За титулом первого: потенциал, возможности и амбиции крупнейшего независимого производителя моделей в Китае

marsbitОпубликовано 2025-12-23Обновлено 2025-12-23

Введение

Китайская компания Zhipu AI, крупнейший независимый разработчик больших языковых моделей, подала заявку на листинг на Гонконгской бирже с оценкой в 24,4 млрд юаней. Несмотря на быстрый рост выручки (130% CAGR с 2022 года) и лидирующую 6,6% долю на рынке, компания демонстрирует значительные убытки (24,66 млрд юаней в 2024 году) и высокие расходы на R&D, в основном на вычислительные мощности. Основная бизнес-модель сочетает локальное развертывание моделей для корпоративных клиентов (85% выручки) и облачную платформу MaaS. Стратегия предполагает агрессивное снижение цен на облачные услуги для привлечения пользователей с последующей монетизацией через премиальные локальные решения. Ключевым активом является модель GLM-4.5/4.6, занимающая лидирующие позиции в международных рейтингах. Компания активно развивает open-source сообщество и выходит на международные рынки (12% выручки из-за рубежа). Zhipu делает ставку на долгосрочную перспективу AGI, считая текущие инвестиции в R&D и убытки необходимыми для сохранения позиций в высококонкурентной гонке больших моделей. Ее IPO станет важным тестом для оценки рынком всего китайского сектора ИИ.

243,77 миллиарда юаней — такую оценку подтвердила компания Zhipu в проспекте эмиссии, опубликованном на Гонконгской бирже 17 числа, став первым случаем, когда стоимость китайской компании, занимающейся большими моделями, стала известна точно.

Это своевременный момент: с момента, когда ChatGPT произвел фурор в отрасли три года назад, пройдя через шумиху «битвы сотен моделей», оставшиеся за игровым столом китайские игроки в области больших моделей, доказав, что их инновационные и технологические возможности не уступают никому, начали штурмовать рынок капитала.

В ключевой переходный период, когда «юноша становится взрослым», рынок ожидает, как компании, работающие с большими моделями, докажут всем процесс перехода от «новых, эффектных» модельных технологий к «практическому, адаптированному» сквозному внедрению больших моделей.

Как первая компания, успешно «вышедшая на берег» в «битве сотен полков», ответ Zhipu не совсем удовлетворительный. Раскрытые в проспекте эмиссии масштабы убытков значительно превышают рост доходов, а расходы на НИОКР продолжают резко увеличиваться, и, кажется, нет тенденции к прекращению «сжигания денег».

Если бы это была зрелая компания, такой баланс был бы крайне неудовлетворительным, но большие модели — это нечто особенное.

Zhipu — одна из старейших независимых компаний в области больших моделей в Китае, но ей еще нет и 6 лет. Причина, по которой индустрия ИИ вызывает волнение у многих, заключается в ее революционном потенциале в будущем, что трудно вывести напрямую из прошлого, поскольку изменения часто происходят внезапно, в экспоненциальной форме, в определенный момент.

Это ставка Zhipu, или, можно сказать, видение. До наступления будущего AGI, в котором многие уверены, Zhipu надеется подготовиться как можно лучше, что включает в себя серию сложных компромиссов, а также необходимость убедить рынок поверить в это.

Заставить поверить — это азартная игра, полная надежд.

Сводка ключевых данных

Основной коммерческий доход Zhipu в основном состоит из локального развертывания и облачного развертывания. Первое относится к предоставлению больших моделей для корпоративных клиентов в виде частного развертывания, второе — к предоставлению пользователям API-интерфейсов моделей и услуг использования токенов через платформу MaaS.

Согласно проспекту эмиссии, по доходам за 2024 год в области корпоративных LLM Zhipu уже является крупнейшим независимым производителем больших моделей в Китае и занимает второе место среди производителей больших моделей, опередив Alibaba и SenseTime, с долей рынка 6,6%.

