Токен OpenAI может изменить подход к финансированию вычислений для ИИ

Мнение: Хесус Родригес, сооснователь Sentora

OpenAI близка к тому, чтобы выпуск собственного криптотокена стал реалистичным — и, возможно, неизбежным — способом привлечения финансирования, хотя компания таких планов не объявляла. На фоне масштабов ее расходов на вычислительные ресурсы эта идея выглядит не столь фантастической.

Триллионные по объему обязательства по вычислениям и давний интерес Сэма Альтмана к криптоинструментам делают токенизированный механизм финансирования вполне возможным. Если ИИ-модели можно представить как «двигатели», превращающие вычисления в интеллект, то токены могут стать «топливом», с помощью которого рынок будет оценивать стоимость этих вычислений в реальном времени.

Аппетит OpenAI к вычислительным мощностям уже сопоставим с инфраструктурой целых государств. По данным на момент написания текста, у компании около $13 млрд выручки и примерно $1,4 трлн обязательств по вычислениям, что создает дисбаланс и подталкивает к нестандартным финансовым решениям.

Практично устроенный криптотокен — как предоплата вычислений с возможным дополнительным «апсайдом» — мог бы стать базовым финансовым инструментом, который соответствует растущему спросу без потери стратегического контроля. Альтман не раз намекал, что амбиции OpenAI потребуют альтернативных форм финансирования, упоминая «очень интересный новый тип финансового инструмента».

С учетом заметной криптонаправленности Альтмана токен OpenAI может вызвать споры, но остается реализуемым, если рассматривать его как строго ограниченную по правам предоплату вычислений.

Триллионные сделки по вычислениям могут потребовать новой структуры капитала

Современные большие языковые модели масштабируются довольно прямолинейно: больше вычислений — лучше модели — больше пользователей — снова больше вычислений. OpenAI работает на самом крутом участке этой кривой: обучение длится месяцами, инференс идет постоянно, а профиль капитальных затрат похож на строительство нового «облака» каждый год.

Отсюда и мегасделки: многолетние обязательства по закупке GPU, строительство дата-центров, партнерства «доля в обмен на чипы», крупные кредитные линии при участии гиперскейлеров и производителей микросхем.

Сообщается, что Microsoft добавила к своей доле в компании дополнительные обязательства по Azure, а Oracle стала одним из ключевых партнеров в рамках программы Stargate — в публикациях фигурирует оценка в $300 млрд мощности Oracle Cloud Infrastructure на пять лет.

Amazon присоединилась с семилетним соглашением на $38 млрд по AWS, а CoreWeave заключила многоэтапный контракт на инфраструктуру, который в сумме оценивается в $22,4 млрд.

На стороне «железа» у OpenAI есть письмо о намерениях с Nvidia о развертывании как минимум 10 ГВт систем на фоне инвестиций до $100 млрд со стороны Nvidia, сделка на 6 ГВт по AMD Instinct GPU, а также 10-гигавааттная программа с Broadcom по совместной разработке кастомных ускорителей, плюс нераскрытые объемы мощностей у Google Cloud и других партнеров.

В совокупности это ставка триллионного масштаба на будущие циклы вычислений, профинансированная через сложные привязанные к поставщикам контракты, которые по поведению ближе к инфраструктурным деривативам, чем к обычным облачным счетам. Как раз такую структуру ликвидный токенизированный «кредит на вычисления» мог бы сделать более прозрачной и подверженной рыночному ценообразованию.

Долгосрочные соглашения на поставку GPU фактически превращают чипы в капитал: они снижают себестоимость и гарантируют доступ к мощности, но создают огромные обязательства вперед, привязанные к планам обучения моделей.

Схемы «доля в обмен на чипы», когда поставщики получают потенциальный рост стоимости доли OpenAI за приоритетные поставки, переносят финансовые риски глубже в цепочку поставок и сильнее связывают продуктовые траектории с аппаратными дорожными картами.

