Автор: Осенние чернила
В первом квартале 2026 года глобальный рейтинг доходов от больших языковых моделей Counterpoint Research раскрыл новую карту власти. Anthropic с 134 миллионами пользователей захватила 31,4% доли мировых доходов от ИИ, а средний доход на одного пользователя (ARPU) достиг 16,2 доллара. У OpenAI 900 миллионов пользователей, а ARPU — всего 2,2 доллара. Doubao от ByteDance с 345 миллионами MAU занимает первое место в Китае, но его нет в этом списке доходов. Другой интернет-гигант, критикуемый за консервативность инвестиций и отставание в разработках, неожиданно оказался на вершине списка доходов китайских ИИ-компаний.
Эти данные обнажают неприглядный факт: крупнейший пул пользователей приносит наименьший доход, а наименьшее количество пользователей захватывает наибольшую долю. Более того, каждый вызов модели на выполнение задачи (inference) расходует реальные вычислительные мощности, и каждый новый пользователь означает более высокий счет.
Железный закон интернета о нулевых предельных издержках столкнулся с "медной стеной" "неисчезающих предельных издержек" в эпоху ИИ. Старая логика "сжигания денег ради масштаба" заменяется новыми правилами, где "линии снабжения и эффективность монетизации определяют выживание".
В июне 1942 года началась битва за Мидуэй. Японский объединенный флот имел преимущество в тоннаже и опыте, но его линии снабжения растянулись на тысячи морских миль от метрополии, и каждая атака расходовала трудно восполнимые топливо и боеприпасы. У американцев все было наоборот: базы на Гавайях и промышленные мощности метрополии делали их линии снабжения все прочнее.
Сегодня китайская индустрия ИИ достигла своего "Мидуэя". На долю Китая приходится более 50% общемирового объема вызовов больших ИИ-моделей, DeepSeek V4 привлекает глобальных разработчиков стоимостью в одну пятидесятую часть, однако общие доходы китайского ИИ на мировом рынке сжаты до однозначных цифр, и их сумма уступает доходам одной американской компании. За этими данными скрывается не только коммерческая стратегия компаний, но и противостояние двух национальных промышленных стратегий.
Так открываются два фронта: на Восточном фронте линии снабжения трех технологических гигантов испытывают предельную нагрузку — чьи боеприпасы закончатся первыми, та оборона и рухнет первой; на Западном фронте разворачивается более скрытая глобальная стратегическая игра — как выиграть безграничную войну ИИ ограниченными ресурсами. Две эти линии с самого начала взаимосвязаны, подобно клещам.
Восточный фронт: Игра в эффективность снабжения и монетизации в войне на истощение
Tencent, Alibaba и ByteDance выбрали три совершенно разных пути, но столкнулись с одной и той же проблемой: в войне на истощение с ненулевыми предельными издержками, чьи линии снабжения надежнее и чья эффективность монетизации выше?
Tencent: Соревнование в эффективности монетизации через сценарии
Среди китайских ИИ-компаний Tencent, чья стратегическая дальновидность и возможности НИОКР часто подвергаются сомнению, имеет самую высокую эффективность монетизации. В мировом рейтинге Tencent занимает первое место в Китае с 114 миллионами пользователей и ARPU в 2,9 доллара, что более чем вдвое превышает показатели Baidu и более чем вчетверо — Alibaba, и вдвое меньше, чем у Microsoft (5,0). Но его секрет именно в том, что он не зарабатывает на продаже самого ИИ.
В первом квартале 2026 года выручка Tencent составила 196,46 млрд юаней, увеличившись на 9% в годовом исчислении. Но более важным является другое сравнение: если исключить влияние инвестиций в новые продукты ИИ, операционная прибыль выросла на 17% в годовом исчислении, достигнув 84,4 млрд юаней. Новые продукты на базе ИИ "съели" примерно 8,8 млрд юаней квартальной прибыли.
Куда ушли эти деньги? Доход от маркетинговых услуг вырос на 20% благодаря моделям рекомендаций на базе ИИ; доход от корпоративных услуг вырос на 20% благодаря спросу на облачные сервисы, связанные с ИИ.ИИ — это не статья дохода в балансе Tencent, а катализатор, ускоряющий работу существующих статей дохода — он делает рекламу более точной, облачные услуги — более продаваемыми, а время, которое пользователи проводят в Video Account, увеличилось более чем на 20%.
