Как китайские ИИ-компании зарабатывают: пять моделей и цена открытых весов

Китайские разработчики моделей быстро наращивают аудиторию и распространение, но масштаб использования ещё не равен масштабу бизнеса. По оценке Epoch AI на сентябрь 2026 года, совокупная ИИ-выручка шести заметных китайских компаний — Alibaba, ByteDance, Z.ai, Moonshot, DeepSeek и MiniMax — составляла около 10% объединённой ИИ-выручки OpenAI и Anthropic. Сравнение требует осторожности: у одних компаний Epoch использует годовой темп выручки, у других — годовую оценку из промежуточной отчётности, а для Alibaba и ByteDance берёт только Model-as-a-Service. Оно показывает порядок величины, а не единую бухгалтерскую таблицу.

Главный вопрос отчёта Epoch — не кто собрал больше пользователей, а где именно компания удерживает деньги, создаваемые моделью. Авторы выделяют пять каналов: потребительские приложения, продажу доступа к моделям, внедрение решений для бизнеса и государства, лицензионные платежи и косвенную монетизацию через облака, рекламу и другие продукты. Эти каналы по-разному сочетают охват, маржу и способность масштабироваться.

Пользовательские приложения: большая аудитория, слабая экономика

Приложения вроде Doubao, DeepSeek, Qwen, Hailuo и Talkie дают разработчикам прямой контакт с пользователем. Доход может приходить от подписки, продажи дополнительных токенов или рекламы. Однако Epoch считает этот канал слабым по валовой марже, если бесплатная аудитория велика, а цены платных тарифов низки. Авторы приводят MiniMax: её потребительские ИИ-продукты дали 36,6% общей выручки в первом полугодии 2026 года, но валовая маржа ИИ-приложений за первые девять месяцев 2025-го составила лишь 4,7%. Для Open Platform и других корпоративных сервисов MiniMax в тот же период указывает 69,4%.

Epoch связывает разрыв с двумя факторами, подчёркивая, что точная структура вычислительных и трудовых затрат публично не раскрыта. Во-первых, из средней месячной аудитории MiniMax в 27,6 млн человек за первые девять месяцев 2025 года платили 1,77 млн пользователей; авторы отдельно предупреждают, что это межпериодное отношение, а не обычная месячная конверсия. Во-вторых, тарифы невысоки: в отчёте приведены около 9,6 доллара в месяц для стандартной подписки Doubao и 7,99 доллара для базового пакета Hailuo. Реклама способна окупать бесплатных пользователей, но зависит от масштаба и вовлечённости аудитории.

Открыть крупнее

API: открытые веса расширяют рынок и ослабляют цену

Для компаний, сосредоточенных на моделях, Epoch называет главным прямым источником дохода продажу доступа через API и пакетные подписки. Но стратегия открытых весов меняет экономику. После публикации весов сторонние провайдеры могут запустить ту же модель и конкурировать по цене и качеству сервиса. Разработчик получает широкое распространение и экосистему, однако уже не контролирует весь поток запросов к собственной модели.

Epoch иллюстрирует механизм на GLM 5.3 Flash. Z.ai одновременно вывела модель на OpenRouter со скидкой 50% и опубликовала веса. Через сутки там было 12 конкурентов, а примерно через 20 дней — 26, восемь из которых предлагали цену ниже Z.ai. По наблюдению Epoch, доля Z.ai в токенах этой модели на OpenRouter упала с 88% примерно через 33 часа после запуска до 22%; дневной объём токенов самой Z.ai сократился на 70%, хотя общий объём модели вырос на 17%. Это данные одной площадки и одного запуска, поэтому они показывают механизм конкуренции, но не весь мировой рынок.

Финансовая отчётность Z.ai подтверждает смену структуры бизнеса. В документе HKEX за первое полугодие 2026 года компания сообщила 953,9 млн юаней выручки, из которых 825,2 млн, или 86,5%, пришлись на open platform и API. Годом ранее доля этой категории в полугодии составляла 15,2%. Epoch приводит валовую маржу API и developer platform Z.ai: 18,9% в 2025 году и 24,6% в первом полугодии 2026-го. Это заметный рост, но он не означает одинаковую маржу для всех открытых моделей и провайдеров.

DeepSeek в оценке Epoch выглядит исключением: авторы указывают предполагаемую валовую маржу API DeepSeek V4 на уровне 70–80%, связывая её с эффективной инфраструктурой и ограниченным предложением вычислений. Одновременно Epoch оценивает, что через собственный сервис DeepSeek проходит лишь небольшая часть расходов на её модели в выборке OpenRouter. Высокая маржа первого провайдера здесь сочетается с тем, что значительную часть рынка обслуживают другие хосты.

