Розв’яжіть проблему «складнощів із монетизацією» та подолайте кризу розвитку! «Лобстерова лихоманка» активізує всю ланцюг галузі

«Ракоподібний» AI-агент (відкритий AI-агент фреймворк «OpenClaw», китайською жартома відомий як «Ракоподібний») надзвичайно швидко здобув популярність, розпочавши загальнонаціональну «рачину» — бум індустрії з вирощування ракоподібних. Також такі технологічні гіганти, як Baidu, ByteDance, Tencent та інші, зосереджено запустили різні «Ракоподібні» AI-агенти. Але в міру того, як інтерес поступово спадає, комерційні перспективи індустрії штучного інтелекту, особливо компаній, що працюють із великими моделями, стають дедалі більш зрозумілими. Компанії, котрі розгортають великі моделі, як-от MiniMax, Zhipu та Dipu Technology, які є акціонерними товариствами, котируваними в Гонконзі, мають шанс отримати «поворотний» момент у результатах діяльності.

«Ракоподібний» бум активує весь AI-ланцюг постачання

«У Сполучених Штатах “Ракоподібний” — це радше професійні технічні спеціалісти, які його використовують і обговорюють, і я не бачу явища загального “вирощування ракоподібних”. У Китаї “Ракоподібний” популярніший, ніж за кордоном, і причина — за ним стоїть цілісний промисловий ланцюг». Про це повідомила журналісту Securities Times Чжоу Ци, яка працює в американському технологічному гіганті та водночас довгий час уважно стежить за розвитком AI-індустрії в Китаї.

Генеральний директор NVIDIA Хуан Женьсюнь свого часу розклав індустрію штучного інтелекту на п’ять тісно пов’язаних рівнів, де найнижчим рівнем є енергетика (електроенергія), далі — чипи, а проміжним рівнем є інфраструктура, представлена насамперед центрами обробки даних. Потім ідуть моделі — зокрема великі мовні моделі, світові моделі тощо, а найверхніший рівень — це різноманітні застосунки. Хуан Женьсюнь вважає, що успішний AI-застосунок «підтягує» попит на всі рівні нижче нього, аж до найнижчого рівня — електростанцій.

«AI-агенти, представлені “Ракоподібним”, належать до одного з типів застосунків. Їхня низька планка для розгортання та відкритість/відкритий код зруйнували бар’єри розвитку між різними ланками AI-індустрії, стимулювавши комплексну активізацію всього AI-ланцюга “зверху — посередині — знизу”». Так сказала Чжоу Ци.

Чжоу Ци пояснила: «“Ракоподібний” — це модель відкритого коду, яка не прив’язана до базової великої моделі. Користувачі можуть обирати різні типи великих моделей, і це напряму стимулює швидкий приплив глобальних розробників і користувачів, особливо китайських компаній, що роблять ставку на відкритий код. А оскільки витрати китайських великих моделей нижчі, ніж у США, користувачі ще більше схиляються до використання вітчизняних великих моделей. Саме це — причина того, чому в межах цього “Ракоподібного” ажіотажу вітчизняні компанії з великими моделями дуже швидко спалахнули. Далі — це безпосередньо спричинило сплеск потреби в обчислювальних ресурсах (верхній рівень). Оренда обчислювальних потужностей хмарними сервіс-провайдерами та кількість замовлень на сервери зростають експоненційно».

Усі великі брокерські компанії мають чіткі погляди на це. Зокрема, Huatai Securities розрахувала: порівняно з чат-ботами споживання або приріст токенів (Token, базової одиниці обробки тексту великими мовними моделями) у агентів може бути вищим більш ніж у 10 разів. Відповідно потреба в обчислювальних потужностях зростатиме більш ніж у 100 разів, і така зміна попиту історично переведе інференсні (обчислення для висновків) потужності на рівень вище, ніж тренувальні, ставши ключовою опорою для потреби в потужностях; Citic Securities вважає, що «“Ракоподібний” вибух популярності означає, що агенти виходять із стадії концепції та переходять до практичного впровадження. Попит на обчислювальні потужності перейде від імпульсного до сталого, ставши ключовим рушієм довгострокового зростання в ланцюгу індустрії обчислювальних потужностей; CICC також заявила, що загальне поширення “Ракоподібного” у масах швидко збільшить розрив у потребі для інференсу, змушуючи проводити модернізацію апаратного забезпечення обчислювальних потужностей і розширювати потужності сервісів».

«Хоча Китай не є лідером на рівні потужностей обчислень у сфері чипів, завдяки відносно дешевій ціні електроенергії та стабільному забезпеченню електроенергією конкурентоспроможність вітчизняних компаній у ланцюгу індустрії штучного інтелекту дуже сильна», — сказала Чжоу Ци. Насправді, в частині цін на енергію такі лідери галузі, як Ілон Маск і Хуан Женьсюнь, неодноразово висловлювали заздрість до електроенергії Китаю, яка дуже конкурентна.

Комерціалізація великих моделей прискорюється

Серед бонусів для всього ланцюга постачання, які приносить «Ракоподібний» бум, найбільш прямими й ключовими бенефіціарами стають компанії з вітчизняними великими моделями.

