האם וול סטריט עומדת להתמודד עם "דיפסיק 2.0"?
בשעות האחרונות מודל AI מסתורי בשם Ox Alpha מרעיש את הרשת
הוא הופיע השבוע כמעט משום מקום
- מודל ברמת גבול, עם חלון הקשר של יותר ממיליון טוקנים, יכולות טקסט, תמונה ווידאו, וביצועים חזקים במיוחד במשימות קוד וסוכנים אוטונומיים.
והחלק המעניין באמת? הוא מוצע בחינם.
פלטפורמת OpenCode טוענת שיש לה קיבולת של עד 100 טריליון טוקנים ביום עבור המודל במהלך חלון ההשקה.
חשוב לדייק: מדובר בקיבולת נטענת של כלל המאגר, לא במכסה אישית לכל משתמש, והמספר מגיע מהטענה של OpenCode ולא מנתון מאומת של ספק המודל.
אבל גם עם ההסתייגות הזאת, עצם האירוע הוא הדבר שצריך להדליק נורה אדומה בוול סטריט.
השאלה שמעסיקה את כולם - מי עומד מאחורי Ox Alpha?
המודל עדיין רשום רשמית כמודל של ספק אנונימי.
עם זאת, ניתוחים טכניים של מומחי AI ברשת מצביעים בעוצמה על משפחת GLM של חברת זיפו, כולל התאמות בטוקנייזר ובמאפייני עיבוד הווידאו.
חלק מהניתוחים מעריכים שמדובר בגרסה מתקדמת של GLM-5 או בדגם שעדיין לא הושק רשמית.
כלומר, אם ההערכות נכונות, אנחנו לא מסתכלים על מעבדת AI אמריקאית מסתורית ששורפת מיליארדים כדי להוכיח משהו - להפך, אנחנו מסתכלים על המשך ישיר של ההתקדמות המהירה של הדגמים הסיניים.
וזה בדיוק מה שהופך את הסיפור למעניין.
אנחנו בטוחים שכולכם זוכרים את הופעת דיפסיק בתחילת 2025 שהובילה לקריסת ענק בשווקים.
הסיבה שהשווקים הגיבו בכזו עוצמה היא פשוטה:
כאשר DeepSeek הופיעה עם מודלים שהציעו ביצועים גבוהים במחיר נמוך משמעותית מהנרטיב המקובל בוול סטריט, היא לא רק השיקה מודל חדש.
היא תקפה הנחה כלכלית שלמה.
הנחת היסוד הייתה שכדי להגיע לביצועים של מודל גבול צריך כמויות עצומות של חישוב, שבבים יקרים ותשתיות בהיקף של מיליארדי דולרים.
ואז הגיע DeepSeek ואמרה לשוק:
אולי החישוב לא באמת נדיר כמו שחשבתם.
עכשיו Ox Alpha לוקחת את אותו רעיון צעד נוסף.
אם מודל ברמה הזאת יכול להיות מופץ בחינם ובהיקף שימוש עצום, השאלה כבר אינה רק "מי בנה את המודל?"
השאלה היא:
כמה באמת שווה טוקן?
כאן בדיוק מתחילה הבעיה של וול סטריט
כלכלת ה-AI בנויה כיום במידה רבה על ההנחה שחישוב הוא משאב נדיר.
יותר מודלים -> יותר שימוש -> יותר טוקנים -> יותר ביקוש לחישוב -> יותר שרתים -> יותר שבבים -> יותר דאטה סנטרים -> יותר חשמל.
זה הסיפור שהשוק מתמחר.
אבל אם עלות האינפרנס יורדת מהר יותר מהיכולת של השוק למצוא שימושים חדשים לטוקנים, מתקבלת תוצאה הפוכה לחלוטין.
במקום מחסור בחישוב, אנחנו עלולים להגיע לעודף חישוב.
כאן מגיעה הנקודה שהשוק עלול להתקשות לעכל.
הוזלת טוקנים היא חדשות מצוינות למשתמשי AI ולחברות שמפעילות מודלים.
אבל היא לא בהכרח חדשות מצוינות לכל מי שמוכר את התשתית שעליה המודלים רצים.
אם ביצועי המודלים ממשיכים להשתפר בזמן שמחיר האינפרנס מתרסק, החברות יצטרכו לשאול שאלה לא נעימה:
האם אנחנו צריכים יותר ויותר חישוב כדי לייצר יותר הכנסות - או שהחישוב הופך כל כך זול שהמודלים עצמם הופכים לסחורה?
זו בדיוק הסיבה שהסיפור הזה גדול יותר מ-Ox Alpha.
קשה להצדיק טריליוני דולרים של השקעות בתשתיות אם העלות של יחידת העבודה שהן מייצרות מתכווצת מהר יותר מהביקוש אליה.
אם הדגמים הסיניים ממשיכים להתקדם בקצב הזה, ואם העלות שלהם ממשיכה להתקרב לאפס, וול סטריט תצטרך להפסיק לשאול רק "כמה שבבים יימכרו?"
היא תצטרך לשאול:
כמה רווח אפשר באמת להפיק מכל שבב כאשר האינטליגנציה שהוא מייצר הופכת זולה יותר מדי חודש?
השוק לא מתמחר טוקנים, הוא מתמחר היצע וביקוש - ואם הביקוש נעלם - גם המכפיל עשוי להיעלם...
