Jefferies-ը կասկածի տակ է դնում LLM-ների շահութաբերությունը թոքենների գների փլուզման ֆոնին

Կուտակված պատվերների ճնշում

Jefferies-ը ասիական շուկաներին ուղղված հետազոտական գրառմամբ գնահատում է, որ Microsoft-ի, Alphabet-ի, Amazon-ի և Oracle-ի մոտավորապես 2,3 տրիլիոն դոլարի կնքված պատվերների մոտ կեսը պատկանում է OpenAI-ին և Anthropic-ին: Վերլուծաբանի կարծիքով՝ չինական AI մոդելները, բաց կոդով կամ բաց քաշերով մոդելները և փոքր լեզվական մոդելները մրցում են այն գների հետ, որոնք սահմանում են այս երկու ամերիկյան առաջատարները, ինչը կասկածի տակ է դնում նրանց ապագա եկամուտը:

Տոկենների տրաֆիկի տեղաշարժեր

Jefferies-ը հղում է կատարում գլոբալ ագրեգատոր հարթակ OpenRouter-ի հետազոտությանը. սեպտեմբերի 27-ով ավարտված շաբաթում չինական մոդելները մշակել են 76,12 տրիլիոն տոկեն, ապրիլի վերջի 4,37 տրիլիոնի փոխարեն: Լավագույն չորս ամերիկյան մատակարարները մշակել են 14,2 տրիլիոն տոկեն: Նաև ասվում է, որ Moonshot AI-ի բաց կոդով Kimi K3-ը մրցում է ճակատային գծում և հասնում է Anthropic-ի Claude Fable 5-ի կատարողականի մոտ 95%-ին:

Կապիտալ ծախսեր և շահույթի հարցեր

Ամենախոշոր հիպերսքեյլերներն այս տարի տվյալակենտրոնների շինարարության վրա միասին պլանավորում են ծախսել 600-ից 800 միլիարդ դոլար, և այն ավելի ու ավելի հաճախ են ֆինանսավորում վարկերով: Jefferies-ը հարցնում է, թե որտեղից կգա ապագա եկամուտը, և ասում, որ, հատկապես Kimi K3-ի նման մոդելների ի հայտ գալուց հետո, այլևս չենք կարող հաշվի առնել, թե իբր մեծ լեզվական մոդելները երբևէ կլինեն շահութաբեր՝ տոկենների գների ընթացիկ փլուզման պայմաններում: Գրառման մեջ ավելացնում են, որ դա չափազանց կարևոր է հիպերսքեյլերների համար, քանի որ նրանք ներդրում են կատարել տվյալակենտրոնների հզորության մեջ՝ ելնելով այն ենթադրությունից, որ հաշվողական ռեսուրսը կգնեն Anthropic-ի և OpenAI-ի նման ընկերությունները:

Jefferies-ի համաձայն՝ AI-ի վրա երկարաժամկետ խաղադրույքը կարող է արդարացված լինել, սակայն միջնաժամկետ հորիզոնում մեծ անորոշություն կա: Փաստաթուղթը հարցնում է՝ արդյոք չորս հիպերսքեյլերը իրականում կծախսեն 2027 թվականին կապիտալ ծախսերի վրա 993 միլիարդ դոլար: Նաև հնչում է հարց՝ որքանով է հայտարարված շահույթը կախված AI մոդելների ստեղծողներում կատարված ներդրումներից, որոնցից ամպային մատակարարները կախված կլինեն եկամտի մեջ: Այլ եկամուտ և ծախսեր, որոնք նկարագրում են ներդրումներում ստացված շահույթը, զգալիորեն աճել են և, ըստ վերլուծաբանի, ամենայն հավանականությամբ ներառում են բորսայում չցուցակված AI ընկերությունների դիրքերը:

2026 թվականի երկրորդ եռամսյակով ավարտված չորս եռամսյակներում չորս հիմնական հիպերսքեյլերների տարեկան հաշվարկված շահույթը աճել է 222 միլիարդ դոլարով և հասել է 581 միլիարդ դոլարի, իսկ Jefferies-ի համաձայն՝ այս ամբողջ աճը ապահովել է այլ ոչ օպերացիոն եկամուտը կամ վնասը: Նույն ժամանակահատվածում այլ ոչ օպերացիոն եկամուտը կամ վնասը տարեկան աճել է 224 միլիարդ դոլարով և հասել է 237 միլիարդ դոլարի:

Եկամտի դեֆիցիտ

Bain and Company-ի 2026 թվականի ամենամյա համաշխարհային տեխնոլոգիաների զեկույցի համաձայն՝ AI ինդուստրիան 2031 թվականին տարեկան 6 տրիլիոն դոլարի եկամուտ պետք է ստեղծի, որպեսզի ֆինանսավորի սպասվող պահանջարկի համար անհրաժեշտ ենթակառուցվածքը, ինչը աշխատակիցների արտադրողականությունից բացի նոր կիրառություններ կպահանջի: Bain-ը ենթադրում է, որ գոյություն ունեցող AI ապլիկացիաները կարող են ստեղծել 1,8 տրիլիոն դոլարի եկամուտ, ինչը 4,2 տրիլիոն դոլարի դեֆիցիտ է թողնում: Նոր AI ապլիկացիաները, ինչպիսիք են որոնման համակարգերը և գովազդները, AI-ով հագեցած ինքնավար ավտոմեքենաները և AI սիմուլյացիաները, կարող են օգնել: Նույնիսկ եթե դրանք հաջողվեն, այս նոր կատեգորիաները կկազմեն ընդամենը մինչև 1,5 տրիլիոն դոլարի եկամուտ, ինչը 2,7 տրիլիոն դոլարի բաց է թողնում, որը հնարավոր է լրացնեն այսօր դեռ գոյություն չունեցող նոր ապրանքներն ու կիրառությունները:

Աղբյուրներ: Theregister