Гонконгский рынок акций и новая история AI: принятие «Токен-экономики»

В начале 2026 года сектор AI в гонконгских акциях (H-share) переживает реконструкцию логики оценки, становясь фокусом внимания глобального капитала. По состоянию на полуденную торговлю 24 марта индекс Hang Seng Tech составил 4779,52 пункта, +1,42%. Стоит отметить, что индекс Hang Seng Hong Kong Stock Connect AI Theme, отражающий общие показатели AI-индустрии, в годовом выражении вырос примерно на 15%, показывая, что средства ускоряют концентрацию в AI-направлении.

На этой волне особенно заметно выделяются «близнецы» отечественных AI-больших моделей в G-шарах. На полуденной торговле 24 марта последняя цена акций MiniMax составила 999 гонконгских долларов, +9%, общая рыночная капитализация — около 313.32B гонконгских долларов; а последняя цена акций Zhipu составила 627 гонконгских долларов, +6,27%, общая рыночная капитализация — 279.54B гонконгских долларов. С момента листинга годовой рост котировок обеих компаний превышает 400%.

За рыночным ажиотажем прослеживается четкая линия оценки: когда AI-агенты вроде OpenClaw запускают «волну прикладного внедрения», расход Token на одну задачу растет экспоненциально. Token, как минимальная единица обработки информации AI-большой модели, становится ключевой расчетной единицей, измеряющей глубину внедрения AI-бизнеса и потенциал его коммерциализации.

В этой конкурентной трансформации, вызванной волной AI-больших моделей, инвесторы и аналитики в Гонконге заново ищут «линейку» для измерения ценности.

Перестройка конкурентной картины

Смена якоря оценки в секторе AI в Гонконге начинается с изменения конкурентной структуры на рынке Гонконга.

По мнению рыночных аналитиков, сейчас индекс Hang Seng Tech по-прежнему имеет в основе традиционный интернет и софтверные компании, однако в рамках этой AI-революции большие модели становятся новым входом в поток пользователей и новым центром формирования стоимости, а пользовательское время и коммерческое пространство традиционных платформ и софта продолжают подвергаться эрозии.

В январе 2026 года MiniMax и Zhipu стали первыми в мире компаниями, которые разработали и вывели на биржу большие модели. После того как «близнецы» отечественных AI-больших моделей выросли в цене в несколько раз, их рыночная капитализация уже сопоставима с Baidu и сравнима с JD.com.

«Листинг технологических компаний вроде MiniMax и Zhipu дает возможность инвесторам напрямую участвовать в развитии китайского AI, а также избавляет от пассивного несения экспозиции к традиционным бизнесам, таким как e-commerce и доставка еды, которое возникает при инвестировании в восемь технологических гигантов». Об этом корреспонденту сообщил старший аналитик-стратег по акциям Bloomberg Industry Research Чэнь Минкан. «Языковые большие модели, разработанные этими компаниями, входят в число лидеров по глобальному рейтингу, а их продукты демонстрируют сильные результаты как по производительности, так и по эффективности затрат».

Чэнь Минкан считает, что рост котировок «близнецов» отечественных AI-больших моделей в несколько раз с момента листинга, вероятно, отражает оптимистичные ожидания рынка относительно перспектив раннего внедрения, а также спроса на модели с высокой производительностью и эффективностью затрат.

Рынок ожидает, что годовой прирост выручки MiniMax и Zhipu будет превышать 150% у обеих компаний — значительно выше темпов роста на однозначных процентах у «восьми технологических гигантов» Китая и ниже двухзначных показателей темпов роста у «семи технологических гигантов» США.

Если история новых игроков в AI — это «с 0 до 1», то то, что сейчас демонстрируют гиганты традиционного интернета, — это прыжок «с 1 до 10».

С начала года планы по капитальным затратам (капвложения) таких старых технологических гигантов, как Tencent, Alibaba и Baidu, неоднократно привлекали внимание рынка. Стремясь перехватить AI-вход, игроки с мощными денежными потоками готовы вкладывать огромные средства в вычислительную инфраструктуру и разработку моделей.

