Рынок ИИ нужно измерять по деньгам, а не по токенам: мнение аналитиков

Ошибка измерения: как субсидии и дешевые модели искажают статистику

Оценка популярности нейросетей исключительно по объему обработанных токенов приводит к неверным выводам о распределении долей на рынке. По мнению управляющего партнера Dragonfly Хасиба Куреши, реальную картину отражают только финансовые потоки, а не сырые метрики использования, которые легко раздуть искусственными методами. Beincrypto

Основная проблема заключается в субсидиях. Китайские лаборатории регулярно предлагают свои модели с большими скидками или полностью бесплатно, чтобы привлечь пользователей. Это приводит к аномальному росту потребления токенов, который не отражает реальных корпоративных затрат. В результате на графиках агрегаторов возникает иллюзия потери рыночной доли флагманскими решениями, хотя фактические бюджеты остаются у лидеров индустрии. Companies

Технические факторы искажений на платформах-агрегаторах

Техническая архитектура и ценообразование современных ИИ-моделей делают прямое сравнение трафика бессмысленным. Разница в стоимости обработки информации между небольшими открытыми и передовыми закрытыми системами может достигать сотен раз. Аналитики выделяют несколько ключевых искажающих факторов:

Смещение фокуса на экономический эффект и рентабельность

На фоне роста инвестиций в сектор и дискуссий о возможном перегреве рынка, компании смещают фокус с количества пилотов на измеримый экономический результат. Массовое использование генеративных сетей больше не является показателем зрелости бизнеса — ключевым становится способность переводить технологии в прибыль или экономию.

Это усиливает ценовое давление на разработчиков. По оценке JPMorgan, корпоративные клиенты все чаще ищут способы контроля над расходами, отдавая предпочтение недорогим открытым моделям для рутинных задач. Разница в затратах становится критическим фактором: запуск стандартизированного теста на Claude Opus обходится в $3700, тогда как на сопоставимой по производительности китайской DeepSeek V4 Pro — всего в $186. Двадцатикратное снижение издержек делает небольшие модели более привлекательными для массовой интеграции.

В этих условиях меняются и критерии успеха для разработчиков:

• Переход от оплаты за объем данных к тарификации за решенную бизнес-задачу.
• Глубокая интеграция ИИ в ключевые бизнес-процессы, а не его периферийное использование.
• Отказ от избыточных мощностей в пользу узкоспециализированных и рентабельных решений.