40x הערך המקסימלי של Claude מראה מדוע מפתחים כבדים בתחום הקריפטו מקבלים עסקה נדירה

דוח יוני 2026 בחן דרגות צרכניות של Anthropic ו-OpenAI באמצעות הרצה של משימות קידוד לטווח ארוך ומשימות סוכניות (agentic) עד שמגבלות השבועיות מוצו.

הממצא היה חד: מנויים של $200 יכולים להתנהג פחות כמו תוכניות תוכנה רגילות ויותר כמו חוזי חישוב מסובסדים מאוד.

חשיפת הסבסוד הנסתר

ChatGPT Pro 20x, במחיר $200 לחודש, סיפק עד כ-$14,000 בערך משוער השקול ל-API במונחי טוקנים תחת שימוש כבד, לפי הדוח. Claude Max 20x, גם הוא במחיר $200, הגיע עד כ-$8,000 בערך משוער השקול ל-API.

דרגות נמוכות יותר עקבו אחרי אותו דפוס. Claude Pro ב-$20 הוערך כשווה ערך לכמעט $400, בעוד ChatGPT Plus ב-$20 הוערך כשווה ערך לכ-$700. המתמטיקה רלוונטית במיוחד למפתחי קריפטו המשתמשים ב-AI כדי לסקור קוד, לנפות באגים בחוזים חכמים, לבנות תשתיות מסחר ולהריץ סוכנים המשתמשים בכלים.

Semianalysis הדגישה שהמספרים הללו משקפים את ערך המכסה המקסימלי, ולא את התנהגות המנוי הממוצעת. רוב הלקוחות אינם ממצים מגבלות שבועיות עם בסיסי קוד גדולים, לולאות דיבוג מרובות-פניות וזרימות עבודה סוכניות. משתמשי-על כן, ושם הכלכלה נעשית קשה.

חשיפת מלכודת המרווח

בהנחה של 75% מרווחים גולמיים ב-API, Semianalysis מצאה שכלכלת המנויים יכולה להפוך לשלילית כבר בניצול צנוע. בשימוש מלא, הדוח העריך מרווחים סביב מינוס 900% עבור Claude Max 20x ומינוס 1,650% עבור הדרגה העליונה של OpenAI.

זה יוצר בעיה אסטרטגית עבור מעבדות AI. קיצוץ מגבלות באופן גלוי מדי מסתכן בהרגזת אותם מפתחים שבנו זרימות עבודה יומיומיות סביב המוצרים הללו. Semianalysis טוענת שהמסלול הסביר יותר הוא עדין יותר: להשאיר את המנויים אטרקטיביים, אך לשמור את המודלים החדשים והיקרים ביותר לערוצי API, קרדיטי שימוש וארגונים.

השקת Claude Fable 5 של Anthropic מתאימה לדפוס הזה. המודל בדרגת Mythos כלול ללא עלות נוספת במנויי Pro, Max, Team ומנויי Enterprise מבוססי מושב רק עד 22 ביוני 2026. לאחר מכן, Fable 5 עוברת לקרדיטי שימוש אלא אם הקיבולת תאפשר לה לחזור לתוכניות הסטנדרטיות.

דוחפים מודלי חזית מאחורי מדי שימוש

השינוי הזה חשוב משום ש-Fable 5 מתומחרת ב-$10 למיליון טוקנים קלט וב-$50 למיליון טוקנים פלט, כפול מהתמחור המוצהר עבור Opus 4.8. להשאיר מודל עם פרופיל מחירים כזה פתוח בתוך תוכניות בתעריף קבוע יהפוך את הסבסוד לקשה עוד יותר להצדקה.

עבור צוותי קריפטו, המסר ישיר: ארביטראז’ המנויים של AI של היום עשוי להיות בעל ערך, אך אין ערובה שיימשך. השלב הבא כנראה יעדיף שימוש היברידי, עם מנויים לעבודה אינטראקטיבית יומיומית ומערכות מדודות לעומסי עבודה של סוכנים ברמת ייצור.

כאן בינה מלאכותית מבוזרת, המכונה לעיתים DeAI, AI x crypto, או רשתות תשתית פיזית מבוזרות ממוקדות-AI, יכולה להפוך ליותר מנושא ספקולטיבי. הפרויקטים הללו שואפים להפוך חישוב, אינפרנס, גישה למודלים וסוכנים אוטונומיים לרשתות מתומחרות-שוק, ולא למערכות סגורות הנשלטות בידי כמה מעבדות.

