Автор: Ло Ихан, позиция на основе силикона
Прошлый — это тот токен, в который верили, чтобы его увидеть. Теперь его можно увидеть, не веря. Он — следующий после Ватта, Ампера и Биткоина.
В январе 2009 года аноним создал нечто под названием «токен»: вы вкладываете вычислительную мощность, получаете токен, который циркулирует, оценивается и торгуется в сети консенсуса. Так возникла вся криптоэкономика. Прошло более десяти лет, и люди все еще спорят о ценности этого токена.
В марте 2025 года мужчина в кожаной куртке переопределил другой токен: вы вкладываете вычислительную мощность, получаете токен, который мгновенно расходуется в процессе AI inference (вывод и рассуждение): мышление, логика, написание кода, принятие решений. Это ускоряет всю AI-экономику. Никто не спорит о ценности этого токена, потому что сегодня утром вы потратили миллионы таких токенов.
Два типа токенов, одно название, одна базовая структура: вводите вычислительную мощность — получаете ценность.
В марте 2026 года я сидел на конференции NVIDIA GTC и слушал почти без коммерческой рекламы выступление Дженсена Хуана. Да, он анонсировал Vera Rubin — продукт, сочетающий CPU и GPU. Но в этот раз он не говорил о параметрах чипов или технологическом процессе, а рассказывал о полной экономике производства, оценки и потребления токенов —
какая модель соответствует какой скорости токенов; какая скорость токенов — какой ценовой диапазон; для какого ценового диапазона нужны какие уровни аппаратного обеспечения.
Он даже подготовил план распределения вычислительных ресурсов дата-центров для руководителей и решений, держащих корпоративные бюджеты: 25% — для бесплатного уровня, 25% — для среднего, 25% — для высокого, 25% — для премиум.
Да, он не продавал конкретные GPU, как два года назад с Blackwell. Но он продавал что-то гораздо большее. За два часа я понял, что он хочет сказать одну фразу: Welcome to consume tokens, and only Nvidia’s factory could produce.
В этот момент я понял, что этот человек и тот аноним из 17 лет назад, создавший первый токен, делают одно и то же по сути.
Одна и та же модель преобразования
Аноним под псевдонимом «Сатоши Накамото» в 2008 году написал девятистраничный белый документ, разработал набор правил: вкладываешь вычислительную мощность — доказываешь работу (Proof of Work), получаешь криптотокен в награду.
Идея этого правила в том, что оно не требует доверия к кому-либо — достаточно принять эти правила, и ты автоматически становишься участником экономики. Правила правильные, ведь они объединяют множество людей, готовых к обману.
И Дженсен Хуан на сцене GTC 2026 сделал ровно то же самое.
Он показал график, иллюстрирующий связь и напряжение между скоростью рассуждения и расходом токенов: по оси Y — пропускная способность (сколько токенов производится за мегаватт), по оси X — интерактивность (скорость восприятия токенов каждым пользователем). Под графиком — пять ценовых уровней: Free — Qwen 3, $0/миллион токенов; Medium — Kimi K2.5, $3/миллион токенов; High — GPT MoE, $6/миллион токенов; Premium — GPT MoE 400K context, $45/миллион токенов; Ultra — $150/миллион токенов.
Эта диаграмма почти как обложка белого документа о «токен-экономике» Хуана.
Сатоши Накамото определил, что такое ценное вычисление — нахождение коллизии SHA-256 — и это ценно. А Хуань определил, что такое ценное рассуждение — производство токенов при заданных энергозатратах и скорости для конкретных сценариев.
И Накамото, и Хуань не производят токены напрямую, они определяют правила их производства и ценообразования.
На сцене он сказал почти то же самое, что можно включить в резюме белой книги по токен-экономике —
Токены — новая товарная ценность, и как все товары, они проходят точку перегиба, становятся зрелыми и сегментируются.
Токен — новая крупнотоннажная товарная ценность. После созревания она естественно делится на слои. Он не описывает текущую ситуацию, а предсказывает структуру рынка и точно позиционирует свою аппаратную линейку на каждом уровне этой структуры.
Производственный процесс двух токенов даже имеет семантическую симметрию: майнинг называется mining, рассуждение — inference.
