UBS выпустил отчёт 24 июня, заявив, что китайские AI-компании быстро сокращают отставание в производительности от глобальных лидеров благодаря целевым исследованиям и разработкам, инновациям в архитектуре моделей, инженерной оптимизации и сотрудничеству с открытым исходным кодом. Это позволяет добиться существенно более низких затрат и создаёт предпосылки для увеличения глобальной доли рынка. В отчёте преимущество объясняется тем, что экономическая эффективность становится критически важной переменной, когда корпоративные AI-приложения переходят от экспериментальных стадий к масштабному развёртыванию. Аналитик UBS Securities по сектору китайского интернета Сюн Вэй оценивает затраты на обучение китайских моделей менее чем в 10% от расходов OpenAI и Anthropic, при этом среднее ценообразование API для ключевых китайских моделей остаётся ниже 20% по сравнению с сопоставимыми глобальными конкурентами. Тем не менее китайские форвардные модели продолжают закрывать разрыв в производительности за счёт быстрой итерации, сохраняя при этом здоровые уровни прибыли.
Китайские AI-модели добиваются затрат на обучение ниже 10% по сравнению с глобальными лидерами
Сюн Вэй заявил, что затраты на обучение китайских моделей оцениваются менее чем в 10% от затрат, понесённых OpenAI и Anthropic, тогда как среднее ценообразование API для ключевых китайских моделей находится ниже 20% по сравнению с сопоставимыми глобальными конкурентами. Несмотря на заметно более низкие цены, китайские форвардные модели продолжают сокращать разрыв в производительности за счёт быстрой итерации и улучшений уровня интеллекта, постепенно увеличивая свою долю в глобальном потреблении токенов и одновременно поддерживая здоровую валовую маржу. Это указывает на то, что китайские AI-компании конкурируют не только за счёт низких цен, а переcтраивают кривую издержек сервисов моделей через инженерную эффективность и масштабируемое использование.
Расширение глобального AI-рынка создаёт возможность долгосрочного прироста доли
Сюн Вэй отметил, что глобальный AI-рынок будет быстро расширяться, а долгосрочное потенциальное рыночное пространство превысит $10 триллионов, предоставляя значительный запас для увеличения глобальной доли китайских моделей. Если раньше при внедрении AI предприятия отдавали приоритет самым сильным моделям и максимальному использованию токенов, то по мере перехода AI-приложений к реальному коммерческому развёртыванию компании будут сильнее фокусироваться на окупаемости инвестиций (ROI), затратах на инференс, показателях задержек и устойчивости масштаба использования. Такой сдвиг будет благоприятствовать поставщикам китайских моделей с преимуществами по затратам и возможностями по инженерной реализации.
UBS прогнозирует стратификацию рынка моделей с уклоном в сторону экономичных поставщиков
UBS ожидает, что глобальный рынок моделей станет всё более стратифицированным. Форвардные модели могут сохранять ценовые премии для сложных задач с высокой добавленной стоимостью, но в рабочих нагрузках с огромными объёмами использования и повышенной чувствительностью к ROI более широко будут применяться модели с более сильными соотношениями «стоимость/производительность», создавая долгосрочные возможности для расширения китайских моделей. UBS проводит параллели между потенциалом глобализации китайских AI-моделей и опытом зарубежной экспансии китайских компаний в сегментах электромобилей, смартфонов и бытовой техники; если китайские модели продолжат добиваться прорывов в производительности, цене, экосистемах с открытым исходным кодом и локализованном развёртывании, глобальный конкурентный ландшафт в AI может сместиться от доминирования нескольких дорогих форвардных моделей к более диверсифицированной, стратифицированной и чувствительной к затратам рыночной структуре.
FAQ
Какое ценовое преимущество есть у китайских AI-моделей, по оценке UBS?
UBS оценивает затраты на обучение китайских моделей менее чем в 10% от расходов OpenAI и Anthropic, а среднее ценообразование API для ключевых китайских моделей остаётся ниже 20% по сравнению с сопоставимыми глобальными конкурентами, говорится в отчёте аналитика Сюн Вэя, опубликованном 24 июня.
Почему UBS считает, что китайские AI-модели нарастят глобальную долю рынка?
UBS связывает потенциальный прирост доли с тем, что корпоративные AI-приложения переходят от экспериментальных стадий к масштабному развёртыванию, где экономическая эффективность и ROI становятся критически важными переменными для принятия решений, что будет благоприятствовать китайским моделям с преимуществами по соотношению «стоимость/производительность» на глобальном AI-рынке с долгосрочным потенциалом выше $10 триллионов.