JPMorgan: Попит на ШІ у Китаї швидко зростає, здатність моделей стає ключовим фактором конкурентоспроможності

Індустрія базових моделей зі штучного інтелекту в Китаї зараз входить у фазу швидкого комерціалізації. JPMorgan вважає, що зі зростанням якості моделей та початком її перетворення на швидший ріст попиту можливості великих моделей визначатимуть цінову владу, а розрив між сильними та слабкими компаніями дедалі збільшуватиметься.

За даними Qiufeng Trading Lounge, 27 березня JPMorgan опублікував звіт, у якому системно відповідається на десять ключових питань ринку, зокрема про зростання попиту, ціноутворення на API, конкурентну картину, прибутковість та ризики глобальної експансії.

У звіті зазначено, що 2026 рік є критичною точкою для того, чи зможуть підприємства Китаю відтворити криву зростання попиту на AI у сегменті підприємств, як це було на ринку США у 2025 році; кодування та застосунки агентів стають найважливішими каталізаторами попиту.

Прискорення попиту: логіка нелінійного перелому, кодування та агенти — головні каталізатори

JPMorgan вважає, що попит на AI слід розуміти як «поворотний пункт, керований переломом», а не як лінійне зростання — коли можливості моделей перетинають певний поріг, цього достатньо, щоб у масовому масштабі розблокувати реальні робочі процеси, і тоді попит починає швидше розширюватися.

Американський ринок уже дав приклад. Згідно з наведеними у звіті даними, щорічний регулярний дохід (ARR) Anthropic стрімко зріс з 1 млрд доларів у грудні 2024 року до 19 млрд доларів у березні 2026 року — приблизно в 19 разів за 15 місяців.

JPMorgan вважає, що зараз Китай має умови для дотримання подібного сценарію: вітчизняні можливості моделей уже наблизилися або навіть перевищили рівень провідних американських моделей рік тому, а внутрішнє ціноутворення також більше відповідає ефективності «за місцевою економікою» — разом це покращує комерційну віддачу на етапі впровадження.

Логіка попиту в сегменті агентів також посилюється. У звіті зазначено, що OpenClaw став важливим каталізатором: сценарії використання рухаються від однораундових взаємодій до виконання багатокрокових операцій, що суттєво підвищує «силу» token на кожне завдання. Tencent, Alibaba та ByteDance уже вбудували інструменти, прив’язані до OpenClaw, у свої власні екосистеми.

API-ціноутворення: дезінтеграція — головна мелодія, а можливості визначають цінову владу

JPMorgan прогнозує, що ціни на API навряд чи рухатимуться в одному напрямі; радше вони підуть шляхом розшарування.

З одного боку, можливості формують цінову владу. Якщо певна модель унікально й по-своєму здатна розкривати завдання з високою цінністю, наприклад, кодування агентами, робочі процеси на тривалий горизонт або надійність рівня підприємств, то клієнти сплачуватимуть премію, адже віддачу можна оцінити, і вона не залежить від просто «ціни за токен».

З іншого боку, у міру того як постійно покращуються ефективність апаратного забезпечення, систем і алгоритмів, вартість в одиниці для інференсу продовжуватиме знижуватися — це чинитиме ціновий тиск на моделі, які «достатньо хороші, але зупиняються у прогресі».

Звідси JPMorgan робить висновок: моделі, що залишаються на передньому краї можливостей, мають шанс одночасно підвищити і обсяг продажів, і ціни; тоді як моделі, які не можуть стабільно покращуватися, найімовірніше зіткнуться зі зниженням цін паралельно зі зростанням використання, а перспективи маржі будуть невизначеними.

Фокус конкуренції: від цінової війни до можливостей моделей

У звіті підкреслюється, що це ключова відмінність від торішнього обговорення — зокрема в Китаї раніше основна увага ринку була прикута до всеосяжної цінової конкуренції.

У сценаріях використання агентів клієнти фактично купують не дешеві токени, а успішне виконання завдань. Дані розрахунків, на які посилається звіт, показують: у багатокрокових робочих процесах навіть невелике покращення на рівні надійності одного кроку може суттєво збільшити кінцеву частку виконання завдань (ймовірність успіху на одному кроці зростає з 90% до 95%, а частка завершення у 20 кроків підніметься з 12% до 36%).

