Китайские интернет-платформы с большой пользовательской базой и развитой дистрибуцией могут начать получать значительную долю прибыли от искусственного интеллекта в горизонте двух-трех лет. Ключевое условие — смягчение ограничений на доступ к передовым чипам и инфраструктуре. Такой вывод я делаю на основе свежих оценок аналитиков UBS, представленных на отраслевом мероприятии в Шэньчжэне.
Сдвиг рыночной власти
Сейчас основную маржу в ИИ-секторе забирают поставщики оборудования и сопутствующих сервисов, поскольку рынок сталкивается с острым дефицитом вычислительных мощностей. Однако, как подчеркивает глава исследований китайского интернет-сектора UBS Кеннет Фонг, в случае ослабления экспортных барьеров «ценовая власть» перейдет к платформам, обладающим колоссальными данными и каналами монетизации. Для таких игроков, как Tencent и Alibaba, это означает возвращение к фазе активного извлечения выгоды из своих экосистем.
Тревожные сигналы в отчетности
Прогноз прозвучал на фоне резкого скачка ИИ-расходов китайских гигантов. Alibaba почти утроила капитальные затраты во втором квартале, доведя их до 52,8 млрд юаней ($7,86 млрд). Примечательно, что свободный денежный поток компании впервые ушел в минус — до -13,8 млрд юаней ($2,05 млрд). За квартал, завершившийся в июне, отток составил 44,7 млрд юаней ($6,65 млрд) — более чем вдвое выше прошлогоднего показателя. Совокупные квартальные расходы достигли 67,7 млрд юаней ($10,07 млрд).
В UBS отмечают, что рынок с осторожностью воспринимает такие инвестиции на фоне замедления макроэкономической динамики во втором полугодии. Примечательна оценка Фонга: ежегодные траты китайских техкомпаний на ИИ эквивалентны их денежному потоку за полтора года. Это создает серьезное давление на краткосрочную прибыльность.
Ставка на эффективность, а не на объем
Однако даже при слабой отдаче эти вложения необходимы, чтобы не выпасть из конкурентной гонки. Суммарные затраты китайского техсектора на ИИ составляют лишь около одной седьмой от расходов американских аналогов. Этот разрыв объясняется ограниченным доступом к передовым зарубежным чипам и меньшим масштабом бизнеса, что пока сохраняет преимущество за «железом».
Сильной стороной Китая остается эффективность затрат. По оценкам аналитика UBS Securities Сюн Вэя, стоимость обучения локальных моделей не превышает 10% от уровня глобальных лидеров, а средняя цена API у крупных китайских моделей — менее 20% от международных конкурентов. В средне- и долгосрочной перспективе решающим фактором станет не объем капзатрат, а доминирование платформ с масштабной аудиторией и данными.
Напомню, в августе Alibaba привлекла $10,2 млрд на развитие ИИ через размещение 710 млн новых акций.
Мой комментарий: Китайские платформы находятся в уникальной позиции — они могут выиграть гонку за счет тотальной экономии и масштаба, а не гонки вооружений в дата-центрах. Однако двухлетний горизонт выглядит оптимистичным: без снятия чиповых ограничений монетизация может задержаться, а текущий кэш-флоу гигантов уже демонстрирует пределы их терпения.