С 2022 по 2024 год доходы Zhipu составили 0,6 миллиарда юаней, 1,2 миллиарда юаней и 3,1 миллиарда юаней соответственно, при совокупном годовом темпе роста (CAGR) 130%. Доходы за первое полугодие 2024 года и первое полугодие 2025 года составили 0,4 миллиарда юаней и 1,9 миллиарда юаней соответственно, с ростом более 300% в годовом исчислении;

При этом почти 85% доходов Zhipu приходится на бизнес локального развертывания, в основном в таких отраслях, как интернет-технологии, государственные услуги, телекоммуникации, традиционные предприятия, потребительская электроника, а также розничная торговля, СМИ, консалтинг и другие вертикальные отрасли;

В первом полугодии 2025 года доля зарубежных доходов Zhipu быстро выросла почти до 12%, в основном за счет рынков Малайзии и Сингапура. В рамках стратегии «Один пояс — один путь» Zhipu помогает зарубежным странам внедрять суверенные большие модели, достигнув нулевого прорыва в экспорте китайских технологий больших моделей;

С 2022 по 2024 год и в первом полугодии 2025 года валовая прибыль Zhipu составила 54,6%, 64,6%, 56,3% и 50,0% соответственно. Для сравнения, у китайской компании по аутсорсингу программного обеспечения China Software она обычно составляет около 30%. Валовая прибыль бизнеса по локальному развертыванию больших моделей Zhipu не низкой;

Стоит отметить, что снижение валовой прибыли в основном связано с колебаниями цен на бизнес платформы MaaS. Под влиянием ценовой войны на рынке Zhipu усилила снижение цен, чтобы привлечь больше клиентов и охватить больше сценариев применения;

Результатом этого стало то, что в первом полугодии 2025 года количество институциональных клиентов Zhipu на локальном и облачном развертывании составило 95 и 3061 соответственно, в то время как за весь 2024 год количество институциональных клиентов составило 123 и 5457 соответственно. Снижение цен на бизнес платформы MaaS не только увеличило количество облачных институциональных клиентов, но и оказало очевидный эффект привлечения трафика для бизнеса локального развертывания;

По состоянию на третий квартал 2025 года модели компании уже обеспечили работу более 80 миллионов терминальных пользовательских устройств и более 45 миллионов разработчиков, а также насчитывают более 12 000 институциональных клиентов, что значительно больше, чем 8000 клиентов в первом полугодии 2025 года.

Кроме того, в ноябре 2025 года дневное потребление токенов Zhipu достигло 4,2 триллиона, в то время как в 2022 году эта цифра составляла 500 миллионов. Это результат выпуска Zhipu нового поколения открытых базовых моделей GLM 4.5/4.6, а также прямое отражение количества пользователей и вызовов.

Доход важнее всего, но для дохода нужно терпение

В проспекте эмиссии Zhipu представляет перспективы роста коммерческих доходов с помощью риторики «стратегии вертикалей и горизонталей».

Вертикально: снижение цен и расширение бизнеса платформы MaaS привлекло широкий круг пользователей и сценариев применения, привлечение большего числа пользователей будет направлять трафик на бизнес локального развертывания. Эта модель «привлечение трафика через MaaS + монетизация локального развертывания» первоначально создаст цикл клиентов и коммерции.

Горизонтально: подобно OpenAI и Anthropic, платформа MaaS Zhipu обладает высоко гибкими и масштабируемыми характеристиками. В отличие от традиционных проектов кастомизированной поставки с тяжелой交付лей, Zhipu указывает, что подавляющее большинство корпоративных проектов MaaS, составляющих доход,交付ляют более универсальные возможности моделей, что позволяет быстрее достичь масштабируемого увеличения объема вызовов токенов.

