На основании этого автор делает вывод - через несколько лет, когда (если) компании откажутся от демпинга, человечество окажется в ловушке. Ручками кодить отвыкли, а с помощью ИИ - слишком затратно. Не каждый проект будет рентабельным при такой стоимости получения кода.

На мой взгляд, задумываться на эту тему, конечно, стоит, но с пониманием, что тема подвержена влиянию ряда факторов.

Есть, например, надежда на снижение цены токенов. Некоторые уверены, что к 2030 году стоимость инференса для LLM сократится более, чем на 90% относительно 2025 года, причем параллельно вырастет эффективность инференса.

Этого ожидают, например, в связи с ростом числа транзисторов на единицу площади чипа, оптимизации моделей, снижения энергопотребления микросхем. Тот же DeepSeek прогнозирует сокращение цены токенов до 0.025 юаня за 1 млн.

К сожалению, расслабляться рано - когда та или иная технология дешевеет, спрос на нее растет, вызывая рост, а не сокращение совокупных расходов - этот эффект называют парадоксом Дженкинса. Кроме того, передовые модели, те же агентные ИИ уже сейчас потребляют в 5-30 раз больше токенов на задачу, чем обычный чат-бот. В итоге к 2029 году расходы на "дешевеющий" инференс будут составлять 80-90% от всех затрат на ИИ.

Так следует ли нам ожидать того, что "пузырь вайбкодинга" рухнет?

Похоже, нас ожидают такие сценарии.

🔹 Базовый уровень токенов может стать бесплатным (условно бесплатным). Операции типа предсказания следующего слова, перевод, написание саммари и аннотаций будут стоить копейки, а крупные игроки скорее всего продолжат сражаться за долю рынка, периодически "осыпая" пользователей дешевыми токенами.

🔹 Сложный интеллект и специализированные навыки. Решение задач, требующих инженерного мышления, многокомпонентного анализа, уникального стиля, будут по-прежнему требовать огромных вычислительных ресурсов. Цена на них может даже вырасти, поскольку передовые модели как правило запускают на дорогих кластерах.

Соответственно, компании, использующие вайбкодинг, будут вынуждены делить ресурсы между дешевыми моделями для решения простых задач и дорогими моделями для решения стратегических задач. Потребуется умное управление затратами, что вернет ценность человеческой экспертизы.

Квалифицированный инженер сможет с самого начала спроектировать оптимальную архитектуру системы, сэкономив гигантские объемы использования дорогого инференса.

💎 Можно представить себе, что в ближайшем будущем ценообразование ИИ пойдет по модели: некая плата за рутинный объем вычислений + повышенный тариф (доплаты, пакеты и т.п.) за высокую сложность. И это должно нас радовать, поскольку это означает, что спрос на квалифицированных специалистов, программистов и архитекторов ИИ, способных точно формулировать запросы, не исчезнет, а может быть и вырастет.

Неприятный косвенный вывод из этого таков - условно "богатые" будут еще и более "умными", т.к. их доступ к ИИ не будет ограничиваться ограниченными финансовыми ресурсами. Но в эти социальные дебри я сейчас погружаться не буду.

--

теги: искусственный интеллект экономика токенов токенизация мнения прогнозы футуристика тренды ценообразование на ИИ вайбкодинг

--