UBS: Arzon narxli modellar AI investitsiya siklini buzmaydi, chip va bulut gigantlari yakuniy g‘oliblar bo‘ladi

Zhihui Moliya Ilovalari (Zhihui Moliya) xabariga ko‘ra, arzon ochiq kodli sun’iy intellekt modellarining tez kengayishi kompaniyalar uchun AI joriy qilinishini tubdan o‘zgartirmoqda. Lekin UBS so‘nggi hisobotida bu o‘zgarish AI investitsiya tsiklini izdan chiqarmaydi, aksincha chip ishlab chiqaruvchilar va bulut infra tuzilmasi provayderlari asosiy g‘olib bo‘lishini, software kompaniyalari uchun esa yangi foyda topish muammolari yuzaga chiqishini ta’kidlamoqda.

UBS tahlilchisi Karl Keirstead 21-iyulda chop etgan hisobotida sarmoyadorlar e’tiborining ikki yaqin aloqador tendensiyaga qaratilganini ko‘rsatdi: kompaniyalar token xarajatlarini tizimli tarzda qisqartirish va ish yuklarini yanada arzon ochiq kodli modellarga o‘tkazishni tezlashtirish. Hisobot 15 dan ortiq xususiy AI kompaniyalari, jumladan Perplexity, Harvey, Glean, Cursor, ElevenLabs va Fireworks vakillari bilan keng muhokama asosida tayyorlandi va asosiy xulosaga keldi: AI industriyasi “eng kuchli modellardan farqsiz foydalanish” bosqichidan “harakat murakkabligiga qarab aniqlik bilan konfiguratsiya qilish” samaradorlik ustuvor bo‘lgan yangi bosqichga o‘tmoqda.

“Tokenni maksimal ishlatish”dan “qiymatni maksimal oshirish”ga: kompaniyaning AI xarajatidagi tub o‘zgarishlar

UBS tahlilchisi Karl Keirstead jamoadoshlari 21-iyulda bergan hisobotda investorlar e’tiborining ikki murakkab tendensiyaga o‘sganini aytdi: kompaniyalar tizimli tarzda AI token xarajatlarini kamaytirish va endilikda yuqori darajadagi reasoning (mantiqiy fikrlash) talab qilinmaydigan vazifalar uchun ochiq kodli modellar (shu jumladan, Xitoyda ishlab chiqilgan modellar) dan foydalanishga ko‘proq tayyor ekanliklarini ko‘rsatdi.

Bu o‘zgarish AIga bo‘lgan talabning susayishi natijasi emas. Aksincha — UBS har yillik xususiy AI va dasturiy ta’minot tashkiloti yig‘ilishida 75 dan ortiq xususiy kompaniya o‘z mulohazalari asosida kompaniyalarda AI joriy qilinishi tez sur’atlarda o‘sib borayotganini aniqladi. Bir qator AI-ga ixtisoslashgan kompaniyalar so‘nggi yarim yillikda juda tez o‘sish ko‘rsatdi: kompaniya daromadi yanvar oyidagi 400 million dollardan 1 milliard dollarga chiqdi, bir kompaniya yil davomida daromadini 3 barobarga oshirib, 500 million dollardan oshirib yubordi, yana biri 14 oyda yangi boshlaganidan boshlab 500 million dollarga yetdi. Bu daromad o‘sishini asosan model imkoniyatlarining kengayishi, token harajati yuqori bo‘lgan agent ilovalari bilan ta’minlash va ba’zi kompaniyalarda o‘rin(joy) bo‘yicha haq to‘lashdan token yoki foydalanish bo‘yicha haq to‘lashga o‘tish sabab bo‘ldi.

