Автор: Ло Ихан
В январе 2009 года анонимный создатель изобрел нечто под названием «токен». Вы вкладываете вычислительные мощности, получаете токены, которые обращаются, оцениваются и торгуются в сети консенсуса. Так родилась вся криптоэкономика. Прошло более десяти лет, а люди до сих пор спорят, имеют ли эти токены какую-либо ценность.
В марте 2025 года мужчина в кожаной куртке переопределил другую вещь, также называемую токеном. Вы вкладываете вычислительные мощности, производите токены, которые немедленно потребляются в процессе AI-инференса (логического вывода и рассуждения): мышление, рассуждение, написание кода, принятие решений. Вся экономика ИИ ускорилась благодаря этому. Никто не спорит, имеют ли эти токены ценность, потому что вы только сегодня утром использовали несколько миллионов из них.
Два типа токенов, одно имя, одна базовая структура: вычислительные мощности на входе, нечто ценное на выходе.
В марте 2026 года я сидел в зале конференции NVIDIA GTC и слушал ключевой доклад Хуана Жэньсюня, в котором почти не было рекламы. Да, он представил Vera Rubin — продукт, сочетающий CPU и GPU. Но на этот раз он не рассказывал о параметрах чипов или технологических процессах. Он говорил о целой экономике производства, ценообразования и потребления токенов:
Какая модель соответствует какой скорости токенов; какая скорость токенов соответствует какому ценовому диапазону; какой ценовой диапазон требует аппаратного обеспечения какого уровня.
Он даже подготовил для сидящих в зале CEO и лиц, принимающих финансовые решения, схемы распределения вычислительных мощностей дата-центров: 25% для бесплатного уровня, 25% для среднего, 25% для высокого, 25% для уровня с высокой премией.
Да, на этот раз он не продавал конкретную группу GPU, как два года назад с Blackwell. Но на этот раз он продавал нечто большее. После двух часов я понял, что самая главная фраза, которую он хотел сказать, была: «Добро пожаловать в потребление токенов, и только фабрика Nvidia может их производить».
В этот момент я осознал, что этот мужчина, и аноним, который 17 лет назад добыл первый токен, делали структурно абсолютно одно и то же.
Один и тот же набор правил преобразования
Аноним, известный под псевдонимом «Сатоши Накамото», в 2008 году написал белую книгу на девяти страницах, разработав набор правил: вложи вычислительные мощности, выполни математическое доказательство (Proof of Work), получи крипто-токен в качестве награды.
Гениальность этих правил в том, что они не требуют доверия между кем бы то ни было — достаточно принять эти правила, и ты автоматически становишься участником этой экономики. Правила верны, в конце концов, они собрали вместе столько коварных людей.
А Хуан Жэньсюнь на сцене GTC 2026 сделал структурно то же самое.
Он показал график, демонстрирующий взаимосвязь и напряжение между эффективностью логического вывода и потреблением токенов: ось Y — пропускная способность (сколько токенов производится на мегаватт мощности), ось X — интерактивность (скорость токенов, воспринимаемая каждым пользователем). Затем он обозначил под осью X пять ценовых уровней: Free использует Qwen 3, $0/миллион токенов; Medium использует Kimi K2.5, $3/миллион токенов; High использует GPT MoE, $6/миллион токенов; Premium использует GPT MoE 400K context, $45/миллион токенов; и Ultra — $150/миллион токенов.
Этот график можно почти считать обложкой «белой книги» по «токеномике» Хуана Жэньсюня.
Сатоши Накамото определил, «что является ценным вычислением» — выполнение коллизий хешей SHA-256 является ценным. А Хуан Жэньсюнь определил, «что является ценным логическим выводом» — производство токенов с определенной скоростью для конкретного сценария при заданных ограничениях мощности является ценным.
Ни Сатоши Накамото, ни Хуан Жэньсюнь не производили токены напрямую, они определяли правила производства токенов и механизмы ценообразования.
Одна фраза, сказанная Лао Хуаном на сцене, могла бы напрямую войти в аннотацию белой книги по токеномике —
Токены — это новый товар, и, как и все товары, как только он достигает переломного момента, как только становится зрелым, он сегментируется на разные части.
Токен — это новый сырьевой товар. Сырьевые товары после созревания естественным образом расслаиваются. Он не описывал текущее положение дел, он предсказывал структуру рынка, а затем точно размещал свою линейку аппаратных продуктов на каждом уровне этой структуры.
Процессы производства двух типов токенов даже имеют семантическую симметрию: майнинг называется mining, логический вывод — inference.
Сущность майнинга и логического вывода одна — превратить электричество в деньги. Майнеры тратят деньги на электричество, чтобы майнить крипто-токены, а затем продают их; модели логического вывода и AI-агенты тратят деньги на электричество, чтобы производить AI-токены, а затем продают их разработчикам по цене за миллион. Промежуточные звенья разные, но начало и конец одинаковы: слева — счетчик электроэнергии, справа — доход.