Корпоративные внедрения: выше прибыль, ниже масштабируемость

Другой путь — адаптировать модель для банка, промышленной компании или госструктуры, подключить данные заказчика и развернуть систему в выделенном облаке либо на его площадке. Epoch пишет, что почти все рассмотренные китайские компании, кроме DeepSeek, работают с такими проектами. У Z.ai локальные развёртывания дали 73,7% выручки в 2025 году при валовой марже 48,8%. Но в первом полугодии 2026-го их доля снизилась до 13,5%, тогда как API стал основным каналом.

Причина, которую Epoch связывает с отчётностью Z.ai, — жёсткие затраты на доставку и поддержку. Каждое внедрение требует инженеров, интеграции, настройки и обслуживания. Выручка может быть значительной, но она хуже масштабируется, чем стандартный API. У Alibaba и ByteDance есть преимущество: существующие корпоративные продажи и собственная облачная инфраструктура позволяют им включать модель в более широкий контракт. При этом Epoch не нашла публичных данных о валовой марже таких решений у двух групп.

Лицензии: обещание дохода, которое трудно измерить

Открытые веса не всегда означают полностью свободное коммерческое использование. В опубликованной Moonshot лицензии Kimi K3 оператор Model-as-a-Service с совокупной выручкой свыше 20 млн долларов за любые последовательные 12 месяцев должен заключить отдельное соглашение перед коммерческим использованием модели. Исключение сделано для внутреннего применения и доступа через официальные продукты или сертифицированных партнёров. Epoch рассматривает такую конструкцию как попытку получать долю с крупных облачных и inference-провайдеров.

Но отчёт подчёркивает неопределённость: публичных итоговых сумм лицензирования нет, использование модели бывает трудно атрибутировать, а правовой режим весов различается по юрисдикциям. Поэтому лицензионный канал пока нельзя ставить рядом с раскрытой API-выручкой. Наличие условия в лицензии говорит о намерении монетизировать распространение, а не доказывает полученный доход.

Открыть крупнее

Облака и реклама: преимущество конгломератов

Alibaba и ByteDance отличаются от модельных стартапов тем, что могут зарабатывать вокруг ИИ. Чем больше компаний запускают модели, тем выше спрос на вычисления, хранение и корпоративные сервисы. Epoch указывает, что Alibaba Model Studio предлагает наряду с Qwen модели DeepSeek, Z.ai, Moonshot и MiniMax. То есть распространение чужих открытых весов может поддерживать облачный бизнес Alibaba, даже если владелец конкретной модели получает меньшую долю API-расходов.

Epoch приводит для Alibaba второй квартал 2026 года: 7,1 млрд долларов выручки облака и вычислений, а выручка именно связанных с ИИ продуктов достигла 1,8 млрд долларов. Авторы отдельно предупреждают, что это шире, чем показатель Model-as-a-Service около 2,4 млрд долларов в годовом выражении, использованный в их сравнительной диаграмме. Разные определения нельзя складывать или напрямую сравнивать.

У ByteDance косвенный канал включает рекламу. Отчёт Epoch описывает связку между генерацией коротких видео, их распространением в Douyin и рекламными расходами производителей. Часть чисел основана на отраслевых заявлениях, а оценка годовых расходов на рекламу у Epoch прямо названа иллюстративной: она предполагает, что среднедневные расходы составляют четверть заявленного пика, и не учитывает возвраты, налоги и разницу между биллингом и признанной выручкой. Поэтому этот пример важен как механизм, а не как точная оценка дохода ByteDance.

Почему рейтинг выручки нельзя читать буквально

Epoch собирает публичные данные из отчётности компаний, заявлений руководителей, отраслевых источников и наблюдений OpenRouter. Периоды различаются от июня до сентября 2026 года. Для стартапов в расчёте могут фигурировать годовые темпы текущей выручки, для публичных компаний — фактические полугодовые показатели, пересчитанные с учётом сезонности, а для конгломератов — только отдельные направления. Кроме того, API, корпоративные решения и облачные вычисления иногда раскрываются одной строкой.

Редакционный вывод TheTimeAI: полезнее сравнивать не одно число, а место, где каждая компания пытается удержать маржу. MiniMax показывает сложность потребительской подписки, Z.ai — переход от индивидуальных внедрений к API, Moonshot — попытку встроить коммерческое соглашение в лицензию, Alibaba и ByteDance — возможность перенести ценность модели в облако, рекламу и торговлю. Это разные бизнесы, а не шесть одинаковых лабораторий.

Главный вывод

Работа Epoch показывает компромисс китайской ИИ-индустрии. Открытые веса ускоряют распространение моделей, но создают ценовую конкуренцию между хостами. Потребительские приложения дают аудиторию, но дорого обслуживают бесплатных пользователей. Корпоративные проекты приносят валовую прибыль, но требуют ручной инженерной работы. Лицензии могут вернуть разработчику часть дохода, хотя фактические суммы почти не раскрыты. Самое устойчивое преимущество пока у больших платформ: они способны заработать на вычислениях, рекламе и коммерции даже тогда, когда сама модель распространяется широко и дёшево.