Az MI-tokenek olcsóbbak, a GPU-hardver mégsem enged

• Az MI-modellek tokenárai csökkennek, miközben a H100-as GPU-k bérleti díjai továbbra is magasak, vagy akár emelkednek.
• A jelenséget a Jevons-paradoxon magyarázhatja: az olcsóbb használat új alkalmazásokat és nagyobb fogyasztást ösztönöz.
• A kereslet lassulása a chipgyártóktól a felhőszolgáltatókig az egész ellátási láncot érintheti.

Az MI-piacon különös árképzési helyzet alakult ki: a modellek elszámolási egységének számító tokenek olcsóbbá válnak, de a mögöttük álló számítási kapacitás, különösen a H100-as GPU-k bérlete, továbbra is drága marad. A THE DECODER által ismertetett adatok szerint ez a Jevons-paradoxon klasszikus példája lehet.[^1]

Jevons-paradoxon az MI-tokenek és a GPU-hardver piacán

Az a16z által hivatkozott, 2026 augusztusáig gyűjtött adatok alapján a tokenárindex folyamatosan csökkent, miközben a H100-as GPU-k bérleti árai magas szinten maradtak, illetve egyes időszakokban növekedtek.[^1]

A Jevons-paradoxon lényege, hogy egy erőforrás hatékonyabbá vagy olcsóbbá válása nem feltétlenül mérsékli a teljes fogyasztást. Ellenkezőleg: ha a használat olcsóbb lesz, új felhasználási módok jelenhetnek meg, ezért az összesített kereslet gyorsabban nőhet, mint amennyivel az egységköltség csökken.[^1]

„Az olcsóbb MI-használat több keresletet teremt.”[^1]

Az MI-ügynökök növelhetik a tokenfogyasztást

Az olcsóbb tokenek megkönnyítik az MI-ügynökök, az automatizált munkafolyamatok és más, nagy számításigényű alkalmazások elterjedését. Ugyanakkor nem világos, hogy a kereslet mekkora része származik közvetlenül az emberi felhasználók növekvő aktivitásából, és mennyit generálnak maguk az automatizált rendszerek.[^1]

A forrás szerint különösen az ügynöki működésű MI-rendszerek használhatnak fel nagy mennyiségű tokent, mert egy feladat megoldásához több lépésben elemeznek, eszközöket hívnak meg és újabb utasításokat dolgoznak fel.[^1]

Miért maradhat drága a GPU-hardver?

A magas hardverköltségek fennmaradása azon múlik, hogy az MI-használat elég gyorsan bővül-e ahhoz, hogy ellensúlyozza a tokenek olcsóbbá válását. Amíg a teljes számítási igény gyorsabban növekszik, mint amennyivel az egy tokenre jutó ár csökken, a nagy teljesítményű GPU-k iránti kereslet is erős maradhat.[^1]

• A chipgyártók a nagy teljesítményű gyorsítók iránti tartós keresletre építenek.
• A memóriagyártók és az adatközponti beszállítók szintén profitálhatnak a számítási kapacitás bővüléséből.
• Az energiaszolgáltatók és a felhőszolgáltatók bevétele is összefügghet az MI-rendszerek növekvő erőforrásigényével.[^1]

A kereslet lassulása pénzügyi kockázatot jelenthet

Ha az MI iránti kereslet növekedése érdemben lassulna, az a teljes technológiai ellátási láncra nyomást helyezhetne. A THE DECODER értelmezése szerint ilyen helyzetben a chipek, a memória, az energia és a felhőkapacitás piacán is gyengülhetnek a várakozások, ami a pénzügyi piacokon is kedvezőtlen reakciót válthat ki.[^1]

A forrás példaként említi, hogy az amerikai tőzsde negatívan reagált arra a hírre, amely szerint az OpenAI évesített bevétele alacsonyabb lehet a korábban közöltnél. Ez azt jelzi, hogy a befektetők érzékenyen figyelik az MI-szolgáltatások tényleges bevételi és keresleti adatait.[^1]

Összefoglaló: az olcsóbb MI nem feltétlenül csökkenti a költségeket

A tokenárak esése önmagában nem jelenti azt, hogy az MI-infrastruktúra olcsóbbá válik. Ha az alacsonyabb ár új felhasználási eseteket és nagyobb tokenforgalmat teremt, a GPU-k iránti kereslet tartósan magas maradhat. A piac következő időszakának kulcskérdése az lesz, hogy a használat növekedése képes-e fenntartani ezt az egyensúlyt.[^1]

Forrás:

[^1]: THE DECODER (2026. október 11.). „Jevons-Paradox im KI-Markt: Token-Preise fallen, doch GPU-Hardware bleibt teuer”. THE DECODER. Közzétéve 2026. 10. 11.