Останні дані найбільшої в світі платформи агрегування API для AI OpenRouter показали: з 16 березня до 22 березня загальний обсяг викликів великих AI-моделей у світі становив 20,4 трильйона токенів, що на 20,7% більше за попередній період (квіт-по-квіт). А в топ-10 великих AI-моделей за списком тижневий обсяг викликів вітчизняних AI-великих моделей становив 7,359 трильйона токенів — на 56,9% більше, ніж за попередній тиждень; тижневий обсяг викликів AI-моделей у США становив 3,536 трильйона токенів — на 7,35% більше в порівнянні з попереднім періодом. Це означає, що протягом трьох тижнів поспіль тижневий обсяг викликів китайських великих AI-моделей перевищує показники США.

Якщо говорити про компанії: минулого тижня в топ-4 за глобальним обсягом викликів були лише вітчизняні AI-великі моделі, зокрема Xiaomi MiMo V2 Pro, Step3.5 Flash від Jieyaoxingchen (free), MiniMax M2.5, DeepSeek-V3.2. Зhipu GLM 5 раніше теж тимчасово потрапляла в список.

«Цей хвилеподібний попит зламав довгострокову дилему вітчизняних великих моделей “спалювати гроші у вигляді інвестицій, але складно конвертувати в гроші”. Завдяки трьом ключовим драйверам — стрибкоподібному зростанню споживання токенів, різкому сплеску масштабу користувачів і оновленню комерційних бізнес-моделей — це прискорило комерціалізацію вітчизняних компаній із великими моделями, переводячи їх із періоду технічних інвестицій у фазу реалізації цінності», — сказала Чжоу Ци.

Дані також підтверджують це. Вітчизняна велика модель MiniMax M2.5 уже п’ять тижнів поспіль лідирує у світі за обсягом викликів. Під час зустрічі з інвесторами засновник MiniMax і генеральний директор Ян Цзюньцзе (Ян Цзюньцзе) розкрив: у лютому 2026 року ARR (Annual Recurring Revenue, щорічний регулярний дохід) компанії перевищить 1,5 мільйона доларів США. Велика модель Moonshot K2.5 була випущена в січні 2026 року. Як повідомила компанія, менш ніж за місяць після запуску її сукупний дохід за майже 20 днів уже перевищив загальний дохід за весь 2025 рік; це зростання здебільшого зумовлене різким збільшенням кількості глобальних платних користувачів і сплеском обсягів API-викликів.

А ще стрімке зростання даних, крім того, що підштовхнуло котирування двох вже публічних компаній із великими моделями, також постійно підвищує оцінки (valuation) компаній, які ще не вийшли на біржу. Серед них Jieyaoxingchen у січні завершила раунд B+ на суму понад 5 мільярдів юанів і також має шанс вийти на ринок акцій Гонконгу. Moonshot у лютому цього року завершила фінансування понад 700 мільйонів доларів США, а також проводить новий раунд фінансування на 1 мільярд доларів США; водночас її оцінка вже перевищила 18 мільярдів доларів США.

Можливий «поворотний» момент у результатах

Щодо компаній із великими моделями, котрі котируються в Гонконзі, питання про те, коли вони почнуть бути прибутковими, довго було в центрі уваги багатьох інвесторів. З огляду на дві недавні публікації фінзвітів компаній із великими моделями, прибутковість не виглядає далекою.

Фінзвіт MiniMax, яка вийшла на біржу лише в січні цього року, показує: минулого року компанія отримала сукупний дохід 79,04 мільйона доларів США, що на 158,9% більше, ніж за попередній рік; валова маржа становила 20,079 мільйона доларів США, збільшившись на 437,2% у річному обчисленні, а валова маржа зросла до 25,4%, тобто прибутковість суттєво покращилася. Згідно з розкриттям компанії: у лютому 2026 року середньоденне споживання токенів текстовими моделями серії M2 зросло більш ніж у 6 разів порівняно з груднем 2025 року; а споживання токенів, що генерується схемами кодування, зросло ще більше — більш ніж у 10 разів. У звіті JPMorgan Chase вважають, що такий сильний імпульс попиту на API забезпечує високу видимість того, що дохід у 2026 році зможе збільшитися вдвічі.

Джанг Жэньцзі (Zhang Renqi), директор зі інвестицій у відділі інвестицій раннього етапу в Cornerstone Capital, повідомив репортеру: «Найбільше випробування після виходу на біржу — це фінансові показники. Ринок Гонконгу дуже цінує здатність до комерціалізації та рівень прибутку. Для MiniMax у майбутньому можливе розширення комплексу апаратного забезпечення на базі наявного бізнесу, а інтерактивні можливості можуть бути вбудовані в певні форми конкретного апаратного пристрою. Але зараз індустрія великих моделей усе ще на ранній стадії: коли можливості моделей продовжуватимуть зростати, це породить більше нових застосунків і програмних форм».

А інша компанія — постачальник рішень для прикладного AI на рівні підприємств на базі великих моделей, Dipu Technology (滴普科技) — у своєму останньому фінансовому звіті показала: у 2025 році операційний дохід компанії становив 415 мільйонів юанів, що на 70,8% більше за попередній рік, і в четвертому кварталі вона досягла операційного прибутку. Щодо перспектив прибутковості, голова ради директорів і генеральний директор Zhao Jiehui (赵杰辉) Dipu Technology також налаштований дуже оптимістично. На конференції з презентацією результатів він сказав інвесторам: минулого року компанія, після вирахування операційно-непов’язаних статей, мала скоригований чистий збиток 27,54 мільйона юанів, що на 71,4% менше в річному обчисленні, і протягом чотирьох суміжних облікових років суттєво зменшувала збитки. Він вважає, що очікування щодо операційного прибутку компанії на 2026 рік є чіткими.