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

cryptonews.ruPublicado a 2025-10-15Actualizado a 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.

Lecturas Relacionadas

Solo 11 días: Claude reescribe millones de líneas de código, un proyecto épico de IA que provoca indignación

El mundo tecnológico se debate tras la controvertida decisión del equipo de Bun, un popular runtime de JavaScript/TypeScript, de reescribir en solo 11 días todo su código base (un millón de líneas) de Zig a Rust utilizando la herramienta Claude Fable 5 de Anthropic, con un coste estimado de 165.000 dólares en APIs. El motivo esgrimido son problemas de estabilidad y bugs de seguridad de memoria en la versión original de Zig, así como el veto de la comunidad Zig al código generado por IA, con la que Bun depende en gran medida. Esta decisión "épica" ha desatado una agria polémica, especialmente por la reacción del creador de Zig, Andrew Kelley, quien en un blog acusó al fundador de Bun, Jarred Sumner, de tener malos hábitos de ingeniería y generar "código basura". Kelley afirmó sentirse aliviado de que Bun abandonara Zig, por miedo a que dañara la reputación del lenguaje. La comunidad se divide entre quienes lo ven como una defensa necesaria de la calidad del código y quienes lo consideran una falta de profesionalidad. Las principales dudas giran ahora en torno al resultado: si bien el proceso fue rápido y relativamente barato, la nueva base de código en Rust, generada mayormente por IA mediante traducción directa, contiene 27.000 líneas de código "unsafe". Muchos expertos temen que esto pueda crear una enorme deuda técnica, haciendo el código difícil de mantener y entender para los desarrolladores humanos en el futuro, anulando así los ahorros iniciales. El proyecto se presenta como un hito ambivalente en la era de la IA, cuyo verdadero impacto solo el tiempo dirá.

marsbitHace 26 min(s)

Solo 11 días: Claude reescribe millones de líneas de código, un proyecto épico de IA que provoca indignación

marsbitHace 26 min(s)

Desglose del informe de Goldman Sachs sobre el panorama competitivo de los modelos de IA de China: ¿Quién será el ganador a largo plazo?

El informe de Goldman Sachs analiza el panorama competitivo de los modelos de IA de gran tamaño en China. Destaca que los modelos de código abierto chinos han alcanzado un rendimiento cercano al de los modelos propietarios globales líderes, con un crecimiento acelerado en su adopción. La clave del éxito radica en la innovación arquitectónica y la eficiencia de parámetros, lo que permite menores costos. El mercado se divide en dos niveles: el segmento premium (ej. GLM5.2 de Zhipu, Qwen3.7 Max de Alibaba) y el segmento de bajo costo (ej. modelos de MiniMax, DeepSeek), que apunta a usuarios globales sensibles al precio. Se proyecta que los ingresos por API y suscripciones crecerán significativamente hasta 2030. La estrategia predominante es el código abierto, aunque se espera una migración hacia modelos de "pesos abiertos" con acuerdos de reparto de ingresos para mejorar la monetización. El foco internacional, especialmente en mercados no estadounidenses, es crucial para el crecimiento futuro. Usando un marco de análisis basado en capacidad de fijación de precios, ventaja de costos y fortaleza financiera, Goldman Sachs identifica a Zhipu y DeepSeek como los mejor posicionados en modelos de texto básico, y a ByteDance (con Seed) como líder en multimodalidad/generación de video. También mantiene una valoración positiva de MiniMax y Kuaishou.

marsbitHace 48 min(s)

Desglose del informe de Goldman Sachs sobre el panorama competitivo de los modelos de IA de China: ¿Quién será el ganador a largo plazo?

marsbitHace 48 min(s)

Trading

Spot
活动图片