Модель цикла клиентов по вертикали и расширение возможностей универсальных решений по горизонтали усиливают позиции Zhipu как независимой модельной компании с самым большим объемом доходов в Китае. Это тот эффект синергии в коммерциализации, на который рассчитывает Zhipu. Доход от бизнеса платформы MaaS, скорее всего, достигнет сверхнормативного роста. Согласно прогнозам Zhipu, в будущем доход от бизнеса локального развертывания и облачного бизнеса будет делиться пополам. Zhipu готова пожертвовать ради этого валовой прибылью: в отличие от высокой маржи локальных проектов, облачный бизнес имеет более низкую валовую прибыль, поскольку значительные затраты приходятся на закупку вычислительных мощностей. Это также неизбежный результат стратегического снижения цен MaaS, компромисс, на который приходится идти для краткосрочной борьбы за долю рынка.

Модель — это продукт, продукт — это рост

В индустрии больших моделей популярна фраза «модель — это продукт», что отражает очень простой принцип первопричины: пользователи платят за самую сильную модель, а процесс построения самой модели — это создание highly конкурентоспособного продукта.

Это также составляет основную логику роста MaaS. Выпущенная во второй половине этого года новейшая базовая модель GLM 4.5/4.6 от Zhipu впервые реализовала в одной модели нативное объединение возможностей логического вывода, кодирования и интеллектуального агента, особенно кодирования. На Code Arena модель GLM заняла первое место вместе с моделями Anthropic и OpenAI. После выпуска объем вызовов на ее платформе MaaS рос экспоненциально.

Как и в первой части «стратегии вертикалей и горизонталей», мощный модельный продукт, как ожидается, запустит эффект маховика данных, что станет идеальным защитным рвом в конкуренции больших моделей. Коммерческая цель Zhipu будет реализована в完整的ой платформе, включающей новейшие модели, API, инструменты разработки. MaaS становится инфраструктурой уровня «операционной системы» эпохи ИИ, обслуживая все отрасли и организации любого масштаба — от частных лиц и небольших команд разработчиков до крупных предприятий. И на этой完整的ой платформе нет поставки, есть только product manager.

Согласно данным Zhipu в проспекте эмиссии, на MaaS зарегистрировано более 2,9 миллиона корпоративных и прикладных разработчиков, что делает ее одной из самых активных платформ API больших моделей в Китае. В настоящее время 9 из 10 крупнейших интернет-компаний Китая используют большую модель GLM от Zhipu. Среди них пакет GLM Coding (стандартизированный продукт большой модели с ежемесячной подпиской для разработчиков) привлек более 150 000 платных разработчиков за 2 месяца после запуска, а годовой регулярный доход быстро превысил 100 миллионов юаней.

Цена самой сильной модели

Цена, которую Zhipu заплатила за это убеждение, что пользователи платят за самую сильную модель, ясно видна в проспекте эмиссии.

С 2022 по 2024 год, а также за первое полугодие этого года, скорректированные чистые убытки Zhipu составили 0,97 миллиарда юаней, 6,21 миллиарда юаней, 24,66 миллиарда юаней и 17,52 миллиарда юаней соответственно. При этом расходы на НИОКР составили 0,8 миллиарда юаней, 5,3 миллиарда юаней, 22,0 миллиарда юаней и 15,9 миллиарда юаней соответственно, составляя подавляющую долю.

Zhipu указывает, что доля затрат на вычислительные услуги в расходах на НИОКР быстро выросла с最初的их 17% до более 70%. Это означает, что значительная часть затрат на НИОКР идет на закупку вычислительных мощностей, что синхронизируется с быстрым ростом объема вызовов платформы MaaS.