Истинный секрет конкурентоспособности Tencent в ИИ заключается не на уровне моделей, а в эффективности цикла "сценарий-данные-монетизация". Для обновления моделей рекомендаций не нужна самая сильная универсальная большая модель, нужен замкнутый цикл данных, который лучше всего понимает поведение пользователей Tencent — и этот барьер данных находится в руках самого Tencent.
Стратегия Tencent ясна и прагматична: прибыль от основного бизнеса — это главная линия снабжения. Реклама и игры обеспечивают ИИ боеприпасами, а ИИ, в свою очередь, делает рекламу более точной, а игровой опыт — лучше — это уже работающий положительный цикл. Президент Tencent Мартин Лю систематически изложил "экономику ИИ" Tencent:"В сценариях ИИ каждая поставка интеллектуальной услуги пользователю связана со значительными затратами." Ключевая стратегия заключается в "поиске высокоценных сценариев", а не в "слепом привлечении большого количества DAU".
Более дальняя ставка сделана на интеллектуальных агентов WeChat, но график их выхода неоднократно откладывался с "полномасштабного запуска в третьем квартале" до "не будет выпущен в краткосрочной перспективе". Это расстояние измеряет глубину трещины в линии снабжения ИИ Tencent: весь потенциал интеллектуальных агентов WeChat зависит от следующего поколения модели Hunyuan, которая должна быть "явно лучше"; а прогресс Hunyuan, в свою очередь, зависит от распределения вычислительных мощностей между обучением Hunyuan, WeChat AI, Yuanbao и семью-восемью другими проектами. Tencent необычно громко опровергла слухи о том, что глава отдела ИИ Яо Шуньюй уволился из-за того, что "WeChat забрал часть вычислительных мощностей" — слухи затронули самую уязвимую точку: когда ограниченные вычислительные мощности необходимо распределять между несколькими бизнес-направлениями, кто будет бороться за боеприпасы для долгосрочного будущего?
Под этой трещиной скрывается более глубокая стратегическая уязвимость Tencent. Стратегия "гибридного использования моделей", когда ключевые возможности моделей частично зависят от внешних источников, отражает традиционный прагматизм Tencent: использовать возможности внешних моделей, чтобы выиграть время и развить собственные точки входа для ИИ-приложений. Но это также означает, что если разрыв в поколениях в конкурентоспособности базовых моделей увеличится, то построенные на этих моделях точки входа, сервисы и экосистемы могут последовать за ними. Если жизненно важные точки зависят от чужих рук, даже самые сильные мышцы могут в одночасье стать бесполезными.
Tencent, очевидно, осознает эту проблему. Главный стратегический директор Джеймс Митчелл во время телеконференции о финансовых результатах признал, что, чтобы обеспечить приоритет внутренним сценариям, Tencent "сознательно отложила коммерциализацию облачных вычислительных мощностей для внешних клиентов", "все вычислительные мощности отданы себе". Концентрация вычислительных ресурсов на разработке базовых моделей и монетизации высокоценных сценариев является настоятельной задачей Tencent.
Alibaba: Азартная игра в полный стек с упором на собственные разработки
В четвертом квартале 2026 финансового года выручка Alibaba Cloud Intelligence Group составила 41,626 млрд юаней, увеличившись на 38% в годовом исчислении; доход от продуктов ИИ составил 8,971 млрд юаней, впервые превысив 30% и демонстрируя трехзначный рост в течение одиннадцатого квартала подряд. Генеральный директор У Юнмин ясно заявил: "Инвестиции в технологии полного стека ИИ вступили в период позитивной коммерциализации с эффектом масштаба". Однако в том же квартале скорректированная EBITA Alibaba резко упала на 84% в годовом исчислении, а операционная прибыль превратилась в убыток. Война доставки еды и гонка вооружений в области ИИ идут одновременно, и между бешеным ростом ARR и обвалом прибыли лежит реальный вопрос: "Как долго продлится темнота перед рассветом?".
