Майбутнє вітчизняних компаній з незалежними великими моделями, ймовірно, полягає у виході на міжнародний ринок та у спеціалізації для сегменту To B

Чому внутрішні великі моделі AI користуються популярністю на ринках, що розвиваються, при виході за кордон?

Звітність технологічних компаній Гонконгу вже опублікована, і без сумніву, увага зосереджена на двох компаніях, що виходять на ринок із великими моделями — MiniMax і 智谱. З фінансових звітів ми легко помічаємо, що розподіл доходів цих двох компаній майже повністю протилежний:

• 智谱 майже весь дохід надходить з внутрішнього ринку, тоді як MiniMax має 73% доходу з-за кордону;
• Більша частина доходу 智谱 визначається як To B, тоді як приблизно дві третини доходу MiniMax — це To C (примітка: доходи від AI-продуктів не є цілком такими, але переважно — To C).
• 73,7% доходу 智谱 припадає на локалізоване розгортання великих моделей, яке зазвичай базується на високій кастомізації під галузеві та корпоративні потреби.

Кажуть, що 月之暗面 також готується до виходу на біржу, хоча поки що ми не бачили проспекту емісії. За повідомленнями ЗМІ, у першому кварталі цього року їхній дохід з-за кордону зріс дуже сильно. Можливо, ми побачимо схожу ситуацію з 月之暗面 і MiniMax — більша частина доходу з-за кордону? У будь-якому разі, це навряд чи буде залежати переважно від внутрішнього ринку, як у випадку 智谱.

Я вважаю, що це безперечно відображає дві можливі стратегії розвитку для незалежних внутрішніх компаній із великими моделями (цей термін «незалежних» означає — поза межами великих інтернет-гігантів): вихід за кордон і внутрішній сегмент To B. Не обов’язково обирати лише один шлях, можна й обидва, але в реальності зазвичай роблять акцент на одному з них. Що стосується інших напрямків — внутрішнього To C і «загального» To B — вони, безумовно, залишаться, але я не вважаю, що незалежні компанії з великими моделями мають значні конкурентні переваги в цих сферах.

Чому так? Тому що внутрішній сегмент To C явно контролюється великими інтернет-гігантами. У сфері універсальних AI-додатків ByteDance з Doubao, Alibaba з Quark і Qianwen дуже сильні, а Tencent з Yuanbao ще не відмовився від спроб увійти до першої групи. У галузі галузевих AI-додатків ранні успіхи, як Ant A-Fu, показують, що якщо великі гіганти захочуть займатися цим, їхні ресурси та синергія будуть дуже очевидними. Вони мають не лише технологічну інфраструктуру та потік користувачів, а й охоче надають багато безкоштовних сервісів, що ускладнює будь-яким незалежним компаніям отримати значний дохід з внутрішнього C-сегменту.

Розглянемо приклад DeepSeek: він досі входить до топ-4 або топ-5 AI-додатків у країні, але через те, що він відкритий кодом, конкуренти із задоволенням пропонують безкоштовний «об’ємний» сервіс для користувачів C-сегменту, тому можливість стягувати плату з внутрішніх користувачів дуже низька — компанія здебільшого орієнтується на B-сегмент. Для інших незалежних компаній з великими моделями, окрім випадків, коли вони зможуть створити продукт, що суттєво перевищує рівень гігантів і є закритим, заробляти на внутрішньому C-сегменті буде дуже важко — ця ймовірність, хоча й не нульова, дуже мала.

Що стосується внутрішнього сегменту «загального AI To B», то це ще одна арена, де великі гіганти борються за домінування — Alibaba Cloud, Volcengine, Baidu Cloud і Tencent Cloud — це їхні життєво важливі напрямки. Незалежні компанії з великими моделями, безумовно, можуть використовувати свою гнучкість для досягнення результатів у локальних нішах, наприклад, останній тренд «народного вирощування раків» значно підвищив попит на токени багатьох моделей. Але не можна забувати, що сьогодні, коли ціна обчислювальних ресурсів зросла, незалежні компанії — це здебільшого «приймачі цін» (Price Taker), тоді як великі гіганти з величезною інфраструктурою та хмарними сервісами — «продавці цін» (Price Maker). У довгостроковій перспективі, з точки зору вартості токенів, незалежним компаніям важко конкурувати з гігантами: навіть якщо вони розроблять технології зниження витрат на обчислення, великі гіганти швидко їх імітують і вдосконалюють у наступних версіях.

