Доллары, а не токены: почему доля рынка ИИ-моделей — опасная иллюзия
Управляющий партнер Dragonfly Хасиб Куреши выступил с резкой критикой текущего подхода к оценке рынка ИИ-моделей. По его мнению, анализ на основе потребления токенов — особенно на платформе OpenRouter — ведет к фундаментально ошибочным выводам. Настоящий показатель — доллары, потраченные пользователями, а не объем сырых токенов.
Проблема, по мнению Куреши, кроется в нескольких ключевых искажениях. Первое — это субсидии. Китайские лаборатории регулярно запускают модели с агрессивными скидками или вовсе бесплатным доступом. Это привлекает поток пользователей, которые перескакивают с одной бесплатной модели на другую, раздувая токенную статистику, но не принося реальной выручки. Второй фактор — огромный разброс в стоимости токена в зависимости от размера модели. Небольшая модель вроде Qwen 3.5-27B может быть в сто раз дешевле за токен, чем флагманский Claude Opus. Резкий скачок доли Qwen на графике OpenRouter выглядит впечатляюще, но экономически это может быть каплей в море. Корректный анализ, подчеркивает Куреши, возможен только внутри весовых категорий.
Системы-пожиратели токенов и «слепая» статистика OpenRouter
Третья ловушка — многогагентные системы. Можно потратить одинаковую сумму на сложную архитектуру на базе DeepSeek или GLM 5.2 и на один запрос к топовой модели вроде Opus. При сопоставимой производительности многогагентная конфигурация будет сжигать в разы больше токенов за те же деньги. «Если 5% использования Opus перейдет в такую систему с четырехкратным расходом токенов, график покажет потерю 18% доли Opus, хотя реальные траты сместятся лишь на 5%», — поясняет Куреши. Это драматически преувеличивает значение дешевых токенов.
Четвертый нюанс — сам выбор OpenRouter как источника данных. Если компания уже определилась с поставщиком (Anthropic или OpenAI), ей выгоднее работать напрямую, минуя наценку платформы. На графиках OpenRouter это выглядит как снижение доли американских моделей, хотя реальное потребление просто уходит за пределы платформы. Вывод Куреши бескомпромиссен: OpenRouter полезен только для сравнения внутри сегмента открытых моделей, но абсолютно непригоден для сопоставления открытых и закрытых экосистем.
Давление цены: будущее за дешевыми моделями?
Эту логику развивает основатель SageRoad Research Тревор Норен. Он приводит данные JPMorgan: многие будущие токены будут потребляться не передовыми, а небольшими открытыми моделями, достаточными для конкретных задач. Amazon уже предлагает около полутысячи открытых моделей по цене в доли от стоимости флагманов, а Nvidia вместе с Dell, Lenovo и HP создает компьютеры для ИИ-агентов. При этом собственные мини-модели американских гигантов (Claude Haiku, GPT-5.4-mini) пока неконкурентоспособны на «эффективной границе», где сейчас доминируют китайские разработчики: DeepSeek, MiniMax, Xiaomi и Alibaba.
Особенно показателен пример стоимости. Запуск набора задач Artificial Analysis Intelligence Index на Claude Opus 4.8 обходится в $3 700 при результате 56 баллов. DeepSeek V4 Pro набирает 44 балла всего за $186 — это примерно в 20 раз дешевле. Вывод очевиден: передовой интеллект нужен не для всего, а там, где он необходим, GLM 5.2 от Z.ai уже сопоставим с топовыми моделями Anthropic и OpenAI.
Мнение эксперта: Аргументы Куреши и Норена — это не просто академический спор. Для криптоиндустрии, где метрики «on-chain» часто воспринимаются как абсолютная истина, это важное напоминание: сырые данные без контекста монетизации могут вводить в заблуждение. Рынок ИИ движется к коммодитизации, и реальная битва будет идти не за токены, а за доллары корпоративных бюджетов, которые ищут максимальную эффективность. Победа китайских моделей в сегменте «цена-качество» — это не просто тренд, а долгосрочный структурный сдвиг.