Комментарии 14
При этом картина складывается противоречивая. Исследователи фиксируют, что «интеллект» дешевеет на порядок в год. Однако новые флагманские модели 2026 года вышли дороже предшественников, провайдеры урезают лимиты подписок, а корпоративные расходы на ИИ продолжают расти.
Никакой противоречивой картины не складывается. Вкладывать новые инвестиции уже некуда, так как уперлись в количество новой информации (ее просто уже нет, все что можно было скормит моделям - скормлено). Растить триллионы в десятки триллионов весов уже не удастся. Плюс серьезные компании поняли что ИИ не упрощает бизнесс, а только усложняет его (либо делает примитивно-раздражающим, привет голосовые помощники телефонных компаний и банков). В общем, все меньше крупных игроков будет закупать огромные лимиты токенов для своих нужд, а бигтху надо отбивать деньги вложенные. Вот и растут счета за фронтиры. И идет жесткая PR компания по внедрению ИИ-агентов, мол - ставьте ИИ-агентов, они крутые и все умеют (но никто не дает гарантий и все факапы - ответственность тех, кто решился поставить себе агента, а не производителя агента). Короче, продавцы лопат озабочены тем, что даже уже и лопаты прибыль не приносят.
Вопрос же не в количестве НОВОЙ информации, а в методах обучения. Учебник по ОТО можно прочитать от корки до корки но ни черта не понять, а можно освоить на уровне Энштейна. Для обоих вариантов учебник будет один и тот же.
Точно. Ограничение доступной информации не сказывается на интеллекте моделей, он пока стабильно растёт. И обучение нового фронтира ведется на кластерах в десятки и сотни тысяч GPU каждый раз. Плюс расширение мощностей под инференс. Инвестировать пока есть куда.
Вопрос же не в количестве НОВОЙ информации, а в методах обучения.
Тоже сомнительно. Те же Deepseek заявляют, что выбор алгоритмов пост-обучения слабо влияет на итоговую производительность модели. С пред-обучением ситуация чуть более мутная, но в целом эту область вообще считают мертвой (в том плане, что из неё уже достаточно сложно вытягивать улучшения). В то же самое время работу с данными выделяют как значимый источник улучшений.
В общем, тут вопрос достаточно сложный и дискуссионный.
Рост идет за счет архитектуры и пост-трейнинга
Если идея Huang о токен-бюджете сверх зарплаты приживётся, он войдёт в предложение о работе наравне с зарплатой и оборудованием
Компании достаточно компенсировать расходы сотрудника на личную подписку.
Судя по статье это в 10 раз дешевле
Как будто в расчетах забыли о стоимости оборудования, которое не только окупить надо, но и постоянно обновлять. Сколько стоит сервер для флагманской модели, сколько пользователей он может обслужить и когда окупится?
Ключевой расчётный показатель — валовая маржа около 85% в первом полугодии 2026 года
Только вот несколько нюансов. Первое, как упомянуто в статье, Anthropic не включает в себестоимость расходы на партнеров, хотя следовало бы. Это уже понижает 85% до, если правильно помню, 65% - значительное снижение. Второй момент заключается в скидке от SpaceX на 2.5 миллиарда долларов, которая полностью попала в первое полугодие. Если предположить, что 80% от этой цены идет на инференс (все-таки покупались эти мощности с рассказами о том, что Anthropic не может обслуживать пользователей, потому и закупают), то вместо 65% получаем что-то около 50% (что, к слову, приближает их к OpenAI в этом плане).
Вроде бы ситуация все ещё хорошая (хотя и значительно хуже), но стоит отметить ещё одну деталь. На конец 2025 у Anthropic находилось порядка 1.4 ГВ мощностей. Используя цены от SpaceX как ориентир, получаем, что на compute Anthropic должны были потратить 35 миллиардов долларов (и по мелочи на другие мощности, которые они уже получили посреди первого полугодия 2026). А указано только ~9 миллиардов. Очень интересно, куда делись остальные затраты. Вариантов несколько, но все более-менее реалистичные рисуют неутешительную картину для Anthropic (вероятно, по этой причине они и решили менять бизнес модель, уходя к строительству дата-центров)
Пересчитал сессию с рис. 2 (10 млн из кэша, 0,5 млн ввода, 0,2 млн вывода), и именно в этой сессии не вижу, чтобы счёт определялся прежде всего ставкой кэша. У Opus 5.5 чтение кэша даёт $2 из $8, половину съедает вывод. У Fable 5.1 кэш $2,5 из $17,5, у Astra он наравне с выводом. Зато ставка кэша хорошо видна при сравнении Fable и Astra: ввод и вывод у них стоят одинаково, и вся разница в $7,5 приходится на кэш. То есть при выборе между моделями с близким прайсом она решает, а общий счёт во многом задаёт вывод.
И вопрос про подписки. В модели одно k на все профили, хотя у тяжёлого агентного пользователя большая часть токенов идёт из кэша, а себестоимость чтения кэша устроена не так, как генерация. Для него k к прайсу может оказаться совсем другим, и я не возьмусь сказать, в какую сторону. Не встречались ли вам оценки отдельно для кэша и для вывода?
Все сходится к тому, что подписку за двадцать баксов скоро оставят только для домохозяек с рецептами
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Токены дешевеют, а счета за ИИ растут. Экономика LLM на конец 2026 года