Сломанная ИИ экономика — 16 июня 2026 г. в 10:22:12.447
Сломанная ИИ экономика spydell_finance ▪️Чем больше ценности создаёт независимая ИИ-лаборатория, тем меньше она способна присвоить, потому что сам акт создания ценности удешевляет следующую единицу для всего рынка. В ИИ – первопроходец несёт максимальные издержки исследования (R&D «в темноте»), а догоняющий идёт по уже разведанной тропе за долю будущей стоимости. Это было на всем протяжении эволюции LLMs, когда флагман создавал технологически удачное решение, а догоняющие затем повторяли, причем изначальный инноватор часто терял инициативу, как например, созданная OpenAI в сентябре 2024 концепция рассуждающих моделей была моментально подхвачена конкурентами за считанные месяца. У флагманского ИИ создание ценности разрушает собственный барьер, открывая путь догоняющим. Лидер «субсидирует» своих преследователей. В этой индустрии сложно «заякорить» собственные прорывные решения так, как это происходит в фарме и биотехе – здесь непрерывный процесс перекрёстного копирования. ▪️Чем умнее становится модель – тем дороже генерация ответа. Нет никакого смысла сравнивать ресурсоемкость ответов ChatGPT 4 образца июня 2023 (с ограниченным контекстом, низкой глубиной верификации и даже без выхода в интернет) с ChatGPT 5.5 образца июня 2026 с усиленным рассуждающим модулем, многовекторным поиском по различным источникам, расширенным контекстом почти на два порядка с возможностью подключения внешних источников данных, модулем верификации и функционалом глубокого исследования. Один и тот же запрос в 2023 и спустя три года в 2026 может иметь совершенно разную экономику и не в пользу ИИ-провайдеров, даже несмотря на то, что за это время стоимость генерации токенов снизилась в разы из-за роста производительности оборудования и оптимизации алгоритмов. ▪️Ограничения в масштабировании. Классический софт: предельная стоимость создания новой копии стремится к нулю, поэтому масштабирование = чистая маржа. ИИ: предельная стоимость каждого ответа растет по экспоненте без шансов на убывание (инференс жжёт энергию на каждый токен, стоимость обучения моделей растет по экспоненте, затраты на R&D растут, маргетинг, плюс стоимость ИИ-фабрик дорожает). Думающие модели усугубили разрыв, т.к. себестоимость растет пропорционально расту качества ответа. ▪️Принцип убывающей ценности. Как только несколько моделей пересекают порог «достаточно хорошо для задачи X», дальнейшее превосходство становится невидимым для рынка. Покупателю всё равно, что модель А «умнее» модели Б, если обе решают его задачу. Сверхспособности перестают конвертироваться в цену. Это обвал готовности платить за превосходство – и он наступает раньше, чем окупается инвестиция в это превосходство, создавая пространство для экспансии дешевых китайских моделей (они уступают по качеству американским флагманам, но не так критично, для большинства задач – не принципиально). ▪️Инверсия лояльности. Вся ИИ индустрия выстроена на принципе взаимозаменяемости через быстрые роутеры моделей, способные переключать в один момент одну модель на другую без выстраивания новых интеграторов, различные унифицированные фрейморки и стандартизация API. Это означает, что флагман сегодня перетягивает на себя весь спрос, что полностью девальвирует все прошлые заслуги, требуя перманентной гонги за выживание / лидерство по принципу «лидер получает все». Помним хейт вокруг OpenAI в конце 2025, когда они чуть сбавили темп инноваций? ▪️Сильная LLM транспонирует свои знания на модели более низкого уровня через дистиллирование (более слабая/дешёвая модель обучается на выходах более сильной, перенимая значительную часть способностей за долю стоимости). Это уникально для ИИ: ни один другой продукт не передаёт свою компетенцию в процессе использования. ▪️Сейчас распределение денежного потока в ИИ экономике концентрируется на нижнем уровне (чипы, физическая инфраструктура), далее облако (Microsoft, Google, Amazon), далее дистрибьюция (Apple, Microsoft, Google), далее ИИ-сервисы и платформенные решения, но сами ИИ провайдеры