Ф’ючерс на Тайваньський індекс утримує позицію біля 40 000 пунктів, американські акції оновлюють історичні максимуми, але індустрія AI лише починає входити в ранню стадію?

Citrini Research 研究ник Jukan переказав графік Goldman Sachs Global Investment Research і заявив: «Ми щойно увійшли на ранню стадію». Згідно з цим графіком, ключові зміни в AI-індустрії в майбутньому, ймовірно, стосуватимуться не лише зростання можливостей моделей або розширення пропозиції обчислювальних потужностей, а й consumer agent workloads — тобто AI-робочих навантажень агентів, орієнтованих на споживачів, які суттєво збільшать глобальне споживання токенів.

Споживчі агенти збільшать використання токенів у 2030 році щонайменше в 10 разів

На графіку вказано, що споживчі agent workloads можуть підвищити token consumption щонайменше у 10 разів до 2030 року; а червоним текстом на графіку зазначено ще більше: до 2030 року token consumption зросте понад 12 разів. Goldman Sachs вважає, що зростання токенів зумовлене трьома факторами: ширше охоплення користувачів, вища частота щоденного використання та зсув патернів використання AI від разових chat session до on-demand agents і always-on agents.

Під token мається на увазі базова одиниця обліку, яку обробляє велика мовна модель під час роботи з текстом, інструкціями, відповідями, викликами інструментів і контекстною пам’яттю. Коли користувачі лише час від часу ставлять запитання чатботу, споживання токенів є відносно обмеженим.

Але коли AI agent починає постійно для користувача здійснювати пошук, моніторинг, упорядкування, оформлення замовлень, планування, відповідати на повідомлення та обробляти робочі процеси, модель уже не просто «відповідає на запитання», а стає безперервно працюючою цифровою робочою силою. Це означає, що кількість токенів, яку споживає кожен користувач щодня, може перейти від разових розмов до високочастотних, тривалих, фонових робочих навантажень.

Глобальна token capacity у 2026 році приблизно на рівні 7,5 трлн токенів на місяць; однак після входу в перше півріччя 2026 року Goldman Sachs позначив це як Token Economics Turn Positive in 1H26, що означає: токенова економіка може перейти в «плюс» у першому півріччі 2026 року. Іншими словами, у міру зниження витрат на міркування (inference), розширення обчислювальної інфраструктури та дозрівання сценаріїв використання, одиничні економічні моделі для обробки токенів у AI-компаній можуть почати покращуватися.

До 2030 року не-agent workloads і надалі зростатимуть, але саме consumer agents розкрутять крутість кривої. Non-agent workloads переважно охоплюють традиційні чатботи, пошук, генерацію контенту та загальні корпоративні AI-сценарії; consumer agents натомість представляють сценарії з вищою частотою, довшою тривалістю та більшою автоматизацією використання AI. До 2030 року графік прогнозує, що щомісячні токени, оброблені системами, перевищать 60 трлн, причому consumer agents забезпечать значну частку приросту.

Саме це є ключовим змістом слів Jukan про «лише ранню стадію». Якщо прогнози Goldman Sachs справдяться, то попит на AI не обмежиться нинішніми чатботами, асистентами для програмування чи корпоративними Copilot, а рухатиметься далі — в агентні робочі процеси (agentic workflow), тобто етап, на якому AI-агенти безперервно виконують завдання замість людей. Тоді фокус ринкових обговорень буде не в тому, «скільки людей використовують AI», а в тому, «скільки завдань кожна людина щодня доручає AI виконувати».

БлекРок? CEO заперечує AI-пухир: справжня проблема — дефіцит постачання обчислювальних потужностей

Це також перегукується з нещодавньою відповіддю CEO BlackRock Ларрі Фінка на теорії про AI-пухир. За повідомленням Bloomberg, на панельній дискусії на Всесвітньому саміті Milken Institute Fink заявив, що наразі ринок стикається не з AI-пухирем, а з гострим дефіцитом пропозиції. Темпи зростання попиту значно випереджають очікування ринку. Проблема не лише в тому, що в США бракує потужностей для обчислень, виробничих потужностей для чипів і пам’яті — світ також лише починає досліджувати масштабні можливості, які приносить AI.

Fink навіть припускає: коли попит на обчислювальні потужності продовжуватиме зростати, а дефіцит не вдасться швидко усунути, у майбутньому ринок може створити торговий механізм для купівлі-продажу «обчислювальних ф’ючерсів», який перетворить compute capacity на нову категорію активів на ф’ючерсному ринку. Важливість цієї думки в тому, що вона переосмислює AI-інфраструктуру з «витрат компаній технологічного сектору» на дефіцитний ресурс, який можна торгувати, фінансово структурувати (фінансовізувати) та довго оцінювати в цінах.

Інакше кажучи, графік Goldman Sachs говорить про попит: consumer agents збільшать token consumption більш ніж у 12 разів до 2030 року; а Fink говорить про пропозицію: якщо попит на токени справді вибухне, ринок має зіткнутися з дефіцитом обчислювальних потужностей, чипів, пам’яті, потужностей дата-центрів та електропостачання. Разом це формує ядро аргументів «за ріст» (bull case) для нинішнього AI-будівництва.

Ця стаття «На Тайвані індекс закріпився вище 40 000 пунктів, американські акції оновили максимуми, але AI-індустрія щойно увійшла на ранню стадію?» вперше з’явилася на «鏈新聞 ABMedia».