Искусственный интеллект слишком быстро сжигает деньги? Крупнейшие китайские технологические гиганты спешно привлекают финансирование

Несколько крупнейших китайских интернет-компаний недавно начали привлекать внешнее финансирование.

Alibaba провела эмиссию прав, Tencent выпустила облигации, а ByteDance получила синдицированный кредит на 29,6 млрд долларов от почти 30 банков.

Но возникает вопрос: действительно ли у них не хватает денег? По крайней мере на бумаге — совсем нет.

По состоянию на конец июня этого года у Alibaba оставалось 474,5 млрд юаней наличных и других ликвидных инвестиций. Официально объявленный «общий объём денежных средств» Tencent также составил 511,2 млрд юаней. ByteDance, не публикующая финансовую отчётность, остаётся одной из самых прибыльных интернет-компаний Китая.

Если они уже столь богаты, почему продолжают везде искать финансирование?

Ответ прост: искусственный интеллект.

Последней, кто присоединился к этой волне финансирования, стала ByteDance.

Согласно сообщениям СМИ от 3 сентября, изначально ByteDance планировала занять лишь 20 млрд долларов. После публикации новости участие приняли почти 30 банков из Китая, США, Европы и Сингапура, а сумма подписок превысила 30 млрд долларов. В результате ByteDance увеличила объём кредита до 29,6 млрд долларов (около 200 млрд юаней), что сделало его вторым по величине долларовым кредитом в Азии в этом году.

Особенностью является то, что такая крупная сумма была получена без обеспечения.

Участник сделки отметил, что неколлатеральный кредит такого масштаба крайне редок. Проще говоря, банки решились выдать деньги исключительно на основе кредитного рейтинга ByteDance.

В 2024 году ByteDance также заняла 10,8 млрд долларов у примерно 20 внутренних и зарубежных банков и других кредиторов. Сейчас объём займов почти втрое превышает показатель двухлетней давности, причём условия финансирования стали ещё выгоднее.

На что пойдут средства? ByteDance указала «общие корпоративные цели», однако, по данным СМИ, основная часть будет направлена на расширение ИИ-направления.

Alibaba пошла другим путём.

В конце августа этого года Alibaba разместила новые акции в Гонконге, привлекая сразу 80 млрд гонконгских долларов, и прямо заявила, что все средства пойдут на развитие ИИ — главным образом на расширение вычислительных мощностей, строительство крупных ИИ-центров обработки данных и модернизацию облачной инфраструктуры.

Tencent обратилась к рынку облигаций. В июне этого года компания выпустила облигации на сумму 2,45 млрд долларов и 15 млрд юаней; часть юаневых облигаций имеет срок погашения в 2056 году — 30 лет. Tencent не уточнила, что средства предназначены именно для ИИ, однако одновременно значительно ускорила инвестиции в ИИ-инфраструктуру.

Явление массового привлечения финансирования крупными компаниями характерно не только для Китая.

По состоянию на 7 июля этого года Amazon, Alphabet, Meta и Oracle выпустили облигаций примерно на 194 млрд долларов США — почти на 80 % больше, чем 108 млрд долларов США за весь 2025 год.

Среди них Meta выпустила облигации на 25 млрд долларов США в одном выпуске в конце апреля. Oracle планирует привлечь в этом году от 45 до 50 млрд долларов США через облигации и акционерный капитал для финансирования расширения облачной и ИИ-инфраструктуры.

От Китая до США всё больше технологических гигантов активно привлекают внешнее финансирование. Это связано не с нехваткой средств, а с чрезвычайно высокой капиталоёмкостью ИИ.

Посетив уезд Гуанлинъ в городе Датун (провинция Шаньси), где расположена вычислительная инфраструктура ByteDance, можно наглядно понять выражение «ИИ пожирает деньги».

Там дочерняя компания ByteDance — Volcano Engine — развернула масштабный вычислительный центр «Тайхан». Только на вторую фазу запланировано 4,5 млрд юаней, более 15 000 серверных стоек, а также строительство подстанции и линии электропередачи 220 кВ.