«Старые игроки столкнулись с новым попутным ветром. Увеличение капвложений, разумеется, означает, что они рассчитывают на развитие отрасли. Использовать новые бизнес-модели в сочетании с уже существующими, чтобы обеспечить рост по геометрической прогрессии — это сценарий, который традиционные гиганты интернета либо намеренно выбирают, либо вынуждены выбирать». Об этом заявил главный стратег по инвестициям отдела wealth solution компании Standard Chartered China Ван Синьцзе. «В текущей отраслевой бизнес-модели обязательно появятся разнообразные сценарии применения. Для гигантов интернета увеличение капвложений и затем быстрый монетизирующий результат — это направление развития на данный момент».

Чэнь Минкан прогнозирует, что облачные сервисные гиганты контролируют полнофункциональную AI-инфраструктуру и, возможно, будут применять стратегию пакетного предложения услуг, формируя преимущество в ценообразовании и маржинальности. В будущем конкуренция в отрасли, вероятно, усилится.

По мере того как AI-агенты вроде OpenClaw запускают волну «прикладного внедрения», интернет-гиганты ускоряют переход от «соревнования моделей» к «занятию позиций в сценариях». Tencent быстро запускает универсального AI-агента WorkBuddy, совместимого с навыками OpenClaw; Alibaba Cloud выводит специализированную сервисную услугу зеркальных образов; JD Cloud проводит пилотирование в направлениях розницы, логистики и т. п. Эти старые игроки с огромной пользовательской экосистемой пытаются открыть новое пространство роста с помощью OpenClaw.

Эти коллективные действия, направленные на объятие OpenClaw, вскоре дали отклик на рынке капитала. Tencent стала одним из крупнейших победителей: 10 марта, на следующий день после запуска WorkBuddy, котировки при открытии выросли; в течение дня максимум достиг 556 гонконгских долларов; дневной рост составил 7,27%, что стало крупнейшим однодневным ростом за почти 3 месяца. Объем сделок превысил 30 млрд гонконгских долларов, а рыночные ожидания относительно его AI-коммерциализации были полностью подогреты; Alibaba, принадлежащая Alibaba Cloud, не показала взрывного роста в один день, но благодаря услуге Bailian MaaS при ускорившемся росте расхода Token сформировала исторически самый высокий темп прироста; в середине марта в ходе отскока технологических акций ее котировки уверенно возвращались вверх, подтверждая признание рынком ее стратегии в Token-бизнесе; JD Group после выхода новостей о пилотировании в розничных и логистических сценариях также ушла от прежней боковой динамики: с 12 по 16 марта подряд пять торговых дней закрывалась ростом, и котировки H-share постепенно восстановились с 108,6 до 111,5 гонконгских долларов.

Когда OpenClaw переводит AI от «диалога и интерактивности» к «выполнению задач», расход Token на одну задачу растет экспоненциально. Token больше не является лишь единицей учета вычислительных мощностей на техническом уровне — он превращается в ключевую расчетную единицу для оценки глубины внедрения AI-бизнеса и потенциала его коммерциализации. Именно это и является отправной точкой ключевой логики, в которой происходит «переезд» якоря оценки AI к Token.

«Твердая валюта» цифровой экономической эпохи

В марте 2026 года на конференции GTC компании NVIDIA ее основатель и CEO Хуан Жэнсюн (Хуанг Жэньсюнь) предложил новый концепт, который должен переосмыслить представления о отрасли — «Token factory» («завод Token»). По его мнению, дата-центры переживают коренную смену роли: это больше не то «электронное хранилище» прошлого, предназначенное для хранения файлов и данных, а интеллектуальная производственная линия, работающая днем и ночью. На вход этой фабрики поступают электроэнергия и данные, а на выходе производятся Token.

Как и сказал Хуан Жэнсюн, Token стал «твердой валютой» цифровой экономической эпохи, и эффективность его генерации напрямую определяет способность технологических компаний выживать и траекторию их доходов.

