Токены дешевеют, а счета за ИИ растут. Экономика LLM на конец 2026 года
Всем привет!В предыдущих статьях я разбирал локальный инференс: на каком железе запускать большие языковые модели и как подключить их к Claude Code. Локальные модели хороши тем, что за каждый токен платить не нужно. Но в корпоративной практике основная нагрузка приходится на облачные модели OpenAI, Anthropic и Google, и вопрос их стоимости становится для продуктовых команд одним из ключевых при планировании.
Гигаватты на бумаге: ИИ-бум упирается не в чипы, а в розетку
По прогнозу* Международного энергетического агентства (МЭА), к 2030 году дата-центры, ИИ и криптовалюты должны суммарно потреблять около 945 ТВт·ч в год — столько же, сколько сейчас потребляет вся Япония. Центр тяжести этого предложения — в слове «должны». Как бы ни прекрасна была мечта об AGI, снимающем с человека бремя забот или развязывающего геноцид мясных мешков (как повезет), все низменно и редукционистски упирается в банальную проблему — а где брать энергию?
AI-агенты в реальном мире: почему они не работают и как это исправить
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей. Статья на основе презентации
