Сломанная ИИ экономика. Чем больше ценности создаёт независимая ИИ-лаборатория, тем меньше она способна присвоить, потому что сам акт создания ценности удешевляет следующую единицу для всего рынка

Сломанная ИИ экономика

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 не получают ничего.

Но если сломается ключевое звено (ИИ-провайдеры) не смогут существовать все остальные звенья.