# Сопутствующие статьи по теме Коммодитизация

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Коммодитизация", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Продавать токены или продавать результат: несколько парадоксов бизнес-моделей в сфере ИИ

2026 год, индустрия ИИ демонстрирует высокие темпы роста доходов и количества вызовов моделей, однако за одинаковыми цифрами скрываются разные бизнес-модели. В статье анализируются четыре структурных парадокса. **Парадокс стоимости:** При снижении цены токена на 95% общие расходы компаний растут. Это объясняется эффектом Джевонса: более дешевые технологии стимулируют спрос. Теперь ИИ используется для ранее нерентабельных задач, а агенты работают круглосуточно. Оптимизация смещается с цены токена на оптимизацию самих задач и процессов (парадокс Солоу). **Парадокс уровня:** Несмотря на тезис «приложения решают все», капитал концентрируется на уровне моделей и инфраструктуры. Чип-производители получают до 70% доходов отрасли. Успешными становятся приложения, которые глубоко интегрируются в конкретные бизнес-процессы, создавая уникальную ценность, недоступную базовым моделям. **Парадокс ответственности:** Прибыль концентрируется не у самых быстрорастущих компаний, а у тех, кто готов нести ответственность за конкретные результаты. Продажа токенов конкурирует за IT-бюджет, а продажа результата — за бюджет на оплату труда. В областях с высокой ответственностью (право, медицина) формируются устойчивые премии к цене. **Парадокс открытости:** Открытые модели лидируют по использованию среди разработчиков, но корпоративные расходы по-прежнему на 89% приходятся на проприетарные решения. Бизнес ценит надежность, поддержку и юридическую ответственность. Открытые модели часто становятся инструментом для привлечения клиентов в экосистемы, а прибыль смещается к инфраструктуре и сервисам. Общая тенденция: базовые интеллектуальные возможности быстро становятся товаром, а прибыль фокусируется в узких сегментах — у тех, кто контролирует критическую инфраструктуру, владеет глубокими отраслевыми данными или берет на себя максимальную ответственность за результат.

marsbit07/28 10:43

Продавать токены или продавать результат: несколько парадоксов бизнес-моделей в сфере ИИ

marsbit07/28 10:43

Ван Чуань: Когда сосед Лао Ван заработал в тридцать раз на акциях хранения данных, как не испытывать тревоги (Часть 6) - Ловушка однородных товаров

В статье рассматриваются ловушки инвестирования в акции компаний, производящих запоминающие устройства, на примере истории компании Iomega и динамики рынка памяти. Автор подчеркивает, что продукты для хранения данных являются высокостандартизированными товарами, где высокие прибыли самоуничтожаются из-за жесткой конкуренции и колебаний спроса и предложения. На примере резкого роста и последующего падения акций Iomega в 90-х годах, а также циклических обвалов цен на DRAM, статья показывает, как эластичный спрос сталкивается с негибким предложением, что приводит к резким изменениям цен. В текущем контексте (2025-2026 гг.) всплеск спроса на память для ИИ вызвал резкий рост цен и прибылей таких компаний, как Micron и Sandisk. Однако автор предупреждает, что высокие маржи уже стимулируют огромные инвестиции в новые мощности. Когда это новое предложение выйдет на рынок, цены и прибыли неизбежно рухнут, что сделает инвестиции, сделанные на пике цикла (когда P/E низок), чрезвычайно рискованными. Долгосрочные контракты не являются надежной защитой, так как могут быть пересмотрены при изменении рыночных условий. Статья приходит к выводу, что для стандартизированных товаров высокие прибыли недолговечны, а риск снижения цен в будущем в настоящее время асимметрично высок по сравнению с потенциалом дальнейшего роста.

marsbit06/01 07:14

Ван Чуань: Когда сосед Лао Ван заработал в тридцать раз на акциях хранения данных, как не испытывать тревоги (Часть 6) - Ловушка однородных товаров

