Цена искусственного интеллекта обнулилась за 30 месяцев — абсолютный рекорд технологической дефляции
Рынок искусственного интеллекта переживает уникальное явление: стоимость вычислений нейросетей упала практически до нуля всего за 30 месяцев. Это самая стремительная ценовая дефляция среди всех технологических циклов в истории — даже эпоха персональных компьютеров не знала подобных темпов.
Почему дешевый интеллект меняет правила игры
Для сравнения: цены на ПК снижались на 90% в течение 15 лет. Языковые модели прошли тот же путь менее чем за три года. Именно эта дефляция, по моим наблюдениям, является ключевым драйвером всех текущих изменений в софтверной индустрии. Когда стоимость технологии обрушивается, вместе с ней исчезает и премия за её дефицит.
Экономика программных компаний строилась на совершенно иных расчетах. Инвесторы оценивали SaaS-бизнес, исходя из того, что разработка ПО останется дорогой. Но этот расчет рушится в пять раз быстрее, чем в эпоху ПК.
Столь агрессивная дефляция раскалывает рынок надвое. С одной стороны, она уничтожает ценовую власть разработчиков моделей, с другой — создает колоссальную выгоду для конечных потребителей. Компании, которые продают интеллект, теряют рыночную силу, а те, кто его применяет, получают подарок. Каждому бизнесу остается лишь понять, по какую сторону графика он находится.
Сколько тратят США и Китай — и почему цифры обманчивы
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. Формальный разрыв в 23 раза выглядит пугающим, но он обманчив.
Китай считает расходы иначе: сумма $12,4 млрд включает только частные инвестиции, тогда как китайские ИИ-компании получили около $184 млрд по государственной линии с 2000 года. Аналитики Societe Generale также сомневаются в 23-кратном отрыве — реальные расходы Китая, по их мнению, куда ближе к американским, просто власти скрывают их от привычных методов подсчета.
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 вывод: 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 дешевый интеллект усиливает всю остальную экономику — в этом главный парадокс нынешнего цикла, который мы наблюдаем в реальном времени.