Кризис доступности ИИ: OpenAI и Anthropic тратят $8–$14, чтобы заработать $1

Статья Дэвида Кана от сентября 2023 года «Вопрос на $200 млрд к ИИ» указала на разрыв между доходами от ИИ и затратами на инфраструктуру. Девять месяцев спустя разрыв утроился до $600 млрд. Эд Зитрон и DSHR теперь подтверждают масштаб: платформы ИИ тратят от $8 до $14 на каждый доллар дохода, поддерживая модель ценообразования «как у наркодилера» до тех пор, пока IPO не заставят реальные цены.
Субсидии на токены: в 40–70 раз
SemiAnalysis провела тесты, максимально загружая лимиты подписок OpenAI и Anthropic долгосрочными задачами по программированию. Результаты: подписка Anthropic за $200/мес позволяет сжечь токены на $8 000; план OpenAI за $200 — на $14 000. Это субсидии в 40 и 70 раз соответственно. При разумных предположениях о валовой марже (цена токена в 4 раза выше себестоимости) использование всего 25% лимита дает отрицательную валовую маржу в 25%.
Финансовые показатели OpenAI за 2025 год
Зитрон опубликовал финансовые показатели OpenAI за 2025 год: доход $13,07 млрд, затраты и расходы $34 млрд (включая $41,55 млрд нерегулярных затрат на конвертацию в коммерческую организацию, чистый убыток $38,5 млрд). Примечательно, что $5,73 млрд ушло на продажи и маркетинг — 44% дохода. Несмотря на это, внедрение в бизнесе осталось на прежнем уровне. На конец года у OpenAI было активов на $50 млрд, половина из которых — денежные средства.
Что это значит для разработчиков
По мере приближения компаний ИИ к IPO (SpaceX, Anthropic, OpenAI) они будут вынуждены повышать цены для получения прибыли. Первые шаги: Microsoft перевела GitHub Copilot на токенную систему оплаты и ужесточила лимиты (отчет апреля 2026 года). Если вы полагаетесь на субсидированные токены, ожидайте роста затрат в 40–70 раз после прекращения субсидий. Планируйте бюджет соответственно и следите за изменениями цен на платформах.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

AI осваивает «темное искусство» проектирования RFIC — более быстрые чипы без необходимости в человеческой интуиции
Исследователи из Принстона используют обучение с подкреплением и инверсное проектирование для создания радиочастотных интегральных схем (RFIC) с нуля. Диффузионные модели генерируют новые схемы с рекордной производительностью, значительно сокращая время проектирования.

Глубокое погружение в стоимость DeepSeek V4 Flash: объяснение коэффициента попадания в кэш и ценового соотношения
DeepSeek V4 Flash стоит 0,0066x за агентное задание по сравнению с Opus 4,7, благодаря 97% попаданий в кэш и соотношению цены чтения/записи кэша 0,02.

Стратегия Apple в области ИИ и коммодификация интеллекта
В статье утверждается, что консервативный подход Apple к ИИ может оказаться выгодным по мере того, как интеллект становится товаром массового потребления. Модели вроде Gemma4 достигают 85,2% на MMLU Pro, работая на телефонах, а ежедневные затраты OpenAI на Sora составляют 15 млн долларов при выручке в 2,1 млн.

Uber израсходовал годовой бюджет Claude Code за 4 месяца — вот что это значит
Сообщается, что Uber исчерпал годовой бюджет на Claude Code к концу апреля. В статье разбирается, почему структура использования сломала подписную модель, и какие уроки разработчики могут извлечь о постановке границ при работе с ИИ-кодингом.