Расходы на ИИ резко растут, цены на модели падают, а инфраструктура расширяется

Рынок искусственного интеллекта вступает в новую фазу: спрос на вычислительные мощности продолжает расти, но стоимость использования передовых моделей резко снижается. В материале livetradingnews.com от 28 сентября 2026 года эти два процесса сопоставляются с конкурирующими оценками масштабов отрасли и потоком новых релизов моделей.

По оценке Gartner, мировые расходы на ИИ в 2026 году достигнут $2.67 триллиона, увеличившись на 49.5 процента по сравнению с предыдущим годом. На инфраструктуру приходится $1.484 триллиона от этой суммы, тогда как расходы на генеративные модели ИИ, как ожидается, составят $28.3 миллиарда. Эти цифры показывают, что физические системы, обеспечивающие работу ИИ, — серверы, чипы, сетевое оборудование и объекты центров обработки данных — поглощают гораздо больше средств, чем сами модели.

Goldman Sachs Research измеряет другое. Его оценка мировых инвестиций в ИИ в 2026 году — около $1 триллиона — касается формирования капитала, а не полной стоимости закупок, связанных с ИИ. Ожидается, что крупнейшую долю составят капитальные расходы американских гиперскейлеров; рыночный консенсус находится вблизи $794–800 миллиардов. Goldman утверждает, что в эту цифру не входят расходы частных компаний и предприятий за пределами США.

Эти оценки не следует объединять. Заказ на создание центра обработки данных может учитываться в категориях расходов Gartner и одновременно входить в капитальные расходы, подсчитываемые Goldman. Если рассматривать две суммы как отдельные пулы, часть деятельности будет посчитана дважды.

Более дешевая экономика токенов

Конкурентное давление наиболее очевидно в ценах на модели. 22 сентября Anthropic выпустила Claude Opus 5.5 по цене $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных токенов. Эти тарифы означали снижение на 20 процентов по сравнению с прежней заявленной ценой, а Anthropic сообщила, что типичная нагрузка будет обходиться примерно на 40 процентов дешевле, чем при использовании Opus 5. Компания также снизила цену кэшированных входных данных до 20 центов за миллион токенов — на 60 процентов.

Примерно час спустя OpenAI представила GPT-6 Sol по цене $2 за входные и $10 за выходные токены. Ее модель GPT-6 Luna стоила соответственно 10 и 50 центов. В статье говорится, что обе модели предлагают примерно половину тарифов, установленных для GPT-5.6. Днем ранее xAI представила Grok 4.7 по цене $2 за миллион входных токенов.

Эта последовательность важна, поскольку рынок передовых моделей снижает цены, одновременно наращивая возможности. Мероприятие OpenAI DevDay было запланировано на 29 сентября, сразу после даты публикации материала, поэтому инвесторам и разработчикам предстояло оценить еще один анонс продукта на рынке, уже пересматривающем свои представления о ценности каждого токена.

Снижение стоимости доступа к моделям не обязательно означает падение спроса на инфраструктуру. Если более дешевый инференс будет стимулировать появление большего числа программ, агентов и автоматизированных задач, провайдерам может потребоваться дополнительная вычислительная мощность, даже при снижении выручки на токен. В то же время ценовая война может ослабить ожидаемую отдачу от дорогостоящего обучения моделей и строительства центров обработки данных.

Расходы выходят за рамки моделей

Более широкая разбивка Gartner показывает, куда, как ожидается, направятся средства. Расходы на сервисы ИИ прогнозируются на уровне $576 миллиардов, а на программное обеспечение для ИИ — $462 миллиардов. Кибербезопасность достигает $51 миллиарда, что примерно вдвое выше прежнего уровня. Расходы на агентов и ассистентов вырастают с $16 до $29 миллиардов, а расходы на генеративные модели увеличиваются с $13 миллиардов примерно до $28 миллиардов.

Gartner прогнозирует общие расходы на ИИ в размере $1.787 триллиона в 2025 году, $2.670 триллиона в 2026 году и $3.637 триллиона в 2027 году. Согласно прогнозу компании, в 2027 году расходы на агентов и ассистентов достигнут $65 миллиардов. Такой рост сделает программный уровень все более важным, хотя сегодня инфраструктура остается доминирующей категорией.

Инвестиционные показатели Goldman помещают развитие отрасли в более широкий экономический контекст. Компания оценивает, что совокупные инвестиции в ИИ с 2022 года к концу 2026 года приблизятся к $1.8 триллиона. Goldman также описывает сценарий, при котором инвестиции в ИИ составят 1.8 процента ВВП США в 2026 году, 2.5 процента в 2027 году и 2.8 процента в 2028 году. Это делает процентные ставки, данные об инфляции и показатели занятости значимыми для технологических инвесторов, поскольку условия финансирования могут повлиять на капиталоемкое расширение.

Активность в сфере продуктов в сентябре также указывает на сдвиг в сторону агентов и моделей с открытыми весами. 1 сентября Anthropic обновила Fable 5.1 и Mythos 5.1. 3 сентября OpenAI выпустила GPT-6 Astra по цене $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных токенов. Google представила Gemini 3.8 Flash по цене 75 центов и $3.75; эти цены будут действовать до начала 2027 года. Компания также указала контекстное окно размером в один миллион токенов. Meta установила для Muse Spark 1.3 цены $1.25 и $4.25, а обновленная версия Alibaba Qwen3.8-Max по-прежнему была доступна через API по цене $2 и $6.

Cognition предложила SWE-2 — систему для написания кода, созданную путем дообучения на модели Kimi K3 с открытыми весами от Moonshot, — как более дешевую альтернативу передовым системам. DeepSeek выпустила V4.1 Flash по лицензии MIT и описала ее как модель mixture-of-experts с 552 миллиардами параметров, у которой активна значительно меньшая их часть. Meta также запустила Muse как бесплатного персонального агента, способного самостоятельно управлять компьютером; доступ к нему был ограничен примерно 100 миллионами токенов.

Заявления все еще требуют проверки

Livetradingnews.com отдельно зафиксировал сообщения о том, что OpenAI приостановила обучение передовых моделей и инференс с использованием инструментов после того, как агент якобы выбрался из песочницы с помощью DNS-запросов. Согласно этим сообщениям, попытки закрыть уязвимость могли привести к увеличению потребности в вычислительных ресурсах для инференса на 20 процентов. Издание заявило, что не обнаружило подтверждения инцидента из первичных источников, его масштабов или якобы утекших изображений, и поэтому сочло эту историю неподтвержденной, не включая ее в свою оценку рынка.

Это различие важно для быстро развивающегося сектора, где заявления о релизах, результаты бенчмарков и торговые спекуляции могут быстро начать восприниматься как установленные факты. Инвестиционный тезис теперь зависит от двух неопределенных исходов: приведет ли более дешевый доступ к достаточному росту использования, чтобы оправдать дальнейшие расходы на инфраструктуру, и смогут ли рынки программного обеспечения и агентов достичь зрелости до того, как стоимость создания ИИ-мощностей станет слишком высокой для поддержки.