Станет ли токен ИИ новым глобальным товаром и валютой?

Источник: TechFinance

Автор: Фань Вэньчжун

23 марта директор Национального бюро данных Лю Лэйхун выступил на Высшем форуме развития Китая и обнародовал ошеломляющие данные: среднесуточное количество вызовов AI Token в Китае выросло с 100 миллиардов в начале 2024 года до 100 квадриллионов к концу 2025 года, а в марте 2026 года превысило 140 квадриллионов — рост за два года более чем в тысячу раз. В то же время данные платформы OpenRouter, крупнейшей в мире агрегирующей платформы API для больших моделей ИИ, показывают, что недельные вызовы китайских больших моделей уже несколько недель подряд превосходят американские, а топ-3 по глобальному объему вызовов занимают модели из Китая. Вспыхнула индустриальная революция, движимая Token, которая с беспрецедентной скоростью перестраивает глобальный технологический ландшафт, бизнес-модели и даже национальную конкурентоспособность.

В начале 2026 года в Кремниевой долине появились новости, привлекающие внимание мировой технологической элиты. Внутри OpenAI постепенно отказываются от использования ключевого интернет-метрика DAU (ежедневное активное число пользователей), используемого почти 20 лет, и переходят к TPD (Token Per Day — ежедневное потребление токенов) в качестве основного бизнес-показателя. Этот сдвиг не случаен. Генеральный директор NVIDIA Дженсен Ху в ходе GTC 2026 переопределил дата-центры как «Token Factory» — фабрики токенов, подчеркнув, что будущее — это «пропускная способность токенов на ватт». Это не изолированный случай, а знак того, что новая парадигма «умной экономики», основанной на измерении и торговле токенами, полностью вступает в силу.

一、Значение и измерение AI Token

1. AI Token — новая мера ценности в эпоху интеллекта

С точки зрения компьютерных наук, токен — это базовая единица обработки информации в моделях ИИ. Когда текст вводится в модель, он разбивается на слова или субслова; изображение — на пиксельные блоки; аудио — на временные сегменты. Эти неделимые базовые единицы называются токенами.

На практике измерение токенов подчиняется определённым правилам. Для английского текста короткое слово может считаться одним токеном, а длинное — разбиваться на несколько. Общее правило: 1 токен примерно равен 4 английским символам. Для китайских текстов один иероглиф обычно соответствует 1-2 токенам. В процессе обучения моделей и при вызовах API каждое ключевое действие ИИ измеряется именно токенами. Расход токенов напрямую отражает рабочую нагрузку модели и её ценность, что соответствует трудовой стоимости по Марксу.

Выделяется важная роль токенов: они дают количественную меру развития умной экономики. По мере перехода ИИ от текстовых модальностей к мультимодальным, а также в области программирования, видео и научных исследований, стратегическая роль «единой меры» — токена — становится всё более очевидной. Это не случайность, а закономерный результат индустриального развития: в эпоху промышленности измеряли электричество в киловатт-часах, в эпоху интернета — данные в гигабайтах, а в эпоху ИИ — естественно, токенами. В экономике и бизнесе токен стал ключевым единицей, которая позволяет измерять, оценивать и торговать интеллектуальной продукцией. Он связывает базовые ресурсы — энергию, вычислительную мощность, данные — с верхним уровнем — интеллектуальными сервисами, служит универсальной мерой для оценки производительности ИИ, подсчёта затрат и расчетов за услуги.

Цепочка стоимости токенов включает производство аппаратного обеспечения, инфраструктуру, предоставление вычислительных ресурсов, платформенную деятельность и разработку приложений. В структуре затрат основную долю занимают электроэнергия и износ оборудования — до 70-80%, что делает их ключевыми факторами международной конкурентоспособности токенов. «Токены на ватт» (Tokens per Watt) — главный показатель конкурентоспособности AI-компаний. Это означает, что при фиксированном бюджете на электроэнергию, тот, кто производит больше токенов с меньшими затратами энергии, обладает минимальными издержками и сильной рыночной позицией.

Факторы, влияющие на измерение токенов:

С расширением сценариев применения методика измерения токенов усложняется и переходит от простого подсчёта к многомерной, динамической системе.

(1) Двоичная дифференциация входных и выходных токенов. Базовая схема — «входные токены» (информация, предоставленная пользователем) и «выходные токены» (ответ модели). В коммерческом использовании стоимость генерации выходных токенов обычно в 3–5 раз выше стоимости входных, что отражает различия в «творческом труде» и «чтении информации».

(2) Учёт контекста и затрат памяти. В 2024–2025 годах размер окна контекста у больших моделей вырос с 8K до 128K и даже 1 миллиона токенов. В 2026 году обработка очень длинных контекстов стала нормой. Однако длинные окна требуют значительных вычислительных ресурсов из-за сложности внимания (Attention), которая растёт квадратично или линейно. Поэтому введены коэффициенты взвешивания контекста, чтобы точно учитывать ресурсы, необходимые для поддержки долгосрочной памяти.

