Цената за користење модели со вештачка интелигенција падна на ново рекордно ниско ниво, што е уште еден показател дека пазарот влегува во сè поостра ценовна борба.
Индексот LLM Token Expenditure на аналитичката компанија Silicon Data на 31 август се спушти на 97 центи за милион токени. Тоа е најниската вредност откако индексот беше воведен кон крајот на минатата година и е повеќе од двојно пониска од неговиот врв забележан претходно годинава.
Индексот не ја покажува цената на еден конкретен модел, туку ја мери ефективната пазарна цена за обработка на милион токени, земајќи ги предвид цените на различните модели и нивната реална употреба. Со други зборови, тој служи како ориентир за тоа колку пазарот во просек плаќа за користење големи јазични модели.
Што всушност е AI-токен?
Во овој случај не станува збор за криптовалути. Токен е мала единица на текст што моделот ја обработува – тоа може да биде цел збор, дел од збор, број или интерпункциски знак.
Компаниите кои ги користат моделите преку API обично плаќаат според бројот на внесени и генерирани токени. Колку е пониска цената на еден милион токени, толку поевтино станува извршувањето голем број пребарувања, создавањето текстови, анализирањето документи или работата на автоматизирани AI-агенти.
Падот на индексот затоа може да значи пониски оперативни трошоци за компаниите што користат технологии зад сервиси како ChatGPT, Claude и Gemini. Тоа, сепак, не значи дека месечните претплати за крајните корисници автоматски ќе поевтинат – промената најдиректно се однесува на цените за програмерите и деловните корисници.
Кинеските модели ја засилуваат ценовната војна
Една од главните причини за падот е сè поголемата понуда на моќни и поевтини модели, особено од Кина. Меѓу нив е Kimi K3 на компанијата Moonshot AI, модел со отворени тежини кој е наменет за програмирање, сложени работни процеси и задачи што бараат подолго резонирање.
Поевтините кинески алтернативи ги принудуваат американските лаборатории да ги преиспитаат сопствените цени. Конкуренцијата повеќе не се води само околу тоа кој модел е најмоќен, туку и околу тоа кој може да понуди доволно добри резултати по најниска цена.
На 30 јули OpenAI ги намали цените на два од своите модели GPT-5.6. Цената на GPT-5.6 Luna беше намалена за 80 отсто, а на GPT-5.6 Terra за 20 отсто, што дополнително го засили притисокот врз целиот пазар.
Дополнително влијаат и намалените трошоци за генерирање токени, поефикасната инфраструктура и новите модели на наплата кај кои цените можат да се менуваат во зависност од побарувачката.
Добра вест за корисниците, проблем за лабораториите
За клиентите, поевтините токени значат дека со ист буџет можат да извршат повеќе задачи. Компаниите можат поевтино да обработуваат големи документи, да автоматизираат корисничка поддршка, да создаваат софтвер или да користат повеќе AI-агенти во секојдневното работење.
Но за компаниите што ги развиваат моделите ситуацијата е многу посложена. Пониските цени го намалуваат приходот што го добиваат од секој обработен токен, додека нивните обврски за сервери, чипови, електрична енергија и центри за податоци остануваат огромни.
Чарлс-Анри Моншо, инвестициски директор во Syz Group, оценува дека лабораториите што развиваат основни модели се најдиректно изложени на овој тренд. Според него, нивната предност во иднина сè помалку ќе зависи само од способностите на моделот, а сè повеќе од дистрибуцијата, интеграцијата во производи, меморијата, контекстот и односот со корисниците.
Тоа значи дека најдобриот модел не мора нужно да биде и најуспешниот бизнис. Поголема вредност може да создадат компаниите што ќе успеат вештачката интелигенција најдобро да ја вградат во работни процеси, апликации и услуги што луѓето секојдневно ги користат.
Нов притисок пред излегувањето на берза
Падот на цените доаѓа во чувствителен момент за две од најголемите AI-компании. OpenAI и Anthropic годинава поднесоа доверлива документација за иницијални јавни понуди во САД, иако конечните рокови и услови за нивното излегување на берза сè уште не се утврдени.
За потенцијалните инвеститори, падот на цената на токените отвора важно прашање: дали растот на употребата ќе биде доволно голем за да го надомести намалувањето на приходот по токен?
Поевтинувањето не значи нужно дека вкупната потрошувачка за вештачка интелигенција ќе се намали. Напротив, пониските цени можат да поттикнат компаниите да користат многу повеќе токени, да автоматизираат повеќе задачи и да воведуваат AI во области каде што претходно тоа било прескапо.
Сепак, доколку цените паѓаат побрзо отколку што расте употребата, профитните маржи на лабораториите ќе бидат под сè поголем притисок. Истовремено, инвеститорите ќе мора повторно да пресметаат колкав поврат можат да очекуваат од милијардите вложени во чипови, сервери и нови центри за податоци.
Дали вештачката интелигенција станува обична стока?
Стив Хоу, директор за истражување во Silicon Data, смета дека последниот пад може да биде знак дека комбинацијата од најмоќните модели и поевтините конкуренти веќе нуди доволно способности за најголемиот дел од секојдневните задачи.
Тоа би значело дека самата „интелигенција“ што ја нудат моделите постепено станува стандардизирана услуга – слична на облачниот простор или интернет-сообраќајот – каде што клиентите сè повеќе ќе избираат според цената, брзината и практичноста, а не само според името на компанијата.
За корисниците, таквиот развој носи поевтина и подостапна технологија. За OpenAI, Anthropic, Google и останатите лаборатории, пак, почнува многу потешка фаза од трката: не само да создадат најдобар модел, туку и да докажат дека врз него може да се изгради одржлив и профитабилен бизнис.