Линия снабжения Alibaba — это "глубина инфраструктуры". Официальное письмо акционерам от 20 мая предоставило наиболее четкую стратегическую карту для азартной игры Alibaba в полный стек. Стратегия моделей сместилась от точечных прорывов к групповым действиям агентов, мировых моделей и мультимодальных моделей. Она сделала ставку на основную логику: только достигнув полного контроля над всей цепочкой от чипов до приложений, можно снизить стоимость вычислительных операций (inference) до критической точки, позволяющей масштабировать сервисы. Азартная игра Alibaba в полный стек по сути повторяет "момент Android" в эпоху ИИ. Контроль над основой косвенно дает контроль над всеми точками входа, которые растут поверх нее. Google потратил десять лет, чтобы превратить Android из центра затрат в двигатель прибыли. Сможет ли Alibaba пережить темноту перед рассветом, зависит от того, обладает ли она терпением того же масштаба.
В письме также четко указано, что мгновенная розничная торговля (instant retail) является "ключевой стратегической опорой модернизации платформы Taobao Tmall", а Taobao Flash стала ключевым сценарием для привлечения новых пользователей с помощью ИИ и повышения вовлеченности. Приложение Qwen для пользователей C2C глубоко интегрировано с различными приложениями в экосистеме, включая Taobao Tmall, Taobao Flash, Fliggy, Damai, Amap, Alipay и другие, обладая значительными преимуществами в плане ресурсов для мобилизации экосистемных услуг в повседневной жизни, сервисах, производительности и развлечениях. Вместе с корпоративной платформой Wukong для ИИ-работы она формирует структуру одновременного развития для B2B и C2C сегментов и может стать реальной угрозой для планов Doubao по созданию супер-точки входа.
Более глубокая проблема также заключается в распределении вычислительных мощностей и организационной игре между различными бизнес-подразделениями. Широко распространенные протоколы внутреннего разбора полетов после ухода технического руководителя Tongyi Qianwen (Qwen) Линь Цзюньяна обнажили трещину, показав нехватку вычислительных мощностей для этого стратегического продукта. Как облачный провайдер с тяжелыми активами, Alibaba Cloud должен балансировать между обеспечением собственной разработки больших моделей, поддержкой ИИ-трансформации электронной коммерции внутри группы и продажей вычислительных мощностей внешним клиентам. Объективно существует игра распределения ресурсов и координации между многочисленными бизнес-направлениями.
Этот конфликт раскрывает структурное противоречие ИИ Alibaba: как бы ни были протяженны линии снабжения, если на разных участках друг другу ставят препятствия, материалы все равно не дойдут до цели.
Но перемены происходят. Qwen и Taobao Tmall завершили полную двустороннюю интеграцию, и 166 миллионов пользователей с ежемесячной активностью начали систематически импортироваться в пул из 4 миллиардов товаров Taobao. Продукт B2B ИИ-поддержки клиентов "Dian Xiaomi" уже первым замкнул платный цикл. Мгновенная розничная торговля как новое поле битвы за интеграцию ИИ и электронной коммерции расширяет "операцию по сшиванию" от инструментов поддержки клиентов до ключевых торговых сценариев. То, сможет ли эта "операция по сшиванию" доказать свою ценность в ходе распродажи 618, станет самым прямым стресс-тестом для стратегии ATH Alibaba.
Кроме того, баг с выводом бесполезных конспектов, о котором говорилось в предыдущей статье, Qwen до сих пор не исправил, что тоже странно. Игнорирование пользовательского опыта C2C также является проблемой.
ByteDance: Экзамен по ИИ для логики трафика
Подход ByteDance — это продолжение по инерции модели "фабрики приложений" эпохи мобильного интернета: одновременный запуск более 20 ИИ-приложений на рынках C2C и B2B, охватывающих чат-ботов, виртуальных персонажей, социальные сети, изображения, инструменты и другие категории. Логика проста: поливать трафиком хит, использовать хит для захвата точки входа, а затем, когда точка входа стабилизируется, думать о монетизации.
Эта методология неоднократно доказывалась в эпоху мобильного интернета, опираясь на промышленную закономерность стремления к нулю затрат на копирование программного обеспечения.Эпоха ИИ нарушила эту закономерность: каждый вызов модели — это реальный расход вычислительных мощностей; чем больше масштаб, тем выше затраты. 345 миллионов MAU Doubao — это 345 миллионов активных затрат, которые каждый день сжигают деньги. Это самая глубокая дилемма стратегии ИИ ByteDance. Положение Meta в мировом рейтинге является еще более суровым ориентиром: 1 миллиард пользователей, ARPU всего 0,1 доллара. Легко удерживать пользователей бесплатным ИИ, но трудно заработать на бесплатном ИИ.
