Здравствуйте, я ваш помощник по анализу финансовых и бизнес-новостей. Эта статья о компаниях Zhispu AI и Yushu Technology раскрывает самую жестокую, но в то же время самую реальную сторону современной индустрии ИИ: публичное размещение акций не является завершением развития компании, а скорее ускорителем процесса их финансового истощения.
Многие обычные люди, увидев суммы вроде 33,5 миллиардов юаней, полученных в результате финансирования, или резкое падение цен акций, могут подумать, что речь идет просто о цифрах. Однако как экономист, я должен сказать, что за этим стоит реальная борьба за выживание компаний в индустрии ИИ – переход от создания красивых идей к реализации сложных технологий. Давайте разберем эту новость на пяти ключевых аспектах, чтобы полностью понять логику происходящего.
1. Почему, заработав деньги, компании все равно продолжают брать кредиты? Потому что дефицит средств – это норма
Во-первых, нужно развеять заблуждение, что после публичного размещения акций или увеличения доходов компания больше не нуждается в деньгах. На самом деле, хотя доходы Zhispu AI выросли почти в четыре раза (с менее 2,4 миллиарда до 9,54 миллиарда юаней), убытки также увеличились – за полгода они составили 2,072 миллиарда юаней.
Это похоже на ситуацию с рестораном: хотя доходы от продаж увеличились в несколько раз, расходы на разработку новых блюд, покупку дорогих ингредиентов и найм квалифицированных поваров превышают эти доходы в шесть раз.
Ключевая логика: Разработка крупных ИИ-моделей – это бесконечный процесс. Zhispu AI тратит 70–80% своего бюджета на приобретение самых мощных вычислительных ресурсов (картриджей и серверов).
Реальное положение дел: Пока разрыв между затратами на исследования и разработки и фактическими доходами не сократится, финансирование остается необходимым. Публичное размещение акций лишь облегчает и удешевляет получение кредитов, но не исключает необходимость в них. 60% собранных Zhispu AI 33,5 миллиардов юаней пойдут на разработку следующего поколения моделей, что говорит о том, что компания все еще находится на старте гонки за технологическое превосходство и еще далека от получения прибыли.
2. История Yushu Technology: рынок оценивает будущее, но компания платит за настоящее
История Yushu Technology, производителя роботов, еще более драматична. При публичном размещении ее коэффициент курса к прибыли составлял 219 раз (в среднем по отрасли – 38 раз), что означало, что инвесторы верили в ее будущие успехи и предоплатили эти доходы. Однако цена акций упала на 55% за месяц, и рыночная капитализация компании сократилась на 250 миллиардов юаней.
Почему так произошло? Потому что ожидания инвесторов не соответствовали реальности.
Финансовая правда: Хотя доходы Yushu Technology выросли на 48%, прибыль снизилась на 19%. Причина – резкое увеличение затрат на исследования и разработки, а также удвоение расходов на продажи. Проще говоря, компания тратит больше денег, чем зарабатывает.
Критические недостатки: Фондовые менеджеры отметили, что у Yushu хороша технология производства 하드вера, но алгоритмы еще не совершенны, и компания не смогла реализовать прибыльный бизнес-модель на основе подписок на программное обеспечение.
Направление инвестиций: Почти половина собранных средств (2 миллиарда юаней) пойдет на разработку программного обеспечения. Это означает, что основная задача компании после публичного размещения – не увеличение продаж хардвера, а продолжение финансирования исследований и разработок программного обеспечения. Если доходы от хардвера не покроют эти затраты, цена акций не сможет устоять.
3. Роботы требуют больше инвестиций, чем крупные ИИ-модели: данные дороги, сценарии разнообразны
Многие думают, что если крупные ИИ-модели (например, ChatG) тратят много денег, то роботы тоже должны тратить столько же. Однако это неверно. Разработка роботов гораздо сложнее и дороже.
Трудности с данными: Крупные ИИ-модели могут обучаться на обширных данных из Интернета, что снижает затраты. Роботы же нуждаются в реальных данных, полученных в условиях их использования.
Огромные затраты: Сбор эффективных данных для обучения роботов может стоить около 1000 юаней в час. Для создания полезной модели может понадобиться миллион часов данных, что означает затраты в несколько миллиардов юаней. Кроме того, необходимо учитывать расходы на электроэнергию и оборудование для обучения.
Невозможность однократного решения проблемы: Крупные ИИ-модели могут использоваться многими пользователями, но роботы требуют адаптации под конкретные условия использования, что приводит к дополнительным затратам на сбор и обучение данных.
4. Борьба за выживание после публичного размещения: крупные ИИ-модели соревнуются в скорости, роботы – в устойчивости
Хотя обе категории компаний тратят много денег, природа этих затрат различна, что влияет на их судьбу после публичного размещения.
Крупные ИИ-модели (Zhispu): соревнование за лидерство
У крупных ИИ-моделей четкий путь к успеху: увеличение вычислительных мощностей и количество параметров. Если они опережают конкурентов, их доходы растут экспоненциально (что подтверждается ростом доходов от API-сервисов Zhispu в 27 раз).
Роботы (Yushu): борьба за выживание
Роботы пока не смогли создать устойчивую бизнес-модель. Их доходы от продаж хардвера низки, а программное обеспечение еще не приносит прибыли. Поэтому финансирование для роботов – это постоянные затраты, а результаты отложены на неопределенное время.
Ключевое различие: Крупные ИИ-модели стремятся к быстрому развитию, роботы – к устойчивости. Если технологии не соответствуют ожиданиям рынка, цены акций неизбежно падают.
5. Регулирование и рынок как «пробуждающее средство»: не стоит пытаться заработать на красивых идеях
Наконец, необходимо учитывать изменения на макроуровне: регулирующие органы и финансовые рынки становятся более строгими.
Ужесточение требований: Для компаний, производящих роботов, процесс IPO стал более сложным; требуется предоставление доказательств устойчивости доходов и сокращения убытков. Это означает, что простые презентации и концепции уже недостаточны для публичного размещения акций.
Изменение логики оценки: Резкое падение цен акций Yushu – это результат корректировки рынком неразумных оценок. Раньше инвесторы просто верили в потенциал компаний, связанных с ИИ или роботами, но теперь они оценивают их финансовую устойчивость.
Выводы:
Для компаний в сфере ИИ публичное размещение не означает достижения самодостаточности, а предоставляет возможность получения большего финансирования для дальнейшего развития. Финансирование в размере 33,5 миллиардов юаней и резкое падение цен акций Yushu показывают одну и ту же истину: во второй половине развития индустрии ИИ нет возможности легко заработать деньги. Либо у компании есть способность непрерывно тратить средства (как у Zhispu), либо способность самостоятельно генерировать доходы (что пока у немногих компаний).
Совет для обычных инвесторов:
Если вы следите за инвестициями в сферу ИИ, обращайте внимание не только на темпы роста доходов, но и на долю затрат на исследования и разработки, а также на наличие стабильного денежного потока. Если доходы компании растут быстро, но убытки увеличиваются, и компания полагается на финансирование, ее цена акций может сильно колебаться. Настоящие победители – это те компании, которые могут превратить затраты на исследования и разработки в стабильный доход, но таких компаний пока мало.