Эта базовая логика текущей волны AI на самом деле не так уж сложна: крупные интернет-компании тратят деньги на покупку видеокарт NVDA, видеокарты обеспечивают вычислительную мощность, а затем разбивают её на токены для продажи внешним клиентам. Проще говоря, это бизнес по розничной продаже вычислительных ресурсов.

Следуя по этой линии, можно сделать несколько очень острых выводов.

**Чем мощнее вычислительная мощность, тем дешевле токен, но спрос при этом растет**

Производительность чипов ежегодно улучшается, и стоимость за один токен, безусловно, падает. Но есть одна ловушка: ценовая политика полностью не в ваших руках, а в руках производителей моделей.

Пока программисты пишут код, аналитики проводят анализ данных, менеджеры по продукту стремятся повысить эффективность, а компании автоматизируют процессы, токен не остановится. Его потребление будет только расти.

Сейчас есть еще куча: стартапы, использующие API-оболочки, посредники AI, SaaS с микроинновациями, различные инструменты "AI+"... Вы используете брокерское программное обеспечение, офисные инструменты, видеоприложения, платформы для дизайна — почти все они внедряют AI-функции. В конечном итоге потребление токенов верхнего уровня обязательно скажется на нижних — на потребности в аппаратной вычислительной мощности.

**Недостаток вычислительных ресурсов в США — это проблема системы, а не краткосрочные колебания**

Многие недооценивают сложность строительства дата-центров в США. Земельные разрешения, электроснабжение, монтаж стоек, системы охлаждения, расходы на профсоюзы — все эти этапы в США являются ловушками.