С одной стороны, extremely высокие инвестиции в НИОКР являются冷静им стратегическим выбором Zhipu. Сами возможности предварительно обученных базовых моделей极其消耗ют вычислительные мощности. По мере продвижения этапа развития AGI, требуется衍化出更多的 прикладных моделей для совершенствования комплексных表现ых способностей интеллектуальных агентов, thereby укрепляя свои сравнительные преимущества в возможностях базовых моделей и привлекая больше разработчиков и клиентов;

С другой стороны, в обозримом среднесрочном периоде конкуренция между крупными технологическими компаниями вокруг больших моделей не ослабеет. Это гонка без финишной черты в среднесрочной перспективе и с очень напряженной конкуренцией за места, и только постоянное пребывание в головном pelotone обеспечивает признание рынка и притягивание капитала.

Поэтому «заправляться на ходу» — единственный вариант.

В отличие от пузыря доткомов around 2000 года, участники конкуренции больших моделей понимают, что хотя долгосрочное сжигание денег — не лучшая логика коммерциализации, это общее рыночное согласие. В условиях, когда и возможности моделей, и масштабы рынка сильно и быстро меняются, главное — не сходить с игрового стола. Когда люди展望ят системные变革ения, приносимые ИИ, создающие рыночное пространство триллионного уровня, Zhipu ставит на то, что большее рыночное пространство создаст больше возможностей для роста доходов и более显著ый эффектштабирования. Мощные возможности базовых моделей и бизнес-модель MaaS подразумевают более высокий денежный множитель. Это арифметика, которую понимает каждый, кто участвует в игре в ИИ.

Сжигание денег试图确保ет, что Zhipu займет свое место в будущем, где主导ует ИИ.

Профессионализм, фокус и выдержка: неявная цена

AGI — это длительное противоборство. По словам генерального директора Zhipu Чжан Пэна, это похоже на «бег марафона на скорости спринтера». Это противоречивое описание одновременно объясняет две стороны Zhipu: оно诠释ует выдержку Zhipu в технологиях и объясняет причину выхода на рынок капитала.

Вышедшая из Лаборатории инженерии знаний факультета компьютерных наук Университета Цинхуа, Zhipu была официально основана в 2019 году. Начав с底层ой архитектуры больших базовых моделей, Zhipu不断率先推出ла国内ые «первые модели», накопив набор国产ых оригинальных модельных комбинаций.

Вновь взять为例 базовую модель GLM-4.5, выпущенную в июле этого года. Согласно данным Frost & Sullivan, GLM-4.5 достигла следующих лидирующих позиций в全球ом масштабе.

Согласно результатам оценки 12 отраслевых стандартных基准测试ов, проведенных в июле 2025 года, GLM-4.5 заняла третье место в мире, первое место в Китае и возглавила рейтинг全球ых открытых моделей;

В сентябре 2025 года, согласно рейтингу галлюцинаций LLM в области генерации с усилением поиска (RAG), уровень галлюцинаций GLM-4.5 был вторым самым низким в мире и самым низким в Китае;

С момента выпуска GLM-4.5 и по сей день потребление токенов Zhipu на OpenRouter стабильно входит в全球ую десятку и китайскую тройку;

За тот же период доход Zhipu от платного API на OpenRouter превысил сумму доходов всех отечественных моделей.

На второй неделе декабря Zhipu последовательно открыла исходный код многомодальных моделей и моделей интеллектуальных агентов серии GLM. В первой десятке рейтинга Hugging Face Trending Zhipu заняла 5 мест.

Среди них не только AutoGLM, который может代替用户操作ить смартфоны, но и многомодальная большая модель GLM-4.6V, серия моделей распознавания речи GLM-ASR, промышленная система синтеза речи GLMTTS, а также ключевые технологические достижения в генерации видео. На первый взгляд, such действия似乎 противоречат логике,强调ующей коммерциализацию и прибыльность. Однако в чувствительное время, близкое к IPO, стратегия открытого исходного кода Zhipu показала сильное видение компании, ориентированной на технологии искусственного интеллекта. Содействие процветанию всего стека технологий ИИ и сообщества открытого исходного кода не зависит от временных节点ов, даже в ключевой阶段, когда компания ИИ переходит от технологических гонок к операциям с капиталом на этапе роста.

