Jefferies-ი ეჭვქვეშ აყენებს LLM-ების მომგებიანობას ტოკენების ფასების კოლაფსის ფონზე

დაგროვილი შეკვეთების ზეწოლა

აზიურ ბაზრებზე ორიენტირებულ კვლევით ჩანაწერში Jefferies-ი აფასებს, რომ Microsoft-ის, Alphabet-ის, Amazon-ისა და Oracle-ის დაახლოებით 2,3 ტრილიონი დოლარის კონტრაქტირებული შეკვეთების დაახლოებით ნახევარი OpenAI-სა და Anthropic-ს ეკუთვნის. ანალიტიკოსის აზრით, ჩინური AI მოდელები, ღია კოდის ან ღია წონების მოდელები და მცირე ენობრივი მოდელები უწევენ კონკურენციას იმ ფასებს, რომლებსაც ეს ორი ამერიკული ლიდერი ადგენს, რაც მათ მომავალ შემოსავალს ეჭვქვეშ აყენებს.

ტოკენების ტრაფიკის ძვრები

Jefferies-ი მიუთითებს გლობალური აგრეგატორი პლატფორმის OpenRouter-ის კვლევაზე: 27 სექტემბრით დასრულებულ კვირაში ჩინურმა მოდელებმა 76,12 ტრილიონი ტოკენი დაამუშავეს, აპრილის ბოლოს 4,37 ტრილიონის ნაცვლად. ტოპ ოთხმა ამერიკულმა პროვაიდერმა 14,2 ტრილიონი ტოკენი დაამუშავა. ასევე ნათქვამია, რომ Moonshot AI-ის ღია კოდის Kimi K3 ფრონტის ხაზზე კონკურენციას უწევს და Anthropic-ის Claude Fable 5-ის წარმადობის დაახლოებით 95%-ს აღწევს.

კაპიტალური ხარჯები და მოგების კითხვები

ყველაზე დიდი ჰიპერსკეილერები წელს მონაცემთა ცენტრების მშენებლობაზე ერთად 600-დან 800 მილიარდ დოლარამდე დახარჯვას გეგმავენ, ამას კი სულ უფრო ხშირად ვალით აფინანსებენ. Jefferies-ი კითხულობს, საიდან მოვა მომავალი შემოსავალი, და ამბობს, რომ ვეღარ ჩავთვლით, განსაკუთრებით Kimi K3-ის მსგავსების გამოჩენის შემდეგ, თითქოს დიდი ენობრივი მოდელები ოდესმე მომგებიანი იქნებიან ტოკენების ფასების მიმდინარე კოლაფსის ფონზე. ჩანაწერში დასძენენ, რომ ეს ჰიპერსკეილერებისთვის ძალზე მნიშვნელოვანია, რადგან მათ მონაცემთა ცენტრების სიმძლავრეში ინვესტიცია იმ ვარაუდით ჩადეს, რომ გამოთვლით რესურსს Anthropic-ისა და OpenAI-ს მსგავსი კომპანიები შეიძენდნენ.

Jefferies-ის თქმით, გრძელვადიანი ფსონი AI-ზე შესაძლოა გამართლებული იყოს, თუმცა საშუალოვადიან პერიოდში დიდი გაურკვევლობაა. დოკუმენტი კითხულობს, მართლა დახარჯავენ თუ არა ოთხი ჰიპერსკეილერი 2027 წელს კაპიტალურ ხარჯებზე 993 მილიარდ დოლარს. ასევე ისმის კითხვა, რამდენადაა დეკლარირებული მოგება დამოკიდებული AI მოდელების შემქმნელებში ინვესტიციებზე, რომლებზეც ღრუბლოვანი პროვაიდერებიც იქნებიან დამოკიდებული შემოსავალში. სხვა შემოსავალი და ხარჯები, რაც ინვესტიციებში მოგებას აღწერს, მნიშვნელოვნად გაიზარდა და, ანალიტიკოსის თქმით, სავარაუდოდ მოიცავს პოზიციებს ბირჟაზე არ დალისტილ AI კომპანიებში.

2026 წლის მეორე კვარტლით დასრულებულ ოთხ კვარტალში ოთხი მთავარი ჰიპერსკეილერის წლიურად გადათვლილი მოგება 222 მილიარდი დოლარით გაიზარდა და 581 მილიარდ დოლარს მიაღწია, Jefferies-ის თქმით კი მთელი ეს ზრდა სხვა არაოპერაციულმა შემოსავალმა ან ზარალმა უზრუნველყო. იმავე პერიოდში სხვა არაოპერაციული შემოსავალი ან ზარალი წლიურად 224 მილიარდი დოლარით გაიზარდა და 237 მილიარდ დოლარს მიაღწია.

შემოსავლის დეფიციტი

Bain and Company-ს 2026 წლის ყოველწლიური გლობალური ტექნოლოგიების ანგარიშის მიხედვით, AI ინდუსტრიამ 2031 წლისთვის წლიურად 6 ტრილიონი დოლარის შემოსავალი უნდა გამოიმუშაოს, რომ დააფინანსოს მოსალოდნელი მოთხოვნისთვის საჭირო ინფრასტრუქტურა, რაც თანამშრომლების პროდუქტიულობის გარდა ახალ გამოყენებებს მოითხოვს. Bain-ი ვარაუდობს, რომ არსებულმა AI აპლიკაციებმა შესაძლოა 1,8 ტრილიონი დოლარის შემოსავალი შექმნას, რაც 4,2 ტრილიონი დოლარის დეფიციტს ტოვებს. ახალი AI აპლიკაციები, როგორიცაა საძიებო სისტემები და რეკლამები, AI-ით აწყობილი ავტონომიური ავტომობილები და AI სიმულაციები, შეიძლება დაეხმაროს. თუნდაც გამართლდეს, ეს ახალი კატეგორიები მხოლოდ 1,5 ტრილიონ დოლარამდე შემოსავალს შეადგენენ, რაც 2,7 ტრილიონი დოლარის ხარვეზს ტოვებს, რომელიც შესაძლოა დღეს არარსებულმა ახალმა პროდუქტებმა და გამოყენებებმა შეავსოს.

წყაროები: Theregister