DeepSeek зарабатывает $500 млн в год и оценена в 163 годовые выручки

Разрыв по вычислительным мощностям сокращается. По выручке — нет.

Вчера Huawei выстроила дорожную карту чипов против Nvidia↗: 960DT появится в первом квартале 2027 года, Ascend 960PR — в третьем, а «суперкластеры» компании будут масштабироваться до миллиона процессоров ⁵. Сегодня посчитали и вторую книгу — выручку: по опубликованным в четверг оценкам↗ Rhodium Group ², все китайские ИИ-модели вместе взятые приносят примерно 10% выручки, о которой отчитались OpenAI и Anthropic. По данным Artificial Analysis, китайские модели к тому же в расчёте на задачу обходятся значительно дешевле преимущественно закрытых американских конкурентов ². Дешёвый инференс купил возможности, но не бизнес.

Десятая часть выручки — лаборатория за лабораторией

Rhodium оценивает годовую регулярную выручку (annual recurring revenue, ARR) OpenAI в $40 млрд, Anthropic — в $65 млрд ². ARR — это выручка за последний месяц, умноженная на 12, то есть речь о годовом темпе, а не об аудированных продажах ². Лидеры Китая: ByteDance — $4 млрд, Alibaba — $2,4 млрд, Z.ai — $1,8 млрд (сообщено инвесторам в среду), Moonshot — $1 млрд, MiniMax — $800 млн, DeepSeek — $500 млн ².

В сумме шесть компаний дают около $10,5 млрд против $105 млрд у двух американских — примерно та самая десятая часть, о которой говорит Rhodium. Более широкий подсчёт↗ всех китайских моделей даёт $10,7 млрд ³.

Более высокие мультипликаторы — в Китае

Классический медвежий сценарий гласит: за ИИ переплачивают американские инвесторы. Но в пересчёте на доллар выручки дороже стоят именно китайские компании: Rhodium оценивает DeepSeek в 163 годовые выручки, Moonshot — в 50, против 34 у OpenAI и 21 у Anthropic, и называет первые два мультипликатора «непомерными» ¹².

Мультипликатор DeepSeek подразумевает оценку около $80 млрд при выручке в полмиллиарда долларов — эту арифметику отчёт оставляет читателю.

Дешёвые веса трудно монетизировать

Модель с открытыми весами может запустить на достаточно мощном оборудовании кто угодно, не платя её разработчику, поэтому китайские лаборатории до сих пор охотятся за бо́льшей долей рынка стороннего доступа к моделям ². Закрытые американские модели, которые по расценкам Artificial Analysis стоят в пересчёте на задачу куда дороже, тарифицируют использование по счётчику и превращают его в регулярную выручку; выигравшими от этого разрыва оказываются те, у кого монетизация уже поставлена на поток ².

Капитал, стоящий за каждой из сторон, лишь усиливает расхождение. Более 60% акционерных инвестиций в китайские ИИ-чипы и серверы — деньги структур, аффилированных с государством ². Капитальные расходы Пекина на ИИ в этом году удвоятся до $139 млрд ³. Государственные деньги, столь полезные на стороне «железа», от прямого финансирования лабораторий переднего края «вероятно, откажутся», ожидает г-н Райт ².

В этом и состоит разрыв в финансировании: «китайским лабораториям переднего края будет гораздо труднее устойчиво масштабироваться», — говорит г-н Райт, — что оставит их «сильно зависимыми от благоприятного климата на фондовом рынке», а это в Китае исторически нелёгкая ставка ². Государственные деньги построили вычислительные мощности. Клиентов они не купили.

Разрыв ещё может сократиться: данные Rhodium — летней давности

Расчёты Rhodium могли опираться только на данные этого лета, а китайское потребление растёт ускоряющимися темпами с низкой базы ². Z.ai повысила планку на конец года с $2,4 млрд до $3 млрд и в четверг прибавила более 5% ². Но и в американской башне есть своя трещина: 1% крупнейших клиентов приносит 80% выручки и OpenAI, и Anthropic, по данным Ramp ³.

Теперь оба «гроссбуха» получат биржевую оценку: Anthropic — по сообщениям, уже в следующем месяце, Moonshot — размещением на $3 млрд в Гонконге, DeepSeek — документами на листинг на STAR Market↗ через CITIC ⁴. Пока возможности не конвертируются в выручку, сокращается единственный разрыв — в возможностях, а переплачивающие за ИИ инвесторы — в Китае.