JPMorgan Chase: спрос на ИИ в Китае ускоряет расширение, способность моделей становится ключевым конкурентным преимуществом

Китайская индустрия базовых моделей искусственного интеллекта вступает в стадию ускоренной коммерциализации. Morgan Stanley считает, что с постоянным улучшением качества моделей и началом их трансформации в более быстрый рост спроса, возможности больших моделей будут определять ценовую власть, а разрыв между сильными и слабыми компаниями будет все более увеличиваться.

Согласно данным Chase Trading Desk, 27 марта Morgan Stanley опубликовал отчет, который систематически ответил на десять ключевых вопросов рынка о росте спроса, ценообразовании API, конкурентной среде, рентабельности и рисках глобальной экспансии.

В отчете говорится, что 2026 год является ключевым годом для китайских предприятий, чтобы определить, смогут ли они воспроизвести кривую роста американского рынка 2025 года, при этом приложения для кодирования и агентов становятся наиболее важными катализаторами спроса.

Ускорение спроса: логика нелинейной точки поворота, кодирование и агенты - основные катализаторы

Morgan Stanley считает, что спрос на ИИ следует понимать как “движимый точками поворота”, а не как линейный рост — как только способности модели преодолевают порог, достаточно для массового разблокирования реальных рабочих процессов, спрос начинает быстро расти.

Американский рынок уже предоставил прецеденты. Согласно данным, цитируемым в отчете, годовая регулярная выручка (ARR) компании Anthropic быстро выросла с 1 миллиарда долларов в декабре 2024 года до 19 миллиардов долларов в марте 2026 года, увеличившись примерно в 19 раз за 15 месяцев.

Morgan Stanley считает, что в настоящее время в Китае существуют условия для следования аналогичной модели: внутренние способности моделей уже близки или даже превосходят уровень ведущих моделей в США год назад, а внутренние цены также лучше соответствуют местной экономической эффективности, что в совокупности улучшает коммерическую отдачу.

Логика спроса со стороны агентов также усиливается. В отчете говорится, что OpenClaw стал важным катализатором, который переводит сценарии использования с одноразового взаимодействия на многоэтапное выполнение, значительно увеличивая интенсивность токенов для каждой задачи. Tencent, Alibaba и ByteDance интегрировали инструменты, связанные с OpenClaw, в свои экосистемы.

Ценообразование API: дифференциация как главная тема, способности определяют ценовую власть

Morgan Stanley предполагает, что ценообразование API вряд ли будет двигаться в одном направлении, скорее оно будет развиваться в сторону дифференциации.

С одной стороны, способности формируют ценовую власть. Если какая-то модель может уникально выполнять высокоценные задачи, такие как кодирование агентов, долговременные рабочие процессы или корпоративная надежность, клиенты будут готовы платить премию, так как отдача может быть количественно оценена и не зависит от единичной цены токена.

С другой стороны, с постоянным улучшением эффективности аппаратного обеспечения, систем и алгоритмов, единичные затраты на вывод будут продолжать снижаться, что создаст ценовое давление на “достаточно хорошие, но остановившиеся в развитии” модели.

Исходя из этого, отчет делает вывод: модели, остающиеся на переднем крае возможностей, имеют шанс одновременно добиться роста как объема, так и цены; в то время как модели, которые не смогли продолжать улучшение, скорее всего, столкнутся с падением цен на фоне роста объемов использования, что делает перспективы рентабельности неопределенными.

Фокус конкуренции: от ценовой войны к способностям моделей

Отчет подчеркивает, что это ключевое отличие от обсуждения в прошлом году — особенно в Китае, где ранее акцент был на всеобъемлющей ценовой конкуренции.

В сценариях использования агентов клиенты на самом деле покупают не дешевые токены, а успешное выполнение задач. В отчете приводятся данные расчетов, которые показывают, что небольшое повышение надежности на одном этапе в многоэтапном рабочем процессе может привести к значительному улучшению конечного уровня выполнения задачи (успех на одном этапе увеличивается с 90% до 95%, а уровень выполнения 20 этапов будет расти с 12% до 36%).

