Ціна за мільйон токенів впала нижче 1 долара! Goldman Sachs: "Зростання обсягу та падіння цін" ставить під сумнів логіку капітальних витрат на AI
Останній звіт Goldman Sachs показує, що індекс SDLLMTK, який вимірює ціноутворення AI-інференції, у серпні впав на 29% лише за місяць і вперше опустився нижче позначки 1 долар за мільйон токенів, що вдвічі менше порівняно з піком. Зниження цін, міграція користувачів до недорогих open-source моделей, посилення конкуренції та локальна інференція призвели до структурної ерозії моделі ціноутворення за токен, і дисбаланс зростання обсягу при падінні ціни руйнує основний наратив "більше токенів – більше доходу".
Основна розповідь про інвестиції в AI-інфраструктуру наразі стикається з суворими випробуваннями на рівні одиничної економіки. Швидкість обвалу цін Token вже перевищила раніше очікуване ринком, що фундаментально похитнуло логіку доходів, яка підтримувала оцінку сектора AI протягом останніх двох років.
Згідно з останнім звітом Rich Privorotsky, керівника трейдингової платформи One-Delta від Goldman Sachs, Silicon Data LLM Token Expenditure Index (код: SDLLMTK), який вимірює зважену середню ціну на мільйон Token, у серпні впав на 29% за місяць, в кінці місяця склавши близько 0.97 долара, що є історичним мінімумом; загальна зниження від максимуму у травні (близько 2.05 долара) перевищила 50%. Це перший випадок, коли індекс впав нижче позначки 1 долар за мільйон Token.

