Выручка китайских ИИ-компаний выросла на сотни процентов
ByteDance вышла на $4 млрд ARR (годовой доход) в июле, Alibaba — на $2,4 млрд в августе
Семь крупнейших китайских разработчиков ИИ в совокупности зарабатывают лишь около 10% от выручки OpenAI и Anthropic, пишет SCMP со ссылкой на исследование Rhodium Group. Их годовой доход (ARR) составил порядка $10,7 млрд с марта по август, тогда как OpenAI и Anthropic получили более $100 млрд.
Лидером среди китайских компаний стала ByteDance — $4 млрд ARR по состоянию на июль. За ней следует Alibaba с $2,4 млрд в августе. Для сравнения: OpenAI достигла $40 млрд в августе, Anthropic — $65 млрд в июле.
Самые низкие показатели среди отслеживаемых компаний — у DeepSeek и Kling: по $500 млн каждая на июнь и март соответственно. Далее идут MiniMax с $800 млн и Moonshot с $1 млрд (обе на август). Z.ai сообщила инвесторам о $1,8 млрд ARR, при этом $1,6 млрд из них приходится на август.
Темпы роста выручки при этом высоки: Z.ai показала рост на 400% в первом полугодии год к году, до $6,3 млрд, MiniMax — на 283%, до $116,6 млн. Однако, по мнению аналитиков Macquarie, Z.ai и MiniMax могут оставаться убыточными до 2030 г. из-за расходов на вычислительные мощности. Инвесторы пока готовы мириться с убытками, поскольку внедрение ИИ находится на ранней стадии.
Главные нейросети Китая
DeepSeek, Qwen, Kimi, Doubao, GLM и ERNIE относятся к сильнейшим китайским моделям ИИ по состоянию на июль 2026 г., пишет Medium.
Их позиции зависят от того, что именно тестируют: общее логическое мышление, программирование, работу с длинным контекстом, знание китайского языка или многомодальные задачи. В еженедельном рейтинге OpenCompass середины июля среди лидеров по обработке больших объемов данных называли DeepSeek-V4-Pro, Doubao-Seed-2.0-Pro, Kimi-K2.6 и Qwen3.6-Max-Preview, среди мультимодальных моделей выделялись Qwen от Alibaba, а также Kimi, Doubao, SenseNova, GLM и Step. Главное здесь не в том, что какой-то один рейтинг определяет рынок, а в том, что несколько китайских компаний подошли друг к другу достаточно близко: лидерство может меняться в зависимости от задачи, цикла выпуска или модели ценообразования.