Суть майнинга и рассуждения — превращение электричества в деньги. Майнеры тратят электроэнергию на добычу криптотокенов, продают их, модели рассуждения и AI-агенты используют электроэнергию для генерации AI-токенов, которые затем продают разработчикам по миллионам. Различие в промежуточных звеньях, а итог — одинаков: слева — счетчик электроэнергии, справа — доход.
Два подхода к дефициту
Самое важное решение Накамото — не Proof of Work, а лимит в 2100 миллионов биткоинов. Он создал искусственный дефицит с помощью кода — независимо от количества майнеров, общее число биткоинов никогда не превысит 21 миллион. Этот дефицит — якорь ценности всей криптоэкономики.
А Хуань создал природный дефицит, опираясь на физические законы. Он говорит:
“Вам всё равно нужно построить дата-центр мощностью в гигаватт. Вам всё равно нужно построить фабрику мощностью в гигаватт, и амортизация этой фабрики за 15 лет… обойдется примерно в 40 миллиардов долларов, даже если ничего не вложить. Это 40 миллиардов. Лучше всего обеспечить, чтобы на этом оборудовании стояла лучшая компьютерная система, чтобы снизить стоимость токенов.”
Годовой центр мощностью 1 ГВт никогда не станет 2 ГВт. Это не ограничение кода, а физический закон.
Земля, электроэнергия, теплоотвод — у каждого есть физический предел. Вложенные 400 долларов за миллиард — сколько токенов он сможет произвести за 15 лет, полностью зависит от архитектуры вычислений внутри.
Дефицит Накамото можно «форкнуть». Не нравится лимит в 2100 миллионов — создайте новую цепочку, измените лимит на 200 миллионов, назовите её эфиром или чем угодно, и напишите свой белый документ. И это действительно делали, с удовольствием.
Но дефицит, созданный Хуанем, — не форкаемый. Нельзя форкнуть второй закон термодинамики, нельзя форкнуть мощность электросетей города, нельзя форкнуть площадь земли.
Но и у Накамото, и у Хуана дефицит ведет к одному результату: гонке за аппаратурой.
История майнинга — CPU → GPU → FPGA → ASIC. Каждое поколение специализированного оборудования делает предыдущее устаревшим. Аналогично и история обучения и вывода AI: Hopper → Blackwell → Vera Rubin → Groq LPU. Универсальное оборудование — стартовая точка, специализированное — финальный результат. В этом году на GTC Хуан показал Groq LPU — это детерминированный потоковый процессор, созданный после приобретения Groq. Статическая компиляция, планировщик — без динамического планирования, 500MB встроенной SRAM — по архитектуре он как ASIC для рассуждений. Делает только одно, но в совершенстве.
Интересно, что GPU сыграли ключевую роль в обеих волнах.
До 2013 года майнеры обнаружили, что GPU лучше CPU для добычи криптотокенов, и видеокарты NVIDIA быстро раскупали. Через 10 лет исследователи поняли, что GPU — лучший инструмент для обучения и вывода AI-моделей, и серверные карты NVIDIA снова раскупили. GPU — это класс процессоров, обслуживающий две волны токен-экономики.
Разница в том, что в первый раз NVIDIA пассивно выигрывала, а во второй — при переходе с предобучения на вывод AI, она быстро взяла инициативу и стала диктовать правила игры.
Самая прибыльная «палка» в мире
В золотой лихорадке самые богатые — продавцы лопат, Levi Strauss. В майнинговой волне — не майнеры, а продавцы майнеров, Bitmain и Wu Jihan. В AI — не базовые модели и агенты, а NVIDIA, продающая GPU.
Но правда в том, что роль Bitmain и NVIDIA в своих отраслях уже нельзя сравнить.
- Bitmain продает только майнеры, а NVIDIA раньше была поставщиком для Bitmain. Купили майнер — неважно, какую криптовалюту майнить, в какой пул или по какой цене продавать. Это чисто аппаратный поставщик, зарабатывающий на разовой продаже оборудования.