Масштабы убытков на рынке C2C гораздо серьезнее, чем отсутствие в списке доходов. Ориентиром может служить следующее: выручка OpenAI в первом квартале составила 5,7 миллиарда долларов, но операционные убытки достигли 7 миллиардов долларов, при этом на каждый заработанный доллар приходилось 1,22 доллара убытков, а доля платящих пользователей C2C составляла около 5,5%. В то время как коэффициент конверсии в платящих пользователей для внутренних ИИ-приложений C2C в Китае обычно составляет менее 1%. По некоторым оценкам, даже если бы Doubao достиг уровня оплаты ChatGPT в 5,6%, его годовой доход едва покрыл бы операционные расходы; при фактическом уровне конверсии менее 1% в Китае годовой доход, вероятно, составил бы менее 10 миллиардов юаней, а на рынке C2C, где за один квартал легко сжигаются затраты в размере десятков миллиардов юаней, этот доход — капля в море.
Более важный вопрос: участвует ли ByteDance в этой гонке ИИ как "активный революционер" или "пассивный защитник". Doubao Phone Assistant пытается взять под контроль действия пользователя на системном уровне — это именно та проблема, которая больше всего беспокоит ByteDance: если пользователи перестанут открывать Douyin для просмотра видео и вместо этого просто скажут ИИ "найди мне что-нибудь интересное", не рухнет ли фундамент рекламных доходов старой империи раньше, чем будет построена новая? Более того, модель "сначала запустим, потом поставим ограждения" расходует актив более ценный, чем трафик — доверие. Одна ошибка ИИ-агента может раскрыть ваш банковский пароль.
Более серьезная трещина — это постепенно деформирующаяся внутренняя организационная культура. Бывший исследователь команды Seed ByteDance Чжан Чи после ухода публично обвинил внутреннюю культуру Seed вbenchmaxxing (накручивании показателей): руководители команд оценивают производительность по своим benchmark'ам, все гонятся за баллами, "но это не превращается в хороший пользовательский опыт в реальном использовании". Более того, ByteDance требуется около полугода на завершение одного цикла обучения большой модели (предварительное обучение + дообучение), в то время как, по слухам, Google требуется всего три месяца, что означает, что разрыв может увеличиваться, а не сокращаться.
Линия снабжения ByteDance — это трафик и денежный поток основного бизнеса, но линия снабжения сужается — чистая прибыль в 2025 году упала более чем на 70% в годовом исчислении, а инвестиции в ИИ бешено поглощают прибыль. Среди стратегий открытого и закрытого исходного кода ByteDance является самой уникальной: Doubao не является открытым, но привлекает разработчиков по всему миру за счет крайне низких цен. Это логика дешевого закрытого исходного кода: не открывать код, но с помощью ценовой войны достигать эффекта открытого исходного кода. Но у ценовой войны всегда есть предел. Когда денежный поток постоянно поглощается инвестициями в ИИ, а стратегия, зажатая посередине, не имеет ни экосистемного рва в виде сообщества открытого исходного кода, ни способности к премиальному ценообразованию для клиентов закрытого исходного кода высшего уровня, как долго она сможет продержаться?
Международные показатели продуктовой матрицы ByteDance на базе ИИ также впечатляют. Загрузки Dola в первом квартале 2026 года превысили 72 миллиона раз, общее количество превысило 200 миллионов, и она вошла в число ведущих мировых приложений-помощников на базе ИИ. AnyGen, аналог Manus, тестирует платную подписку, Trae позиционируется как инструмент ИИ-программирования, но он также сталкивается с испытанием линий снабжения: чем больше пользователей у Dola, тем выше затраты на вызовы внешних моделей; чем глубже платные продукты, тем ожесточеннее конкуренция с OpenAI и Meta. Вклад зарубежных платных продуктов в линию снабжения на данный момент практически ничтожен — годовой оборот Gauth составляет всего 14 миллионов долларов, AnyGen все еще сжигает деньги для привлечения пользователей, Dola полностью бесплатна. Зарубежный рынок имеет более высокую готовность платить и, возможно, станет переменной в будущем, но по крайней мере сейчас заграница — далеко не житница, а еще одна бездонная бочка для сжигания денег.