Именно这样的气质 изначально сделало Zhipu причиной называться «самой похожей на OpenAI компанией» в Китае.

По мере того, как OpenAI недавно приостановила несколько непрофильных проектов, включая модель генерации видео Sora, и в течение восьми недель сосредоточила все ресурсы на повышении производительности и пользовательского опыта своего самого核心ого продукта ChatGPT, две компании вновь сошлись на пути развития модельных продуктов: сами возможности модели играют решающую роль, все остальное должно уступать им дорогу.

Единственное重大ое отличие, возможно, заключается в巨大的ом разрыве в оценке компаний ИИ в Китае и США. Сверхвысокая оценка OpenAI и постоянное финансирование确保ют, что даже без выхода на биржу у нее есть源源不断的 патронов для инвестиций в разработку моделей. Китайские предприятия в области больших моделей оцениваются на порядок ниже, даже though Zhipu является одной из лучших компаний в этой области. За 6 лет своего существования Zhipu привлекла финансирование более чем в 8 раундах, на累计ную сумму более 8,3 миллиарда юаней.

Теперь Zhipu нуждается на более широком рынке для мобилизации более достаточных боеприпасов, и реакция рынка капитала подтвердит состоятельность независимых модельных компаний, представленных Zhipu, thereby проведя全面ую оценку всей индустрии больших моделей Китая.

Битва за будущее

На китайском рынке капитала еще нет ни одной независимой модельной компании для参考, и种种 сомнения, окружающие激烈ую конкуренцию вокруг больших моделей, все еще рассеяны на рынке. На этапе роста технологических компаний измерение их基本ых показателей и потенциала роста с помощью财务ых показателей прибыльности в основном неэффективно. Коммерческую стоимость или логику роста таких компаний往往 измеряют多重 сложные аспекты, такие как表现ие доходов, возможности продукта, а также рыночное пространство и бизнес-модель, и, что самое главное, ожидания будущего.

Технологические оптимисты твердо верят в будущее, нарисованное искусственным интеллектом. Через два дня после публикации Zhipu проспекта эмиссии другая компания больших моделей, MiniMax, также раскрыла проспект эмиссии. Независимо от того, кто в конечном итоге первым успешно выйдет на биржу, это неизбежно оставит深远ый след в истории развития искусственного интеллекта.

ИИ — это无限ная война интеллекта за производительность и социальные变革ения, и сейчас战役 только начинается.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКаковы основные источники коммерческого дохода у компании Zhipu AI, согласно отчету?

AОсновные коммерческие доходы Zhipu AI формируются за счет локального развертывания (приватное развертывание больших моделей для B2B-клиентов) и облачного развертывания (предоставление API-интерфейсов и услуг по использованию токенов через платформу MaaS). На локальное развертывание приходится около 85% выручки.

QКаковы были финансовые показатели Zhipu AI по доходам и убыткам в последние годы?

AДоходы Zhipu AI с 2022 по 2024 год составили 0,6 млрд юаней, 1,2 млрд юаней и 3,1 млрд юаней соответственно, с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 130%. Однако скорректированные чистые убытки за тот же период были значительными: 0,97 млрд юаней, 6,21 млрд юаней и 24,66 млрд юаней. Основная часть убытков связана с высокими затратами на НИОКР, которые в 2024 году достигли 22 млрд юаней.

QКакую стратегию использует Zhipu AI для роста и монетизации своей бизнес-модели?

AZhipu AI применяет стратегию «вертикального и горизонтального роста». Вертикально: снижение цен на услуги MaaS для привлечения большего числа пользователей и сценариев использования, что впоследствии приводит к конверсии в более прибыльные проекты локального развертывания. Горизонтально: использование масштабируемости платформы MaaS для быстрого увеличения объема использования токенов и охвата различных отраслей.

QКакие технологические достижения и признание получили модели Zhipu AI, такие как GLM-4.5/4.6?