Водночас, згідно зі звітом дата-центру JPMorgan, обсяг використання Token на платформі OpenRouter у серпні зріс приблизно на 47% порівняно з минулим місяцем, але витрати у доларах зросли лише на 7%. Різниця між ростом обсягу й падінням ціни прямо вказує на ключову суперечність у логіці інвестування в AI: прибуток на фондовому ринку розраховується у доларах, а не за кількістю Token, а капітальні витрати надмасштабних дата-центрів розраховуються саме на основі очікуваного доларового доходу.
Privorotsky у звіті чітко зазначає: "Більший попит плюс нижчі ціни — якщо ціни падають швидше, ніж ростуть обсяги споживання, це автоматично не є вигідним."
Обвал цін Token: це не зникнення попиту, а руйнування ціни за одиницю
Silicon Data LLM Token Expenditure Index не є індикатором обсягу попиту на Token, а є ціновим індексом, зваженим за обсягом використання. Компанія вже попереджала ринок, зниження індексу може бути результатом зниження ціни, міграції користувачів до дешевших open-source моделей або обох факторів, і це не означає скорочення обсягу використання AI.
Однак, саме це і є проблемою. Обсяг роутингу на OpenRouter значно зріс, а ціни на оренду H100 GPU падають — що суперечить розповіді про "вибух Token-попиту". Privorotsky зазначає: серпневі дані показують чітку картину: обсяг значно виріс, ціна впала ще більше, а витрати у доларах майже не змінилися.
Висновок Goldman Sachs: ціноутворення акцій за останні два роки будувалося на припущенні "більше Token — більше доходу", і дані за серпень вперше чітко спростували це припущення.
Зростання конкуренції й локальний inference: структурна ерозія моделі ціноутворення за Token
Privorotsky прямо висловлює сумніви щодо життєздатності бізнес-моделі "оплата за Token". Логіка ціноутворення cloud inference за мільйон Token тримається на трьох одночасних передумовах: модель має бути настільки велика, що не може працювати локально; користувач не може замінити її на open-source аналог; робочі навантаження мають бути настільки спорадичними, що власна інфраструктура невигідна. Зараз ці три передумови синхронно руйнуються.
З боку апаратного забезпечення, ноутбуки RTX Spark, робочі станції DGX Spark, Mac Studio з моделями на 70 млрд параметрів і NPU з потужністю 40–75+ TOPS вже знизили граничні витрати на Token майже до рівня витрат на електроенергію. Як тільки місячний API-рахунок підприємства перевищує амортизацію пристрою вартістю 5-15 тис. доларів, компанія перестає бути споживачем Token і переходить до одноразового придбання hardware, а не до підписки на ПЗ з маржею 40%.
На боці конкуренції моделей, Meta 2 вересня почала випуск Muse Spark 1.3, яка у незалежних тестах вже стоїть в одному ряду з GPT-5.6 Sol і Claude Opus 5 та демонструє відмінні результати у задачах агентів і генерації коду. Privorotsky зазначає: "Перевага на передових моделях змінюється щотижня, це не moat, а цикл продукту." Щоразу, коли другорядна модель наближається за якістю й ціною, компанії обходять premium-рівень, а індекс ціни Token є саме агрегацією таких рішень про роутинг.
Логіка капітальних витрат під тиском: кредитний ринок вже подав попередження
У звіті Goldman Sachs наголошується: поточний цикл AI-капітальних витрат — не гнучкі операційні витрати, а зафіксований важкий актив. За даними, прогнозовані капзатрати п’яти надмасштабних cloud-провайдерів із рейтингом на 2026 рік складають близько 737 млрд доларів, що становить приблизно 38% їхніх доходів. Moody’s вже попереджає про скорочення вільного грошового потоку, трансформацію балансу від легких до важких активів, а також про лізингові зобов’язання, які не відображаються як облігації, але фактично обмежують емітентів.
Реакція кредитного ринку випередила реакцію фондового ринку. Згідно з даними щодо відповідних бондів, з 91 облігації, випущеної надмасштабними cloud-провайдерами у 2026 році, вже 78 впали нижче своєї емісійної ціни до кінця серпня. Privorotsky називає це “переоцінкою кредиту” та вказує, що мультиплікатори оцінки акцій є запізнілими індикаторами.
Логічний ланцюжок прозорий: ціна Token падає на 30%, обсяг використання зростає на 20% — доходи inference знижуються; доходи inference падають, а амортизація й проценти за активами, побудованими у 2025–2027 роки, продовжують зростати, і return on investment обвалюється; після цього ринок не потребує драматичної розповіді про "лопнувший бульбашку" — достатньо підкоригувати мультиплікатор оцінки до рівня, який відображає компанію-комунальника з великими активами та обмеженими можливостями ціноутворення.
GPT-6 Astra: єдиний змінний фактор для розвороту сюжетної лінії
У звіті Privorotsky розглядає модель Astra від OpenAI як єдиний можливий каталізатор для зміни ситуації найближчим часом. 1 вересня OpenAI заявила, що Astra досягла ключового порога кібербезпеки за Preparedness Framework і стала першою моделлю у цьому класі.
Водночас, трейдингова платформа Goldman Sachs зберігає обережність. Обмежена у доступі, контрольована, модель з високим тертям у використанні не автоматично поповнює пул доходів Token. Якщо високовартісні робочі навантаження залишаться на етапі контрольованого тестування і не потраплять у публічну платіжну систему, Astra може навіть скоротити кількість платних Token.
Висновок звіту: Astra — це останній змінний фактор, що може змінити структуру доходів на користь високовартісних шарів. Доти, серпневі дані щодо ціни Token найбільш чітко відображають поточний стан ринку — попит може нескінченно зростати, але якщо ціна не покриває витрати на обслуговування боргу, взятого на будівництво дата-центрів, ціна акцій все одно може падати.
Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.
Вас також може зацікавити
AI "безперервне навчання" може відкрити новий цикл зберігання! Citi: Попит на HBM, серверний DRAM та eSSD зростає, дефіцит може тривати до 2031 року
У своєму останньому глобальному звіті щодо напівпровідникової промисловості Citi зазначила, що із переход ом штучного інтелекту від традиційних моделей тренування і логічного висновку до епохи "безперервного навчання" світовий ринок чіпів пам'яті може очікувати новий раунд структурного зростання попиту.

За спокійним рухом індексів на американському фондовому ринку приховані глибокі процеси: партнер Goldman Sachs розкриває чотири основні чинники, що впливають на ринок
Партнер Goldman Sachs Боббі Молаві зазначив, що невизначен ість щодо регулювання AI, зростання цін на нафту понад 100 доларів, підвищення дохідності американських держоблігацій понад 5% та розбіжності в політиці Федеральної резервної системи одночасно посилюються, що підвищує ризики інфляції та відсоткових ставок. Це створює тиск на раніше лідируючі AI та стратегії моментуму, а капітал перетікає в програмне забезпечення, захисні та енергетичні сектори, що прискорює внутрішню переоцінку ринку.
Палата представників США у середу планує голосувати за нові правила щодо споживання електроенергії: вимагається, щоб дата-центри несли додаткові витрати на електроенергію, спрямовані проти перекладання витрат на технологічних гігантів.
Очікується, що Палата представників США вже у сере ду за місцевим часом проведе голосування за двопартійне законодавство, спрямоване на стримування зростання цін на електроенергію, пов’язаного з розширенням дата-центрів для підтримки штучного інтелекту.

Передбачення американського фондового ринку | Ф'ючерси на три основні фондові індекси зростають, ціни на нафту знижуються, рішення Федеральної резервної системи щодо процентної ставки буде оголошено сьогодні ввечері
Перед відкриттям торгів на американському фондовому ринку у середу, 16 вересня, усі три основні ф'ючерси на індекси США зросли.

