Краткое содержание анализа
Эта статья представляет собой своего рода предупреждение для всех, кто следит за индустрией ИИ: в третьем квартале официальные данные о среднем ежедневном объеме использования токенов в Китае будут опубликованы. По данным на конец июня, этот показатель составил 500 триллионов, что в пять раз больше, чем в конце прошлого года. Многие уже предполагают, что масштабы использования ИИ в Китае полностью превзойдут американские. Однако токены, как новая единица измерения в индустрии ИИ, до сих пор не имеют единых стандартов для статистики. Ранее возникали противоречия: объем использования токенов в Китае казался выше, чем в США, но общий доход от ИИ-сервисов в Китае оставался на порядок ниже. Эти противоречия обусловлены неясностью методов подсчета, сильными различиями в стоимости токенов, заменой зарубежных ресурсов на отечественные и экспортом ИИ-сервисов. Поэтому, когда появятся новые данные, нельзя ограничиваться простым сравнением цифр – необходимо анализировать реальные изменения в индустрии.
Детальный анализ
1. 500 триллионов токенов – это совсем не одна и та же единица измерения
Многие считают, что токены подобны единицам измерения, таким как киловатт-часы или количество доставленных посылок: количество токенов, указанное производителями, является точным. На самом деле стандарты их подсчета сильно различаются:
- Некоторые производители учитывают только токены, используемые внешними платежеспособными пользователями; например, компания Volcano Engine исключала токены, используемые во внутренних тестах при расчете доли своих общедоступных моделей в облаке.
- Другие включают в статистику все токены, используемые пользователями их приложений, сотрудниками и партнерами; например, компания DouBao учитывает токены во всех сценариях использования своих сервисов.
- У сторонних облачных провайдеров может возникать дублирование подсчетов: один и тот же запрос пользователя может быть учтен как в отчетах о продуктах компании, так и в отчетах о сервисах третьих сторон.
- Кроме того, многие токены вообще не учитываются в статистике: например, токены, генерируемые при использовании ИИ-моделей в локальных системах компаний, не попадают в данные облачных провайдеров и производителей моделей.
Это похоже на подсчет количества заказов на доставку: некоторые платформы учитывают только платные заказы пользователей, другие – также рабочие обеды сотрудников компаний, а третьи – даже тестовые заказы. Поэтому официальные данные о 500 триллионах токенов представляют собой лишь приблизительный итог с одной стороны рынка, а не точный показатель всего рынка.
2. Утверждение о том, что объем использования токенов в Китае превышает американский, пока не имеет оснований
Многие сравнивают официальные данные OpenAI (22 триллиона токенов в день) и Google (32 триллиона токенов в день) с китайским показателем в 500 триллионов и делают вывод, что масштабы использования ИИ в Китае в 10 раз превышают американские. Однако это неверно:
- В США отсутствуют единые стандарты для статистики использования токенов; данные OpenAI и Google касаются только токенов, генерируемых через API, не учитывая внутренние запросы в их экосистемах.
- Более точным сравнением будет использование вычислительных ресурсов: общая мощность ИИ-систем в США составляет около 13,7 ГВт, в Китае – около 4,4 ГВт, что в два раза меньше. При таком различии в мощности невозможно, чтобы объем использования токенов в Китае был в 10 раз выше, чем в США.
- Кроме того, платформа OpenRouter, использовавшаяся для сравнения, предназначена для малых и средних разработчиков и не охватывает более 90% крупных компаний, покупающих услуги OpenAI и Anthropic, что делает сравнение некорректным.
3. Цена токенов в Китае и США сильно различается
Многие задаются вопросом: почему, несмотря на похожий объем использования токенов, годовой доход компаний OpenAI и Anthropic превышает суммарный доход всех китайских ИИ-компаний в несколько раз?
- Цена токена зависит от качества: в Китае многие токены получались бесплатно, например, для создания шуток или эмодзи; в США токены используются для создания юридических документов стоимостью в миллионы долларов или для обработки важных данных в интернет-компаниях, что создает гораздо большую ценность.
- Различия в сценариях использования также влияют на цену: американские компании сосредоточены на высококачественных решениях с низкой задержкой и высокой надежностью; они готовы пожертвовать скоростью генерации токенов ради более высокой цены за услуги. Китайские компании, стремящиеся увеличить объем использования токенов, часто используют их для выполнения простых задач, что снижает их ценность.
- Различия в затратах на рабочую силу также влияют на цену токенов: затраты на программистов, юристов и консультантов в США значительно выше, чем в Китае, что снижает доход от токенов.
4. За 500 триллионами токенов скрываются две важные тенденции
В данных о количестве токенов скрыты две важные тенденции, которые повлияют на будущее развития индустрии ИИ:
- Отечественные вычислительные ресурсы быстро отказываются от зависимости от Nvidia: до 2023 года 95% рынка ИИ-ресурсов в Китае составляли GPU от Nvidia; к 2025 году доля Nvidia снизилась до 55%, а доля отечественных производителей увеличилась до 41%. К 2030 году доля отечественных ресурсов может достигнуть 90%. Это снизит затраты на производство токенов и даст Китаю больше контроля над их ценообразованием.
- Токены становятся новым экспортным продуктом: более 10% доходов ведущих китайских ИИ-компаний приходится на зарубежных пользователей. Это означает, что рост рынка токенов может быть обусловлен не только внутренним спросом, но и экспортом услуг в другие страны.