Дешевший ШІ посилює попит на обчислювальні потужності — аналіз Grayscale
Grayscale пояснила парадокс: здешевлення штучного інтелекту та розвиток ШІ-агентів можуть збільшити, а не зменшити, попит на обчислювальні ресурси й GPU. Goldman Sachs прогнозує зростання спож
Дешевші ШІ-моделі та розвиток автономних агентів створюють новий виток попиту на обчислювальну потужність. На це вказує аналітик дослідницького підрозділу Grayscale Зак Пандл, пояснюючи, що хоча конкуренція знижує вартість обробки токенів, загальний обсяг обчислень може зрости експоненціально через масове впровадження ШІ-агентів, які працюють цілодобово й споживають набагато більше ресурсів, ніж чат-боти.
ШІ-агенти споживають у 5–50 разів більше токенів
На відміну від звичайних чат-ботів, які відповідають на окремі запитання користувача, автономні агенти виконують послідовність складних операцій: аналізують дані, опрацьовують документи, готують звіти й приймають рішення без людської участі. Такий характер роботи призводить до невпинного зростання споживання токенів — базових одиниць тексту, які ШІ обробляє та генерує.
За оцінкою Grayscale, залежно від типу завдання, агенти можуть споживати у 5–50 разів більше токенів, порівняно з єдиноразовою взаємодією користувача з чат-ботом. Дані, зібрані з OpenAI, OpenRouter та Similarweb аналітиками Andreessen Horowitz, підтверджують цю тенденцію: ШІ-агенти використовують майже вп'ятеро більше токенів, ніж люди, а їхнє споживання з лютого 2026 року зросло приблизно у 14 разів. Найактивніші організації генерують понад вісім разів більше токенів, ніж типові компанії.
Попит на обчислення випередить ріст ефективності моделей
Попри те, що конкуренція дешевших моделей із відкритими вагами знижує вартість обробки одного токена — яскравий приклад: модель Sonnet від Anthropic коштує на 30% дешевше за виконання завдання — загальний попит на обчислювальні ресурси продовжуватиме зростати. Goldman Sachs прогнозує, що споживання токенів може зрости у 24 рази до 2030 року, переважно завдяки поширенню автономних агентів.
Фізична інфраструктура, котра живить цифрові сервіси, залишається вузьким місцем: електроенергія, центри обробки даних, графічні процесори (GPU) вимагають часу для розширення та розгортання. Grayscale посилається на приклад CoreWeave, яка повідомила про укладення нових контрактів на обчислювальні потужності за підвищеними цінами. За словами Пандла, здешевлення ШІ та поширення агентів розширять спектр застосування технології й загострять конкуренцію за обмежені ресурси, що створює потенційні переваги для власників відповідної інфраструктури.
Прогноз CEO Meta Марка Цукерберга передбачає, що протягом наступних п'яти років мільярди людей користуватимуть персональними ШІ-агентами, що ще більше посилить тиск на виробничі потужності та енергосистеми глобального масштабу.
Чому дешевший ШІ може збільшити попит на обчислювальні потужності?
Здешевлення розширює коло користувачів та застосувань ШІ-технологій. ШІ-агенти, які працюють автономно цілодобово, споживають у 5–50 разів більше токенів за звичайні чат-боти, тому загальний обсяг обчислень зростає, попри низшу вартість за одиницю.
На скільки зросте споживання токенів до 2030 року?
Аналітики Goldman Sachs прогнозують зростання споживання токенів у 24 рази до 2030 року, переважно завдяки масовому впровадженню ШІ-агентів у бізнес-процесах та персональному використанні.
Який вплив ШІ-агентів на інфраструктуру дата-центрів?
ШІ-агенти збільшують попит на електроенергію, GPU та місце у дата-центрах. Постачання цих ресурсів вимагає часу, тому їхня дефіцитність може посилити конкуренцію та підвищити ціни на обчислювальні потужності.
Як відкриті моделі ШІ впливають на вартість токенів?
Конкуренція між компаніями, що розробляють ШІ з відкритими вагами, знижує ціну обробки одного токена. Наприклад, модель Sonnet коштує на 30% дешевше за виконання завдання, але це не зменшує загальне споживання обчислювальних ресурсів.
