Первоисточник:J.P. MorganПервая публикация на Unhidea:Дата первоисточника:
Главный вывод
J.P. Morgan считает, что рост расходов на токены указывает на сохраняющийся высокий спрос на инфраструктуру ИИ, однако увеличение доли дорогих моделей ускорило рост расходов, тогда как сигналы цен аренды GPU и цен на память сложнее.
Почему рост расходов на токены ускорился, а рост использования замедлился?
Выборка OpenRouter, которую отслеживает J.P. Morgan, показывает, что расходы на токены в октябре выросли на 40% по сравнению с предыдущим месяцем, быстрее, чем на 28% в сентябре; при этом использование токенов выросло на 25% за месяц, что ниже 71% в сентябре.
Структура цен увеличила расходы: взвешенная по объёму использования цена токенов в октябре выросла на 12% за месяц, в том числе использование дорогой модели Claude Opus 5.5 увеличилось примерно на 7,9 трлн токенов; некоторые существующие модели также подорожали. Например, цена GPT-5.6 Sol удвоилась после окончания скидки в половину цены.
Цены выросли не повсеместно: простая средняя цена токенов в октябре снизилась на 5% за месяц; хотя взвешенная по использованию цена восстановилась относительно предыдущего месяца, она всё ещё была на 38% ниже уровня годичной давности.
Какой спрос охватывают эти данные о токенах?
Банк ежемесячно берёт выборку данных за одну неделю, отслеживая около 300 крупных моделей на платформе OpenRouter. В трафике платформы преобладают разработчики, стартапы и программирование с использованием агентов; он не включает прямые обращения к конечным точкам, размещённым OpenAI, Anthropic и гипермасштабными облачными провайдерами.
В октябре на модели с закрытым исходным кодом приходилось 28% использования токенов, но 77% расходов; расходы на них выросли на 49% за месяц, что выше 15% для моделей с открытым исходным кодом. Разница между долями моделей в использовании и расходах помогает объяснить, как дорогие модели влияют на общие расходы.
Какие сигналы подают цены аренды GPU?
Среди вычислительных мощностей GPU, предоставляемых компаниями, не являющимися гипермасштабными облачными провайдерами, средняя цена аренды A100 в октябре снизилась на 3,5% за месяц до 1.53 доллара за GPU-час; цена H100 выросла на 6,5% до 2.83 доллара.
Средняя цена аренды B200 выросла на 4,7% за месяц до 6.00 доллара за GPU-час, что выше роста на 1,8% в сентябре; однако отношение её цены к цене H100 снизилось с 2.16 раза в сентябре до 2.12 раза. Направление изменения арендных цен и относительные цены новых и старых моделей различались.
Почему одни цены на память снижаются, а другие по-прежнему получают поддержку?
В октябре спотовая цена DDR5 объёмом 16 Гбит выросла на 4,4% за месяц до 51.80 доллара, после небольшого снижения в сентябре; спотовая цена NAND объёмом 1 Тбит снизилась на 2,6% за месяц до 29.40 доллара, падая второй месяц подряд.
TrendForce ожидает, что в четвёртом квартале 2026 года контрактные цены на обычную DRAM и NAND вырастут соответственно на 10%–15% и 15%–20% по сравнению с предыдущим кварталом, что ниже 16% и 21% в третьем квартале. Предыдущие повышения цен, давление на потребительский спрос, достаточные запасы у покупателей клиентских SSD и некоторые долгосрочные соглашения о ценах на серверную DRAM в совокупности замедлили рост цен.
Тем временем спрос на серверы ИИ и перераспределение мощностей в пользу серверной продукции продолжают поддерживать цены; TrendForce ожидает, что корпоративные SSD станут единственной категорией памяти, в которой рост цен ускорится в четвёртом квартале.