Grayscale прогнозує 24-кратне зростання попиту на токени ШІ до 2030 року
Споживання токенів ШІ може зрости у 24 рази до 2030 року: дешевші моделі та автономні агенти розширюють використання, каже керівник досліджень Grayscale Зак Пандл. Дефіцит дата-центрів, електроенергії та GPU може стримувати розширення ШІ й підтримувати вищі ціни на дефіцитну обчислювальну інфраструктуру. Водночас фізична інфраструктура для роботи таких систем залишається обмеженою. За оцінкою Grayscale, зростання попиту на обчислювальні потужності може випередити покращення ефективності та посилити тиск на наявні дата-центри, електропостачання й GPU. ШІ-агенти можуть споживати у 5–50 разів більше токенів, ніж стандартні чат-боти, що стимулює попит на інференсні обчислення. У дописі Grayscale від 10 жовтня 2026 року йдеться, що агенти, «dots» від OpenAI та нові дешевші моделі можуть додатково підштовхнути попит на обчислення, але фізична інфраструктура залишається вузьким місцем. Дешевші ШІ-моделі розширюють використання. За даними Anthropic, остання модель Sonnet коштує до 30% менше на завдання. Конкуренція з боку дешевших open-weight моделей тисне на ціни токенів. Токени — це одиниці тексту, які модель обробляє й генерує; розробники платять за їх споживання. Зниження цін відкриває для бізнесу сценарії, які раніше були надто дорогими. Дослідницький звіт Grayscale «Investing for the Compute Bottleneck» аналізує, як дешевший інтелект сприятиме ширшому впровадженню. ШІ-агенти можуть примножити попит на обчислення. Нещодавно представлені OpenAI «dots» — це постійно активні агенти, які цілодобово працюють над цілями користувача. На відміну від чат-ботів, що відповідають на окремі запитання, агенти виконують кілька кроків у межах одного робочого процесу. Наприклад, підготовка до зустрічі з клієнтом може вимагати перегляду нотаток, аналізу змін портфеля та підготовки порядку денного. За оцінкою Grayscale, такі завдання можуть споживати у 5–50 разів більше токенів, ніж взаємодія з чат-ботом, залежно від складності. Відтак агенти здатні суттєво збільшити інференс — обчислення, потрібні для роботи ШІ-моделей. Goldman Sachs прогнозує, що споживання токенів може зрости у 24 рази до 2030 року значною мірою через впровадження агентів. Фізична інфраструктура залишається вузьким місцем. Хоч ШІ-моделі стають ефективнішими, сукупний попит на обчислення може зростати швидше за ефективність. Створення потрібної інфраструктури потребує часу. Доступність електроенергії, дата-центрів і GPU залишається критичною для дедалі більших навантажень. Обмежена пропозиція може стримувати зростання обчислювальних потужностей услід за поширенням ШІ. Grayscale також згадує CoreWeave, яка нещодавно повідомила про нові контракти за вищими цінами на обчислення. Це ілюструє збереження цінового тиску попри зниження вартості ШІ-завдань. Аналіз Пандла припускає, що дешевші моделі та потужніші агенти можуть настільки збільшити використання, що воно переважить виграш в ефективності. За такого сценарію попит може піти на користь власникам дефіцитної фізичної обчислювальної інфраструктури.