Biroq, AI keng joriy etilishi bilan birga xarajatlar muammosi tezda paydo bo‘la boshladi. UBS ilgari taxmin qilishicha, taxminan 60% muassasa allaqachon AI hisoblash va token xarajatini aniq muammo sifatida ko‘radi, bu safargi tadqiqotlar esa bu ulush yanada yuqoriligini ko‘rsatadi. Token qiymati hayratlanarli sur’atda oshgan: bir moliyaviy tashkilot dastlab Claude uchun 10 million dollar sarflash niyatida bo‘lgan, uch oydan keyin bu raqam 60 million dollarga ko‘tarilgan; bir AI kompaniyadagi Anthropic xarajatlari o‘tgan yil dekabrida 20 ming dollar bo‘lsa, joriy yilning iyuliga qadar deyarli 1 million dollarga yetgan, 7 oyda 50 barobarga ortgan; ba’zi kompaniyalarda token hisob-fakturalari qisqa fursatda 10 barobar yoki hatto 100 barobar ko‘paygan.

Kompaniyalar AI-dan foydalanishni to‘xtatmayapti, lekin isrofgarchilikni kamaytirishmoqda. Avvallari yuzlab oddiy vazifalar eng qimmat ilg‘or modellar yordamida bajarilardi — bir bank har oy yuz minglab dollarlarni yuqori narxli modellarga sarflar, xodimlar esa ularni faqat ob-havo, restoran yoki uchrashuv joyi so‘rovi uchun ishlatishardi. Kompaniyada AI boshqaruvida asosiy e’tibor “tokenni maksimal ishlatish”dan “qiymatni maksimal oshirish”ga o‘tdi, ya’ni har bir token qanchalik biznes qimmat keltirishi aniqlanmoqda. UBS so‘rovidan bir kompaniya vakilining so‘zlari keltiriladi: “Biz avval besh xil AI asbobini ishga tushirgandik, yillik token byudjetimizning ko‘pi oldinroq sarflanib bo‘ldi. Hozir faqat iki asbob qoldi, ularning ishlatilishini esa qattiq nazorat qilmoqdamiz.”

“Ko‘p modelli” yangi norma: Xitoy ochiq modeli tez kirib borayotgani

Kompaniyalar endi AI bozorini bir necha ilg‘or model ishlab chiqaruvchi o‘rtasida nol foyda bilan kurash maydoni deb bilmaydi, aksincha tezlik bilan “ko‘p model” strategiyasiga o‘tmoqda — OpenAI va Anthropic’ning ilg‘or modellarini ochiq kodli va buyurtma asosidagi modellar bilan birga ishlatishmoqda. Birgina AI yetkazib beruvchiga qaram bo‘lib qolmaslik bugun yirik kompaniyalar uchun muhim omilga aylandi.

Xitoy ochiq modellar bu jarayondagi eng katta foyda oluvchilardan bo‘lib bormoqda. UBSning qayd etishicha, Z.ai, 月之暗面 (Yue zhi An Mian), Alibaba va DeepSeek modellarini tobora ko‘proq kompaniyalar sinovdan o‘tkazmoqda yoki joriy qilmoqda. Ba’zi yuqori tartibda nazorat qilinadigan sohalar hanuz ehtiyotkor, lekin AWS va Microsoft Azure kabi bulut platformalari xavfsizligini nazorat qilgan holda bu modellarni qabul qilish bosqichma-bosqich oshmoqda. UBS statistikasi bo‘yicha, Xitoyning yetakchi modellarini tayyorlash xarajati xorijiy tarmoqlardan o‘rtacha oʻndan birga teng, inference (xulosa chiqarish) API narxi xorijdagi modellar narxidan 10-20% atrofida, sog‘lom 20-40% yalpi foyda darajasini saqlab qoladi. OpenRouter platformasi ko‘rsatkichlari bo‘yicha, AQSh kompaniyalari OpenRouter orqali Xitoyning AI model tokenlaridan 2026 yil 2-fevralidan beri 30% dan ko‘proq, ba’zi davrlarda esa 46%ga yaqin ulushda foydalangan.

Nvidia ochiq modelli Nemotron esa UBS konferensiyasi davomida eng ko‘p tilga olinayotgan AQSh ochiq modellari ro‘yxatida turibdi.

