Токен став популярним! Одним постом — розуміємо ланцюг індустрії екононімки токенів

«Токен (Token) — це новий товар широкого вжитку (масовий commodity)». На щорічній конференції розробників Nvidia GTC 2026 засновник і CEO Nvidia Хуанг Женьсюнь уперше озвучив токенну економіку.

Хуанг Женьсюнь запропонував формулу: дохід = кількість токенів на ват × кількість доступних гігаватів. Він пояснив, що центри обробки даних нині вже стали «токенними фабриками», які працюють цілодобово: вхід — електроенергія та дані, вихід — токени. А дохід «фабрики» залежить від добутку ефективності й масштабу виробництва токенів.

Керівник Національного управління з даних Китаю Лю Ліхунь нещодавно заявив, що до цього березня середньоденне звернення до токенів у Китаї вже перевищило 140 трлн, що порівняно з 100 млрд на початку 2024 року є зростанням більш ніж у 1000 разів.

Токенна економіка — на поверхню спливає нова індустріальна ланцюжкова схема.

Що таке токенна економіка

Токен — це базова одиниця, за допомогою якої великі мовні моделі обробляють інформацію. Коли користувач ставить запитання AI-моделі, модель спершу розбиває слова користувача на токени, а після обчислень знову збирає токени результату в речення. Кожного разу, коли генерується один токен, по суті відбувається виклик обчислювальної потужності GPU в дата-центрі, що супроводжується споживанням електроенергії.

Отже, токени природно є одиницею виміру. API-відкриття великих моделей тарифікують токенами, хмарні сервіси оцінюють обчислювальну потужність також у токенах; токени для AI — як «градуси» для електроенергії.

Втім, протягом досить тривалого часу токен був лише поняттям витрат. У 2023–2024 роках усі моделі змагалися за масштаб параметрів і обсяг тренувальних даних; токени розглядалися як витрати, і ніхто ще не трактував їх як «продукт».

Зміни відбулися після того, як AI перейшов у фазу інференсу. За останні два роки AI масово впроваджується в комерційні сценарії: кожна розмова користувача й виконання завдання безперервно споживає токени. У моделі платного доступу багато AI-компаній стягують плату з користувачів за токени: чим більше споживаєш, тим більше продається. У цей момент токен стає товаром, який можна масово виробляти, запроваджувати по рівнях цін і масштабно торгувати.

На GTC 2026 Хуанг Женьсюнь уперше запропонував токенну економіку; він сказав: «Токени — це новий товар широкого вжитку». У його описі дата-центри — це цілодобово працюючі токенні фабрики, сировина — дані та електроенергія, а продукт — токени.

Він запропонував новий показник «токенів на ват» (Tokens per Watt), вважаючи, що він вимірюватиме майбутню здатність дата-центрів генерувати дохід. Це тому, що «за фіксованого ліміту потужності той, хто має найвищий токенний потік на ват, матиме найнижчі виробничі витрати». Технологічні ітерації Nvidia також постійно будуються навколо ефективності виробництва токенів.

Коротко кажучи, сутність токенної економіки полягає в тому, щоб інтелектуальні результати AI вимірювати, ціноутворювати й торгувати так само, як індустріальні товари.

Токенна економіка вже відбувається. CEO OpenAI Сем Альтман на початку цього року в одній із промов сказав: «По суті, наш бізнес, і бізнес кожного постачальника AI-моделей, перетвориться на продаж токенів».

Керівник Національного управління з даних Китаю Лю Ліхунь нещодавно заявив, що до цього березня середньоденне звернення до токенів у Китаї вже перевищило 140 трлн; порівняно з 100 млрд на початку 2024 року зростання становило понад 1000 разів; порівняно з 100 трлн наприкінці 2025 року, за три місяці зростання знову становило понад 40%.

Лю Ліхунь вважає, що токен — не лише ціннісний якорь епохи інтелекту, а й «розрахункова одиниця», яка з’єднує технічне постачання та комерційний попит, надаючи можливості для квантифікованого втілення бізнес-моделей.

