Китайские технологические гиганты привлекают более $50 млрд на развитие ИИ: кто зарабатывает на этой гонке

Китайские технологические компании привлекают более $50 млрд для расширения инфраструктуры искусственного интеллекта. Tencent, Alibaba, ByteDance и DeepSeek вкладывают средства в чипы, центры обработки данных и вычислительные мощности, необходимые для работы ИИ. Это происходит на фоне глобальной гонки Китая и США за лидерство в сфере ИИ. Как сообщает китайское СМИ TMTPOST, масштабные инвестиции создают риск: компаниям нужно заработать достаточно, чтобы покрыть не только строительство, но и дальнейшее обслуживание инфраструктуры.

По сообщениям СМИ, Alibaba привлекла $10,19 млрд посредством размещения акций, ByteDance подписала кредитное соглашение на $29,6 млрд, DeepSeek проводит новый раунд финансирования как минимум на $11,9 млрд, а Tencent рассматривает возможность выпуска облигаций на сумму до $5 млрд. Если учесть все эти суммы, общий объем составляет около $56,7 млрд, причем выпуск облигаций Tencent еще находится на стадии рассмотрения.

Зачем компаниям столько денег

Гонка в сфере искусственного интеллекта требует крупных вложений ещё до того, как новые мощности начнут приносить доход. Компаниям приходится заранее закупать дорогостоящие чипы, строить дата-центры и резервировать вычислительные ресурсы, в то время как клиенты оплачивают услуги постепенно — в зависимости от того, сколько мощностей используют.

Именно эта разница между расходами и доходами объясняет потребность во внешнем финансировании. Даже прибыльным компаниям выгодно привлечь средства сейчас, чтобы не замедлять развитие инфраструктуры в ожидании, пока она начнет окупаться.

Показательный пример — Alibaba. В июньском квартале её операционный денежный поток составил 22,945 млрд юаней, или около $3,42 млрд, но капитальные затраты достигли 67,678 млрд юаней, или примерно $10,10 млрд. В результате свободный денежный поток — сумма, остающаяся после операционных расходов и инвестиций, — стал отрицательным: минус 44,67 млрд юаней, или около $6,67 млрд.

Tencent столкнулась с аналогичной ситуацией. Во втором квартале её капитальные затраты выросли на 176% в годовом исчислении — до 52,8 млрд юаней, или примерно $7,88 млрд, а свободный денежный поток составил минус 13,8 млрд юаней, или около $2,06 млрд. В то же время без учёта предоплаты за вычислительные мощности этот показатель был бы положительным — 37,6 млрд юаней, или около $5,61 млрд.

Alibaba зарабатывает на облачных услугах, но тратит средства на разработку моделей

Alibaba привлекла 80 млрд гонконгских долларов ($10,19 млрд), выпустив 710 млн новых акций по цене 112,70 гонконгского доллара ($14,36) за акцию. Около 60% чистых поступлений компания планирует направить на глобальную вычислительную инфраструктуру, а ещё примерно 40% — на крупные дата-центры для ИИ и модернизацию систем хранения данных, баз данных и сетей.

Выпуск акций отличается от кредита: компании не нужно возвращать привлеченные средства в определенный срок, но доли существующих акционеров уменьшаются. Такой способ финансирования позволяет вкладывать средства в долгосрочные проекты без дополнительной долговой нагрузки.

Alibaba делает ставку на облачные услуги — аренду вычислительных мощностей, хранение данных и другие инструменты, которые бизнес использует для работы с искусственным интеллектом. Компания стремится не просто продавать доступ к моделям, но и предоставлять клиентам полный набор сервисов, чтобы им было сложнее перейти к другому поставщику.

Это направление уже приносит доход. В июньском квартале облачный бизнес Alibaba, связанный с ИИ и вычислительными мощностями, принес 48,437 млрд юаней, или около $7,23 млрд, — на 45% больше, чем годом ранее. Скорректированная операционная прибыль EBITA этого сегмента составила 5,628 млрд юаней, или примерно $840 млн.

В то же время направление разработки моделей и приложений ИИ понесло скорректированные операционные убытки в размере 13,861 млрд юаней, или около $2,07 млрд. Это означает, что инфраструктура уже приносит прибыль, а создание моделей требует дополнительных вложений.

Alibaba намерена увеличить долю продуктов, связанных с ИИ, с 30% до 50% выручки от внешних облачных услуг в течение следующего года. Такая стратегия позволяет использовать модели для привлечения клиентов, а зарабатывать на более широком спектре услуг.

ByteDance берет деньги в долг и заранее резервирует мощности

ByteDance подписала кредитное соглашение на $29,6 млрд с участием 28 банков. По предварительным данным Bloomberg, китайские банки предоставили $18,9 млрд — около 64% от общей суммы.

