Цена искусственного интеллекта обрушилась до нуля за 30 месяцев — исторический рекорд обесценивания
Мы наблюдаем уникальное явление: стоимость работы нейросетей практически обнулилась всего за 30 месяцев. Это самая стремительная ценовая дефляция среди всех технологических циклов, которые я когда-либо анализировал. Для сравнения: цены на персональные компьютеры падали на 90% в течение 15 лет, а языковые модели прошли тот же путь менее чем за три года.
Эта дефляция — ключевой драйвер всех текущих изменений в софтверной индустрии. Когда стоимость технологии рушится, вместе с ней исчезает и премия за её дефицит. Экономика программных компаний строилась на совершенно иных расчётах: инвесторы оценивали SaaS-бизнес, исходя из того, что разработка останется дорогой. Но этот сценарий ломается в пять раз быстрее, чем в эпоху ПК.
Столь быстрая дефляция раскалывает рынок надвое. С одной стороны, она уничтожает ценовую власть создателей технологий, с другой — создаёт колоссальные выгоды для потребителей. Компании, которые продают интеллект, теряют контроль над ценами, а те, кто его применяет, получают подарок судьбы. Каждому бизнесу остаётся лишь понять, по какую сторону графика он находится.
Парадокс инвестиций: кто на самом деле выигрывает
Дефляция разгоняется на фоне рекордных вложений. Частные инвестиции США в ИИ достигли $285,9 млрд в 2025 году, тогда как в Китае — лишь $12,4 млрд. Однако формальный разрыв в 23 раза обманчив. Китайские аналитики считают расходы иначе: сумма в $12,4 млрд включает только частные инвестиции, а китайские ИИ-компании получили ещё около $184 млрд по государственным каналам с 2000 года.
Аналитики Societe Generale также не верят в 23-кратный отрыв. Реальные расходы Китая на ИИ, по их мнению, куда ближе к американским — власти просто скрывают их от привычных способов подсчёта. При этом статистика США искажает картину по другой причине: внушительные $285,9 млрд не питают конкурентную отрасль целиком, а оседают у нескольких компаний. Количество мегараундов от $1 млрд подскочило с 15 до 28. Раунд OpenAI на $40 млрд стал самым ярким примером, а Google потратил на инфраструктуру ИИ более $150 млрд.
Мой анализ: США и Китай вливают в ИИ сотни миллиардов, но сама технология дешевеет так быстро, что выгоду получают не создатели, а пользователи. Деньги скапливаются у нескольких разработчиков моделей, тогда как дешёвый интеллект усиливает всю остальную экономику — в этом главный парадокс нынешнего цикла. Для криптоинвесторов это сигнал: проекты, которые строят бизнес на продаже «дорогого ИИ», находятся в зоне риска, а платформы, использующие дешёвый интеллект для масштабирования, — в зоне роста.