Історично, багато пертурбацій у внутрішньому інтернет-секторі країни починалися з того, що «домінуючі гіганти недооцінювали або ігнорували» цю сферу, — так було з ByteDance, Pinduoduo і Kuaishou. Однак у сфері великих моделей AI такого «часового вікна» немає: гіганти реагують миттєво, і їхня стратегія зводиться до того, скільки вони вкладають і як саме. Внутрішні застосунки, такі як DeepSeek, що став популярним, — це вже велика несподіванка, і навіть сильні незалежні компанії навряд чи зможуть конкурувати з озброєними до зубів гігантами у цій галузі.

Що стосується сегмента To B, то тут ситуація інша: цей ринок надто складний, галузеві нішеві рішення дуже важливі, і відносини з клієнтами — теж. Багато галузевих клієнтів вважають, що великі гіганти не отримують достатньої вигоди, і важко їх залучити. Хоча великі гіганти прагнуть займатися MaaS (моделі як сервіс) і AI-базованим SaaS, основна обчислювальна інфраструктура все одно залишається у них, і їхній IaaS залишається вигідним. З точки зору клієнтів і самих гігантів, частина B-сегменту, особливо галузевого, — це природний напрямок для незалежних компаній із великими моделями, і змінювати цю ситуацію навряд чи потрібно.

Що стосується виходу за кордон, то тут і говорити не потрібно: за останні три роки один із найактивніших напрямків стартапів у країні — AI-застосунки на міжнародному рівні. Зарубіжний ринок дуже великий і дуже різноманітний: є розвинені ринки Північної Америки та Західної Європи, а також ринки Південно-Східної та Південної Азії, що добре знайомі китайським технологічним компаніям, і все більш важливі ринки Близького Сходу та Латинської Америки. І в сегменті C, і в сегменті B китайські AI-компанії (включно з великими моделями та розробниками застосунків) мають дві яскраві переваги:

• По-перше, здатність до розробки та швидкої ітерації застосунків — у цьому внутрішні компанії, ймовірно, посідають перше місце. Ще на початку епохи мобільного інтернету багато китайських компаній виходили за кордон саме через надмірну конкуренцію всередині країни, і ті, хто не міг конкурувати всередині, зазвичай були дуже конкурентоспроможними за кордоном. Крім того, ринки за кордоном дуже різноманітні, з різними уподобаннями та рівнями регулювання, тому знайти місця для конкуренції цілком можливо.

• По-друге, співвідношення ціни та якості токенів. Останнім часом багато ЗМІ повідомляють, що кілька внутрішніх компаній із великими моделями заробили багато грошей, продаючи токени на зарубіжних, особливо країнах, що розвиваються, ринках. Це пояснюється низькою вартістю обчислень і високою цінністю — у деяких країнах це дуже популярно. Це правда (хоча точні цифри важко підтвердити). Причина? Деякі вважають, що це пов’язано з інфраструктурою, наприклад, з енергопостачанням, але справжня причина, ймовірно, складніша.

Внутрішні компанії пропонують низькі ціни на токени, здебільшого для моделей із меншим обсягом параметрів, які мають обмежений потенціал, але цілком здатні задовольнити потреби багатьох країн, що розвиваються. Така стратегія «конкуренції за ціновою ефективністю» є ефективною, і провідні компанії Кремнієвої долини навряд чи здатні її імітувати, так само як і в інших сферах застосувань. Локалізація та просування теж дуже важливі, і китайські компанії мають цю здатність, що вже доведено ще до епохи AI.

Я вважаю, що у найближчому майбутньому шлях розвитку незалежних внутрішніх компаній із великими моделями зводиться до вибору між «виходом за кордон» і «внутрішнім сегментом To B», або ж — обох одночасно. Особисто я більше схиляюся до виходу за кордон, оскільки внутрішній сегмент To B — це дуже важка і вимоглива сфера, і вивчення внутрішнього ринку програмного забезпечення в країні переконало мене в цьому. Але ринок To B існує, і багато галузей потребують AI-трансформації — можливо, саме незалежні компанії з великими моделями зможуть тут досягти стабільного успіху?

Цей текст не отримував фінансування або підтримки від жодної з компаній, згаданих у ньому, або їх конкурентів.

Автор наразі не володіє акціями компаній із великими моделями, згаданих у статті, але не може гарантувати, що не має опосередкованих інвестицій через фонди.