Сэм Альтман предупреждает о пузыре ИИ. Лопнут ли ИИ-токены

cryptonews.ruPublished on 2025-10-15Last updated on 2025-10-15

Основатель OpenAI Сэм Альтман предупредил о возможном пузыре в сфере ИИ, который может серьезно повлиять на криптовалюты. Многие ведущие токены ИИ могут быть переоценены из-за общего хайпа

Несмотря на амбиции децентрализованных разработчиков ИИ, рынком правят создатели больших языковых моделей (LLM) и венчурные фонды. Проблемы на высшем уровне могут серьезно отразиться на криптосекторе.

Как крипта и ИИ влияют друг на друга

Сэм Альтман, основатель OpenAI и Worldcoin, играет важную роль как в ИИ-, так и в криптосфере. Однако, несмотря на высокие обещания о возможностях программного обеспечения, оптимистичная картина начала давать трещины. В недавнем интервью Альтман заявил, что ИИ находится в пузыре, и это может иметь серьезные последствия для рынка:

«Когда возникают пузыри, умные люди чрезмерно увлекаются зерном истины. Если вы посмотрите на большинство пузырей в истории, таких как [крах доткомов], там было что-то реальное. Технология была действительно важной, [но] люди слишком увлеклись. Находимся ли мы на этапе, когда инвесторы в целом чрезмерно увлечены ИИ? Мое мнение — да», — сказал Альтман The Verge.

К сожалению, это может иметь серьезные последствия для ИИ-токенов. Рынок сигнализирует, что выстраивание инфраструктуры ИИ чрезвычайно недооценено. Теоретически это бычий сигнал. Однако большинство крупных ИИ-токенов в последнее время показывают слабые или нестабильные результаты.

Ценовая динамика Bittensor (TAO). Источник: CoinGecko

Более детальный анализ крупнейших ИИ-токенов добавляет контекста. Bittensor развивает блокчейн-инфраструктуру и рынок для инструментов машинного обучения, но не LLM. NEAR, который в этом месяце показал обнадеживающие признаки, находится в схожей ситуации. Другие крупные токены оказываются чистыми рекламными уловками.

В целом, нынешний криптосектор следует за компаниями-лидерами в области ИИ, но сам по себе не способен двигать рынок. Когда макроэкономические факторы влияют на крупнейших разработчиков LLM, рынок ИИ-токенов тоже падает.

Читайте также: Как использовать ChatGPT-5 для заработка на криптовалюте: пошаговое руководство

Тревожные данные от разработчиков LLM

Поэтому всем в криптоиндустрии стоит обратить внимание на комментарии Альтмана и другие тревожные сигналы.

Unless you as a user are miraculously comfortable paying $1k for the AI app

The only thing propping up AI is VC funding

No VC funding:
The AI application layer is unprofitable
The LLM layer is unprofitable
The compute layer is unprofitable
The GPu layer is unsustainable

— Zoomer (@zoomyzoomm) August 14, 2025

Эксперты опасаются, что в сфере технологий может возникнуть пузырь, так как только венчурные компании поддерживают ее на плаву. Эта технология очень дорога, и пока неясно, станет ли она доступной для потребителей. Без реального практического применения такие платформы не смогут существовать самостоятельно.

Один показатель особенно интересен. Эд Зитрон, аналитик ИИ, недавно опубликовал документы, описывающие изменения между ChatGPT-5 и 4o. Новая система «маршрутизатора» может потреблять вдвое больше токенов на запрос, чем ChatGPT-4o.

Судя по прохладной реакции сообщества, новая функциональность программного обеспечения, вероятно, не оправдывает таких высоких затрат. Если такие проблемы начнут затрагивать крупнейшие компании в области ИИ, крипторынок окажется особенно уязвимым.

I am an expert on bubbles. So it brings me no joy to say that the AI bubble is popping this time next year.

When you promise infinite scaling and don’t produce it the calculus changes. I don’t think it will be bad for most companies but those who built their entire business…

— bubble boi (@bubblebabyboi) August 7, 2025

Все это говорит о том, что инвесторам стоит быть особенно осторожными. Эта индустрия известна своей волатильностью; многие активы, компании и модели ПО уже потерпели крах. Пузырь в области ИИ может ударить и по ИИ-сегменту в криптоиндустрии.

Related Reads

In Just 11 Days, Claude Rewrote Millions of Lines of Code, an Epic AI Engineering Feat Sparks Fury

In just 11 days, Bun's founder Jarred Sumner used Anthropic's Claude AI models to rewrite its million lines of code from Zig to Rust. This move sparked significant controversy, particularly from Zig's creator, Andrew Kelley, who publicly criticized Sumner's engineering practices and the decision to use AI for such a massive rewrite. Bun, a high-performance JavaScript/TypeScript runtime and rival to Node.js, was originally written in Zig. After Anthropic acquired Bun, the team encountered persistent stability and memory safety bugs in the Zig codebase. These issues, combined with Zig's strict policy against LLM-generated code, led to the decision to rewrite in Rust. The rewrite was executed using Claude AI tools at an estimated API cost of $165,000, dramatically reducing the expected time and financial cost. Andrew Kelley's response was scathing. He blamed the original bugs on poor engineering habits, calling Bun's Zig code a collection of "hacks on top of hacks." He expressed relief that Bun was no longer associated with Zig, fearing it would misrepresent the language and attract low-quality, AI-generated contributions. The tech community is divided; some view Kelley's critique as unprofessional, while others see it as a defense of engineering integrity. A major concern about the AI-driven rewrite is the resulting code quality. The translation from Zig left approximately 27,000 lines of unsafe Rust code, raising fears about long-term maintainability and technical debt. The debate centers on whether this project is a milestone in AI-assisted development or a future maintenance nightmare.