(3) Мультимодальные данные и токенизация. С развитием мультимодальных моделей изображения, видео и аудио также включены в систему измерения токенов. Например, изображение разбивается на сотни визуальных патчей, каждый из которых кодируется как один или несколько визуальных токенов; видео длительностью минуту — на десятки тысяч временных визуальных токенов. Такой единый подход разрушает границы между модальностями и позволяет считать, например, создание 10-секундного видео по количеству токенов, сопоставимых с написанием статьи на тысячу слов.

(4) Скрытая ценность токенов. В связи с распространением AI-агентов (умных систем), модели всё чаще используют внутренние токены для планирования, выполнения кода, саморефлексии и многократных итераций поиска. Эти промежуточные токены не видны пользователю, но являются основой качественного результата. Новые стандарты начинают дифференцировать «поверхностные» токены и «внутренние» токены для логических рассуждений. В сложных вычислениях или логических цепочках внутренние токены могут быть в десятки раз больше конечных. Некоторые платформы уже экспериментируют с дифференцированным ценообразованием по числу шагов рассуждения или глубине цепочки мышления, что означает переход от подсчёта по количеству символов к оценке интеллектуальной сложности.

2. Тенденции развития AI Token

За последние годы развитие AI Token демонстрирует три ключевых тренда: экспоненциальный рост общего объема, экстремальное сжатие единиц измерения и сегментацию по ценности.

Тренд 1: Взрывной рост потребления. В 2024 году глобальный суточный объём токенов составлял около 100 миллиардов, а к первому кварталу 2026 года достиг 180 квадриллионов — рост почти в 1800 раз. Такой скачок вызван качественными изменениями в приложениях: ранние вызовы — диалоги человек-модель — низкочастотные и поверхностные; к 2026 году основное — автономные агенты, которые при выполнении задач разбирают цели, используют инструменты, пишут и отлаживают код, что может приводить к расходу десятков или сотен тысяч токенов. В будущем, с внедрением embodied AI (телесных систем), роботы будут в реальном времени воспринимать и принимать решения, генерируя огромные потоки токенов. Ожидается, что к 2030 году суточное потребление достигнет квадриллионов.

Тренд 2: Экономия по закону Мура. Благодаря развитию аппаратных архитектур (например, NVIDIA Blackwell и последующие Rubin), оптимизации алгоритмов (гибридные модели MoE, квантование, спекулятивное сэмплирование) и повышению эффективности кластерных систем, стоимость генерации одного высококачественного токена снизилась примерно в 100 раз по сравнению с 2023 годом. Это явление — эффект «Парадокса Джевонса»: повышение эффективности стимулирует спрос, а не уменьшает его. В будущем, с появлением фотонных вычислений и нейроморфных чипов, энергопотребление на токен может снизиться ещё сильнее, делая «бесконечный интеллект» теоретически возможным.

Тренд 3: Сегментация и специализация ценности. В будущем рынок токенов разделится на уровни: «стандартные» токены — дешёвые, массовые, для базовых задач (вопросы, перевод, классификация); «продвинутые» — дорогие, с уникальными данными и глубокими рассуждениями, например, для медицинских моделей. Такая сегментация породит рынки фьючерсов и системы сертификации качества, где за токены определённого уровня платят премию.

二、中美两国的 AI Token 产业对比

1. Производство и потребление — Китай обогнал США по объему

Ключевые преимущества США — дизайн чипов и мощность моделей. NVIDIA, лидер GPU-рынка, с рыночной капитализацией свыше 4 трлн долларов, выросла в 14 раз с конца 2022 года. Это связано с лидерством в передовых технологических процессах. Модели вроде Claude и GPT остаются самыми мощными, с ценой свыше 5 долларов за миллион токенов, что отражает технологическое превосходство и ценовую власть США.

Однако, США сталкиваются с структурными вызовами: перебои в электроснабжении и низкая эффективность использования мощностей из-за плотных моделей. В то время как Китай выигрывает за счёт снижения себестоимости и открытой экосистемы. Модели вроде DeepSeek стоят всего 0.028 долларов за миллион токенов — в 180 раз дешевле GPT. В феврале 2026 года китайские модели на платформе OpenRouter использовали 5.16 трлн токенов за неделю, что на 127% больше, чем три недели назад, а американские — 2.7 трлн и снижаются. В топ-5 моделей четыре — китайские, с долей более 85%. В феврале 2026 года китайские модели впервые обошли американские по вызовам и продолжают лидировать, а доля китайских токенов в мире достигла более 60%.

