Китайские интернет-гиганты находятся на пороге перехода к фазе активной монетизации искусственного интеллекта. По моим оценкам, основанным на анализе рыночных трендов и данных инвестиционного банка UBS, значительную долю прибыли от ИИ эти компании начнут получать уже через два-три года. Ключевое условие — смягчение ограничений на поставки чипов и развитие необходимой инфраструктуры.
Сейчас основную маржу в секторе ИИ забирают поставщики «железа» и сопутствующих услуг. Рынок упирается в острый дефицит вычислительных мощностей, что временно смещает баланс сил в пользу производителей оборудования. Однако, как подчеркивает глава исследований китайского интернет-сектора UBS Кеннет Фонг, если ограничения ослабнут, «ценовая власть» неизбежно перейдет к платформам с большой аудиторией, уникальными данными и развитыми каналами дистрибуции.
Затраты гигантов: ставка на будущее или риск для прибыли?
Прогнозы звучат на фоне беспрецедентного роста ИИ-расходов со стороны Tencent и Alibaba. Последняя почти утроила капитальные затраты во втором квартале — до 52,8 млрд юаней ($7,86 млрд). Примечательно, что свободный денежный поток компании впервые стал отрицательным, составив минус 13,8 млрд юаней ($2,05 млрд). За квартал, завершившийся в июне, отток свободного денежного потока достиг 44,7 млрд юаней ($6,65 млрд) — это более чем вдвое выше показателя годичной давности. Общие квартальные расходы компании взлетели до 67,7 млрд юаней ($10,07 млрд).
В UBS справедливо отмечают, что рынок настороженно смотрит на такие вложения, особенно на фоне замедления макросреды во второй половине года и давления на краткосрочную прибыль. Фонг оценивает ежегодные траты китайских техкомпаний на ИИ в сумму, эквивалентную их денежному потоку за полтора года. Это колоссальная нагрузка, но она необходима для сохранения конкурентоспособности.
Эффективность как главное оружие
Даже если отдача от инвестиций окажется слабее ожиданий, эти расходы критически важны, чтобы не вылететь из гонки. Примечательно, что совокупные затраты китайских технологических компаний на ИИ составляют лишь около одной седьмой от расходов их американских конкурентов. Этот разрыв напрямую связан с ограниченным доступом к передовым зарубежным чипам и меньшим масштабом бизнеса. В краткосрочной перспективе это сохраняет преимущество за производителями «железа».
Однако у китайского ИИ-сектора есть и неоспоримое преимущество — эффективность затрат. Стоимость обучения местных моделей составляет менее 10% от уровня глобальных лидеров, а средняя цена API у крупных китайских моделей — менее 20% от международных конкурентов. В средне- и долгосрочной перспективе ключевым фактором станет не объем капитальных затрат, а доминирование платформ с крупной аудиторией, данными и каналами распространения сервисов.
Мой взгляд: Китайские платформы находятся в уникальной позиции. Их главный козырь — не гонка вооружений в вычислительных мощностях, а умение извлекать прибыль из данных и пользовательской базы. Если инфраструктурные ограничения будут сняты, мы станем свидетелями взрывного роста монетизации ИИ-сервисов в Китае, что может перекроить глобальный баланс сил в технологическом секторе.