AМодель GLM-4.5 заняла третье место в мире и первое в Китае по результатам 12 стандартных отраслевых тестов в июле 2025 года. Она также показала один из самых низких уровней галлюцинаций в Китае и второй в мире в тестах RAG. Кроме того, Zhipu лидирует по потреблению токенов на OpenRouter и по доходу от платных API среди всех китайских моделей.

QПочему Zhipu AI, несмотря на убытки, считается перспективной компанией и стремится к IPO?

AZhipu AI рассматривается как перспективная компания благодаря своему лидерству на рынке независимых разработчиков больших моделей в Китае, быстрому росту выручки, передовым технологическим достижениям и стратегическому видению будущего AGI. IPO необходимо для привлечения дополнительного капитала, который позволит компании продолжать инвестировать в дорогостоящие исследования и разработки, оставаться конкурентоспособной на глобальном рынке и укреплять свои позиции в формирующейся индустрии ИИ.

Похожее

Треугольник невозможного — это вообще псевдопроблема

Автор Билли Гао утверждает, что основное ограничение для массового внедрения блокчейн-технологий не в классической «трилемме» (масштабируемость, децентрализация, безопасность), а в двух фундаментальных недостатках: отсутствии легитимности и конфиденциальности. Несмотря на создание мощнейшей криптографической системы, все транзакции и балансы по умолчанию прозрачны для всех, что аналогично постоянному налогу из-за MEV (максимально извлекаемой стоимости) и препятствует входу институционального капитала. Блокчейн — это медленный, дорогой, но беспристрастный компьютер общего пользования, идеально подходящий для учета активов, которыми и является сам этот учет (например, деньги). Однако его реальное использование ограничивается узкой прослойкой пользователей, тогда как крупные фонды и обычные люди не могут его применять из-за юридических рисков и полной публичности финансовой деятельности. Первый недостаток — легитимность — начинает решаться через регулирование (например, закон GENIUS). Второй и главный — «прозрачность как налог» — требует внедрения конфиденциальности по умолчанию с помощью современных криптографических инструментов, таких как доказательства с нулевым разглашением. Это позволит доказывать соответствие правилам (например, платежеспособность или KYC), не раскрывая самих данных. Таким образом, добавление проверяемой конфиденциальности к децентрализованному консенсусу — это чистое улучшение, которое откроет блокчейн для триллионов долларов институциональных и частных капиталов, для которых он изначально и был предназначен.

marsbit9 ч. назад

Треугольник невозможного — это вообще псевдопроблема

marsbit9 ч. назад

Трилемма невозможности — это искусственная проблема

**Резюме: "Невозможный треугольник" — это псевдопроблема** Криптоиндустрия построила мощнейшую криптографическую систему, но она не обеспечивает приватности финансовых операций по умолчанию. Все транзакции и балансы публичны. Основная причина, по которой триллионы долларов не переходят на блокчейн — не в масштабируемости (старая "трилемма" решена), а в двух других, более фундаментальных недостатках: **легитимности и конфиденциальности**. **Легитимность**: Безграничный доступ (permissionless) создаёт правовую неопределённость для крупного капитала. Однако с появлением регуляторных рамок (например, закона GENIUS) этот барьер начинает снижаться. **Конфиденциальность (Приватность)**: Прозрачность блокчейна — это не преимущество, а **налог**. Публичность каждой позиции и транзакции приводит к потерям от MEV, фронтраннинга и слежки, что неприемлемо для институциональных инвесторов, фондов и обычных пользователей. Парадокс в том, что система, построенная на криптографии, не шифрует основную деятельность пользователей — их финансы. Однако современные криптографические примитивы (например, доказательства с нулевым разглашением — zk-SNARKs) позволяют решить эту проблему, не жертвуя проверяемостью (аудитом) или соблюдением норм (compliance). Можно доказать платёжеспособность, пройденный KYC или соответствие лимитам, не раскрывая самих данных. **Вывод**: Добавление **доказуемой приватности с возможностью контролируемого раскрытия информации** — это чистое улучшение текущей модели. Оно закрывает главные барьеры для институционального капитала, превращая блокчейн из "публичной таблицы" в конфиденциальный и легитимный расчётный слой, для которого он, по сути, и был предназначен. Только тогда наступит переход к массовому использованию.