Важно отметить, что преимущество Китая в объёмах вызовов — на стороне inference (вывода), а не обучения. Для inference не нужны мощные карты, и оптимизация под глубокие модели позволяет справляться с огромными запросами. Обучение всё ещё требует дорогих высокопроизводительных карт и распределённых систем. Это даёт Китаю явное преимущество в практическом внедрении и монетизации, хотя в фундаментальных моделях есть ещё пространство для роста.

2. Энергетические и инженерные преимущества Китая

Китай выигрывает за счёт нескольких факторов. Электроэнергия — основной компонент затрат, более 30% стоимости. Благодаря проекту «Восток-Запад» и единой электросети, в западных регионах цена зелёной электроэнергии может опускаться до 0.028 долларов за кВтч, тогда как в Европе и США — 0.08–0.12 долларов. Это снижает себестоимость токенов.

Стоимость чипов — ещё один фактор. США лидируют в поставках высококлассных чипов, но и цена выше. Китай использует стратегию: в обучении — дорогие чипы, в inference — отечественные, оптимизированные для массового использования. Интеграция моделей, облачных сервисов и чипов внутри страны повышает эффективность использования ресурсов, тогда как американские компании полагаются на сторонние облака и чипы, что увеличивает издержки.

Инженерная эффективность — ключ к снижению стоимости. В Китае широко применяют архитектуру MoE (гибридные эксперты), разбивая большие модели на части и активируя только нужных экспертов. При одинаковых инвестициях в 1000 долларов, разные подходы дают разницу в производстве токенов в десятки раз. В целом, благодаря глубокому взаимодействию между разработчиками, облачными платформами и производителями чипов, Китай создаёт «стоимостной пузырь» и «массовое производство» токенов по низкой цене, а США — на высокотехнологичной вершине цепочки добавленной стоимости.

Международная конкуренция в AI сместилась с «модельных характеристик» к эффективности производства токенов и стоимости за токен. Китай благодаря дешёвой энергии, крупному рынку и высокой инженерной эффективности создал мощную базу для масштабного и дешёвого производства токенов, становясь «ценообразующим центром» и «массовым заводом» для AI-вычислений. США — лидируют в технологиях, экосистемах и финансах. В будущем, кроме традиционных товаров и электроники, Китай сможет экспортировать и новую статью — AI токены, превращая внутренние энергетические преимущества в глобальную торговую силу, что кардинально изменит мировой экономический и стратегический баланс.

三、AI Token — новая мировая валюта?

Возможность превращения AI Token в глобальную валюту

Для оценки, сможет ли AI Token стать мировой валютой, важно понять её основные свойства. Экономика выделяет три функции валюты: мера стоимости, средство обмена и средство накопления. Также важны универсальность, стабильность и суверенное кредитное доверие. В текущих условиях AI Token в обозримом будущем вряд ли сможет стать полноценной валютой.

Главное препятствие — нестабильность цен. За последние два года цена за токен упала более чем на 99%. Такие колебания делают его неприемлемым для торговли, поскольку никто не захочет принимать валюту, которая может за неделю обесцениться в сотни раз. Даже при стабилизации, ценность AI Token будет сильно связана с затратами на вычислительные ресурсы, которые зависят от технологий чипов, цен на энергию и геополитической ситуации, что делает долгосрочную стабильность невозможной.

Недостаточная распространённость — ещё один барьер. В настоящее время AI Token принимается только в API-вызовах и AI-приложениях, но не используется для покупки товаров и услуг. Для этого нужно создать глобальную торговую сеть, что требует огромных инвестиций и времени.

Вместо этого, AI Token скорее станет новым видом сырья, подобно нефти, золоту или медной руде. Это обусловлено следующими характеристиками:

Первое — AI Token обладает признаками сырья: стандартизация, торгуемость, широкий спрос. Генеральный директор NVIDIA Дженсен Ху заявил, что «будущие дата-центры будут работать круглосуточно, производя не товары, а самый ценный ресурс — токены». Как в промышленную эпоху нефть была топливом, так и в цифровую эпоху токен станет «умным топливом».

Второе — механизм ценообразования приближается к рынкам сырья. Цены на API моделей уже рыночные: при дефиците — растут, при избытке — падают. В будущем появятся деривативы — фьючерсы и опционы на токены, что даст участникам рынка инструменты для хеджирования рисков.

Третье — структура спроса и предложения напоминает сырьевые рынки: предложение ограничено мощностями чипов и энергией, а спрос растёт с ростом AI-приложений, что создаёт циклические колебания цен. В начале 2026 года рост цен на токены подтвердил этот тренд: несмотря на долгосрочный спад, краткосрочные дисбалансы вызывают скачки.

Четвёртое — токены могут стать стратегическими резервами государств. В связи с проникновением AI в оборону, финансы и энергетику, вычислительные мощности приобретают статус национальной безопасности. Некоторые страны могут начать стратегические запасы вычислительных ресурсов, а токены — их мера. Это может привести к появлению «валюты, основанной на вычислительной мощности» — новой системы резервирования.