Есть и предоплаты облака и соглашения формата build-transfer: гиперскейлеры финансируют капитальные расходы на дата-центры в обмен на эксклюзивность платформы и долю выручки, меняя краткосрочное облегчение по кэшу на долгосрочную зависимость от конкретного провайдера.

Все это указывает на тренд: вычисления финансируются через многолетние контракты, завязанные на поставщиков и похожие на «неровные» капзатраты — именно такой тип обязательств токенизированный кредит с рыночной ценой мог бы сглаживать.

Криптоинфраструктура изначально создавалась для гибкой глобальной координации. Токен способен непрерывно отражать спрос в цене, собирать капитал по всему миру и быстро проводить расчеты — возможности, которые сложнее воспроизвести классическими инструментами долга или капитала.

Каким мог бы быть практичный токен OpenAI

Речь скорее не о мемкоине, а о финансовом инструменте. Если бы OpenAI пошла по этому пути, возможны как минимум три дизайна. Первый — токен как «кредит на вычисления»: передаваемое право на будущий инференс или обучение, то есть ончейн-кредиты, погашаемые на одобренных точках доступа.

Такая модель по сути продает мощность заранее, связывает спрос на токен с реальным использованием моделей и избегает трактовок токена как квази-акции; погашение может быть привязано к публичному тарифному расписанию (например, сколько токенов требуется за секунду работы конкретной модели).

Второй вариант — токенизированная «финансовая нота»: ограниченная по прибыли, привязанная к выручке претензия на выплаты (в фиате или кредитах), упакованная в токен для глобального размещения и вторичной ликвидности. Купоны могут быть привязаны к API-выручке или отдельным продуктовым сегментам, а в стресс-сценариях конвертироваться в вычислительные кредиты, направляя спекулятивный спрос в фактическое потребление и уменьшая рассогласование стимулов.

Токен на вычисления не остался бы пассивной строкой баланса: он подключил бы OpenAI к самоподдерживающемуся рыночному циклу. Когда цена токена высока — капитал дешевле, строится больше кластеров, модели улучшаются, спрос на вычисления растет и поддерживает цену. Когда токен падает, цикл разворачивается в обратную сторону, создавая ИИ-аналог «набега на банк»: «набег на вычисления», где снижение цены токена сигнализирует о сомнениях в экономике будущих моделей раньше, чем это проявится в выручке.

Это меняет и баланс сил с гиперскейлерами и поставщиками чипов. Сейчас они управляют ценами и распределением через закрытые долгосрочные контракты. Ликвидная цена вычислений, формируемая открытым рынком, усложнила бы извлечение сверхприбыли одним игроком и вынудила бы поставщиков либо обходить токен, либо принимать его (как обеспечение или средство расчетов), либо выпускать конкурирующие активы на вычисления. В итоге важен не только вопрос, примет ли крипторынок токен OpenAI, но и как быстро существующая «олигополия вычислений» попытается его скопировать или использовать как оружие конкуренции.

Главный вывод

Токены — не религия, а инструмент. Проблема OpenAI не в капитале как таковом, а в том, как синхронизировать финансирование с геометрией спроса на вычисления. Крипто дает «программируемый баланс»: можно оценивать минуты вычислений, заранее продавать доступ и привлекать ликвидность из интернета со скоростью, с которой эволюционируют модели.

Если компания продолжит заключать все более сложные сделки, где чипы становятся капиталом, а облако финансируется через соглашения о разделении выручки, токенизированный кредит на вычисления может стать логичным третьим элементом — тем, который превращает рынок в механизм балансировки нагрузки для интеллекта.

Если ИИ — это градиенты по данным, то и финансирование может стать градиентами по спросу. Следующий прорыв может заключаться не только в лучшем оптимизаторе, но и в лучшем способе его профинансировать.

Мнение: Хесус Родригес, сооснователь Sentora.

Источник: мнение Хесуса Родригеса (Sentora).