链捕手9 ч. назад

Трилемма невозможности — это искусственная проблема

链捕手9 ч. назад

Оптические чипы: коллективное расширение производства

Рост спроса на оптические чипы для ИИ-инфраструктуры стимулирует глобальную волну расширения производственных мощностей. В США Coherent получает государственное финансирование для расширения завода по производству 6-дюймовых InP-пластин, а также заключает стратегические сделки с NVIDIA. Nokia наращивает мощности по тестированию и упаковке фотонных чипов. В Японии JX Advanced Metals инвестирует в увеличение производства InP-подложек в 7–10 раз. Европейские компании, такие как Tower Semiconductor и ST, активно расширяют производство кремниевой фотоники, заключая долгосрочные соглашения. Китай демонстрирует агрессивный рост: Soarse расширяет производство чипов и модулей, Sanan Photonics наращивает выпуск InP-чипов, а Yunnan Germanium увеличивает мощности по производству пластин. Основной движущей силой является растущая потребность ИИ-центров обработки данных в пропускной способности, что требует большего количества оптических компонентов независимо от того, будут ли использоваться традиционные съемные модули или перспективные технологии, такие как CPO, NPO или гибридные архитектуры. Гонка за лидерство в эпоху фотоники набирает обороты, поскольку США, Япония, Европа и Китай стремятся укрепить свои позиции в цепочке поставок.

marsbit12 ч. назад

Оптические чипы: коллективное расширение производства

marsbit12 ч. назад

1996 или 1999? Первым испытанием Уолша стало «Как смотреть на ИИ»

Назначенный председателем ФРС Вош столкнулся с ключевой дилеммой: как оценить текущий бум искусственного интеллекта? Экономисты разделились на два лагеря. Одни считают, что рост производительности благодаря ИИ скоро подавит инфляцию, позволяя ФРС бездействовать. Другие предупреждают, что спрос опережает предложение, и промедление с повышением ставок приведёт к необходимости более резких мер в будущем. Вош, судя по заявлениям, склоняется к подходу 1996 года, когда Алан Гринспен не стал повышать ставки во время бума производительности, что оказалось верным решением. Однако нынешняя ситуация отличается: растущие тарифы, большой дефицит бюджета и снижение выгод глобализации создают дополнительное инфляционное давление. Критики, такие как глава Чикагского ФРС Гулсби, утверждают, что ожидаемый всеми рост производительности от ИИ уже сейчас вызывает перегрев экономики, так как люди и компании увеличивают расходы в ожидании будущих выгод. Это требует более жёсткой денежно-кредитной политики. Оппоненты отмечают, что многие домохозяйства не могут брать кредиты под будущий рост доходов, что ослабляет этот эффект. Вош также сталкивается с парадоксом: он хочет отказаться от практики «прогнозирующего руководства» (forward guidance), установленной как раз в 1999 году для предупреждения рынков о ужесточении политики. Если экономика пойдёт по сценарию 1999 года, ему придётся либо использовать эту практику, либо рисковать вызвать рыночные потрясения молчанием. Таким образом, первый серьёзный вызов для Воша — определить, повторяет ли экономика оптимистичный сценарий 1996 года или ведёт к необходимости жёстких мер по образцу 1999 года. От этого выбора зависит не только ближайшая политика ФРС, но и его историческая репутация.

marsbit14 ч. назад

1996 или 1999? Первым испытанием Уолша стало «Как смотреть на ИИ»

marsbit14 ч. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit16 ч. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit16 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.5k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.3k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.8k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片