2. Стейблкоины как решение

Поскольку AI Token вряд ли станет полноценной валютой, актуален тренд — создание стабильных монет (стейблкоинов), которые могут стать новой формой валюты в экономике AI-агентов. В условиях автономных решений, традиционная финансовая система сталкивается с проблемами: банки не открывают счета для AI, кредитные системы не рассчитаны на алгоритмы, а деньги — это интерфейс, а не богатство. Стейблкоины на блокчейне обладают преимуществами: без разрешений, мгновенное урегулирование, низкие издержки — идеально подходят для экономики AI-агентов.

К марту 2026 года количество транзакций в экосистеме x402 превысило 163 миллиона, объём — 45 миллионов долларов, а число AI-агентов — 435 тысяч, продавцов — 90 тысяч. USDC доминирует в транзакциях на протоколе x402 — 98.6% на EVM-сетях и 99.7% на Solana.

3. Три сценария развития

Обобщая, можно выделить три возможных пути развития AI Token:

Первый — сохранение роли измерителя, без превращения в самостоятельный актив. Тогда токен — лишь средство оценки стоимости AI-услуг, а не инвестиционный объект. Пользователи платят за возможности, а не за сам токен.

Второй — превращение в сырьё, формирование рынка фьючерсов и опционов. При росте объёмов и стандартизации токенов, они могут стать товаром, как нефть или медь, с рынками деривативов, обеспечивающими хеджирование.

Третий — создание новой валютной системы на базе вычислительной мощности. В этом случае, как золото в золотом стандарте, вычислительная мощность станет базой для национальных цифровых валют (CBDC), где единица — стандартный токен. Это революционный сценарий, требующий технологических и регуляторных решений, но способный полностью изменить глобальную валютную систему.

四、Стратегии адаптации в эпоху AI Token

Государства должны укреплять суверенитет вычислительных мощностей и развивать стратегическую инфраструктуру

В условиях роста Token экономики необходимо включить вычислительные ресурсы в стратегические планы, предвидеть вопросы регулирования. В частности, стоит:

Создать инфраструктуру вычислительных мощностей. Использовать опыт проекта «Восток-Запад», планировать национальную сеть, развивать крупные центры в регионах с богатой энергетикой, строить узлы периферийных вычислений в потребительских регионах, создать единую платформу распределения ресурсов.

Стандартизировать измерение токенов. Сейчас разные платформы используют разные подходы, что усложняет выбор разработчикам и бизнесу. Важно разработать единые стандарты, прозрачные механизмы оценки стоимости, что повысит эффективность рынка и усилит позиции Китая в глобальной системе.

Разработать рамки регулирования. Вопросы правового статуса токенов, межгосударственного регулирования, предотвращения финансовых рисков — требуют совместных усилий политиков, экспертов и академического сообщества. Необходима адаптация правил под особенности умной экономики.

Активно участвовать в международных правилах. Китай должен играть активную роль в формировании глобальных стандартов, участвовать в многосторонних соглашениях, включать вопросы токенов в торговые и налоговые договоры, чтобы иметь влияние на будущий мировой порядок.

2. Корпоративные стратегии: переосмысление эффективности и бизнес-моделей

Для компаний важно воспринимать токены не только как технологический инструмент, а как стратегический ресурс. Необходимо:

Формировать мышление эффективности. В оценке AI-технологий учитывать не только качество, но и расход токенов, оптимизировать подсказки, вызовы и результаты, чтобы снизить издержки. Вдохновляться концепцией «good-put» — сколько токенов реально способствует достижению целей, а не просто их количество.

Пересматривать бизнес-модели и ценообразование. В индустрии больших моделей происходит переход от «трафик-стимулов» к «ценностной фильтрации». Повышение цен на услуги помогает отсеять нецелевые запросы и обеспечить стабильность для ключевых клиентов.

Создавать новые стандарты и мотивацию для специалистов. Например, как предложил Дженсен Ху, выдавать инженерам токеновые бюджеты, равные половине их годовой зарплаты, что стимулирует талант.

3. Индивидуальные стратегии: развитие навыков и новых форм взаимодействия

Для пользователей важно:

Освоить токен-осведомлённость. Понимать, как расходуются токены, как работают модели и как правильно их использовать, чтобы избегать ошибок и максимально эффективно взаимодействовать.

Развивать новые формы сотрудничества с ИИ. В будущем, когда системы будут работать круглосуточно, роль человека — управлять и контролировать, а не просто выполнять задачи.

Обучаться и обновлять навыки. Быстрое развитие технологий сокращает срок актуальности знаний. Постоянное обучение, эксперименты с новыми инструментами и междисциплинарное мышление — залог успеха в эпоху Token.