Это означает, что модели с более высокой средней ценой токенов, но большей надежностью, могут в итоге иметь более низкие фактические затраты на каждую успешно выполненную задачу.

Morgan Stanley считает, что компании, обладающие мощными передовыми моделями, обычно могут легче расширяться на низкий рынок, в то время как компании, ориентированные на низкие цены, сталкиваются с трудностями при выходе на высокий рынок. Следовательно, конкуренция все больше сосредотачивается на абсолютном качестве моделей и инженерной эффективности, а не только на цене.

Структура отрасли: борьба на жизнь и смерть, сильные становятся сильнее

Morgan Stanley сохраняет свою оценку о “борьбе на жизнь и смерть” в индустрии больших языковых моделей, основная логика заключается в следующем: небольшие технологические различия, бесконечный цикл продуктов, коммерческие модели сосредотачиваются на продаже API, а компании, потерявшие динамику, могут быстро быть вытеснены.

В отчете указывается, что в Китае разрыв между крупными языковыми моделями часто значительно меньше, чем предполагают инвесторы, что делает рынок высоко нестабильным. Компаниям необходимо постоянно тратить средства и непрерывно обновляться, чтобы избежать отставания — оставаться на месте не является нейтральным, а означает потерю рыночной позиции.

Что касается тренда выхода интернет-гигантов на рынок B2B AI, отчет утверждает, что это делает конкуренцию между независимыми поставщиками моделей и крупными платформами более прямой.

Alibaba уже ясно определила облачные технологии и ИИ как стратегический приоритет, а недавно выпущенные продукты агентов от Tencent были детализированы для личных, разработческих и корпоративных сценариев. Morgan Stanley предполагает, что по мере того как платформы активнее продвигают монетизацию B2B, преимущество “облачной нейтральности” ослабевает, а фокус конкуренции обеих сторон смещается к самим способностям моделей.

Рентабельность: ожидается улучшение валовой прибыли, операционное плечо еще предстоит проверить

Morgan Stanley считает, что для поставщиков больших языковых моделей, которые сохраняют свои позиции на мировом уровне, валовая прибыль должна расти с улучшением эффективности моделей и эффективности чипов для вывода, а более высокие ценности рабочих нагрузок также будут поддерживать более выгодную структуру доходов. Однако более критическим вопросом в отношении рентабельности является: сможет ли рост валовой прибыли превысить темпы роста расходов на НИОКР.

Отчет использует Anthropic в качестве примера — даже если уровень доходов компании в феврале 2026 года достиг 14 миллиардов долларов, в то же время она объявила о раунде финансирования в 30 миллиардов долларов и подчеркивала продолжение передовых разработок, что подтверждает, что высокий доход не означает нормализацию интенсивности обучения.

Morgan Stanley сохраняет рейтинги “увеличить долю” для Zhizhu и MiniMax с целевыми ценами в 800 гонконгских долларов и 1,100 гонконгских долларов соответственно. Ожидается, что Zhizhu и MiniMax начнут получать прибыль с 2029 года. В отчете также подчеркивается, что более важным, чем точный год получения прибыли, является продолжение роста объемов использования и улучшение тенденции единичной экономической эффективности.

Вышеуказанные精彩内容来自追风交易台。

Для более подробного анализа, включая实时解读、一线研究 и другие материалы, пожалуйста, присоединяйтесь к 【**追风交易台▪年度会员**】.

![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-fbd1926258-e4f5fedf69-8b7abd-ceda62)

Предупреждение о рисках и отказ от ответственности

          

            Рынок несет в себе риски, инвестиции требуют осторожности. Данная статья не является личной инвестиционной рекомендацией и не учитывает особенности инвестиционных целей, финансового положения или потребностей отдельных пользователей. Пользователи должны учитывать, соответствует ли любое мнение, точка зрения или вывод, представленные в данной статье, их конкретной ситуации. Инвестируя на основе этого, ответственность ложится на инвестора.