Первоначальный срок кредита составляет три года с возможностью продления до пяти. Процентная надбавка к базовой ставке SOFR составляет 0,68 процентного пункта — меньше, чем 0,85 пункта по кредиту на $10,8 млрд, который компания привлекла в 2024 году.

Часть средств ByteDance использует для зарубежных проектов. По данным Reuters, компания заранее резервирует мощности для нескольких дата-центров в Юго-Восточной Азии, заключая обязательные контракты.

Это позволяет поставщикам планировать строительство с учетом будущего спроса, а ByteDance — заранее обеспечивать себя необходимыми ресурсами. Однако такие контракты нельзя просто расторгнуть: если спрос окажется ниже прогнозируемого, компания все равно будет нести финансовые обязательства.

Параллельно ByteDance перестраивает продажи для корпоративных клиентов. В июле команду разработчиков офисного продукта Lark интегрировали с Doubao, а системы маркетинга, продаж и поддержки клиентов Lark и Volcano Engine объединили.

Цель — превратить популярность потребительских продуктов в источник доходов от бизнеса. Doubao насчитывает 345 млн активных пользователей в месяц, а ежедневный объем обработки токенов превышает 120 трлн. Компания стремится привлекать клиентов через свои продукты, а затем продавать им облачные услуги и инструменты ИИ.

DeepSeek привлекает инвесторов для развития собственных чипов и дата-центров

DeepSeek долгое время финансировала исследования без привлечения внешних инвесторов, полагаясь на доходы от Magic Square Quant. Первый раунд финансирования компания завершила в июне: по приведенным данным, она привлекла около 51 млрд юаней, или $7,61 млрд, а её оценка после инвестиций составила примерно 400 млрд юаней, или $59,70 млрд.

В октябре начался новый раунд, который, по данным Bloomberg, изначально должен был составить около 50 млрд юаней, или $7,46 млрд. Из-за более высокого, чем ожидалось, спроса со стороны инвесторов окончательная сумма может достичь 100 млрд юаней, или примерно $14,93 млрд. Среди инвесторов называют Tencent и производителя аккумуляторов CATL, а также JD.com, NetEase и Национальный инвестиционный фонд индустрии искусственного интеллекта (National Artificial Intelligence Industry Investment Fund).

Эти инвестиции имеют не только финансовое значение. Tencent, JD.com и NetEase заинтересованы в доступе к мощной внешней модели, тогда как CATL может быть заинтересована в развитии энергетической инфраструктуры для крупных вычислительных центров.

Как сообщает Bloomberg, одним из главных проектов DeepSeek является дата-центр мощностью 1 ГВт в Уланчабе, во Внутренней Монголии. Для него компания планирует приобрести не менее 160 тысяч чипов Huawei Ascend 950DT на сумму около $2,56 млрд.

Эти чипы будут использоваться преимущественно для инференса — выполнения запросов и генерации ответов уже обученной моделью. Для обучения моделей DeepSeek пока будет продолжать использовать американские чипы Nvidia. Напомним, что это стало возможным после того, как США разрешили экспорт Nvidia H200 в Китай при условии прохождения независимой сертификации, гарантии достаточных запасов на американском рынке и отказа от поставки их военным.

Однако приобрести чипы недостаточно: для их работы требуется высокоскоростная память HBM. Из-за ограничений поставок доставка всего заказа может занять более года, а компания надеется получить часть мощностей к концу 2027-го или в начале 2028 года.

DeepSeek также готовится к возможному выходу на биржу в материковом Китае в 2027 году. По сообщениям Reuters, компания приступила к подготовке к IPO, а в конце сентября назначила первого финансового директора — Янь Вэньтао.

Согласно сообщениям СМИ, годовой постоянный доход DeepSeek составляет около $1 млрд, тогда как оценка компании до нового раунда финансирования достигала примерно 500 млрд юаней, или $74,63 млрд. Это означает, что её оценка примерно в 75 раз превышает годовой доход.

По данным Bloomberg, основатель компании Лян Вэньфэн сообщил инвесторам, что хочет продолжать развивать общий искусственный интеллект, не ставя прибыль на первое место. Однако выход на биржу ужесточит требования к финансовой отчетности и необходимости объяснять, как компания планирует окупить вложения.

Кто зарабатывает на гонке ИИ

Больше всего от масштабного расширения инфраструктуры могут выиграть производители чипов, памяти, серверов и другого оборудования. Компании вкладывают сотни миллиардов юаней в закупки, поэтому часть денег поступает поставщикам ещё до того, как конечные пользователи начинают оплачивать услуги ИИ.