Что такое Token?

Если объяснить просто, Token — это минимальная единица измерения каждой интеракции пользователя и модели: каждое ваше слово, каждый знак препинания, которые вы вводите в AI, и каждый символ, которым модель отвечает, будут разбиты и потребуют определенное количество Token.

Для инвесторов, почему Token стал фокусом внимания, состоит в том, что впервые доходная часть AI-компаний и их затратная часть объединяются в одну и ту же измеримую шкалу.

«Для сектора AI традиционная оценка по PE на самом деле работает не очень эффективно. Для подобных потенциально высокорастущих отраслей инвесторы в основном фокусируются на ее будущей потенциальной прибыльности». Ван Синьцзе сообщил корреспонденту.

Ван Синьцзе отметил, что на текущем этапе формирования позиции значительный объем капитальных затрат может оказаться не в состоянии сделать эти компании немедленно прибыльными. Поэтому в AI-индустрии текущие показатели пользовательского потока и расхода Token — то, на что инвесторы обращают больше внимания, потому что это повышает вероятность будущей прибыльности.

Например, когда аналитики готовят оценочные отчеты по AI-компаниям, они начинают смотреть не только на традиционную отчетность о прибылях и убытках, но и пытаются оценить долю объема расхода Token компании на глобальном рынке подписок и API для больших моделей, а также определить валовую прибыль, которую позволяет генерировать единица Token.

За этой сменой логики оценки стоит новое понимание рынком сущности бизнес-модели AI-компаний: рост расхода Token означает повышение вовлеченности пользователей и углубление проникновения в бизнес, а рост способности монетизировать единицу Token означает, что бизнес-модель движется к зрелости.

Конкретно: нативные компании с большими моделями выигрывают высокую оценку благодаря технологической базе, потому что инвесторы верят, что их расход Token способен расти экспоненциально; а традиционные платформенные гиганты, имеющие огромное количество сценариев, получают более высокие ожидания по монетизации, потому что существующие бизнесы — рекомендации e-commerce, диспетчеризация доставки, дистрибуция контента и т. п. — по природе создают каналы, которые способны превращать вызовы Token в реальные доходы.

Премьер экономист фонда Qianhai Kaiyuan Ян Дэлун отметил корреспонденту, что в эпоху AI в Гонконге больше ценят такие новые индикаторы, как поток клиентов. Изменение этой логики оценки также существенно влияет на ценообразование оценки технологических акций в Гонконге: инвесторы будут уделять больше внимания преимуществам технологических компаний в Token и big data.

Когда Token становится новой единицей оценки

На этом тренде Token становится новым якорем оценки для AI-компаний. Менеджер фонда CEEC CNI Robotics Index Fund по управлению активами, Сун Вэйвэй, сообщил корреспонденту, что OpenClaw — это парадигмальный переход AI от «разговора» к «исполнению», а расход Token — это первый принцип для всей инвестиционной цепочки.

Бизнес-модель чистых AI-компаний сильно зависит от объема расхода Token. Базовая логика того, что им выгодно в каком-то направлении, по сути передается через этот мультипликативный эффект.

Коммерческие данные «близнецов» в H-share — лучшее тому подтверждение: MiniMax за счет взрывного роста текстовой линейки моделей M2 увеличила средний дневной расход Token более чем в 6 раз по сравнению с декабрем 2025 года; это привело к тому, что выручка за весь 2025 год взлетела на 158,9% г/г до 79.04M долларов США. Валовая маржа при этом выросла с 12,2% до 25,4% — демонстрируя выдающуюся эффективность коммерциализации.

А Zhipu, опираясь на быструю коммерциализацию API-сервисов флагманской модели GLM-5, продолжает наращивать расход Token: средний дневной расход Token уже достиг 4,2 трлн в ноябре 2025 года, что подтолкнуло выручку в 2025 году к росту в несколько раз. Ее платформа MaaS собрала более 3 млн компаний и разработчиков приложений; цена на API в первом квартале 2026 года суммарно была повышена на 83%, и отчетливо видна тенденция «рост количества и цены одновременно».