Какой бы длинной ни была линия снабжения, она не может заменить эффективность монетизации "кормиться за счет врага" — первое определяет, как долго вы можете продержаться, второе — сможете ли вы победить.
Tencent собирает арендную плату, Alibaba строит дороги, ByteDance измеряет землю. Сущностные различия трех моделей заключаются не только в расстоянии между ИИ и деньгами, но и в стратегическом выборе, основанном на их собственных ресурсных преимуществах.
ИИ Tencent скрывается за рекламой и облачными технологиями, ближе всего к деньгам; ИИ Alibaba продает инфраструктуру, расход токенов (Token) взрывной, но чтобы превратить вычислительные мощности в прибыль, нужно преодолеть критическую точку эффекта масштаба; ИИ ByteDance работает напрямую с пользователями, дальше всего от денег. Быть далеко от денег означает наибольший риск, но и наибольший потенциал — однако, чтобы превратить потенциал в доход, требуется время и работающий платный цикл.
Помимо эффективности монетизации, супер-точка входа ИИ, которую ByteDance ценит больше всего, помимо пользователей, возможно, более важной переменной является ценность экосистемы, и в этом отношении преимущества Tencent и Alibaba более значительны —тот, кто сможет превратить ИИ-диалог в реальный замкнутый торговый цикл, сможет по-настоящему превратить "ценность трафика" точки входа в "способность собирать арендную плату". Это проверяет не готовность пользователей платить, а способность ИИ управлять цепочками услуг в реальном мире.
Интеллектуальные агенты WeChat держат лучшие карты. В экосистеме мини-программ WeChat накоплены сервисные возможности миллионов торговцев — заказ еды, вызов такси, запись к врачу, оплата счетов — теоретически, точка входа для ИИ-диалогов может вызывать все эти возможности, завершая полный цикл от потребности до поставки в интерфейсе чата. Вызывать мини-программы несложно, сложно, чтобы ИИ точно понимал реальные намерения пользователя в конкретной ситуации и делал правильный выбор среди сотен похожих мини-программ. Одна ошибочная рекомендация — пользователь теряет время и терпение; одна ошибочная оплата — теряется доверие. Осторожность Tencent — это скорее не техническая проблема, а трезвое осознание допустимого уровня ошибок для 1,4 миллиарда пользователей.
Помощник для телефона Doubao от ByteDance пытается пойти другим путем — пропустить мини-программы и напрямую взять под контроль действия пользователя на системном уровне. Это звучит более радикально, но и более уязвимо. Плавающая кнопка на системном уровне может распознавать содержимое экрана, имитировать нажатия, заполнять формы, но она сталкивается с двумя фундаментальными препятствиями: во-первых, барьеры разрешений со стороны производителей телефонов — ни одна ОС не позволит стороннему приложению легко взять под контроль системное взаимодействие; во-вторых, естественный недостаток доверия в безопасности — ИИ, который может читать ваш экран и имитировать ваши нажатия, также является тем ИИ, которого вы больше всего боитесь.
После полной двусторонней интеграции Qwen и Taobao пользователи могут выбирать товары, сравнивать цены и оформлять заказы в диалоге, а оплату и логистику бесшовно берет на себя Taobao. На данный момент это решение, наиболее близкое к замкнутому циклу "ИИ + сделка" среди трех компаний, но его потолок также ясен: спектр услуг, которые может вызывать Qwen, практически ограничен экосистемой Alibaba.
Тот, кто займет супер-точку входа для будущего взаимодействия человека и машины — новый уровень, который заменит браузеры, приложения и строку поиска — будет обладать наибольшей потенциальной ценностью (option value).
Но потенциал также нуждается в проверке. Условия его опровержения столь же ясны: если помощник для телефона Doubao в течение 12 месяцев не сможет значительно повысить зависимость пользователей от ИИ-команд, если интеллектуальные агенты WeChat к концу 2026 года все еще не имеют четкого графика выпуска, если объем заказов и частота повторных покупок, совершенных пользователями в диалогах после интеграции Qwen с экосистемой Alibaba, не будут устойчиво расти — тогда потенциальная ценность этих "супер-точек входа" будет существенно пересмотрена.
