Очередной разбор свежей статьи Бена Томпсона «Mythos, Muse, and the Opportunity Cost of Compute».

Как автор Aggregation Theory, Томпсон объяснял доминирование Google, Facebook, Amazon и Uber в 2010-х одним базовым принципом: когда обслуживание ещё одного пользователя стоит почти ноль, выигрывает тот, кто собирает максимальный спрос. Нулевая себестоимость дополнительного показа рекламы, поискового запроса или поездки в приложении была фундаментом всего интернет-бизнеса.

Пару месяцев назад Даг О'Лафлин из Fabricated Knowledge заявил, что ИИ эту модель сломал. Каждый запрос к нейросети стоит денег: вычисления, электричество, амортизация GPU. Бесплатно раздавать сервис миллиардам пользователей больше нельзя. Значит, эпоха агрегаторов закончилась.

Томпсон с этим не согласен. Да, чипы дорогие, но электричество занимает небольшую долю в их стоимости, а сами чипы скорее постоянные косты, как завод: ты платишь за них вне зависимости от того, сколько запросов обработал. Если у тебя уже стоят GPU, ты не решаешь, обрабатывать ли ещё один запрос. Они всё равно должны быть загружены. Вопрос только в том, чем именно.

И вот это «чем» — ключевая мысль всей статьи. Проблема не в себестоимости одного запроса. Проблема в том, что мощности, отданные под одну задачу, уже нельзя использовать для другой. То есть ключевой фактор — не себестоимость запроса, а альтернативные издержки. Именно они и определяют стратегию игроков.

Почему вообще возник дефицит мощностей? Из-за агентов. Ризонинг модели тратят больше токенов, чем обычные, а агенты ещё на порядок больше, потому что работают непрерывно без человека в петле. Это и есть двигатель взрывного роста Anthropic, OpenAI Codex и разворота OpenAI в сторону корпоративных клиентов.

Хороший пример того, как работают альтернативные издержки, — Microsoft. В прошлом квартале компания не дотянула до ожиданий по росту Azure, но не потому, что не было спроса. Он был. Просто Microsoft сознательно перераспределила часть GPU в пользу собственных продуктов: M365 Copilot, GitHub Copilot и внутренних исследований. CFO прямо сказала на инвест коле: если бы все GPU ушли внешним клиентам Azure, рост был бы выше 40%, но свои продукты приносят больше маржи на единицу вычислений.

Дальше Томпсон применяет эту логику к двум моделям, анонсированным на прошлой неделе.

Первая — Mythos от Anthropic. Компания ограничила к ней доступ. Формально — из соображений безопасности: модель якобы нашла тысячи критических уязвимостей в каждой крупной ОС и браузере. Томпсон относится к такой подаче скептически, называет это маркетингом через «катастрофу» и сравнивает с мальчиком, который кричал «волк». Но тут же оговаривается: в той притче волк в итоге действительно пришёл. Если эта модель ещё не представляет серьёзной угрозы, то следующая, вероятно, уже будет.

Но за этим стоит и экономика. Anthropic и без того не хватает мощностей для текущих моделей: в сети уже месяц идёт волна жалоб на деградацию качества клода. Дать Mythos подписчикам по фиксированной цене — значит отобрать ресурсы у корпоративных клиентов, которые платят за каждый запрос.

Есть и вторая причина: защита от копирования. Anthropic публично обвинила китайские лабы в дистилляции Claude. Чем сложнее доступ к лучшей модели, тем сложнее конкурентам её воспроизвести — и тем ниже конкуренция за те же вычислительные мощности.