Потребление ИИ-токенов может вырасти в 24 раза к 2030 году по мере удешевления моделей и распространения автономных агентов, считает Зак Пандл, глава исследований управляющей компании Grayscale. Этот прогноз, изложенный в отчете компании «Investing for the Compute Bottleneck», также указывает, что физическая инфраструктура, необходимая для работы этих систем, остается ограниченной. Grayscale утверждает, что растущий спрос на вычислительные мощности может опередить рост эффективности, усиливая давление на доступные дата-центры, поставки электроэнергии и GPU.

Более дешевые ИИ-модели могут расширить использование

Снижение затрат делает искусственный интеллект более доступным для приложений и автоматизированных рабочих процессов. Новейшая модель Sonnet от Anthropic теперь стоит до 30% меньше за задачу, сообщает компания, а конкуренция со стороны более дешевых моделей с открытыми весами — чьи параметры общедоступны для скачивания и запуска — продолжает оказывать понижательное давление на цены токенов.

Токены измеряют текст, который ИИ-модели обрабатывают и генерируют, а разработчики платят за их потребление. По мере снижения цен компании могут находить новые варианты применения ИИ, которые раньше были слишком дороги. В отчете рассматривается, как удешевление интеллекта может поддержать более широкое внедрение.

ИИ-агенты могут многократно увеличить спрос на вычисления

Недавно представленные OpenAI «dots» — это постоянно работающие агенты, созданные для достижения целей пользователей круглосуточно. В отличие от чат-ботов, отвечающих на отдельные вопросы, агенты могут выполнять несколько шагов в рамках одного рабочего процесса. Например, подготовка к встрече с клиентом может потребовать просмотра заметок, анализа изменений портфеля и составления повестки.

По данным Grayscale, такие задачи могут потреблять в 5–50 раз больше токенов, чем стандартное взаимодействие с чат-ботом, в зависимости от сложности. Как следствие, агенты могут обеспечить значительный рост инференса — вычислений, необходимых для работы ИИ-моделей. Goldman Sachs прогнозирует, что потребление токенов может вырасти в 24 раза к 2030 году, при этом банк связывает этот рост главным образом с внедрением агентов.

Физическая инфраструктура остается узким местом вычислений

Хотя ИИ-модели становятся более эффективными, общий спрос на вычисления может продолжать расти, если использование растет быстрее, чем эти достижения могут его компенсировать — динамика, напоминающая парадокс Джевонса, экономическое наблюдение XIX века о том, что повышение эффективности может увеличивать, а не сокращать общее потребление ресурса. Создание необходимой инфраструктуры требует времени. Доступность электроэнергии, дата-центры и GPU остаются ключевыми для поддержки растущих нагрузок, а их ограниченное предложение может сдерживать темпы роста вычислительных мощностей на фоне распространения ИИ.

Grayscale также указала на CoreWeave, которая недавно сообщила о подписании новых контрактов по более высоким ценам на вычисления, — в качестве примера сохраняющегося ценового давления на инфраструктуру, несмотря на снижение стоимости отдельных ИИ-задач.

Анализ Пандла утверждает, что более дешевые модели и более способные агенты могут повысить использование настолько, чтобы перевесить рост эффективности. В этом сценарии спрос может принести выгоду владельцам дефицитной физической вычислительной инфраструктуры. Как будет развиваться баланс между снижением стоимости токенов и ростом цен на инфраструктуру, может стать видно в дальнейших снижениях цен на модели со стороны таких поставщиков, как Anthropic, в раскрытии контрактов такими операторами, как CoreWeave, и в пересмотре прогнозов спроса, таких как оценка Goldman Sachs о 24-кном росте.