоит следить по мере развёртывания планов по наращиванию мощностей и поступления ежемесячных данных о ценах.

Для покупателей ИИ-услуг тенденция была почти полностью благоприятной. Затраты, которые в марте 2023 года показались бы неправдоподобно низкими, теперь являются нормой, а индекс Silicon Data говорит о том, что падение цен ещё не остановилось.