«Токенна фабрика» індустріальний ланцюжковий комплекс

«Новa промислова революція відбувається: у фабрику (дата-центр) заходять дані та електроенергія, а виходять токени». Так сказав Хуанг Женьсюнь.

Як і у промисловій фабриці, «токенній фабриці» потрібні елементи на кшталт виробничих приміщень, обладнання, логістики, продажів тощо. За цією логікою та з огляду на дослідження багатьох брокерських компаній токенну економіку можна розкласти на чотири етапи.

#1

Етап виробництва

Суміжні напрями: AI-чіпи та сервери, інфраструктура AIDC (AI data center), системи рідинного охолодження та розсіювання тепла, системи електроживлення

Процес виробництва токенів — це процес інференсу: електроенергія й дані перетворюються на токени. А те, що визначає верхню межу потужності цієї дата-інфраструктури, — це її фізичне обладнання, зокрема машинні зали AIDC, AI-чіпи та сервери, рідинні системи охолодження й об’єкти електроживлення. Вони разом визначають ефективність використання потужності, тобто скільки токенів можна отримати з кожного ватта електроенергії.

Хуанг Женьсюнь згадав: «Фабрика на 1 гігават ніколи не перетвориться на 2 гігавати — це закон фізики». Це означає, що сутність конкуренції на етапі виробництва — суперечка за ефективність: за однакового кіловат-годинного обсягу електроенергії той, хто зможе виробити більше токенів, матиме більше переваг.

#2

Етап оптимізації

Суміжні напрями: алгоритми оптимізації інференсу, системи диспетчеризації, оптичні модулі тощо

Після створення дата-центру загальна потужність стає фіксованою. За незмінного обладнання ключовий спосіб підвищити дохід — змусити кожен ват електроенергії виробляти більше токенів, які можна виставляти до оплати.

На GTC 2026 Хуанг Женьсюнь навів приклад: компанії Fireworks AI та Lynn, не замінюючи жодного елемента обладнання, лише завдяки оновленню програмного стеку та алгоритмів інференсу Nvidia, збільшили швидкість генерації токенів із приблизно 700 токенів на секунду до майже 5000. Це означає, що такі технології, як алгоритми диспетчеризації та оптимізація інференсу, можуть суттєво підвищити продуктивність фабрики без додавання обладнання.

#3

Етап обігу

Суміжні напрями: CDN (content delivery network), транскордонні приватні мережі, підводні оптоволоконні кабелі

Після того як токени вироблено, їх потрібно з наднизькою затримкою доставити кінцевим користувачам. На відміну від фізичних товарів, виробництво й постачання токенів часто відбуваються одночасно.

Прикордонні вузли CDN (content delivery network) беруть на себе роль «останньої милі» в доставці, а коли токени мають бути передані через кордон, транскордонні приватні мережі та підводні оптоволоконні кабелі формують канали міжнародної логістики.

«Вивезення токенів за кордон» також відбувається на цьому етапі. Вітчизняні моделі, завдяки суттєвій перевазі за витратами на інференс, масштабно постачають токени через закордонні платформи API, підтримуючи мережеву інфраструктуру для транскордонної циркуляції — основу для «виходу за кордон».

#4

Етап застосувань

Суміжні напрями: виробники великих моделей, застосунки на базі Agent, вертикальні галузеві SaaS, платформи мультимодальної генерації

Етап застосувань — це також етап реалізації кінцевої цінності токенної економіки. На GTC 2026 Хуанг Женьсюнь прогнозував, що в майбутньому кожна компанія SaaS перетвориться на компанію Agent-as-a-Service (сервіс інтелектуальних агентів), а в кожного інженера буде щорічний бюджет токенів.

У міру безперервного впровадження AI-застосунків сценарії споживання токенів вийдуть далеко за межі нинішнього діалогового AI: вони розширяться в напрямку агентів, мультимодальної генерації контенту, фінансового аналізу тощо. Чим більшим є споживання, тим більше це, у зворотному напрямі, підтягує потребу у нарощуванні виробничих потужностей на верхньому рівні; формується позитивний цикл — і це базове «моторне колесо», завдяки якому вся ланцюгова індустрія безперервно працює.

