EBITTDA: шутка, за которой прячется реальная статья расходов — 11 июня 2026 г. в 10:25:30.316
EBITTDA: шутка, за которой прячется реальная статья расходов На днях в профессиональной среде завирусилась шуточная метрика: EBITTDA — earnings before interest, taxes, tokens, depreciation and amortization. Прибыль до вычета процентов, налогов, токенов, износа и амортизации. Шутка. Но, как всякая хорошая шутка, она держится на болезненной правде. В классическом софте предельная стоимость ещё одного пользователя стремится к нулю — за это SaaS и любят, с его валовой маржой 75–85%. ИИ ломает эту логику: каждый запрос к модели — реальные деньги за инференс, которые платятся снова и снова и растут вместе с использованием. Три цифры, которые стоит знать собственнику и совету директоров компаний в сфере медицины и здравоохранения (да и в других сферах): 1️⃣ Стоимость токенов за три года упала примерно в 1000 раз ($60 → ~$0,06 за миллион). Казалось бы, спасены. Но корпоративные расходы на LLM за тот же срок выросли на ~320%. Это парадокс Джевонса в чистом виде: чем дешевле ресурс, тем больше его жгут. 2️⃣ По данным ICONIQ Capital, валовая маржа ИИ-продуктов в 2026 году — около 52% против 75–85% у традиционного SaaS. У самых быстрорастущих ИИ-стартапов (данные Bessemer) — порядка 25%. Разницу «съедает» именно инференс. 3️⃣ Даже Сэм Альтман публично признал, что стоимость токенов становится серьёзной проблемой. Почему это особенно критично в медицине? Потому что в HealthTech нагрузка на модель масштабируется вместе с числом пациентов и случаев. Больше диагностических исследований, расшифровок, пациентов в телемедицине — больше токенов. ИИ здесь не разовая инвестиция, которую «купили и забыли», а постоянная операционная статья, которая растёт ровно тогда, когда растёте вы. Добавьте российскую специфику: импортозависимость по GPU делает вычислительные мощности дефицитными и дорогими. То есть «токен» для нас дороже, чем для условного калифорнийского стартапа. ❇️ Что с этим делать — на уровне управления, а не «сисадмина»: ✅ Считать ИИ как переменную себестоимость на единицу услуги (на исследование, на пациента, на случай), а не строчкой в IT-бюджете. ✅ Закладывать в финмодель сценарий масштабирования: что будет с маржой, когда поток вырастет в 10 раз? ✅ Ввести аналог «коэффициента эффективности инференса» — сколько выручки приносит каждый рубль, вложенный в модель. Это та же логика, что в постах про юнит-экономику биоэкономики 🔗 и AI Governance как задачу СД 🔗. Технология, не просчитанная в долгую, превращается из конкурентного преимущества в медленную утечку маржи. Хорошая новость: тот, кто закладывает «токены» в модель сегодня, завтра не объясняет инвесторам, куда делась прибыль. А в вашей финмодели ИИ сидит как разовая инвестиция или как постоянная статья расходов, растущая с масштабом? Проверяли, что станет с маржой при росте потока в 10 раз? ➡️ Подписывайтесь: Max | Telegram