Спостереження HKEX｜Новий наратив у Гонконгських акціях AI: обійми “Token економіки”

Південні фінанси 21-ше століття, репортер Юань Сіцзе, репортаж з Гонконгу

На початку весни 2026 року, сектор AI на гонконгській біржі зазнає переоцінки, ставши об’єктом уваги світових капіталів. Станом на 24 березня, індекс технологій Хенг Сенга становив 4779,52 пунктів, зростання на 1,42%. Варто зазначити, що індекс теми штучного інтелекту Хенг Сенга, що відображає загальну продуктивність AI-індустрії, за рік зріс приблизно на 15%, що свідчить про прискорене зосередження капіталу на AI-ринку.

У цій хвилі, акції китайських великих моделей AI “Близнюки” у Гонконгу демонструють особливі результати. Станом на 24 березня, остання ціна акцій MiniMax становила 999 гонконгських доларів, зростання на 9%, загальна ринкова капіталізація приблизно 313,22 мільярдів гонконгських доларів; а остання ціна акцій Zhipu досягла 627 гонконгських доларів, зростання на 6,27%, загальна ринкова капіталізація 279,54 мільярдів гонконгських доларів. З моменту виходу на біржу, річне зростання акцій обох компаній перевищило 400%.

За цим ринковим ажіотажем, чітка основна лінія оцінки починає проявлятися: коли AI-агенти, такі як OpenClaw, запускали хвилю “реалізації застосування”, споживання токенів за одноразове завдання зростає експоненціально, токен стає мінімальною одиницею обробки інформації AI-моделями, що вимірює глибину реалізації AI-бізнесу та потенціал комерціалізації.

У цій конкурентній боротьбі, викликаній хвилею AI-моделей, інвестори та аналітики Гонконгу також переосмислюють, яким чином вимірювати цінність.

Перебудова конкурентного ландшафту

Зміна оцінок AI-сектора Гонконгу почалася з перебудови конкурентного ландшафту на ринку.

Аналіз ринку вказує, що на даний момент індекс технологій Хенг Сенга все ще базується на традиційних інтернет-компаніях і компаніях програмного забезпечення, але в цій новій AI-революції, великі моделі стають новими точками входу та центрами вартості, традиційні платформи та програмне забезпечення зазнають постійного витіснення у термінах часу використання та комерційного простору.

У січні 2026 року MiniMax та Zhipu стали одними з перших у світі компаній, що вийшли на ринок з великими моделями. Акції китайських AI-моделей “Близнюки” також зросли в декілька разів, їхня ринкова капіталізація зрівнялася з Baidu та зрівнялася з JD.com.

“Вихід на біржу компаній, таких як MiniMax та Zhipu, надає інвесторам можливість безпосередньо брати участь у розвитку AI в Китаї, відволікаючись від обмежень інвестування в вісім великих технологічних гігантів, що пасивно несуть ризики від традиційних бізнесів, таких як електронна комерція та доставка їжі,” - заявив старший стратег з акцій Bloomberg Industries Чень Мінкан. Ці компанії розробили великі мовні моделі, які займають провідні позиції у світі, і їхні продукти продемонстрували ефективність у продуктивності та витратах.

Чень Мінкан вважає, що з моменту виходу на біржу акції китайських AI-моделей “Близнюки” зросли в кілька разів, що може свідчити про оптимістичні очікування ринку щодо перспектив ранніх adopters та попиту на високопродуктивні та економічні моделі.

Очікується, що доходи MiniMax та Zhipu зростуть на понад 150% у річному обчисленні, що значно перевищує однозначні високі темпи зростання восьми великих технологічних гігантів Китаю та двозначні низькі темпи зростання семи великих технологічних гігантів США.

Якщо історія нових AI-сил є “від 0 до 1”, то те, що демонструють традиційні інтернет-гіганти, - це стрибок “від 1 до 10”.

Цього року плани капітальних витрат таких старих технологічних гігантів, як Tencent, Alibaba та Baidu, постійно привертають увагу ринку. Щоб завоювати точку входу в AI, ці гравці з грошовими потоками готові вкласти великі кошти в обчислювальну інфраструктуру та розробку моделей.

“Старі гравці стикаються з новими можливостями, збільшують капітальні витрати, що свідчить про їхній оптимізм щодо розвитку сектора. Використання нових бізнес-моделей у поєднанні з існуючими бізнес-моделями для досягнення геометричного зростання - це шлях, який традиційні інтернет-гіганти обирають або змушені обирати,” - зазначив головний інвестиційний стратег Standard Chartered China Wealth Solutions Ван Сінцзе. В умовах сучасних бізнес-моделей в індустрії неодмінно виникнуть різноманітні застосункові сценарії. Для інтернет-гігантів збільшення капітальних витрат і швидка монетизація є тепер напрямком розвитку.

Чень Мінкан прогнозує, що хмарні сервіси, що контролюють повноцінну AI-інфраструктуру, можуть запровадити політику пакетування послуг, яка створить переваги в ціноутворенні та прибутковості, в майбутньому конкуренція в галузі, можливо, ще більше загостриться.

