Інтелектуальна спектра перед тим, як стати «Китайським Anthropic», ще має вирішити три змінні

Виробництво/Майбутній світ технологій                           Автор/Лі Ян                          Редактор/Ян Юй

2025 рік для інтелектуальної платформи AI — це рокова віха. Ця компанія, що виникла внаслідок комерціалізації технологічних досягнень Лабораторії знань Тяньцзиньського університету, офіційно вийшла на Гонконгську фондову біржу 8 січня 2026 року, ставши «першою у світі компанією з великими моделями». Однак її перший річний фінансовий звіт демонструє дивну «двовекторність»:

Одна сторона — захоплюючі зростаючі дані: у 2025 році дохід інтелектуальної платформи зріс на 131,9% до 724 мільйонів юанів, річний регулярний дохід платформи MaaS (Model-as-a-Service) стрімко виріс у 60 разів до 1,7 мільярда юанів, кількість зареєстрованих користувачів перевищила 4 мільйони, а кількість платних розробників досягла 242 тисяч.

Інша сторона — вражаючі цифри збитків: за рік збитки склали 4,718 мільярдів юанів, збільшившись на 59,5% у порівнянні з попереднім роком; скоригований чистий збиток — 3,182 мільярда юанів, зростання на 29,1%; акціонерний капітал становить -8,111 мільярда юанів, компанія фактично опинилася у технічній «недостатності активів»; загальний валовий прибуток знизився з 56,3% у 2024 році до 41,0%.

З фінансового звіту видно, що вихід на біржу на початку року — це швидше питання «порятунку життя». Але у сегменті великих моделей AI, що «горять у грошах», інтелектуальна платформа залишається на межі виживання.

Хмарний бізнес — чи починає він виходити на головну лінію?

Зростання доходів інтелектуальної платформи залежить від двох основних напрямків.

Перший — локалізоване розгортання. У 2025 році цей напрямок приніс 534 мільйони юанів доходу, зростання на 102,3%, що становить 73,7% від загального доходу. Основні клієнти — урядові структури та великі корпорації, які отримують приватні великі моделі для розгортання. Через питання безпеки даних і потребу у кастомізації ціни високі, а клієнтська лояльність сильна, тому цей напрямок є найстабільнішим джерелом доходу на даний момент.

Фінансовий звіт показує, що ця «база» під тиском. З одного боку, Baidu, Alibaba, Huawei та інші гравці активно розвивають корпоративні рішення для великих моделей, конкуренція на ринку локалізованого розгортання швидко зростає; з іншого — з’являється ціновий тиск, і валовий прибуток цього напрямку знизився з 66,0% у 2024 році до 48,8% у 2025.

У порівнянні, хмарне розгортання демонструє напрямок зростання. У 2025 році дохід цього сегменту склав 190 мільйонів юанів, зростання на 292,6%, що значно перевищує темпи локалізованого розгортання, і частка зросла до 26,3%. Основний продукт — платформа MaaS, яка через API надає можливості моделей розробникам і малим та середнім підприємствам.

З точки зору бізнес-моделі, хмарне розгортання має більший потенціал масштабування, ніж локалізоване. Коли модель стане достатньо зрілою, її можна буде копіювати через API з низькими додатковими витратами, що створює експоненційний потенціал зростання за рахунок «кількості користувачів × частоти викликів».

Саме тому, навіть попри слабку прибутковість цього сегменту, інтелектуальна платформа продовжує інвестувати у цей напрямок.

Порівняно з цим, MiniMax, що орієнтується на продукти з AI-спеціалізацією, отримує основний дохід від власних платформ і корпоративних сервісів, які становлять майже третину — з доходом у 25,96 мільйонів доларів (близько 1,8 мільярда юанів). У минулому році їхній валовий прибуток становив 25%, що значно нижче за загальний показник інтелектуальної платформи, але вище за валовий прибуток хмарного сегменту.

Хороша новина — валовий прибуток хмарного бізнесу зріс з 3,3% у 2024 році до 18,9% у 2025. Це свідчить, що з розширенням масштабів викликів обчислювальних ресурсів витрати на обчислювальну потужність поступово зменшуються, і починає проявлятися ефект масштабу.

Величезні збитки — шлях до зльоту цін на акції

Щодо великих збитків виробників великих моделей, галузь і капітал вже звикли.

У 2025 році інтелектуальна платформа зазнала збитків на 4,718 мільярда юанів. У той же час, наступного дня після публікації звіту, ціна акцій зросла на 31,94%, а ринкова капіталізація за один день — майже на 100 мільярдів юанів.

Розбиваючи на причини, головна — постійне збільшення інвестицій у R&D — витрати на дослідження і розробки склали 3,18 мільярда юанів, зростання на 44,9%, що у 4,4 рази перевищує дохід.