פותחים את נתיב המילוט של AI מבוזר

הפרויקט io.net מאגד קיבולת GPU ממרכזי נתונים, כורים וספקי חומרה עצמאיים עבור עומסי עבודה של AI ולמידת מכונה. ההצעה שלו פשוטה: לאפשר למשתמשים להשיג חישוב דרך רשת מבוזרת, בעוד מערכות סוכניות יכולות להקצות משאבי GPU לפי הצורך.

פרויקט DeAI נוסף, Render Network, התרחב מרינדור מבוזר לעומסי עבודה רחבים יותר של AI מבוסס GPU. Akash Network מציעה ענן פתוח לביקוש ל-CPU, GPU ואחסון. בנוסף, Nosana, שנבנתה על Solana, מתמקדת באינפרנס של מודלי AI בקנה מידה.

Bittensor נוקטת דרך אחרת. מערכת ה-subnet שלה מתגמלת כורים שמספקים פלטי AI שימושיים, בעוד מאמתים מדרגים איכות. במודל הזה, אינטליגנציה הופכת לשוק תחרותי, לא רק למוצר מרכזי שנמכר דרך מנוי או לוח מחוונים של API.

הופכים סוכנים לתשתית קריפטו

Ridges AI, Bittensor Subnet 62, היא אחת הדוגמאות הברורות ביותר המחוברות לתזה של Semianalysis. היא מתמקדת בסוכני הנדסת תוכנה אוטונומיים שיכולים לקלוט מאגרים (repositories), לתקן בעיות, לכתוב קוד, לבדוק שינויים ולהגיש pull requests.

זה הופך אותה לאנלוג ישיר לעומסי הקידוד הכבדים שהניעו את ערכי המנוי הגבוהים ביותר של Semianalysis. במקום להסתמך לחלוטין על OpenAI או Anthropic, מפתחי קריפטו יכולים לנתב חלק מהעבודה לרשתות אינפרנס וסוכנים מבוזרות כאשר עלות, גישה או גמישות הופכות לחשובות יותר מהשימוש במודל הקנייני העדכני ביותר.

Virtuals Protocol מרחיבה את הנושא לסוכני AI ממוטבעים (tokenized), בעוד Artificial Superintelligence Alliance מחברת את Fetch.ai, SingularityNET ורכיבים קשורים סביב שירותי סוכנים אוטונומיים ותיאום AI מבוזר. Internet Computer ו-NEAR גם נמצאות קרוב לשיחה הזו באמצעות ביצוע AI על-שרשרת (onchain) ותשתית ידידותית לסוכנים.

מתמחרים את מחזור ה-AI הבא

ההסתייגות חשובה. מערכות AI מבוזרות רבות עדיין נשענות על מודלים בקוד פתוח, ולא כל עומס עבודה יתאים למערכות החזית החדשות ביותר מ-OpenAI או Anthropic. שיהוי, אימות, שאלות רגולטוריות ובקרת איכות נשארים אתגרים פעילים. בתוך מאמצי ה-DeAI שקורים כיום, רק קומץ קטן עשוי להצליח, ורבים מאוד ייכשלו בסופו של דבר.

ובכל זאת, הכיוון ברור. אם חברות AI מרכזיות ידחפו מודלים פרימיום מאחורי מדי שימוש, רשתות חישוב וסוכנים ילידות-קריפטו זוכות לסיפור מסחרי חד יותר. הן לא חייבות לנצח כל מודל חזית בכל משימה. הן צריכות להציע לבונים אפשרויות זולות יותר, פתוחות וגמישות במקום שבו תמחור מרכזי הופך לכואב.

עבור משקיעים ומפתחים, דוח Semianalysis ממסגר מחדש את DeAI כשאלת תשתית מעשית. העניין אינו רק האם טוקני AI אופנתיים. השאלה היא האם רשתות מבוזרות יכולות ללכוד ביקוש ממשתמשים שגדלו מעבר לתוכניות צרכניות מסובסדות.

המציאה הנוכחית חזקה עבור משתמשים כבדים, במיוחד מתכנתים. אך אם המודלים המתקדמים ביותר ימשיכו לנוע לעבר קרדיטי שימוש ותמחור API, למגזר ה-AI של הקריפטו יש חלון הזדמנויות בזמן: למכור חישוב ואינטליגנציה כשוק פתוח לפני שהסבסוד ייעלם.