Анализ отчета JPMorgan: расходы на токены в октябре выросли на 40% в ежемесячном исчислении, наблюдается расхождение цен на аренду GPU и хранение данных

Автор: Рита

Расходы на токены в больших языковых моделях (LLM) в октябре выросли на 40% в месячном исчислении, в сентябре — на 28%, в августе — на 7%. J.P. Morgan отмечает, что спрос на ИИ-инфраструктуру остается сильным, однако сигналы по ценам на аренду графических процессоров (GPU) и спотовый рынок хранения данных демонстрируют расхождения.

В отчете «Наблюдение за центрами обработки данных», опубликованном J.P. Morgan 26 октября 2026 года, отмечается, что ускорение расходов на токены обусловлено ростом объема использования и восстановлением взвешенных цен. Взвешенные цены выросли на 12% в месяц, главным образом за счет увеличения доли потребления высокобюджетной модели Claude Opus 5.5, а также повышения цен на эту же модель. В сегменте аренды GPU цены на A100 продолжают падать, H100 показывают рост, а темпы роста цен на B200 ускоряются. На рынке хранения данных цены на DRAM в спотовом сегменте пошли вверх, тогда как на NAND они снижаются второй месяц подряд. Ожидается, что темпы роста контрактных цен сократятся в четвертом квартале.

OpenRouter представляет собой агрегирующую платформу, маршрутизирующую запросы к API через единую точку доступа примерно к 300 большим языковым моделям. Выборка смещена в сторону разработчиков, стартапов и трафика от агентов по коду; она не включает объем первичных API от компаний, разрабатывающих ИИ-модели, таких как OpenAI или Anthropic, а также не охватывает эндпоинты, размещенные у облачных провайдеров гипермасштаба. Эту особенность необходимо учитывать при интерпретации данных по токенам.

Ускорение роста расходов на токены

На платформе OpenRouter объем потребления токенов в октябре вырос на 25% в месяц и в 33 раза по сравнению с прошлым годом. Средняя цена снизилась на 5% в месяц, но выросла на 9% год к году. Взвешенная средняя цена увеличилась на 12% в месяц, но упала на 38% год к году. Общие расходы выросли на 40% в месяц и в 20 раз по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Восстановление взвешенных цен объясняется двумя причинами. Объем использования высокобюджетной модели Claude Opus 5.5 увеличился примерно на 7,9 триллиона токенов, что повысило общую среднюю цену. Также сыграло роль повышение цен на ту же модель: после истечения срока действия 50% скидки на GPT-5.6 Sol цена удвоилась, а модели Kimi K3 и DeepSeek v4 Pro увеличили цены за вывод текста.

Доля расходов на закрытые модели составила 77% (рост на 49% в месяц и в 16 раз год к году). Доля расходов на открытые модели составила 23% (рост на 15% в месяц и в 121 раз год к году). J.P. Morgan отмечает, что закрытые модели по-прежнему являются основными потребителями ресурсов, а темпы роста открытых моделей замедлились после пиковых значений. Пять самых популярных моделей по объему потребления занимают 47% от общего числа токенов, что ниже 53% в сентябре. Пять моделей с наибольшими расходами занимают 54%, что выше показателей сентября (50%). Наблюдается расхождение в концентрации использования и расходов: высокобюджетные модели захватывают большую долю затрат.

Расходящаяся динамика цен на аренду GPU

Средняя стоимость аренды A100 в октябре составила 1,53 доллара за час работы одного GPU, снизившись на 3,5% по сравнению с предыдущим месяцем. В сентябре показатель уменьшился на 3,0%, в августе — на 0,7%. Средняя цена аренды H100 достигла 2,83 доллара за час, поднявшись на 6,5% в месячном исчислении. В предшествующие периоды изменения составляли -2,0% в сентябре и +0,4% в августе. Средняя цена аренды B200 составила 6,00 долларов за час, увеличившись на 4,7% в месяц. В сентябре рост составил 1,8%, в августе наблюдалось снижение на 1,5%.

Соотношение цен H100 к A100 выросло до 1,85x против 1,67x в сентябре и 1,65x в августе. Соотношение цен B200 к H100 снизилось до 2,12x (в сентябре — 2,16x, в августе — 2,08x). J.P. Morgan указывает, что восстановление цены на H100 свидетельствует о возвращении спроса на вычислительные мощности среднего класса, тогда как A100 постепенно уходит из категории основных рабочих лошадок. Темпы роста цен на B200 ускоряются, но премиум над H100 снижается, что говорит об улучшении предложения на мощностях высшего класса.

