# Сколько могли стоить 130 миллиардов токенов *[[about|Санжар Аубакиров]] · опубликовано 22 сентября 2026 года* Недавно я писал о [[Posts/29-navier-stokes-ai-memory|решении задачи Навье—Стокса]] и споре об авторстве. Тогда меня интересовало, кому принадлежат идеи, которые человек формулирует в разговоре с ИИ. Теперь я хочу посмотреть на ту же историю с другой стороны и понять, сколько могла стоить такая работа. ![[navier-stokes-token-economics.png]] Для решения задачи агенты отправили 2,7 миллиона сообщений и использовали около 130 миллиардов выходных токенов. В группе, которая нашла решение, одновременно работало порядка 10 000 агентов. От запуска первых агентов до результата прошло 88 часов. Ещё 17 часов заняли формализация и проверка доказательства. В среднем получилось около 48 тысяч выходных токенов на одно сообщение и почти 1,5 миллиарда в час. ## Цена для клиента Основную часть работы выполнила внутренняя модель OpenAI. Компания пишет, что она значительно превосходит GPT-6 Astra, но не называет её цену. Для сравнения остаётся опубликованный тариф Astra — 50 долларов за миллион выходных токенов. Если считать по этому тарифу, 130 миллиардов токенов обошлись бы клиенту в **6,5 миллиона долларов**. Это примерно 2,4 доллара за одно сообщение или почти 74 тысячи долларов за каждый час работы всей системы. Это не себестоимость OpenAI, а цена такого запуска для заказчика. ## Прямые расходы OpenAI не рассказала, на каком оборудовании работала модель. Поэтому возьмём условный кластер из 10 000 видеокарт и прикинем расходы. ### Серверы Возьмём популярную NVIDIA H200. В одной системе DGX H200 установлено восемь таких видеокарт, а вся система потребляет до 10,2 кВт. Десять тысяч H200 — это 1 250 систем. За 88 часов они израсходуют около **1 120 МВт·ч** электричества стоимостью примерно **100 тысяч долларов**. С более мощными B200 расход вырастет примерно до **1 570 МВт·ч и 145 тысяч долларов**. ### Охлаждение и дата-центр Серверы нельзя просто поставить в помещение и включить. Их нужно охлаждать, электричество теряется при преобразовании, работают насосы, освещение и другое оборудование. Добавим на всё это ещё 20 процентов. В расчёте с B200 получится около **315 МВт·ч и 30 тысяч долларов**. Вместе серверы и дата-центр израсходуют около **1 900 МВт·ч** электричества стоимостью примерно **175 тысяч долларов**. Для простоты округлим их до **2 000 МВт·ч и 200 тысяч долларов**. Примерно столько электричества жители девятисот квартир Esentai City в Алматы расходуют за целый год. Вычислительному кластеру понадобилось меньше четырёх дней. ### Вода В примере Министерства энергетики США на каждый киловатт-час вычислений приходится 0,7 литра воды. Для расчёта с B200 это около **1,1 миллиона литров**, или 1 100 кубометров. Чуть меньше половины олимпийского бассейна. При других допущениях [Kursiv насчитал даже пять олимпийских бассейнов](https://uz.kursiv.media/en/2026-09-09/openai-maths-problem-water-use/). Вода циркулирует в системе охлаждения, но часть её постоянно испаряется и уносит тепло. Другую часть приходится сливать, чтобы удалить накопившиеся соли. Потери восполняют свежей водой. За 88 часов такой системе потребовалось бы около 1,1 миллиона литров, большая часть которых в итоге ушла бы в атмосферу. Вместе с водоотведением такой объём обойдётся примерно в **четыре тысячи долларов**. > **За четыре дня дата-центр забрал из местного водоснабжения почти половину олимпийского бассейна. Большая часть этой воды ушла в атмосферу.** На фоне остальных расходов четыре тысячи долларов почти незаметны. Но для людей и природы важен не счёт, а сам объём воды. Для крупного города 1 100 кубометров — не так много. В засушливом регионе такой запуск забирает воду, которой и без того не хватает. ## Цена научного поиска Электричество и вода обошлись бы примерно в **200 тысяч долларов**. Если добавить хранение данных, сеть, выполнение кода и другие текущие расходы дата-центра, можно округлить прямые затраты до **250 тысяч долларов**. Разработка модели и покупка оборудования сюда не входят. Институт Клэя обещает за решение задачи Навье—Стокса **один миллион долларов**. Это вчетверо больше прямых расходов на вычисления. Однако OpenAI уже заявила, что не будет претендовать на премию. Если бы тот же запуск заказывал внешний клиент, он получил бы счёт на **6,5 миллиона долларов**. В эту цену входят оборудование, разработка модели и доход компании. Премия Института Клэя почти в шесть раз меньше. Похоже, так теперь выглядит новая экономика научного поиска. Математики десятилетиями искали решение. Потом в дело вступил огромный вычислительный комплекс. За 88 часов он создал 130 миллиардов токенов, израсходовал около двух гигаватт-часов электричества и мог выпарить почти половину олимпийского бассейна воды. Раньше цену исследования мы измеряли годами работы, грантами и зарплатами учёных. Теперь к ним добавляются токены, видеокарты, электричество и вода. --- Подписывайтесь на мой [Telegram-канал](https://t.me/saubakirov), чтобы следить за моими мыслями и поисками. --- ## Источники - [OpenAI. On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem](https://openai.com/index/navier-stokes-solution/) - [OpenAI. GPT-6 Astra Model](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) - [Clay Mathematics Institute. Navier–Stokes Announcement](https://www.claymath.org/news/navier-stokes-announcement/) - [NVIDIA. DGX H100/H200 User Guide](https://docs.nvidia.com/dgx/dgxh100-user-guide/introduction-to-dgxh100.html) - [NVIDIA. DGX B200 specifications](https://www.nvidia.com/en-sg/data-center/dgx-b200/) - [U.S. Department of Energy. Cooling Water Efficiency Opportunities for Federal Data Centers](https://www.energy.gov/cmei/femp/cooling-water-efficiency-opportunities-federal-data-centers) - [U.S. Department of Energy. Cooling Tower Management](https://www.energy.gov/cmei/femp/best-management-practice-10-cooling-tower-management) - [U.S. Energy Information Administration. Electricity Monthly Update, June 2026](https://www.eia.gov/electricity/monthly/update/end-use.php) - [U.S. Environmental Protection Agency. Average commercial water and wastewater rates](https://www.epa.gov/watersense/data-and-information-used-watersense) - [Korter. Esentai City](https://korter.kz/%D0%B6%D0%BA-esentai-city-%D0%B0%D0%BB%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%8B) - [Kursiv. OpenAI drains five Olympic pools to solve century-old maths problem](https://uz.kursiv.media/en/2026-09-09/openai-maths-problem-water-use/)