marsbit30m ago

In Just 11 Days, Claude Rewrote Millions of Lines of Code, an Epic AI Engineering Feat Sparks Fury

marsbit30m ago

From Auto Finance to Bitcoin to AI Engines: An Analysis of Cango's 'What Not to Do' Strategy

From Auto Finance to Bitcoin and Now AI: Cango's "What Not to Do" Strategy Cango, a Chinese auto finance platform that went public on the NYSE in 2018, is undergoing its third major transformation. After selling its entire auto business in 2024, it pivoted to become a large-scale Bitcoin miner, acquiring 50 exahash of mining rigs from Bitmain. However, its true goal was never Bitcoin, but owning and controlling energy infrastructure. Now, Cango is pivoting again. While most listed Bitcoin miners are leasing power to giant hyperscalers for AI training clusters, Cango is taking the opposite path. It has launched an AI inference subsidiary called EcoHash, focusing not on training but on distributed inference. The company's strategy hinges on the insight that over 70% of mining industry power is controlled by small, independent sites (10-50 MW), which are too small for hyperscalers but ideal for low-latency AI inference. Cango aims to partner with these small operators, providing the AI technology, customers, and financing through its EcoLink software layer, which can distribute workloads across sites for reliability. Cango maintains a hybrid model, running roughly 31.7 EH/s of Bitcoin mining for cash flow while aggressively cleaning its balance sheet—slashing long-term debt by 94.5% to $30.6 million and raising $75 million for its AI venture. Its first AI deployment will be at a 50 MW site in Georgia. The strategy faces skepticism, given the high costs of converting mining sites and the potential for an AI bubble. However, Cango's leadership believes discipline around "what not to do"—avoiding direct competition with hyperscalers in training—positions it to capture the long-tail demand for distributed AI inference power.

Foresight News47m ago

From Auto Finance to Bitcoin to AI Engines: An Analysis of Cango's 'What Not to Do' Strategy

Foresight News47m ago

Strategy's Bitcoin Sales Cap Far Exceeds $1.25 Billion: A Detail the Market Overlooked

The article discusses how MicroStrategy's potential Bitcoin sales go far beyond the announced $1.25 billion "reserve-building capacity." It clarifies a key distinction in the company's "BTC Monetization Program": selling Bitcoin to *build* a new dollar reserve (the $1.25B cap) versus selling to *replenish* the existing USD Reserve after it's used for expenses like preferred share dividends. The recent $216M BTC sale for dividend payments was a "replenishment," leaving the headline $1.25B building quota untouched. The plan actually outlines three potential funding pools from BTC sales: 1) Building the reserve ($1.25B cap), 2) Covering preferred share/ debt costs (no specified cap), and 3) Funding buyback programs (up to $20B). This means the structured sales potential exceeds $30 billion, not including uncapped replenishment sales. The piece argues this marks MicroStrategy's shift from a passive "buy-and-hold" Bitcoin proxy to an actively managed entity using BTC as a balance-sheet tool to manage its complex capital structure (common stock, preferred shares, debt, reserve). This creates new dynamics and potential conflicts, as actions benefiting one part (e.g., selling BTC to pay dividends) may pressure another (e.g., undermining the "never sell" narrative). Investors must now parse the company's specific terminology ("build" vs. "replenish") to understand the true scope of future BTC sales, which is significantly larger than the market initially perceived.

marsbit53m ago

Strategy's Bitcoin Sales Cap Far Exceeds $1.25 Billion: A Detail the Market Overlooked

marsbit53m ago

Goldman Sachs Report Deconstructs the Competitive Landscape of China's AI Large Models: Who Will Be the Long-Term Winner?

Goldman Sachs analyzes China's AI large language model (LLM) landscape, identifying key players and a strategic shift towards efficiency and global expansion. The report highlights that Chinese open-source/open-weight models are closing the performance gap with top global proprietary models at significantly lower cost, driven by architectural innovations like MoE. This enables a "two-tier" market: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with pricing at ~$1 per million tokens, and a low-end, price-sensitive global segment. Open-source strategies aid adoption but limit monetization, as deployments via third-party platforms (e.g., AWS Bedrock, Alibaba Cloud) may not generate direct revenue for model creators. The industry is thus moving towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing to improve unit economics. Internationally, the focus is shifting from "token maximization" to ROI-driven enterprise adoption, particularly in non-U.S. markets. Major cloud platforms are integrating Chinese models (e.g., DeepSeek, MiniMax). Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman Sachs identifies **Zhipu AI** and **DeepSeek** as leaders in foundational text models, and **ByteDance** (with Seedance) leading in multimodal/video generation. **MiniMax** and **Kuaishou** are also rated favorably. The firm forecasts China's AI model API/subscription revenue growing from ~RMB 35bn (2026E) to RMB 879bn by 2030.

marsbit53m ago

Goldman Sachs Report Deconstructs the Competitive Landscape of China's AI Large Models: Who Will Be the Long-Term Winner?

marsbit53m ago

Trading

Spot
活动图片