Зверніть увагу на інвестиційні напрями на кшталт інфраструктури обчислювальної потужності

Згідно з аналітичним оглядом Great Wall Securities, OpenClaw уособлює нову сильну точку прискорення розвитку AI, і швидкість «спалювання» токенів суттєво зросте. За такої моделі споживання токенів збільшується в рази, а інколи — і в десятки разів.

З інвестиційного погляду, найперше вигоду від швидкого розвитку токенної економіки отримають етапи виробництва в токенних фабриках — включно з AI-чіпами, дата-центрами, рідинним охолодженням, електроживленням тощо, тобто базовою інфраструктурою обчислювальної потужності; це також напрям із найвищим рівнем консенсусу серед інституцій.

Аналітика CICC (CITIC Securities) показує, що споживання токенів компанією ByteDance зростає приблизно вдвічі кожні три місяці. Коли середньоденне споживання великих вітчизняних хмарних провайдерів досягне 60 трлн токенів на день, виникне помітний дефіцит обчислювальної потужності. Тому очікується, що вітчизняні великі хмарні провайдери відчують дефіцит потужності, коли середньоденне споживання токенів досягне 30 трлн, а при 60 трлн — почнеться певний дефіцит.

Головний аналітик з комунікацій у відкритих дослідженнях Цзян Ін вважає, що токен = AI-чіп (вітчизняна обчислювальна потужність + оренда обчислювальної потужності) = AIDC. У звіті Guojin Securities зазначається, що у 2026 році індустрія обчислювальної потужності ввійде в цикл «зростання інфляції на повному ланцюгу постачання», а кон’юнктура від чіпів пошириться на AIDC, хмарні сервіси та електроенергетичне обладнання по всьому ланцюгу.

Крім того, гарячими напрямами, що також виграють від токенної економіки, є оренда обчислювальної потужності та «вивезення токенів за кордон».

Great Wall Securities вважає, що «вивезення токенів за кордон» по суті означає, що вітчизняні AI-моделі Китаю через API-інтерфейси надають послуги інференсу глобально, стягуючи плату за обсяг обробки, тим самим реалізуючи «цифровий експорт» обчислювальної потужності та електроенергії. Чому китайські великі моделі так швидко завойовують частку світового ринку, ключова перевага — дуже конкурентоздатний контроль витрат, особливо в електроенергетичному сегменті.

За розрахунками комп’ютерної команди Shenwan Hongyuan, сукупні витрати на інференс вітчизняних AI-моделей становлять лише одну шосту — одну десяту від витрат за кордоном.

«По суті, токенна ланцюгова індустрія — це трансформація, яка перетворює електроенергію фізичного світу на інтелект у цифровому світі», — вважає Great Wall Securities. Логіка підвищення цін у цьому ланцюгу відповідає траєкторії «сплеск зовнішнього попиту → дефіцит обчислювальних і накопичувальних апаратів → вузькі місця в енергетиці/інфраструктурі → переоцінка витрат по всьому ланцюгу». «Зелена» електроенергія та надвисоковольтна передача з перевагою за витратами формують цінову «подушку» й закріплюють нижню межу валової маржі; середній рівень — обчислювальна потужність і накопичення — це ключові вузькі місця виробничої потужності, які обмежують обсяги постачання; рівень нижче середнього — моделі та рівень диспетчеризації — отримують технічну надбавку через алгоритмічну оптимізацію; а верхній рівень застосувань і «вивезення за кордон» — користуються високою готовністю платити по всьому світу, відкриваючи верхню межу прибутків.

Great Wall Securities вважає, що з інвестиційної точки зору пріоритети варто розділити на кілька етапів. Перший етап — зберігання даних і сегмент відеопам’яті, щоб отримати максимальну еластичність зростання цін, спричинену короткостроковими дисбалансами попиту та пропозиції; другий етап — чіпи обчислювальної потужності та сервери, щоб зафіксувати середньострокові показники; третій етап — енергетичне обладнання та операції з «зеленою» електроенергією, які мають довгострокові бар’єри; четвертий етап — лідерські компанії з реальною спроможністю впроваджувати в реальних сценаріях і з можливістю конвертувати за кордоном високу премію в гроші.

(Джерело: China Securities Journal)