Але такі витрати — норма для галузі великих моделей. OpenAI витрачає понад 3 мільярди доларів на рік на R&D, Anthropic — понад 2 мільярди доларів. Провідні гравці зазвичай працюють у режимі високих інвестицій і високих збитків. Іншими словами, конкуренція у сегменті великих моделей — це в основному «боротьба за технологічний максимум за допомогою капіталу». У цьому контексті високі інвестиції інтелектуальної платформи — необхідна ціна за збереження технологічної позиції.

З точки зору результатів, ці високі витрати дають технологічні прориви. Модель GLM-5 показала 77,8% у тесті SWE-bench-Verified, посівши перше місце серед відкритих моделей; на клієнтському рівні компанія вже проникла у 9 з 10 найбільших інтернет-компаній Китаю, включаючи ByteDance, Alibaba, Tencent тощо. Ці показники підтверджують, що інтелектуальна платформа вже увійшла до першої ліги за можливостями моделей і їх застосування у бізнесі.

Крім R&D, є ще два важливі моменти у витратах.

Перший — аномальне зростання адміністративних витрат. У 2025 році вони склали 505 мільйонів юанів, зростання на 278,3%, переважно через витрати, пов’язані з IPO — аудит, юридичні послуги, підготовка до розміщення та опціонні програми перед виходом на біржу. Це — разові витрати, і з завершенням IPO вони, ймовірно, знизяться.

Другий — стриманість у маркетингових витратах. Весь рік витрати на продажі та маркетинг склали 391 мільйон юанів, зростання лише на 0,9%, що значно менше за зростання доходів. Це свідчить про підвищення ефективності продажів і про те, що компанія робить свідомий вибір — у сегменті «горячих» моделей AI, що «горять у грошах», інтелектуальна платформа зосереджена на R&D, а не на маркетинг.

Потрібно враховувати, що навіть після виходу на біржу, запас безпеки інтелектуальної платформи не дуже великий. До кінця 2025 року у компанії залишилось 2,259 мільярда юанів готівки та її еквівалентів. За поточним темпом збитків, без додаткового залучення фінансування грошових ресурсів вистачить приблизно на 8–9 місяців. Однак, залучивши близько 5 мільярдів гонконгських доларів під час IPO, загальний запас готівки збільшився до приблизно 7 мільярдів юанів, що дає «життєвий цикл» у 2–2,5 роки.

Чи зможе високий рівень оцінки інтелектуальної платформи витримати конкуренцію з Anthropic?

На фінансовій презентації засновник Чжан Пень порівняв інтелектуальну платформу з «китайською версією Anthropic».

З точки зору бізнес-моделі, інтелектуальна платформа дуже схожа на Anthropic. Anthropic пропонує модель Claude через API для бізнесу, і її зростання залежить від цінової політики моделей; інтелектуальна платформа MaaS також залежить від цін на API, які після підвищення на 83% у першому кварталі залишаються високими і попит на них залишається сильним.

Однак схожість бізнес-моделей не гарантує адекватної оцінки. За даними Reuters, Wall Street Journal, Anthropic оцінюється приблизно у 3500 мільярдів доларів, а OpenAI — у 8300 мільярдів доларів. На момент написання, ринкова капіталізація інтелектуальної платформи становить близько 347,3 мільярда гонконгських доларів (приблизно 44,3 мільярда доларів США), що дає ціновий коефіцієнт P/S майже 500, що значно перевищує показники OpenAI і навіть Anthropic. Це передбачає, що інтелектуальна платформа має високий потенціал зростання у майбутньому.

Реальність полягає в тому, що конкуренція у сегменті великих моделей у Китаї набагато складніша. Anthropic у США має двох головних конкурентів — OpenAI та інших, формуючи стабільний дуополію; у Китаї ж, інтелектуальна платформа має справу з Alibaba, ByteDance, Baidu, DeepSeek та іншими гравцями, які мають потужні ресурси, інфраструктуру і «грошові потоки». У такому середовищі збереження цінової політики залежить від технологічної переваги, і її підтримка — ключове питання.

На презентації Чжан Пень також запропонував концепцію TAC (Token Architecture Capacity), яка має намір перетворити модель з «інструменту для діалогу» у «систему виконання завдань», щоб компанії і розробники могли створювати складні робочі процеси агентів. Це амбітна ідея, але до масштабної комерціалізації ще далеко. Більшість користувачів досі використовують API у простому режимі, а клієнтів із можливістю використання TAC — дуже мало. Перехід від «можливості» до «глибокого застосування» — довгий шлях.

Повертаючись до самого звіту, інтелектуальна платформа демонструє, що галузь ще перебуває у ранній стадії розвитку. Успіх у тому, щоб стати «китайським Anthropic», залежить від трьох ключових факторів: по-перше, чи збережеться технологічна перевага; по-друге, чи зможе API-модель проникнути у «масовий ринок»; і по-третє, чи зможе компанія зберегти незалежність у конкуренції з гігантами.

Капітал вже заклав ціну, яка передбачає «результат». Але кожен із цих факторів у майбутньому буде піддаватися посиленому аналізу і оцінці ринком.