Зменшення використання ШІ-токенівКрах «tokenmaxxing» дедалі гостріше ставить питання не лише про реальний приріст ефективності від «найкращих» моделей, а й про саму потребу в них: локальні та open-weight моделі відбирають все більшу частку на ринку, які і китайські фреймворки, які нарощують присутність.Витрати на токени падають🫠 – і найбільші західні LLM зустрілися з суворою правдою: OpenAI, Anthropic та інші, відчайдушно борючись за клієнтів, нарощують знижки. Стартапам пропонували понад $3 млн кредитів на хмару й токени від кількох компаній одразу – це розмір медіанного seed-раунду в США. Масштаб субсидій «важким» користувачам вражає: на плані Claude Max чи ChatGPT Pro по $200/міс можна «спалити» токенів на десятки тисяч доларів.Це не абстрактна статистика. За червень я наприклад витратив еквівалент близько $35 тис. при підписці за $200. Тобто Anthropic субсидує моє використання ×175 – і це ще без урахування того, що API-ціни демпінгуються й однаково не покривають реальні капітальні витрати компаній. Хтось заплатить за цю дешеву вечерю – і точно не ті, хто платить за підписку й не буде спроможний оплатити реальні ціни на ці послуги в майбутньому.Я не готовий викидати $35 тисяч на ШІ😂, якого можу замінити розробником плюс аналітиком за кілька тисяч – а у великих компаній, які вже палять на токени мільйони доларів щомісяця, логіка ідентична. Тому я поступово делегую задачі від топових моделей на кшталт Opus чи Fable до дешевших – а це в масштабі (коли так роблять всі на ринку) бʼє по компаніях, які випускають топові моделі, ще сильніше.Орендувати дефіцитні обчислення – чудовий бізнес, поки дефіцит є; володіти платформою – кращий, щойно дефіцит зникає. Тому в нинішній ситуації на ринку я б радше віддав перевагу гіперскейлерам над neo-clouds: вони володіють інфраструктурою, софтом, дистрибуцією й клієнтом – «платною дорогою, а не лише авто». Їм лишається довести, що вміють регулювати витрати й розганяти DCF.Окремо мене турбує, що ШІ-трейд став надзвичайно перевантаженим плечем. Прибутки Samsung вибухнули – а акція не виросла (бо в ціну закладені надпозитивні очікування). Пасивний і ребалансовий попит уже позаду, позиціювання концентроване, а далі йде пропозиція. У сировинних циклах це працює просто: цей трейд рано чи пізно доведеться продати – і зазвичай ще до піку цифр. Сьогоднішні обмеження – це інженерні задачі, а їх зазвичай вирішують. Свіжий приклад – DeepSeek розробляє дешевший чип для інференсу прямо проти $NVDA🤯. І я значно менше вірю в видобувні та промислові компанії на нинішніх оцінках, що стали ШІ-проксі: ШІ-капекс уже витіснив більшу частину ширшого інвестциклу, тож ставка на індустріали сьогодні – це неявно ще одна ставка на AI-інфраструктуру🤭.Дебати зміщуються від оренди ШІ-моделей (бізнес-логіка Anthropic, OpenAI та інших) до володіння ними (те, що Карп із $PLTR казав на днях): суверенітет даних, захист IP і корпоративний контроль важать дедалі більше. Компанії хотітимуть більше приватності🕵️‍♂️ й обмежуватимуть доступ моделей до своїх ексклюзивних даних. Open-weight моделі кращають, роутинг розумнішає, а топ-моделі тримають лише для найцінніших задач – більшості токенів «передовий» інтелект просто не потрібен, тож ціни на токени падають (структурно дефляційно). Китайські моделі (DeepSeek, Qwen, GLM) різко наздогнали: до середини 2026-го відставання від США на топ-лідербордах часто вже однознакове (~2,7% за деякими Elo-метриками), а в кодуванні, математиці й міркуванні свіжі релізи не поступаються західним; open-моделі часто лідирують за співвідношенням ціна/якість.Кредитне плече як інституційних, так і рітейл-інвесторів в AI-залізі лишається екстремальним, дисперсія висока, волатильність окремих компаній підвищена, позиціювання концентроване. Залізо починає завертати вниз, а гіперскейлери тримаються🥇. Ринок, на мій погляд, лишається дуже ротаційним, і моментуму в ньому важко, поки його волатильність не вгамується.