Два способа написания редкости
Самым важным проектных решением Сатоши Накамото был не Proof of Work, а верхний предел в 21 миллион биткоинов. Он создал с помощью кода искусственную редкость — независимо от того, сколько майнеров приходит, общее количество биткоинов никогда не превысит 21 миллион. Эта редкость является якорем стоимости всей криптоэкономики.
А Хуан Жэньсюнь создал с помощью законов физики естественную редкость. Он сказал:
"Вам все равно придется построить дата-центр гигаваттного масштаба. Вам все равно придется построить гигаваттную фабрику, и эта одна гигаваттная фабрика, амортизированная за 15 лет... это около 40 миллиардов долларов, даже если вы ничего на нее не поставите. Это 40 миллиардов долларов. Вам лучше быть чертовски уверенным, что вы поставите туда лучшую компьютерную систему, чтобы иметь наилучшую стоимость токена."
Дата-центр мощностью 1 ГВт никогда не станет дата-центром на 2 ГВт. Это не ограничение кода, это закон физики.
Земля, электроэнергия, охлаждение — у каждого есть физический предел. Сколько токенов может произвести эта фабрика стоимостью 40 миллиардов долларов за свой 15-летний жизненный цикл, полностью зависит от того, какую вычислительную архитектуру вы в нее поместите.
Редкость Сатоши Накамото можно форкнуть. Не нравится лимит в 21 миллион — форкни новую цепь, измени на 200 миллионов, назови это эфиром или какой-нибудь ерундой, как хочешь, и заодно выпусти новую белую книгу. И люди так и делали, с большим удовольствием.
А редкость, созданная Лао Хуаном, не может быть форкнута. Ведь нельзя форкнуть второй закон термодинамики, нельзя форкнуть мощность городской электросети, нельзя форкнуть физическую площадь земельного участка.
Но независимо от того, Сатоши Накамото это или Хуан Жэньсюнь, созданная ими редкость привела к одному и тому же результату: гонке аппаратных вооружений.
История майнинга: CPU→GPU→FPGA→ASIC. Каждое новое поколение специализированного оборудования делает предыдущее поколение металлоломом. И история обучения и логического вывода ИИ повторяется: Hopper→Blackwell→Vera Rubin→Groq LPU. Начало с универсального оборудования, финал со специализированным. Groq LPU, представленный Лао Хуаном на GTC в этом году, — это процессор с детерминированным потоком данных, выпущенный после приобретения Groq. Статическая компиляция, планирование компилятором, отсутствие динамического планирования, 500 МБ SRAM на кристалле — его архитектурная философия — это ASIC в области логического вывода. Делает одно дело, но делает его идеально.
Интересно, что GPU играет ключевую роль в обеих волнах.
Примерно в 2013 году майнеры обнаружили, что GPU больше подходит для майнинга крипто-токенов, чем CPU, видеокарты NVIDIA были раскуплены. 10 лет спустя исследователи обнаружили, что GPU — лучший инструмент для обучения и логического вывода моделей ИИ, карты NVIDIA для дата-центров снова были раскуплены. GPU как категория процессоров последовательно обслуживал две экономики токенов.
Разница в том, что в первый раз NVIDIA пассивно извлекла выгоду, и на этом все закончилось. А во второй раз, когда главное поле потребления вычислительных мощностей ИИ сместилось с предварительного обучения на логический вывод, NVIDIA быстро воспользовалась возможностью, чтобы активно разработать всю игру, став создателем правил игры в ИИ.
Самые прибыльные лопаты в мире
Во время золотой лихорадки больше всех заработал не золотоискатель, а Levi Strauss, продававший лопаты. Во время майнингового бума больше всех заработали не майнеры, а Bitmain и У Цзихань, продававшие майнеры. В волне предобучения и логического вывода ИИ больше всех зарабатывает не базовые модели и агенты, а NVIDIA, продающая GPU.
Но, честно говоря, роли Bitmain и NVIDIA в их respective отраслях уже несравнимы.
Bitmain только продает майнеры, а NVIDIA даже была поставщиком Bitmain. Вы покупаете майнер, какой монетой майнить, в какой пул идти, по какой цене продавать — все это не касается Bitmain. Это pure поставщик аппаратного обеспечения, зарабатывающий на разовой прибыли от оборудования.
NVIDIA другая. Он не только продает железо, сейчас, особенно с взрывным ростом ИИ на стороне логического вывода в 2025 году, он глубоко определяет, что майнить на этом GPU, как оценивать токены, кому продавать токены, как распределять вычислительные мощности в дата-центре... Все это есть в презентации Лао Хуана: он разделил рынок на пять уровней, каждый уровень соответствует своей модели, длине контекста, скорости взаимодействия и цене... NVIDIA стандартизировала, отформатировала будущий рынок, движимый логическим выводом ИИ.
