Западные ценные бумаги: ускорение индустриализации ИИ, отечественный ведущий поставщик моделей ARR достиг значительного роста

Восточно-Западное Брокерское Общество опубликовало аналитический отчет, в котором говорится, что коммерциализация больших моделей ИИ достигла качественного скачка «от 1 до 10», а расходы на платные токены и ARR ведущих отечественных моделей, таких как (Zhipu)02513( и MiniMax-W)00100(, демонстрируют экспоненциальный рост, особенно в ключевых сценариях, таких как AI Coding, где наблюдается стремительный рост пользователей. Применение больших моделей постепенно формирует «рост по объему и цене» — положительный цикл, подтвержденный рынком, а производители больших моделей приобретают контроль над ценообразованием в таких ключевых сценариях, как программирование. В области инженерии ИИ появление новых концепций HarnessEngineering и пассивное открытие Claude Code обещают ускорить масштабное внедрение агентных приложений.

Основные точки зрения Восточно-Западного Брокерского Общества следующие:

Расходы на платные токены Zhipu достигли экспоненциального скачка, ARR платформенного API за март составил 1,7 млрд юаней

Zhipu опубликовала отчет о результатах за 2025 год: выручка составила 724 миллиона юаней, рост +131,9% по сравнению с прошлым годом; скорректированный чистый убыток — 3,182 миллиарда юаней, увеличение на 29,1%. Структура доходов изменилась: доходы от MaaS API значительно выросли, в 2025 году — 190 миллионов юаней, рост +292,6%; доходы от корпоративных интеллектуальных агентов выросли на 248,8% до 166 миллионов юаней; доходы от универсальных больших моделей для предприятий выросли на 70,5% до 366 миллионов юаней.

Платные разработчики по плану CodingPlan Zhipu превысили 242 тысячи человек, в феврале 2026 года компания самостоятельно повысила цену на 30% и отменила скидки на первую покупку, что вывело токены на новый этап «рост по объему и цене». Также компания выпустила AutoClaw — установочный инструмент одним кликом, а в марте 2026 года запустила Claw Plan, всего за два дня подписалось более 100 тысяч пользователей, а за 20 дней — более 400 тысяч.

После публикации финансового отчета компания предоставила актуальные данные: по состоянию на 31 марта 2026 года ARR платформенного API достиг примерно 1,7 миллиарда юаней (~250 миллионов долларов), что более чем в 2,4 раза превышает показатель конца 2025 года (~500 миллионов юаней) и примерно в 60 раз больше, чем за 12 месяцев.

Ранее MiniMax также объявила, что ARR за февраль превысил 1,5 миллиарда долларов. В 2025 году доход MiniMax составил 79,04 миллиона долларов, рост +159%. В начале 2026 года рост ускорился — ARR за февраль уже превысил 1,5 миллиарда долларов, а доходы приближаются к двойному значению за весь прошлый год. Основным драйвером этого скачка стал высокий спрос после выпуска модели M2.5: среднесуточное потребление токенов текстовых моделей серии M2 в феврале выросло более чем в 6 раз по сравнению с декабрем прошлого года, а в сценарии программирования — более чем в 10 раз.

Установление новой парадигмы Harness Engineering становится ключевой инфраструктурой для масштабного внедрения AI-агентов

В феврале 2026 года OpenAI опубликовала технический блог «Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World». В нем описан эксперимент: команда из трех инженеров, расширенная до семи человек, за пять месяцев с помощью CodexAgent создала более миллиона строк производственного кода, объединив около 1500 Pull Request, при этом ни одна строка не была написана человеком. Однако, что вызвало настоящий интерес в индустрии, — это не цифра «миллион строк кода», а новая инженерная парадигма: HarnessEngineering — управление инженерией.

Harness Engineering — это единая концепция операционной системы и методологии программной инженерии эпохи ИИ, включающая в себя парадигмы Agent, такие как память, системные подсказки, базы знаний, оркестрация, а также потоки текста в рамках OpenClaw, например Agent.md, Soul.md, User.md, — все для более эффективного взаимодействия с моделями.

Anthropic также выпустила блог «Harness design for long-running application development», в котором говорится, что Harness — это внешняя структура, управляющая сложными AI-агентами, контрольные механизмы и системы оркестрации. Это не отдельный алгоритм, а целый инженерный каркас для управления и масштабирования возможностей AI. Prompt определяет качество однократного диалога, а Harness — процессы выполнения многократных, мультиагентных и долгосрочных задач, обеспечивая их надежность.

Главная роль Harness — решить проблему «выхода из-под контроля» при выполнении сложных и длительных задач, компенсируя внутренние ограничения модели через внешние механизмы контроля, такие как контекстное беспокойство или самовосхваление. И OpenAI, и Anthropic однозначно считают Harness ключевым элементом для внедрения Coding Agent.

Claude Code: утечка более 510 тысяч строк исходного кода, что может способствовать дальнейшему распространению и развитию агентных систем

31 марта Anthropic из-за ошибки при упаковке npm-пакета случайно раскрыла около 512 тысяч строк исходного кода Claude Code, содержащего 4756 файлов, более 40 инструментальных модулей и ряд не опубликованных функций, что сделало его «открытым исходным кодом» для разработчиков по всему миру. Этот код был опубликован исследователем, и хотя он не содержит весов модели или пользовательских данных, он раскрывает архитектуру, подсказки и механизмы вызова инструментов, а также включает такие функции, как Kairos-процессы и режим «подставного агента», ранее не публиковавшиеся. Это — самый полный обзор архитектуры Claude Code, что вызывает вопросы о безопасности цепочек поставок. Код уже распространился в сообществе, несмотря на удаление официальных файлов, что значительно снижает барьеры для разработки AI-агентов и может ускорить конкуренцию и технологические инновации.

Индустрия больших моделей ИИ ускоряет переход от стадии технологического исследования к масштабной коммерциализации

Прежде всего, коммерциализация достигла качественного скачка «от 1 до 10». Ведущие модели, такие как Zhipu и MiniMax, демонстрируют экспоненциальный рост расходов на платные токены и ARR, особенно в ключевых сценариях, таких как AI Coding, где наблюдается стремительный рост пользователей. Более того, применение больших моделей постепенно формирует «рост по объему и цене» — компании активно повышают цены, а пользователи принимают это, что свидетельствует о переходе от инструментов «доступных» к «необходимым» производственным инфраструктурам. Их коммерческая ценность подтверждена рынком, а производители моделей получают контроль над ценообразованием в ключевых сценариях, таких как программирование. В области инженерии ИИ появление новых концепций HarnessEngineering и открытие Claude Code обещают ускорить масштабное внедрение агентных приложений.

В отношении инвестиционных целей

Рекомендуется обратить внимание на: Zhipu)02513(, MiniMax-W)00100(, Wangsu Technology)300017.SZ(, Zhuoyi Information)688258.SH(, Cambrian)688256.SH(, Haiguang Information)688041.SH(, Sugon)603019.SH(, Huafeng Technology)688629.SH(.

Риск-менеджмент

Изменения в отраслевой политике, недостижение технологических целей, недоразвитие AI, усиление конкуренции, изменения в международной обстановке.