Потенциал — не вечный талисман, это всего лишь опцион с датой истечения. Если он не будет реализован к сроку, премия обнулится. Ценообразование опционов до момента исполнения — это всегда искусство, а не наука.
Западный фронт: Стратегическое разделение "сохранения территории" и "сохранения людей"
Когда Tencent продвигает открытие исходного кода моделей, когда Alibaba с помощью Qwen захватывает более 50% мировых загрузок открытого исходного кода, когда DeepSeek и Kimi захватывают мировых разработчиков сверхнизкими ценами, стратегический выбор компаний на Восточном фронте вливается в стратегическую игру на Западном фронте. Игра в линии снабжения на первом фронте и борьба за стандарты на втором фронте взаимно поддерживают друг друга.
В марте 1947 года 250-тысячная армия Ху Цзуннана атаковала Яньань. В то время Северо-Западная Полевая армия насчитывала всего 26 000 человек. Мао Цзэдун решил добровольно отступить. В ночь перед отступлением Мао Цзэдун оставил слова, которые позже часто цитировались:"Когда наша армия сражается, она не заботится о потере того или иного города или участка земли. Сохрани людей, потеряв землю — сохранишь и людей, и землю; сохрани землю, потеряв людей — потеряешь и землю, и людей." Он также привел яркую аналогию: "Враг, наступая на Яньань, сжимает кулак. Когда он достигнет Яньаня, ему придется разжать пальцы, и тогда нам будет удобно отрезать их один за другим". Год спустя Яньань был освобожден. Менее чем через два года родился Новый Китай.
Китайская индустрия ИИ стоит на похожем историческом перекрестке. Доля вызовов превышает половину мирового объема, а доходы сжаты до однозначных цифр — корень этого противоречия заключается в том, что китайский ИИ выбрал бизнес-модель, радикально отличную от американской. Qwen открыл исходный код, DeepSeek открыл исходный код, Kimi открыл исходный код, Hunyuan также открыл исходный код. Kimi K2.6 стоит всего 4 доллара за миллион токенов, что в шесть-восемь раз дешевле, чем Claude; Tongyi Qianwen захватил более 50% мировых загрузок открытых моделей. Дешевый закрытый исходный код и еще более дешевый открытый исходный код по сути делают одно и то же: окружают города деревнями.
США идут по пути закрытого исходного кода с премиальным ценообразованием. Anthropic с ARPU в 16,2 доллара захватывает корпоративный рынок высшего уровня. Суждение Foreign Policy попадает в самую точку:"Настоящая гонка ИИ — это не гонка вооружений в области аппаратного обеспечения, которую можно выиграть самыми передовыми чипами, а вопрос о том, кто сможет сделать свои модели вариантом по умолчанию на возникающих рынках."
Это стратегическое разделение "сохранения территории" и "сохранения людей". Американский подход "сохранить территорию" возводит высокие стены, удерживая прибыльные высоты на рынке корпоративных клиентов высшего уровня за счет монопольной производительности. Китайский подход "сохранить людей" рассматривает мировых разработчиков как самый ценный актив, привлекая людей на обширных возникающих рынках, среди малых и средних предприятий и независимых разработчиков с помощью открытого исходного кода и низких цен, накапливая потенциал экосистемы в бесчисленных нишевых сценариях длинного хвоста.
Сжатый кулак моделей закрытого исходного кода на рынке высшего уровня будет разжимать пальцы один за другим на рынке нижнего уровня, в то время как открытый исходный код позволит разработчикам самостоятельно дорабатывать модели в бесчисленных нишевых сценариях длинного хвоста, таких как медицина, сельское хозяйство, трансграничная электронная коммерция, отрезая один за другим пальцы, разжатые закрытым исходным кодом. Если эти разработчики основадут компании, которые вырастут в гигантов, зависимость от технологического стека зафиксирует их в китайской экосистеме открытого исходного кода. Более глубокая возможность заключается в том, что сами большие модели открытого исходного кода могут стать "Android" эпохи ИИ — не как точка входа для пользователей, приносящая прямой доход, а как базовая инфраструктура, позволяющая всем приложениям и агентам верхнего уровня естественным образом работать на технологическом стеке китайских моделей. Тот, кто контролирует основу экосистемы разработчиков, косвенно контролирует все точки входа верхнего уровня, созданные разработчиками. Успех Android не в лицензионных сборах, а в том, что он сделал Google Search, Gmail и Play Store вариантами по умолчанию для миллиардов устройств по всему миру. Коммерческий цикл больших моделей открытого исходного кода, вероятно, будет происходить не от самих моделей, а от облачных сервисов, магазинов приложений и каналов распространения, которые вырастут поверх моделей. Qwen уже используется правительством Сингапура для построения национального суверенного ИИ, доказывая, что открытый исходный код может стать экспортом стандартов.