Примерно в 2018 году глобальные вычислительные мощности были сконцентрированы в нескольких крупных пулах — F2Pool, Antpool, BTC.com — они конкурировали за долю мощностей, но источник майнеров был高度 сконцентрирован в Bitmain.
Так же, как и сегодняшняя NVIDIA, 60% доходов поступает от конкурирующих «гиперскейлеров», таких как AWS, Azure, GCP, Oracle, CoreWeave, а 40% — от分散нных AI Natives, проектов суверенного ИИ и корпоративных клиентов. Крупные «пулы» вносят основной вклад в выручку, мелкие «майнеры» обеспечивают устойчивость и диверсификацию.
Структура двух экосистем абсолютно одинакова. Но позже Bitmain столкнулся с конкурентами — майнеры MicroBT, Innosilicon, Canaan постепенно отбирали его долю. Майнер — это относительно простая разработка ASIC, у догоняющих есть шанс. А поколебать NVIDIA становится все труднее: 20-летняя экосистема CUDA, установленная база в сотни миллионов GPU, технология interconnect NVLink шестого поколения, диссоциированная архитектура логического вывода после интеграции Groq — технологическая сложность и экосистемные барьеры NVIDIA сделали большинство конкурентных инструментов неэффективными.
Это может продлиться 20 лет.
Фундаментальное расхождение двух токенов
То, что fundamentally отличает криптовалютные токены и токены для обучения и логического вывода ИИ, — это мотивация и психология их использования.
Сторона спроса на крипто-токены — это спекуляция. Никому не «нужен» биткоин для выполнения работы. Все белые книги,宣称 блокчейн-токены могут помочь вам решить проблемы, написаны мошенниками. Вы держите криптовалюту, потому что верите, что в будущем кто-то купит ее у вас по более высокой цене. Стоимость биткоина происходит из самоисполняющегося пророчества: достаточно людей верят, что он имеет ценность, и он ее имеет. Это экономика веры.
А сторона спроса на AI-токены — это производительность. Nestlé нужны токены для принятия решений в цепочке поставок — ее данные цепочки поставок обновляются каждые 15 минут вместо 3 минут, стоимость снижается на 83%, эта ценность может быть напрямую отображена в P&L. 100% инженеров NVIDIA уже нуждаются в токенах для написания кода, а не для ручного кодинга; исследовательским группам нужны токены для научных исследований. Вам не нужно верить, что токены имеют ценность, вам просто нужно их использовать, и ценность доказывается в процессе использования.
Это самое фундаментальное различие между двумя типами токенов. Крипто-токены производятся, чтобы их держали и торговали ими — их ценность заключается в неиспользовании. AI-токены производятся, чтобы их немедленно потребляли — их ценность заключается в моменте использования.
Одни — цифровое золото, чем больше копишь, тем дороже; другие — цифровое электричество, произвел — сжег.
Это различие определяет: экономика AI-токенов не будет пузыриться, как экономика крипто-токенов. Биткоин сильно колеблется, потому что цена спекулятивного актива движется эмоциями. Но цена токена движется объемом использования и стоимостью производства, пока ИИ остается полезным — пока люди все еще используют Claude Code для написания кода, ChatGPT для написания отчетов, Agent для выполнения бизнес-процессов, спрос на токены не рухнет. Он держится не на вере, а на незаменимости.
В 2008 году в белой книге биткоина нужно было repeatedly доказывать, почему децентрализованная электронная денежная система имеет ценность. Прошло 17 лет, а люди все еще спорят.
В 2026 году токеномика не вызвала никаких споров, она даже не нуждалась в доказательствах, чтобы стать консенсусом. Когда Лао Хуан стоял на сцене GTC и говорил «tokens are the new commodity», никто не сомневался. Потому что каждый сидящий в зале сегодня утром использовал Claude Code или ChatGPT, потребив несколько миллионов токенов. Их не нужно было убеждать, что токены имеют ценность — их кредитные карты уже доказали это.
В этом смысле Лао Хуан действительно является копией Сатоши Накамото, той копией, которая осталась вместо Сатоши, чтобы монополизировать производство майнеров, определить сценарии использования и规范 использования токенов, и每年 раз в Сан-Хосе в SAP Center проводить шоу, показывая, насколько сильны майнеры следующего поколения, поддерживающие обучение и логический вывод ИИ.
У Сатоши Накамото была обаятельная осторожность желания, он разработал правила, отдал их коду и исчез. Это романтика крипто-панков. А Лао Хуан больше похож на бизнесмена, чем любой ученый, он разработал правила, лично поддерживает их, постоянно добавляет кирпичики, укрепляя свои рвы.
Тот токен, в который вы раньше верили, чтобы увидеть, теперь можно увидеть, не веря. Это следующий после Ватта, Ампера, бита.