marsbit06/01 07:14

Предрассветная ночь зачистки больших моделей

**Китайская индустрия больших моделей накануне чистки: безумное финансирование и борьба за выживание** За последнюю неделю китайский рынок больших моделей пережил беспрецедентный ажиотаж в сфере финансирования. Kimi привлекла 20 млрд долларов при оценке в 200 млрд, StepFun (阶跃星辰) близка к привлечению 25 млрд и готовится к IPO в Гонконге, а DeepSeek, впервые привлекшая внешние инвестиции при участии государственного фонда, оценивается в 450-500 млрд долларов. Три компании, три дня, более 70 млрд долларов. Это уже не поддержка роста, а коллективная скупка "квот на выживание". Индустрия кажется перегретой, но это признак опасного этапа. Капитал концентрируется на нескольких лидерах, что означает начало "ночи накануне чистки". Время для независимых компаний, разрабатывающих большие модели, заканчивается. Происходит **коммодитизация моделей**: разрыв в возможностях между ведущими моделями (GPT-4, Claude, Gemini, Qwen, DeepSeek) сокращается. Способности становятся товаром массового потребления. В результате фокус смещается с технологического превосходства на захват рынков, интеграцию в цепочки поставок (как StepFun с производителями электроники) или статус национального стратегического актива (как DeepSeek). Финансирование резко падает для большинства. Если в 2024 году на слой моделей приходилось 51% инвестиций в ИИ, то в 2025 — лишь 14%, при этом основная доля досталась единичным лидерам. От более 100 компаний осталось менее 10, способных привлечь средства. Листинг таких компаний, как Zhipu AI и MiniMax, создал ориентир стоимости на публичном рынке. Теперь все спешат зафиксировать оценку до возможного закрытия окна возможностей. StepFun торопится с IPO, Kimi демонстрирует стремительный рост выручки (ARR), а DeepSeek закрепляет статус с помощью государственного фонда. Бизнес-модель сталкивается с роковым противоречием: **чем больше пользователей, тем выше затраты на инференс (вывод моделей)**. В отличие от мобильного интернета, где рост аудитории приносит доход, здесь он увеличивает расходы. Глубокие карманы интернет-гигантов (ByteDance с Doubao, Tencent с Yuanbao) дают им преимущество, позволяя перекрестно субсидировать убыточные AI-сервисы за счет основной прибыльной деятельности. DeepSeek, предлагая высококлассную модель с открытым исходным кодом по очень низкой цене, запустила разрушительную **ценовую войну**, сжимая маржинальность для всех. Индустрия повторяет сценарий "четырех драконов" компьютерного зрения: безумное финансирование, вход гигантов, превращение технологии в стандартную функцию, испарение премии и борьба за выживание независимых игроков. Только ставки и скорость сейчас намного выше. Сегодня компании делают ставку на разные стратегии выживания: **DeepSeek** — на статус национального технологического актива, **StepFun** — на глубокую интеграцию в аппаратные цепочки поставок, **Kimi** — на скорость роста пользовательской базы и монетизацию. Но никто уже не говорит просто о "создании лучшей модели". Все говорят о том, какую **позицию или экосистему они "блокируют"**. Приток миллиардов — это не инструмент для экспансии, а инструмент для **борьбы за последний шанс на независимое существование**. В индустрии инфраструктуры (каковой становятся большие модели) всегда остаются единицы игроков. Финансирование или государственная поддержка — это "удостоверение личности", без которого нельзя выйти на следующий раунд. Молчание тех, кого нет в сегодняшних громких новостях, уже является ответом. Главный вопрос индустрии сменился с **"Кто сможет это создать?"** (2023) на **"Кто сможет выжить?"** (2026). Переход от первого ко второму занял всего три года.

marsbit05/10 02:08

Предрассветная ночь зачистки больших моделей

marsbit05/10 02:08

Эмиссия стейблкоинов кажется переполненной, но настоящий ров с водой скрыт в руках покупателей

С ростом регулирования криптовалют, таких как закон GENIUS, стейблкоины превращаются в финансовую инфраструктуру корпоративного уровня. Хотя базовые технологии выпуска стейблкоинов становятся стандартизированными, рынок разделяется на три сегмента: корпорации и финансовые институты (фокус на доверии и соответствии), финтех-компании и кошельки (фокус на скорости запуска и дистрибуции), а также DeFi-платформы (фокус на совместимости и программируемости). Для каждого сегмента выбор эмитента ограничен, а не является товаром массового спроса. Ключевые конкурентные преимущества смещаются в сторону операционной ликвидности, соответствия требованиям и интеграции с экосистемами. Устойчивое преимущество может быть достигнуто за счет сетевых эффектов и общих стандартов взаимодействия. Выпуск токена — это только начало; реальная ценность заключается в построении бизнес-экосистемы вокруг него.

比推01/26 14:34