Wzrost wartości akcji Claude'a o 40-krotność pokazuje, dlaczego doświadczeni programiści kryptowalutowi otrzymują tak rzadką okazję

W raporcie z czerwca 2026 r. przetestowano poziomy konsumenckie firm Anthropic i OpenAI, uruchamiając długoterminowe zadania kodowania i zadania agentowe do wyczerpania tygodniowych limitów.

Wynik był jednoznaczny: abonamenty za 200 dolarów mogą zachowywać się mniej jak zwykłe plany oprogramowania, a bardziej jak silnie dotowane umowy obliczeniowe.

Ujawnienie ukrytej dotacji

Według raportu, ChatGPT Pro 20x, którego cena wynosi 200 dolarów miesięcznie, zapewnił szacunkową wartość tokenów równoważną API wynoszącą do około 14 000 dolarów przy intensywnym użytkowaniu. Claude Max 20x, również w cenie 200 dolarów, osiągnął szacunkową wartość równoważną API wynoszącą około 8 000 dolarów.

Niższe poziomy podążały za tym samym schematem. Szacowano, że wartość Claude Pro za 20 USD wynosiła blisko 400 USD, podczas gdy wartość ChatGPT Plus za 20 USD wynosiła około 700 USD. Obliczenia te są szczególnie istotne dla programistów kryptowalutowych wykorzystujących sztuczną inteligencję do przeglądania kodu, debugowania smart kontraktów, budowania infrastruktury handlowej oraz uruchamiania agentów korzystających z narzędzi.

Semianalysis podkreśliło, że liczby te odzwierciedlają maksymalną wartość limitu, a nie średnie zachowanie subskrybentów. Większość klientów nie wyczerpuje tygodniowych limitów przy użyciu dużych baz kodu, wielokrotnych pętli debugowania i agentowych przepływów pracy. Robią to zaawansowani użytkownicy i właśnie w tym miejscu ekonomia staje się trudna.

Odkryj pułapkę marży

Zakładając 75% marży brutto API, firma Semianalysis odkryła, że ekonomika subskrypcji może stać się ujemna przy umiarkowanym wykorzystaniu. Przy pełnym wykorzystaniu raport oszacował marże na poziomie bliskim -900% dla Claude Max 20x i -1650% dla najwyższego poziomu OpenAI.

Stwarza to problem strategiczny dla laboratoriów AI. Zbyt otwarte obniżanie limitów grozi rozgniewaniem tych samych programistów, którzy zbudowali codzienne przepływy pracy wokół tych produktów. Semianalysis twierdzi, że bardziej prawdopodobna ścieżka jest subtelniejsza: utrzymanie atrakcyjności subskrypcji, ale zarezerwowanie najnowszych i najdroższych modeli dla API, kredytów użytkowania i kanałów korporacyjnych.

Wprowadzenie modelu Claude Fable 5 przez firmę Anthropic wpisuje się w ten schemat. Model klasy Mythos jest dostępny bez dodatkowych kosztów w ramach subskrypcji Pro, Max, Team oraz Enterprise opartych na liczbie stanowisk tylko do 22 czerwca 2026 r. Po tym terminie Fable 5 przejdzie na system kredytów użytkowych, chyba że pojemność pozwoli na powrót do standardowych planów.

Przesuń modele Frontier za liczniki

Ta zmiana ma znaczenie, ponieważ cena Fable 5 wynosi 10 USD za milion tokenów wejściowych i 50 USD za milion tokenów wyjściowych, czyli dwukrotnie więcej niż cena katalogowa Opus 4.8. Pozostawienie modelu o takim profilu cenowym w planach ryczałtowych sprawiłoby, że jeszcze trudniej byłoby uzasadnić dotacje.

Dla zespołów kryptowalutowych przesłanie jest jasne: dzisiejszy arbitraż subskrypcji AI może być wartościowy, ale nie ma gwarancji, że będzie trwał. Kolejny etap prawdopodobnie sprzyjać będzie wykorzystaniu hybrydowemu, z subskrypcjami na codzienną pracę interaktywną i systemami opartymi na pomiarach zużycia dla obciążeń agentów na poziomie produkcyjnym.

Właśnie w tym miejscu zdecentralizowana sztuczna inteligencja, często nazywana DeAI, AI x crypto lub zdecentralizowanymi sieciami infrastruktury fizycznej skoncentrowanymi na AI, może stać się czymś więcej niż tylko tematem spekulacyjnym. Projekty te mają na celu przekształcenie mocy obliczeniowej, wnioskowania, dostępu do modeli i autonomicznych agentów w sieci wyceniane rynkowo, a nie w zamknięte systemy kontrolowane przez kilka laboratoriów.