Yutuvchilar va yutqazuvchilar: Sanoat tarmog‘ida qiymat taqsimotining yangilanishi

Chip ishlab chiqaruvchilar: Nvidia asosiy foyda oluvchi

Model qatlamida raqobat kuchayib borayotgan bo‘lsa-da, UBS AI apparatiga bo‘lgan talab susaymaganini, balki yanada kuchayishi mumkinligini ta’kidlaydi. UBSning fikricha, ochiq kodli modellar GPUga bo‘lgan talabni kamaytirmaydi, balki hisoblash resurslarini ko‘proq tejamkor inference (xulosa chiqarish) vazifalariga yo‘naltiradi. Ochiq modellar aksariyat hollarda trening, to‘liq sozlash va inference uchun Nvidia uskunalaridan foydalanadi. Arzon modellar AI ilovalarini kengaytirish imkonini yaratib, inference hisoblash, saqlash, tarmoq va joriy qilish infratuzilmasiga bo‘lgan talabni oshiradi.

Nvidia ham Nemotron 3 Ultra ochiq modelini chiqargan, u 550 milliard parametrga ega, inference tezligi 5 barobar yuqori, ishlatish xarajatlari 30% gacha kamayishi mumkin. Bu model UBS hisobotida eng ko‘p tilga olingan AQSh ochiq modeli hisoblanadi.

Bulut infratuzilmasi provayderlari: ko‘p modelli davrning “quvurlar”i yutadi

Amazon, Microsoft va Google kabi bulut servis provayderlari ham o‘z afzalligini saqlab qolmoqda, chunki ularning platformalari har xil AI modellarini qo‘llay oladi. Amazon, Microsoft va Google kabi bulut servis provayderlari ham o‘z afzalligini saqlab qolmoqda, chunki ularning platformalari har xil AI modellarini qo‘llay oladi. AWS, Azure kabi bulut platformalari ko‘p modelli salohiyatga ega, kompaniyalar qaysi modelni tanlamasin, baribir bulutda inference kuchiga muhtoj bo‘ladi. Yirik bulut servis provayderlari hali ham AI hisoblash resurslari yetishmasligi va mijozlarning kuchli talabiga duch kelishmoqda.

AI-ga ixtisoslashgan kompaniyalar daromadi buni ko‘rsatib bermoqda. UBS misollariga ko‘ra, kompaniya daromadi joriy yil yanvaridan 400 million dollardan 1 milliard dollarga ko‘tarilgan, biri esa 14 oyda noldan 500 million dollarga yetgan. Daromad o‘sishi asosan model imkoniyatlarining kengayishi va token harajati yuqori bo‘lgan agent ilovalari sonining oshishi sababli yuz bermoqda, bu esa kompaniyalar AI talabini dasturlash doirasidan kengroq biznes jarayonlariga tarqalayotganini bildiradi.

Ilg‘or model ishlab chiqaruvchilar: o‘sish bosimlari ko‘rinmoqda

OpenAI va Anthropic kabi ilg‘or model ishlab chiqaruvchilar qisqa muddatda xarajatlarni qisqartirishdan eng ko‘p zarar ko‘radigan subyektlarga aylanmoqda. Garchi UBS AI bozori hanuz erta bosqichda deb hisoblasa, ochiq va yopiq kodli modellar birga rivojlanishi mumkin, lekin ilg‘or model laboratoriyalari daromad o‘sish sur’ati bosim ostida qolishi mumkin.

Dasturiy ta’minot sohasi: “oraliq qatlam” siqilmoqda

UBS dasturiy ta’minot yetkazib beruvchilar uchun istiqbolga uncha ijobiy qarash bilan yondashmaydi. Yirik kompaniyalar AI xarajatlarini nazorat qilish uchun oxiri dasturiy ilovalar sohasidan boshqa joyga ko‘chirishi mumkin; model routeri funksiyasi ilgari raqobat ustunligi deb qaralgan bo‘lsa, endilikda tezda soha standarti, daromad keltirmaydigan holga aylandi. “Ko‘p modelli” muhit standartga aylanganida, shunchaki model chaqirishga asoslangan oraliq qatlam biznes modeli og‘ir sinovdan o‘tmoqda.