Утечка прибыли американских гигантов закрытого исходного кода — не "будущее время", а "настоящее длительное время", которое ускоряется. После того, как модели DeepSeek, Tongyi Qianwen и другие достигли уровня производительности GPT-4, их крайне низкая цена за токен напрямую уничтожила право на премиальное ценообразование гигантов закрытого исходного кода. В тот день, когда в рейтинге вызовов основных мировых облачных провайдеров общий трафик моделей открытого исходного кода полностью превысит трафик моделей закрытого исходного кода, наступит окончательное и постоянное снижение рентабельности закрытого исходного кода.
Однако, сможет ли "сохранение людей" привести к "сохранению и людей, и земли", зависит от того, сможет ли коммерческий цикл экосистемы открытого исходного кода реализоваться. Логика "модели бесплатны, облачные мощности облагаются налогом" работает при условии, что разработчики в конечном итоге перенесут вызовы моделей на одну и ту же облачную платформу для обучения и выполнения задач (inference). Реальность такова, что модели открытого исходного кода можно развернуть на любом облаке — более 50% загрузок открытого исходного кода Qwen не означает, что доход Alibaba Cloud синхронно превысил 50%. Llama от Meta также является основным игроком в лагере открытого исходного кода, но сам Meta не получает от этого значительного облачного дохода. Захват экосистемы — это первый шаг, монетизация экосистемы — второй шаг, а разрыв между этими двумя шагами — как раз тот аспект, который чаще всего переоценивается в стратегии открытого исходного кода.
Источник разрыва не в технологиях, а в структурных различиях в готовности платить. Anthropic проникла на корпоративные высокоценные сценарии повышения производительности — генерация кода, анализ длинных текстов, глубокие рассуждения — клиенты платят за результат, а не за токены. Microsoft Copilot действует аналогично, ARPU в 5,0 долларов основан на замкнутом цикле рабочих процессов в экосистеме Office. Монетизация китайского ИИ по-прежнему в основном ориентирована на бесплатные потребительские сценарии, хотя расход токенов на рынке B2B растет взрывными темпами, их удельная ценность еще не достигла уровня "премии за результат".Переход от "оплаты по объему" к "ценообразованию по ценности" — это сущность пропасти в эффективности монетизации между Китаем и зарубежными странами, а также самый трудный отрезок последнего километра на пути китайского ИИ от фабрики токенов к вершине ценности.
Однако следует признать, что эту пропасть нельзя заполнить только усилиями самой индустрии ИИ. Microsoft Copilot может продаваться с ARPU 5,0 долларов благодаря уже существующим сотням миллионов подписчиков Office 365 и корпоративной канальной сети — корпоративные клиенты покупают не ИИ, а замкнутый цикл рабочих процессов "ИИ + Office". В Китае отсутствует экосистема корпоративного программного обеспечения сопоставимого масштаба, что лишает переход от "оплаты по объему" к "ценообразованию по ценности" самого важного трамплина.
На зарубежном корпоративном рынке существует инерция оплаты B2B, накопленная за десятилетия — годовой доход индустрии SaaS в США превышает 300 миллиардов долларов, компании уже привыкли платить за подписки на программное обеспечение, ИИ просто добавляет новую статью расходов к этой инерции. Рынок SaaS в Китае до сих пор колеблется на уровне десятков миллиардов долларов, готовность компаний платить за программное обеспечение далеко не всеобщая, монетизация ИИ происходит на более тонкой почве.
