Coinbase переходит на дешёвые китайские модели ИИ: ценовой прессинг на западные лаборатории
Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг объявил о переходе компании на дешёвые китайские ИИ-модели, GLM 5.2 и Kimi 2.7. При этом компания использует больше токенов чем раньше, но платит вдвое меньше. Разработчикам предоставлена свобода выбора модели, но 91% из них всё равно не достигают старых лимитов использования.
Coinbase внедрила систему автоматической маршрутизации, которая выбирает оптимальную модель для каждого запроса на основе задачи, цены и потенциала кеширования. Просто улучшение кеширования повысило частоту попаданий в кеш с 5 до 60 процентов. Разработчикам рекомендуется держать контекст в должном объёме и начинать новые сессии для новых задач.
Вместо простого накопления токенов (тренд, называемый tokenmaxxing, где сотрудники Amazon и Meta получали похвалу просто за расход токенов) Coinbase добавила одно ключевое правило: «Чем больше вы потратите на ИИ, тем больше влияния мы от этого ожидаем». Благодаря этим мерам расходы Coinbase на ИИ сократились вполовину, хотя использование токенов продолжает расти.
Сложившаяся ситуация представляет серьёзный ценовой прессинг на западные ИИ-лаборатории. Lindy (стартап) также недавно перешёл на Deepseek v4, а Snowflake тестирует китайские модели как более дешёвые альтернативы OpenAI и Anthropic. Параллельно происходит ценовая война между OpenAI и Anthropic: GPT-5.6-Sol стоит столько же, сколько GPT-5.5, но обещает большую экономию токенов по сравнению с Claude Fable и Mythos. OpenAI также предлагает две более слабые версии 5.6 по гораздо более низким ценам.
Ключевые факты
- Coinbase сократила расходы на ИИ вдвое, перейдя на китайские модели (GLM 5.2, Kimi 2.7) при одновременном увеличении объёма токенов на 91%
- Система автоматической маршрутизации и оптимизация кеширования повысили эффективность, частота попаданий в кеш выросла с 5 до 60%
- Компания применяет принцип accountability: разработчики видят свои расходы без ограничений, но ожидается отдача, пропорциональная инвестициям
- Другие компании (Lindy, Snowflake) также переходят на дешёвые китайские модели, создавая конкурентный ценовой прессинг на OpenAI и Anthropic
- Идёт ценовая война между западными лабораториями: OpenAI предлагает более дешёвые и более эффективные версии своих моделей
Почему это важно
Переход крупных компаний на китайские ИИ-модели демонстрирует, что цена и качество западных моделей больше не абсолютно доминируют на рынке. Это создаёт реальный ценовой прессинг на OpenAI и Anthropic в критический момент, когда они готовятся к IPO и должны демонстрировать рост выручки. Эффективность китайских моделей (при более низкой цене) показывает, что рынок ИИ становится конкурентнее и более фрагментирован по регионам и предпочтениям.
Кому это важно
В первую очередь это касается самих OpenAI, Anthropic и других западных разработчиков ИИ, которые могут потерять клиентов из-за разницы в цене. Компании, активно использующие ИИ в своих продуктах (как Coinbase, Lindy, Snowflake), получают возможность сокращать расходы без потери качества. Разработчики и инженеры получают большую свободу выбора моделей и могут оптимизировать расходы под свои нужды.
Как это применить
Компании могут следовать модели Coinbase: провести аудит текущего использования моделей, внедрить систему автоматической маршрутизации запросов к разным моделям в зависимости от задачи и цены, оптимизировать кеширование контекста и учет использования. Стоит также рассмотреть интеграцию китайских моделей (если это соответствует требованиям к данным и соответствию) в качестве более дешёвых альтернатив для некритичных задач. Ключ, видимость расходов и связь между инвестициями в ИИ и результатами.
Можно ли доверять
Информация основана на прямых заявлениях генерального директора Coinbase Брайана Армстронга и подтверждается примерами других компаний (Lindy, Snowflake), которые также переходят на китайские модели. Цифры (сокращение расходов вдвое, рост кеш-попаданий с 5 до 60%) конкретны и проверяемы. Ценовая война между OpenAI и Anthropic также документирована. Однако долгосрочные эффекты таких переходов и их влияние на качество обслуживания клиентов требуют дополнительного мониторинга.
Риски и подводные камни
Переход на китайские модели может создать риски, связанные с юрисдикцией и данными (особенно для компаний, оперирующих чувствительной информацией). Долгосрочная доступность и поддержка китайских моделей может быть нестабильна из-за политических факторов. Ценовая война между провайдерами может привести к снижению инвестиций в R&D и в конечном итоге повлиять на инновационность моделей. Также есть риск, что компании, полагающиеся на несколько моделей, столкнутся с проблемами совместимости или неожиданными изменениями API.
«Чем больше вы потратите на ИИ, тем больше влияния мы от этого ожидаем»
— Брайан Армстронг, генеральный директор Coinbase