ChatGPT răspunde în câteva secunde. Generatorul de imagini produce o fotografie în câteva momente. Agenții AI încep să preia sarcini tot mai complexe. Pentru utilizator, totul pare aproape gratuit. Pentru industria care susține această revoluție tehnologică, însă, fiecare întrebare are un cost. Iar pe măsură ce companiile încep să calculeze factura, un nou termen începe să se răspândească în industrie: „tokenomics”.
Inteligența artificială a fost, în ultimii ani, una dintre cele mai spectaculoase povești din tehnologie. Utilizatorii au avut acces la instrumente tot mai puternice, multe dintre ele gratuite sau disponibile prin abonamente relativ accesibile, în timp ce marile companii tehnologice au anunțat investiții de sute de miliarde de dolari în centre de date, cipuri și infrastructură.
Goldman Sachs estima recent că investițiile legate de AI ar putea depăși 500 de miliarde de dolari în 2026. În același timp, în industrie începe să apară o întrebare tot mai importantă pentru companii: cine plătește, de fapt, costul fiecărei întrebări adresate inteligenței artificiale?
În jurul acestei întrebări începe să se contureze un nou termen, „tokenomics”, care nu mai are legătură cu criptomonedele, ci cu economia utilizării AI și cu următoarea etapă de maturizare a industriei.
Epoca „demo” a AI-ului se apropie de final
Primii ani ai „exploziei” AI au fost, în mare măsură, o perioadă de demonstrație.
Utilizatorii au avut acces la modele tot mai performante, în timp ce companiile din spatele acestora au acceptat costuri uriașe pentru a accelera adopția și pentru a demonstra investitorilor că inteligența artificială ar putea deveni următoarea mare platformă tehnologică.
Pentru utilizator, experiența a părut simplă: o întrebare, un răspuns. În realitate, în spatele fiecărei interacțiuni se află centre de date, procesoare grafice, sisteme de răcire, consum de energie și investiții care se măsoară în zeci și sute de miliarde de dolari.
„Industria AI intră într-o nouă etapă - tokenomics”, au scris analiștii Citrini Research, citați de Business Insider.
După perioada în care accentul a fost pus pe demonstrarea potențialului AI și pe atragerea utilizatorilor, industria începe să intre într-o etapă diferită, în care costurile și rentabilitatea investițiilor devin tot mai importante.
Ce este, de fapt, un token
Pentru a înțelege noul concept, trebuie explicat mai întâi ce reprezintă un token.
În inteligența artificială, un token este o unitate de text procesată de model. O întrebare adresată unui chatbot este împărțită în tokenuri, iar răspunsul este generat tot în tokenuri.
Practic, tokenurile reprezintă pentru AI ceea ce sunt kilowații-oră pentru energie electrică, litrii pentru carburanți sau minutele pentru serviciile de telefonie mobilă. Utilizatorul vede produsul final, însă costul este determinat de cantitatea consumată.
O întrebare scurtă consumă puține tokenuri. Un document lung, o analiză complexă sau un agent AI care efectuează mai multe operațiuni succesive consumă semnificativ mai multe resurse.
Noul sens al cuvântului „tokenomics”
Până acum, termenul „tokenomics” era asociat aproape exclusiv industriei cripto și descria mecanismele economice din spatele unui token digital.
În noua accepțiune, termenul începe să fie folosit pentru a descrie economia consumului de tokenuri AI.
Cu alte cuvinte, tokenomics înseamnă costul întrebărilor, al răspunsurilor, al documentelor procesate și al agenților AI care funcționează în spatele aplicațiilor și serviciilor bazate pe inteligență artificială.
Dacă în economia tradițională vorbim despre bani, prețuri și costuri, în economia AI tokenul începe să joace rolul unei unități fundamentale de consum.
Diferența față de industria cripto este majoră. Tokenul din AI nu este o monedă care poate fi cumpărată sau tranzacționată. El reprezintă doar o unitate tehnică prin care se măsoară munca efectuată de model și costul asociat acesteia.
Practic, dacă în economia tradițională factura este exprimată în bani, în economia AI factura începe să fie construită, în spate, din milioane sau miliarde de tokenuri procesate.
De la „folosiți cât mai mult AI” la „folosiți AI acolo unde produce valoare”
În perioada de început, obiectivul principal a fost extinderea utilizării inteligenței artificiale.
Între timp, companiile au început să privească mai atent rentabilitatea investițiilor.
Business Insider a relatat recent despre apariția termenului „tokenmaxxing”, folosit pentru a descrie tendința unor organizații de a încuraja utilizarea intensivă a AI, ca și cum volumul mare de tokenuri consumate ar reprezenta automat un semn al productivității.
Tot mai mulți specialiști atrag însă atenția că volumul de utilizare nu garantează și valoarea economică.
Un angajat poate genera sute de cereri inutile, iar un agent AI poate efectua operațiuni suplimentare fără ca acestea să se traducă în rezultate mai bune pentru companie.
Astfel, întrebarea începe să se schimbe. Nu mai contează doar cât AI folosește o companie, ci și ce rezultate economice produce utilizarea acestuia.
Dacă perioada 2023-2025 a fost dominată de întrebarea „Ce poate face AI?”, intervalul 2026-2027 ar putea fi marcat de o altă întrebare: „Merită investiția?”.
De ce monetizarea se mută spre zona B2B
Pentru utilizatorii individuali, perioada abonamentelor ieftine și a versiunilor gratuite a fost ideală pentru experimentare.
În zona companiilor, însă, inteligența artificială începe să fie evaluată după aceleași criterii ca orice altă investiție: economii generate, creșterea veniturilor sau reducerea timpilor de lucru.
Un chatbot folosit ocazional pentru divertisment poate fi dificil de monetizat. În schimb, un sistem AI care automatizează procesarea documentelor, suportul pentru clienți sau anumite operațiuni interne poate produce valoare economică măsurabilă.
Astfel, perioada 2023-2025 ar putea rămâne în istorie drept anii „wow” ai inteligenței artificiale, iar intervalul 2026-2027 ar putea deveni perioada „ROI” (Return on Investment), în care accentul se mută pe rentabilitate și recuperarea investițiilor.
După cursa pentru centre de date, ar putea urma o perioadă de prudență
În ultimii ani, marile companii tehnologice au anunțat investiții fără precedent în infrastructura AI și în construirea de noi centre de date.
Pe măsură ce industria intră într-o fază mai matură și mai atentă la costuri, nu este exclus să apară și mai multă prudență în privința extinderii accelerate a capacităților existente.
Dacă era „tokenomics” va aduce o disciplină economică mai strictă, industria ar putea descoperi că actuala generație de centre de date este suficientă pentru a susține o mare parte din cererea B2B din primii ani ai economiei AI.
După anii „wow”, în care miza a fost demonstrarea potențialului inteligenței artificiale, urmează anii „ROI”, în care întrebarea esențială nu va mai fi ce poate face AI, ci cât costă și cine plătește.
Iar în această nouă etapă, accentul s-ar putea muta de la construirea accelerată de noi centre de date la utilizarea mai eficientă a celor existente. Odată cu apariția unei mai mari prudențe și a presiunii pentru rentabilitate, industria ar putea constata că actuala infrastructură este suficientă pentru a susține o mare parte din cererea comercială de AI din primii ani ai acestei noi economii.