Зі зростанням AI-агентів, таких як OpenClaw, які запускають хвилю “реалізації застосування”, інтернет-гіганти швидко переходять від “змагання моделей” до “позиціювання сценаріїв”. Tencent терміново випустила універсальний AI-агент WorkBuddy, сумісний з навичками OpenClaw; Alibaba Cloud запустила спеціалізовані послуги зображень; JD Cloud проводить пілотні проекти в бізнес-лініях роздрібної торгівлі, логістики тощо - ці старі гравці з великими екосистемами намагаються відкрити нові простори зростання через OpenClaw.

Ця колективна підтримка OpenClaw незабаром відобразилася на ринку капіталу. Tencent стала одним з найбільших переможців, 10 березня, тобто наступного дня після запуску WorkBuddy, акції відкрилися зростанням, досягнувши максимального значення 556 гонконгських доларів, за день зростання 7,27%, що стало найбільшим одноденним зростанням за останні три місяці, обсяги торгів перевищили 30 мільярдів гонконгських доларів, ринок повністю активізував очікування щодо комерціалізації AI; Alibaba, хоча і не зазнала одноденного буму, стабільно відновлює акції завдяки найвищій історичній швидкості зростання бізнесу MaaS через різке зростання споживання токенів, підтверджуючи визнання ринку щодо її планів у бізнесі токенів; акції JD Group, після випуску новин про пілотні проекти в роздрібній торгівлі та логістиці, також позбулися попереднього бокового руху, з 12 до 16 березня зростали протягом п’яти торгових днів, акції Гонконгу зросли з 108,6 гонконгських доларів до 111,5 гонконгських доларів.

Коли OpenClaw переносить AI з “інтерактивного запитання” до “виконання завдань”, споживання токенів за одноразове завдання зростає експоненціально, токени більше не є лише одиницею вимірювання обчислювальної потужності на технічному рівні, а стають основною одиницею оцінки глибини реалізації AI-бізнесу та потенціалу комерціалізації, що є ключовою логікою переходу оцінки AI до токенізації.

“Тверда валюта” епохи цифрової економіки

У березні 2026 року на конференції GTC від NVIDIA засновник і CEO компанії Хуан Женьсюн запропонував нову концепцію для переосмислення індустрії - “Фабрика токенів”. На його думку, центри даних переживають основний перехід ролі: вони більше не є електронними складами для зберігання файлів та даних, а стають розумними виробничими лініями, які працюють цілодобово. Ця фабрика споживає електрику та дані, а виробляє токени.

Як зазначив Хуан Женьсюн, токени стали “твердої валютою” епохи цифрової економіки, а їхня ефективність генерації безпосередньо вплине на здатність технологічних компаній виживати та їхні дохідні криві.

Що таке токен?

Простими словами, токен - це мінімальна одиниця вимірювання кожної взаємодії між користувачем та моделлю: кожне слово, кожен знак пунктуації, які ви вводите в AI, і кожне слово, яке модель відповідає вам, буде розкладено і споживати певну кількість токенів.

Для інвесторів токени стали об’єктом уваги, оскільки вперше зв’язують доходи AI-компаній з витратами в одному вимірювальному масштабі.

“Для AI-сектора насправді традиційна оцінка PE не дуже ефективна, для таких потенційно високо зростаючих галузей інвестори в основному звертають увагу на їхню потенційну прибутковість у майбутньому,” - зазначив Ван Сінцзе.

Ван Сінцзе вказав, що на теперішньому етапі вкладання капіталу може бути важко дозволити цим компаніям одразу отримати прибуток. Тому в AI-індустрії теперішній користувацький трафік та кількість споживаних токенів є більш важливими для інвесторів, оскільки це може підвищити ймовірність майбутньої прибутковості.

Наприклад, коли аналітики складають звіти про оцінку AI-компаній, вони починають звертати увагу не лише на традиційний звіт про прибутки, а намагаються розрахувати частку споживання токенів компанії на глобальному ринку підписки на великі моделі та API, а також валовий прибуток, який можна досягти на одиницю токена.

Цей перехід логіки оцінки свідчить про нове розуміння сутності бізнес-моделі AI-компаній: зростання споживання токенів означає підвищення активності користувачів та поглиблення бізнесу, тоді як підвищення здатності монетизації на одиницю токена свідчить про те, що бізнес-модель стає зрілою.

Конкретно, первісні компанії з великими моделями отримують високу оцінку завдяки своїй технологічній основі, оскільки інвестори вірять, що їхнє споживання токенів зможе зрости експоненціально; тоді як традиційні гіганти платформ з величезними сценаріями отримують вищу уяву про монетизацію, оскільки електронна комерція, доставка їжі, розподіл контенту та інші наявні бізнеси природно мають канали для перетворення виклику токенів на фактичний дохід.

Головний економіст Qianhai Kaiming Fund Ян Делун зазначив, що в епоху AI Гонконг більше зосереджується на нових показниках, таких як клієнтський трафік. Ця зміна логіки оцінки також матиме значний вплив на оцінку цінних паперів у технологічному секторі Гонконгу, інвестори зосереджуватимуться на перевагах технологічних компаній у токенах та великих даних.