По данным TMTPOST, выручка Yangtze Memory Technologies в первом квартале 2026 года составила 47,042 млрд юаней, или около $7,02 млрд, а чистая прибыль, принадлежащая материнской компании, — 33,379 млрд юаней, или примерно $4,98 млрд. Валовая рентабельность продукции NAND достигла 78,73%.

Changxin Memory Technologies в первом полугодии получила 150,31 млрд юаней выручки, или около $22,43 млрд, — на 873,64% больше, чем годом ранее. Её чистая прибыль, приходящаяся на долю материнской компании, составила 77,605 млрд юаней, или примерно $11,58 млрд, а валовая рентабельность основного бизнеса — 84,84%.

В то же время разработчики моделей сталкиваются с высокими затратами на исследования, обучение систем и доступ к вычислительным мощностям. Например, доход компании Zhipu в 2025 году составил 724 млн юаней, или около $108 млн, тогда как расходы на исследования и разработки достигли 3,18 млрд юаней, или примерно $475 млн.

В этом заключается преимущество крупных компаний вроде Alibaba: они могут зарабатывать не только на моделях, но и на облачной инфраструктуре, хранении данных и дополнительных сервисах. Даже если разработка ИИ остается убыточной, другие направления помогают покрывать расходы.

У DeepSeek таких возможностей меньше. Согласно приведенным данным, за первые семь месяцев ее доход составил 475 млн юаней, или около $70,9 млн, тогда как расходы на инфраструктуру ИИ достигли примерно 11 млрд юаней, или $1,64 млрд. Это примерно в 23 раза больше дохода за тот же период.

В августе DeepSeek повысила цены на API в 2,3–4,5 раза по сравнению с исходным уровнем и не зафиксировала значительного оттока клиентов. Согласно приведенным данным, годовой темп роста доходов компании увеличился с менее чем $500 млн до более чем $1 млрд, что свидетельствует о возможности увеличивать выручку не только за счет роста количества запросов, но и за счет корректировки цен.

Почему даже построенные дата-центры не гарантируют прибыли

Инфраструктура требует затрат не только на строительство. Приобретенные чипы и серверы со временем изнашиваются, а их стоимость постепенно списывается в финансовой отчетности за счет амортизации. Кроме того, компаниям придется оплачивать техническое обслуживание и дальнейшее обновление оборудования.

Согласно плану ByteDance, из 200 млрд юаней инфраструктурных расходов, или около $29,85 млрд, примерно 85 млрд юаней, или $12,69 млрд, пойдут на чипы, а ещё 90 млрд юаней, или $13,43 млрд, — на строительство вычислительных центров. После запуска эти активы будут генерировать регулярные расходы, которые необходимо покрывать за счёт доходов от клиентов.

По состоянию на конец июня общий объем интеллектуальных вычислительных мощностей Китая составлял 2185 EFLOPS, а средний уровень использования стоек вычислительных мощностей достиг 71,4%. Это свидетельствует о значительном спросе на имеющиеся ресурсы, однако не гарантирует, что он останется таким в течение следующих лет.

Более $50 млрд, которые четыре компании привлекают для развития ИИ, должны обеспечить их проекты на несколько лет. Но в конечном итоге эти инвестиции должны окупиться благодаря реальным заказам, а не только росту количества пользователей или популярности моделей.

Геополитическая составляющая

Финансовые вливания китайского бизнеса в инфраструктуру имеют прямой геополитический подтекст и служат фундаментом для глобальной экспансии Пекина. Как отмечает доктор юридических наук Алексей Костенко в статье «Цифровая империя Пекина: как Китай превращает искусственный интеллект в инструмент глобального влияния», строительство дата-центров и массовое производство вычислительных систем являются материальной основой формирования параллельного цифрового блока, альтернативного западному.

Ключевым политическим проявлением этого процесса стало создание в июле 2026 года в Шанхае Всемирной организации сотрудничества в сфере ИИ (WAICO), соглашение об учреждении которой подписали 29 государств, в частности Россия, Казахстан, Индонезия, Малайзия, Южно-Африканская Республика и другие государства Азии, Африки и Латинской Америки. Председатель КНР Си Цзиньпин подкрепил институциональную основу обещанием подготовить пять тысяч инженеров для стран-участниц и развернуть сеть международных центров применения технологий.

В противовес закрытым и дорогостоящим американским моделям и инициативе Вашингтона Pax Silica КНР реализует стратегию «добровольной цифровой колонизации». Пекин насыщает рынки стран Глобального Юга дешёвыми и доступными открытыми моделями, подобными решениям DeepSeek.

В то же время внедрение бесплатных алгоритмов неизбежно привязывает государства-партнеры к китайской облачной инфраструктуре, протоколам связи и оборудованию Huawei или ZTE. В итоге страны попадают в полную зависимость от китайских обновлений, серверов и стандартов, постепенно передавая свой цифровой суверенитет Пекину.