Общая черта этих двух компаний заключается в том, что количество вызовов Token стало прямым показателем дохода, а исполнение результатов обеспечивает завершение перехода оценки от «концепт-драйва» к «доход-драйву».

Старший инвестиционный стратег по управлению благосостоянием Royal Bank of Canada Дуань Найжун сообщил корреспонденту, что сейчас «новые силы» в AI в большинстве своем еще не являются прибыльными, поэтому рынок больше фокусируется на их динамике роста.

Дуань Найжун считает, что в контексте «Token-инфляции» в Гонконге ценовой якорь для технологических акций можно рассматривать по следующим измерениям: во-первых, это эффективность конверсии расхода Token в выручку, то есть сколько дохода может генерировать единица Token — это определяет реальную прибыльность бизнеса; во-вторых, это коэффициент монетизации потока и клиентская лояльность, включая коэффициент удержания клиентов, коэффициент платного продления и т. п., что отражает устойчивость доходов; в-третьих, способность к фиксации будущих поступлений при предоплате, то есть насколько компания фиксирует будущую выручку через предоплаченные пакеты, подписки и т. п., что лучше отражает стабильность бизнеса.

Важно отметить, что преимущества отечественных AI-моделей по производительности и соотношению цена/качество поддерживают их конкурентоспособность в Token. А ценовые преимущества и преимущества по затратам Token также являются одной из баз для формирования премии к оценке.

Данные на агрегаторе сторонних API OpenRouter показывают, что во второй половине февраля 2026 года объем использования API Token с применением китайских AI-моделей впервые превысил объем для американских AI-моделей.

Согласно последнему исследовательскому отчету Goldman Sachs, полученному корреспондентом, разрыв в производительности между новым поколением китайских AI-моделей и американскими моделями заметно сокращается, что поддерживает сверхдлинное контекстное окно до 1 млн Token и мощные функции агентов. Во-вторых, цены на Token для китайских AI-моделей составляют лишь 5%–10% от цен флагманских американских моделей, то есть соотношение цена/качество более выражено. Наконец, китайские AI-модели демонстрируют отличные результаты в мультимодальных областях, таких как текст, видео и аудио, расширяя сценарии применения Token.

В исследовательском отчете Goldman Sachs аналитики считают, что резкий рост спроса на Token обеспечит китайским компаниям в AI прорыв по доходам и одновременно будет способствовать росту доходов облачных сервисов.

В аспекте конкурентной картины независимые компании, разрабатывающие AI-модели, по оценкам, быстро взойдут в силу благодаря бизнесу Token и будут конкурировать с интернет-гигантами; а ведущие интернет-компании будут укреплять преимущества в инфраструктуре, связанной с Token, за счет капитальных затрат.

Отраслевой исследовательский отчет Bloomberg указывает, что взрывной рост котировок MiniMax, Zhipu AI и подобных компаний по сути является рыночным признанием комбинации «низкая стоимость токенов + высокая скорость роста спроса», из-за чего их рыночная капитализация быстро сравнялась с такими технологическими гигантами, как JD.com и Baidu.

Для инвесторов, возможно, потребуется принять один реальный факт: в отрасли, которая быстро итеративно развивается, как AI, возможно, не существует «вечно» одного якоря ценности. Сегодняшний Token завтра может быть заменен новой единицей измерения; сегодняшнего лидера завтра могут опрокинуть игроки из смежных сфер.

Можно считать определенным одно: акции Гонконга становятся ключевой сценой для стыковки китайской AI-индустрии и глобального капитала. На этой сцене история только начинается.

(Чжан Вэйцзе также внес вклад в интервью для этой статьи)

(Автор: Юань Сыцзе; Редактор: Чжу Линна)

Огромные объемы информации, точная интерпретация — все в приложении Sina Finance APP

Ответственный: Цзян Юханя