Otwórz zdecentralizowaną drogę ucieczki dla AI

Projekt io.net agreguje moc obliczeniową GPU z centrów danych, kopaczy i niezależnych dostawców sprzętu na potrzeby obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Jego założenie jest proste: umożliwić użytkownikom pozyskiwanie mocy obliczeniowej poprzez zdecentralizowaną sieć, podczas gdy systemy agentowe mogą przydzielać zasoby GPU w miarę potrzeb.

Inny projekt DeAI, Render Network, rozszerzył się z zdecentralizowanego renderowania na szersze obciążenia AI oparte na GPU. Akash Network oferuje otwartą chmurę dla potrzeb CPU, GPU i pamięci masowej. Ponadto Nosana, zbudowana na Solanie, koncentruje się na skalowalnym wnioskowaniu modeli AI.

Bittensor podąża inną ścieżką. Jego system subsieci nagradza górników, którzy dostarczają użyteczne wyniki AI, podczas gdy walidatorzy oceniają jakość. W tym modelu inteligencja staje się konkurencyjnym rynkiem, a nie tylko scentralizowanym produktem sprzedawanym w ramach subskrypcji lub panelu API.

Zmień agentów w infrastrukturę kryptowalutową

Ridges AI, podsieć 62 Bittensor, jest jednym z najwyraźniejszych przykładów związanych z tezą Semianalysis. Koncentruje się na autonomicznych agentach inżynierii oprogramowania, które mogą pobierać repozytoria, naprawiać problemy, pisać kod, testować zmiany i przesyłać pull requesty.

To sprawia, że jest to bezpośredni odpowiednik dużych obciążeń związanych z kodowaniem, które napędzały najwyższe wartości subskrypcji Semianalysis. Zamiast polegać całkowicie na OpenAI lub Anthropic, programiści kryptowalut mogliby przekierować część pracy do zdecentralizowanych sieci wnioskowania i agentów, gdy koszt, dostęp lub elastyczność staną się ważniejsze niż korzystanie z najnowszego modelu zastrzeżonego.

Virtuals Protocol rozszerza ten temat na tokenizowane agenty AI, podczas gdy Artificial Superintelligence Alliance łączy Fetch.ai, SingularityNET i powiązane elementy wokół usług autonomicznych agentów i zdecentralizowanej koordynacji AI. Internet Computer i NEAR również wpisują się w tę dyskusję dzięki wykonywaniu AI w łańcuchu bloków i infrastrukturze przyjaznej dla agentów.

Wycena następnego cyklu AI

Warto zwrócić uwagę na pewne zastrzeżenie. Wiele zdecentralizowanych systemów AI nadal opiera się na modelach open source i nie każde obciążenie będzie pasowało do najnowszych systemów pionierskich od OpenAI czy Anthropic. Opóźnienia, weryfikacja, kwestie regulacyjne i kontrola jakości pozostają aktualnymi wyzwaniami. Wśród dzisiejszych wysiłków związanych z DeAI tylko nieliczne mogą odnieść sukces, a niezliczone liczne ostatecznie poniosą porażkę.

Mimo to kierunek jest jasny. Jeśli scentralizowane firmy zajmujące się sztuczną inteligencją będą promować modele premium za licznikami, sieci obliczeniowe oparte na kryptowalutach i sieci agentów zyskają bardziej wyrazistą perspektywę komercyjną. Nie muszą one pokonywać każdego pionierskiego modelu w każdym zadaniu. Muszą one oferować twórcom tańsze, otwarte i elastyczne opcje tam, gdzie scentralizowane ceny stają się uciążliwe.
Dla inwestorów i programistów raport Semianalysis przedstawia DeAI w nowym świetle jako praktyczną kwestię infrastrukturalną. Nie chodzi tylko o to, czy tokeny AI są modne. Pytanie brzmi, czy sieci zdecentralizowane są w stanie zaspokoić popyt użytkowników, którzy wyrośli już z dotowanych planów konsumenckich.

Obecna oferta jest bardzo atrakcyjna dla intensywnych użytkowników, zwłaszcza programistów. Jeśli jednak najbardziej zaawansowane modele będą nadal zmierzać w kierunku kredytów użytkowych i cen API, sektor AI kryptowalut ma przed sobą świetną okazję: sprzedaż mocy obliczeniowej i inteligencji na otwartym rynku, zanim znikną dotacje.