Коли токен стає новою одиницею оцінки

У цьому тренді токен стає новим еталоном оцінки AI-компаній. Менеджер індексного фонду Zhongou CSI Robotics Сон Вейвей зазначив, що OpenClaw представляє собою зміщення парадигми від “діалогу” до “виконання”, а споживання токенів є першим принципом усієї інвестиційної ланцюга.

Комерційна модель чисто AI-компаній сильно залежить від обсягу споживання токенів, і основна логіка, яка має потенціал для вигоди, - це передача цього множникового ефекту.

Комерційні дані AI “Близнюків” Гонконгу є найкращим підтвердженням: MiniMax за рахунок вибухового зростання текстових моделей серії M2 збільшив щоденне споживання токенів більш ніж у 6 разів у порівнянні з груднем 2025 року, що призвело до річного зростання доходів на 158,9% до 79,04 мільйонів доларів США, а валова маржа піднялася з 12,2% до 25,4%, демонструючи видатну ефективність комерціалізації.

Zhipu, у свою чергу, завдяки швидкій комерціалізації API-флагмана GLM-5, також спостерігає зростання споживання токенів - у листопаді 2025 року щодене споживання токенів досягло 4,2 трильйонів, що забезпечило множинне зростання доходів у 2025 році. Її платформа MaaS вже об’єднала понад 3 мільйони компаній та розробників додатків, а ціна API у першому кварталі 2026 року зросла на 83%, що демонструє чітку тенденцію до зростання обсягу та ціни.

Спільною рисою цих двох компаній є те, що споживання токенів стало прямим показником доходу, виконання показників сприяло переходу оцінки з “концептуального драйвера” до “драйвера доходу”.

Старший інвестиційний стратег RBC Wealth Management Дуань Нейронг зазначив, що наразі більшість “нових сил AI” ще не є прибутковими, ринок більше зосереджений на їхньому динамічному потенціалі зростання.

Дуань Нейронг вважає, що в умовах “інфляції токенів” цінність акцій технологічного сектору Гонконгу може бути оцінена за кількома вимірами: по-перше, це ефективність конвертації споживання токенів у доходи, тобто скільки доходу може бути отримано на одиницю токена, що визначає реальну прибутковість бізнесу; по-друге, це коефіцієнт монетизації трафіку та лояльності клієнтів, включаючи показники утримання клієнтів, коефіцієнт повторного підписання, що відображає стійкість доходу; по-третє, це здатність закріплення через передплату, що показує ступінь, до якого компанії можуть закріпити майбутні доходи через передплату, що краще відображає стабільність бізнесу.

Варто зазначити, що переваги продуктивності та співвідношення ціни та якості китайських AI-моделей підтримують конкурентоспроможність токенів, а ціноутворення токенів та переваги в витратах також є однією з основ для формування оцінкового премію.

Згідно з даними третьої сторони на API-агрегаторі OpenRouter, у лютому 2026 року використання токенів API китайських AI-моделей вперше перевищило використання токенів моделей США.

Журналістам вдалося отримати новий звіт Goldman Sachs, в якому зазначено, що різниця в продуктивності між новими поколіннями AI-моделей Китаю та американськими моделями значно зменшилася, забезпечуючи підтримку до 1 мільйона токенів у наддовгих контекстних вікнах та потужні функції агентів. По-друге, ціноутворення токенів китайських AI-моделей становить лише 5%-10% від цін американських флагманських моделей, що підкреслює їхню конкурентоспроможність. Нарешті, китайські AI-моделі демонструють відмінні результати в текстових, відео та аудіо мультимедійних областях, що ще більше розширює сценарії використання токенів.

У звіті Goldman Sachs аналізує, що різке зростання попиту на токени принесе китайським AI-компаніям прорив у доходах та сприятиме зростанню доходів від хмарних послуг.

Що стосується конкурентного ландшафту, незалежні AI-моделі очікують швидкого зростання завдяки бізнесу токенів, конкуруючи з інтернет-гігантами; провідні інтернет-компанії, інвестуючи в капітальні витрати, також зміцнять свої переваги в інфраструктурі, пов’язаній з токенами.

Звіт Bloomberg Industries зазначає, що різке зростання акцій компаній MiniMax, Zhipu AI та інших є підтвердженням визнання ринком їхньої комбінації “низької вартості токенів + високої швидкості зростання попиту”, що дозволило швидко зрівняти їхню ринкову капіталізацію з технологічними гігантами, такими як JD та Baidu.

Для інвесторів, можливо, потрібно буде прийняти реальність: в швидко змінюючійся індустрії AI можливо не існує вічного еталону вартості. Сьогоднішні токени завтра можуть бути замінені новими одиницями вимірювання; сьогоднішні лідери завтра можуть бути знищені крос-секторальними гравцями.

Можна з упевненістю стверджувати, що ринок Гонконгу стає центральною сценою для з’єднання китайської AI-індустрії з глобальним капіталом. На цій сцені історія лише починається.

(Чжан Вейцзе також зробив внесок у цю статтю)