Но эффективность монетизации — не вся история ИИ. ARPU OpenAI составляет всего 2,2 доллара, но его оценка когда-то намного превышала оценку Anthropic — рынок капитала платил за потенциальную ценность ChatGPT как "новой точки входа для взаимодействия человека и машины", а не за текущие доходы от подписок. Аналогично, Doubao от ByteDance, хотя и не попал в список, с его 345 миллионами MAU и позиционированием помощника для телефона на системном уровне является самым агрессивным и наиболее близким к потенциалу "супер-точки входа" активом среди всех китайских ИИ-компаний на данный момент.Эффективность монетизации измеряет, "кто зарабатывает сегодня", а потенциал точки входа отвечает на вопрос, "у кого будет право определять правила завтра". Это не отношение взаимоисключения. Чтобы китайский ИИ перешел от фабрики токенов к вершине ценности, ему нужна как дисциплина монетизации в стиле Anthropic, так и амбиции точки входа в стиле OpenAI — без первого не дожить до финала; без второго, даже дойдя до финала, можно только собирать арендную плату, но не определять правила.
Объединение двух фронтов: от фабрики токенов к вершине ценности
Китайским компаниям не хватает не технологий, не пользователей, не сценариев, а способности связать эти три элемента воедино — сделать модели достаточно мощными, сценарии достаточно глубокими, а пользователей — готовыми платить за результат. На этот вопрос Anthropic и Microsoft уже дали промежуточный ответ.
Несколько сигналов определят ход битвы в ближайшие 12 месяцев: сможет ли повышение цен на API, начатое Tencent в марте, во втором квартале поднять ARPU до уровня Microsoft в 5,0? Как первый после интеграции Qwen и Taobao распродажа 618 преобразует трафик C2C в эффективные транзакции и удержание? Сможет ли платное тестирование ByteDance избавить его от категории "Прочие" в следующем мировом рейтинге?
Но окончательная судьба китайской индустрии ИИ зависит от совокупных возможностей этих компаний и таких игроков, как DeepSeek, зависит от того, сможет ли стратегическая игра "окружения городов деревнями" на Западном фронте пройти "последний километр": заставить мировых разработчиков не только использовать китайские токены, но и быть готовыми платить за китайский ИИ. "Сохранение людей" — это первый шаг, "сохранение и людей, и земли" — конечная цель.Если этот километр не будет пройден, китайский ИИ навсегда останется фабрикой, а не брендом.
Для прохождения этого километра требуется как минимум три условия. Во-первых, хотя бы одна китайская компания должна замкнуть платный цикл на корпоративном рынке — клиенты должны быть готовы постоянно платить за повышение производительности, обусловленное ИИ. Alibaba ограничена потолком сценариев электронной коммерции, ByteDance еще не преодолела пропасть между "бесплатными пользователями и платящими клиентами". Во-вторых, преимущества экосистемы китайских моделей открытого исходного кода должны превратиться в преимущества стандартов — когда мировые разработчики привыкнут к инструментарию Qwen или DeepSeek, переход на китайские облачные сервисы перестанет быть "пробой" и станет "вариантом по умолчанию". В-третьих, сможет ли на глобальном рынке корпоративного программного обеспечения появиться китайский игрок, который предоставит трамплин для монетизации ИИ, подобный Microsoft Copilot. "Последний километр" китайского ИИ первые 500 метров можно пройти собственными силами ИИ-компаний, последние 500 метров зависят от того, произойдет ли синхронно межпоколенческое обновление всего рынка корпоративных услуг.
Мидуэй — это только начало смены наступательной и оборонительной фаз, а не конец. После этого американские войска пережили ожесточенное противостояние на Гуадалканале, огромные потери на Иводзиме. Победителю 1942 года потребовалось два с половиной года, чтобы добраться до Токийского залива. Точно так же у китайской индустрии ИИ впереди долгий путь от "вступления в фазу затяжной войны" до "победы в войне".
В последующей битве за Гуадалканал будущему победителю пришлось противостоять не только японским войскам, но и малярии, тропическим ливням и перебоям в снабжении. Победитель в битве при Ватерлоогерцог Веллингтонсказал: "Победа — это способность сражаться на пять минут дольше, чем любая другая армия в мире."А в более длительной перспективе эта война проверяет не только то, насколько бесперебойны и сильны линии снабжения, эффективна ли монетизация "кормления за счет врага", но и стратегическую выдержку и терпение.