- NVIDIA — это другое. Она не только продает железо. С 2025 года, с ростом AI inference, она глубоко определяет, что именно стоит майнить этим GPU, как оценивать токены, кому их продавать, как распределять вычислительные ресурсы дата-центров… Всё это есть в презентациях Хуана: он делит рынок на пять уровней, каждому соответствует модель, длина контекста, скорость взаимодействия и цена… NVIDIA стандартизировала и структурировала будущий рынок AI-вывода.
Около 2018 года глобальные вычислительные мощности сосредоточились в нескольких крупных майнинг-пулах — F2Pool, Antpool, BTC.com — они конкурируют за долю, но источники оборудования очень концентрированы у Bitmain.
Как и сегодня, NVIDIA получает 60% доходов от конкурирующих «гиперскейлеров», таких как AWS, Azure, GCP, Oracle, CoreWeave, а 40% — от децентрализованных AI-native, суверенных AI-проектов и корпоративных клиентов. Большие «майнинг-пулы» приносят основную прибыль, а мелкие майнеры обеспечивают устойчивость и диверсификацию.
Структура двух экосистем очень похожа. Но у Bitmain появились конкуренты — Shima, Canaan и другие, которые отбирают доли рынка. Майнеры — относительно простая ASIC-архитектура, у конкурентов есть шанс догнать. А вот с NVIDIA всё сложнее: 20 лет экосистемы CUDA, сотни миллионов установленных GPU, технология NVLink шестого поколения, архитектура Groq после поглощения — всё это создает барьеры, которые делают большинство конкурентов неэффективными.
Это, вероятно, продлится еще 20 лет.
Коренной разлом двух токенов
Что же делает криптовалюты и AI-токены по сути разными — это мотивация и психология их использования.
Крипто-токен — спрос со стороны спекуляции. Никто «не нуждается» в биткоине для выполнения работы. Все белые книги, обещающие, что блокчейн-токены решат ваши проблемы, — мошенничество. Владение крипто — вера в то, что в будущем кто-то купит его у вас дороже. Ценность биткоина — это самореализующееся пророчество: если достаточно людей верят в его ценность, он становится ценным. Это экономика веры.
AI-токен — спрос на производительность. Nestlé использует токены для управления цепочками поставок — их данные обновляются каждые 15 минут, а теперь — каждые 3 минуты, что снижает издержки на 83%. Эта ценность прямо отражается в прибыли и убытках. Вся команда NVIDIA уже использует токены для написания кода, а исследователи — для научных работ. Вам не нужно верить в ценность токена — достаточно его использовать, и ценность подтверждается в процессе.
Это главное отличие двух токенов. Крипто-токен создается для хранения и обмена — его ценность в неиспользовании. AI-токен создается для мгновенного расходования — его ценность в использовании.
Одни — цифровое золото, чем больше храним, тем дороже; другие — цифровая электроэнергия, которая сгорает при производстве.
Это определяет: экономика AI-токенов не будет пузырьковой, как у крипто. Бум и крах биткоина — из-за спекуляций, эмоций. А цена токена зависит от использования и себестоимости производства: пока AI остается полезным — пока люди пишут код на Claude, создают отчеты через ChatGPT, используют агенты в бизнес-процессах — спрос на токены не исчезнет. Он не основан на вере, а на необходимости.
- В 2008 году белая книга Биткоина объясняла, почему децентрализованная электронная наличность ценна. Прошло 17 лет — люди все спорят.
- В 2026 году экономика токенов уже не вызывает споров, она стала консенсусом сама по себе. Когда Хуан на GTC сказал «tokens are the new commodity», никто не возразил. Потому что каждый в зале утром использовал Claude или ChatGPT и потратил миллионы токенов. Им не нужно убеждать, что токен ценен — их кредитные карты уже это подтверждают.
В этом смысле Хуан — точная копия Накамото, который оставил за собой монополию на производство майнеров, определил сценарии и правила использования токенов, и ежегодно в Сан-Хосе на SAP Center устраивал шоу, рассказывая о следующем поколении «майнеров» для AI.
Накамото — это романтичный создатель, который после разработки правил исчезает, доверяя коду. Это романтика крипто-панка. А Хуан — бизнесмен, который создал правила, лично их поддерживает, постоянно совершенствует и укрепляет свою защитную стену.
Тот токен, в который вы раньше верили, теперь можно увидеть без веры. Он — следующий после Ватта, Ампера и Биткоина.