Це означає, що хоча середня ціна токена буде вищою, але модель із більшою надійністю може мати нижчу фактичну собівартість кожного успішно виконаного завдання.

JPMorgan вважає, що компанії з потужними моделями на передньому краї зазвичай легше розширюються у низькосегментні ринки, тоді як компаніям, які спираються на дешевизну, важко вийти в преміум-сегменти. Тому конкуренція все більше зосереджується на абсолютній якості моделей та інженерній ефективності, а не просто на ціні.

Структура галузі: двобій на виживання, сильні стають іще сильнішими

JPMorgan зберігає свою оцінку щодо галузі великих мовних базових моделей як «боротьби на виживання»: ключова логіка полягає в тому, що технологічні розриви невеликі, продуктові цикли не мають кінця, а бізнес-модель усе більше стягується до продажів через API — компанії, які втратять імпульс, можуть бути швидко витіснені.

У звіті зазначено, що в Китаї різниця між компаніями великих мовних моделей часто є значно меншою, ніж це уявляють інвестори, через що ринок стає дуже нестабільним. Компаніям потрібно постійно виділяти кошти та безперервно ітерувати, щоб не відставати — «стояти на місці» не є нейтральним, а означає втрату позицій на ринку.

Щодо тенденції, коли інтернет-гіганти заходять у B2B сегмент AI, JPMorgan вважає, що це робить конкуренцію між незалежними постачальниками моделей і великими платформами більш прямою.

Alibaba чітко визначила хмару та AI як стратегічні напрями; Tencent нещодавно представила продуктові рішення агентів, які були деталізовані до сценаріїв для фізичних осіб, розробників і підприємств. JPMorgan прогнозує: у міру того як платформи активніше просувають монетизацію у B2B, перевага позиціонування «нейтральності в хмарі» слабшатиме, а фокус конкуренції обох сторін дедалі більше зміщуватиметься на самі можливості моделей.

Прибутковість: є перспектива покращення валової маржі, операційний важіль ще потребує перевірки

JPMorgan вважає, що для постачальників великих мовних базових моделей, які зберігають статус глобальних лідерів, валова маржа має зростати в міру покращення ефективності моделей і ефективності інференс-чипів, а також завдяки тому, що більш цінні робочі навантаження підтримають більш сприятливу структуру доходів. Проте ключове питання щодо прибутковості полягає в іншому: чи зможе темп зростання чистого прибутку перевищити темп зростання витрат на R&D.

У звіті як орієнтир наведено Anthropic: навіть якщо рівень доходів цієї компанії у лютому 2026 року вже досягнув 14 млрд доларів, у той самий період вона все одно оголосила новий раунд фінансування на 30 млрд доларів і наголосила на продовженні розробок на передньому краї — це підтверджує, що високі доходи не означають нормалізації інтенсивності тренувань.

JPMorgan зберігає рекомендації «покупка / нарощення позиції» для Zhipu та MiniMax: цільова ціна для Zhipu — 800 гонконгських доларів, для MiniMax — 1,100 гонконгських доларів. Прогнозується, що Zhipu та MiniMax вийдуть на беззбитковість починаючи з 2029 року. У звіті також одночасно підкреслюється, що важливіше за точний рік досягнення прибутку є стійке зростання використання та тенденції до покращення показників одиничної економіки.

Вищезазначений чудовий контент надано Qiufeng Trading Lounge.

Для більш детального розбору, включно з актуальними інтерпретаціями, дослідженнями з першої лінії тощо, будь ласка, додайте 【**Qiufeng Trading Lounge ▪ Річне членство**】

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

Попередження щодо ризиків і застереження про відповідальність

          

            На ринку є ризики, інвестуйте обережно. Ця стаття не є індивідуальною інвестиційною рекомендацією, і в ній не враховано особливі інвестиційні цілі, фінансовий стан або потреби конкретних користувачів. Користувачі мають оцінити, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки, викладені в цій статті, їхньому конкретному становищу. Інвестуючи на підставі цього, ви берете на себе відповідальність.