▲ Источник: официальный сайт правительства уезда Гуанлинъ

Обычно мы видим ИИ как чат-бота или видео, созданное за секунды. Но на практике он превращается в серверные здания, ряды серверов и массивную вспомогательную инфраструктуру.

Хотя наибольшее внимание уделяется чипам, их приобретение — лишь первый шаг. Главная сложность — превратить отдельные чипы в стабильную и работоспособную вычислительную мощность.

С начала этого года продажи чипов NVIDIA H200 в Китай проходят многократные этапы согласования и поставки. Даже получение лицензии не гарантирует немедленную доступность чипов. Кроме того, ЦОД требуют времени на строительство, установку оборудования и ввод в эксплуатацию.

Это означает, что инвестиции в ИИ-инфраструктуру не только огромны по объёму, но и требуют заблаговременного планирования и постоянного финансирования.

По мере роста спроса на вычислительные мощности капитальные затраты крупных компаний также стремительно растут.

В начале 2025 года Alibaba объявила о намерении инвестировать не менее 380 млрд юаней в ближайшие три года в ИИ- и облачную инфраструктуру, потратив только во втором квартале около 67,7 млрд юаней.

ByteDance действует ещё решительнее. Согласно сообщениям СМИ, внутри компании обсуждается увеличение капитальных затрат в 2026 году до максимум 70 млрд долларов США (примерно 470 млрд юаней), главным образом на ЦОД и другую ИИ-инфраструктуру. Эта цифра может быть скорректирована, но она ясно демонстрирует масштаб гонки.

Это ощущение срочности проявляется и у Чжан Имина.

Объявляя об уходе с поста CEO ByteDance в 2021 году, Чжан Имин в внутреннем письме заявил, что хотел бы «думать с десятилетней перспективой», уделяя больше времени обучению, системному осмыслению и изучению новых направлений.

В июле этого года он редко выступал на внутренних совещаниях команды Seed, прямо указав, что нельзя полагаться на копирование моделей конкурентов ради краткосрочных рейтингов, и выразил готовность пожертвовать частью краткосрочных выгод ради долгосрочных целей.

В разработке моделей Чжан Имин по-прежнему делает акцент на долгосрочной стратегии, однако в вопросах инвестиций в вычислительные мощности и инфраструктуру ByteDance явно ускоряется.

Причина проста: если модель сегодня отстаёт, её можно доработать за шесть месяцев. Но если у конкурентов уже установлены тысячи GPU и они запущены в работу, а ваш ЦОД всё ещё строится и ждёт подключения электроэнергии, этот временной разрыв крайне сложно преодолеть.

Более того, в эпоху ИИ инфраструктура уже не просто опора бизнеса — она сама становится его частью.

Возможности модели, число пользователей, которых она может обслуживать, и возможность снижения затрат напрямую зависят от вычислительной мощности. В определённой степени именно инфраструктура определяет потолок бизнеса.

Таким образом, конкуренция в области ИИ может продолжаться многие годы, но гонка за инфраструктурой сосредоточена именно в эти несколько лет. Крупные компании соревнуются не только за чипы, но и за время.

Однако это порождает ещё один вопрос: если у них на балансе сотни миллиардов наличных, почему бы просто не потратить собственные деньги?

Поскольку денежные средства компании никогда не тратятся на одну цель: выкуп акций, приобретения и развитие новых направлений требуют финансирования, а также необходимо оставить резерв на будущие риски и возможности.

Серверы, дата-центры и другая инфраструктура генерируют ценность в течение многих лет. Использование долгосрочных средств для поддержки долгосрочных инвестиций — вполне естественный выбор.

Tencent — наглядный пример: хотя компания не привязала средства от облигаций напрямую к инвестициям в ИИ, долгосрочные ресурсы явно дают больше пространства для будущих масштабных вложений.