Ценовая дивергенция на рынке аренды GPU более заметна среди поставщиков, не являющихся облачными гигантами. Предложение A100 достаточно для поддержания давления на цены. Спрос на H100 стабилен, что стимулирует рост цен. Предложение B200 постепенно наращивается, темпы ценового роста ускоряются, но размер премии сокращается. J.P. Morgan считает, что дифференциация цен на аренду GPU отражает перестройку вычислительной структуры: A100 занимает нишу ушедших базовых мощностей, а H100 и B200 принимают на себя растущий спрос. Расхождения в ценах аренды также указывают на изменение структуры инвестиций в вычисления, где состояние спроса и предложения для среднего и высшего классов технологий не совпадает во времени.

Различная динамика цен на спотовом рынке хранилищ

В октябре цены на спотовом рынке динамической памяти произвольного доступа (DRAM) пошли вверх. Средняя цена модулей DDR5 16Gb составила 51,80 доллара, подорожав на 4,4% по сравнению с предыдущим месяцем (в сентябре — 49,60 доллара, в августе — 50,20 доллара). Годовой прирост составляет 227% (прошлогодний уровень — 15,85 доллара). Цены на флеш-память (NAND) на спотовом рынке снижаются второй месяц подряд. Средняя цена чипов NAND 1Tb упала до 29,40 доллара (-2,6% в месяц; в сентябре — 30,20 доллара, в августе — 30,50 доллара). Годовой рост все равно составляет 298% (прошлогодняя цена — 7,38 доллара).

J.P. Morgan указывает, что восстановление цен на DRAM поддерживается спросом со стороны ИИ-серверов. Производство традиционной DRAM ограничивается благодаря высвобождению производственных мощностей для высокоскоростной памяти (HBM), что создает напряженность в предложении. Снижение цен на NAND на спотовом рынке обусловлено слабостью потребительского спроса и достаточными запасами у покупателей. Единственным сегментом, для которого прогнозируется ускорение роста цен в IV квартале, остаются корпоративные твердотельные накопители (SSD). Дифференциация цен на спотовом рынке хранения данных отражает различия между линиями спроса: ИИ-серверы и потребительская электроника. Корпоративный ИИ-спрос на DRAM сфокусирован сильнее, а NAND имеет выраженную потребительскую ориентацию, вследствие чего их ценовые циклы синхронизированы плохо.

Снижение темпов роста контрактных цен

В III квартале контрактные цены на DRAM выросли на 16% в месяц против 56% во II квартале. Контрактные цены на NAND увеличились на 21% против 58% ранее. В IV квартале ожидается рост на DRAM на 13%, на NAND — на 18%. Замедление темпов роста обусловлено предварительным повышением цен, давлением со стороны потребительского спроса, достаточными запасами SSD у клиентов и долгосрочными договоренностями о ценообразовании с некоторыми поставщиками серверной DRAM.

J.P. Morgan отмечает, что спрос на ИИ-серверы и смещение производственных мощностей в сторону серверной продукции продолжают оказывать поддержку ценам. Корпоративные SSD остаются единственным сегментом с прогнозом ускорения роста цен в IV квартале. Сжатие темпов роста контрактных цен не означает падения цен, лишь замедление их движения вверх. Текущий уровень цен на хранение данных остается высоким, основной опорой выступает спрос, связанный с ИИ. Расходящаяся динамика контрактных и спотовых цен показывает, что степень напряженности спроса и предложения отличается для долгосрочных контрактов и спотового рынка, а клиенты ИИ-серверов больше полагаются на долгосрочные соглашения для фиксации стоимости.

J.P. Morgan полагает, что ускорение расходов на токены подтверждает высокий спрос на ИИ-инфраструктуру. Разница в ценах на аренду GPU и спотовом рынке хранилищ отражает структурные отличия вычислительных мощностей и линий спроса. Хотя темпы роста контрактных цен сокращаются, сами цены продолжают расти. Ключевыми индикаторами для дальнейшего наблюдения станут динамика потребления токенов, тенденции цен на аренду GPU и переговоры о контрактных ставках на хранение данных.

Отказ от ответственности

Настоящая статья представляет собой сбор и анализ исследовательского материала сторонней брокерской компании (J.P. Morgan от 26 октября 2026 года), подготовленный TechFlow Research на основе общедоступной рыночной информации. Приведенные в тексте рекомендации, целевые цены, прогнозы прибыли и соответствующие суждения выражают исключительно мнения аналитиков данной брокерской фирмы, отражают позицию их организации, не передают точки зрения TechFlow Research и не служат основанием для инвестиционных решений.

Рынок сопряжен с рисками, решения должны приниматься самостоятельно. Данная статья не должна рассматриваться как руководство к покупке или продаже любых ценных бумаг.