Разумеется, существует и другой важный предпосылочный фактор, позволяющий крупным компаниям смело инвестировать таким образом: цифры начинают складываться.

На совещании Tencent по итогам второго квартала этого года аналитик задал прямой вопрос: если капитальные затраты во втором квартале составили около 53 млрд юаней, годовая сумма превысит 200 млрд юаней. Как амортизация и списание повлияют на прибыль? За какой срок доходы от ИИ покроют эти расходы?

Главный стратегический офицер Tencent Джеймс Митчелл раскрыл ещё один слой логики, лежащий в основе капитальных затрат компании.

По его словам, при нынешнем спросе на вычислительные мощности и текущих ценах аренды, если Tencent, как некоторые новые облачные провайдеры, будет напрямую сдавать новую вычислительную мощность третьим сторонам, она почти сразу покроет амортизацию оборудования и быстро получит достойную отдачу.

Президент Tencent Мартин Лау добавил ещё один расчёт: часть вычислительных мощностей, заказанных и оплаченных несколько месяцев назад, уже сейчас может быть перепродана с потенциальной прибылью свыше 30%.

Это фактически создаёт «буфер безопасности» для капитальных затрат Tencent на ИИ: если собственный бизнес в сфере ИИ развивается быстро — мощности используются внутри; если внешный спрос выше — их можно монетизировать через облачные сервисы.

Вычислительные мощности трансформируются из чистых затрат в производительный актив, генерирующий доход.

Alibaba также начала аналогичные расчёты. В августе этого года генеральный директор Alibaba Group Эдди У заявил на совещании по итогам квартала, что при нынешней средней валовой марже продуктов ИИ срок окупаемости соответствующих капитальных затрат составляет около трёх лет. С ростом валовой маржи и операционной эффективности этот срок может сократиться до 2,5 лет, а в перспективе — до ~2 лет.

Он также отметил, что чипы A100, закупленные Alibaba в 2020 году, а также даже чипы V100, приобретённые в 2018 году, до сих пор работают практически на полную мощность, а их реальный срок службы значительно превышает теоретический период амортизации.

В то же время доходы начинают догонять затраты. Доходы Alibaba от продуктов ИИ показывают трёхзначный рост в 12-м квартале подряд, годовой объём превысил 49,5 млрд юаней. Во втором квартале этого года доходы Kuaishou от ИИ-продукта Kling превысили 850 млн юаней.

Эти цифры пока не доказывают полную окупаемость сотен миллиардов юаней, вложенных в ИИ. Но, по крайней мере, крупные компании больше не полагаются лишь на воображение при прогнозировании будущего ИИ: объём инвестиций, срок окупаемости и потенциальный доход — расчёты становятся всё более конкретными.

Так формируется новый цикл: больше вычислительных мощностей позволяет обучать больше моделей и обслуживать больше клиентов; рост выручки усиливает уверенность в продолжении инвестиций и упрощает привлечение следующего раунда финансирования.

Деньги превращаются в вычислительные мощности, мощности стимулируют бизнес, а бизнес обеспечивает следующий раунд инвестиций.

Однако направление фондового рынка тоже меняется.

В первой половине этого года капитал проявлял энтузиазм по отношению к ИИ как в Китае, так и в США. Однако во второй половине года рынок стал более осторожным: растёт внимание к вопросу, оправдаются ли высокие оценки и сколько времени потребуется для отдачи от масштабных инвестиций.

Поэтому и значима эмиссия акций Alibaba на 80 млрд гонконгских долларов. У Alibaba нет недостатка в деньгах, однако компания всё равно решила привлечь средства сейчас. ByteDance расширила объём синдицированного кредита, а Tencent выпустила долгосрочные облигации — за этими шагами стоят аналогичные соображения.

Для крупных технологических компаний запасание «боеприпасов» на ближайшие годы, пока деньги ещё доступны, явно безопаснее, чем откладывать привлечение средств до тех пор, пока они действительно не понадобятся.

Потому что далеко не только эти компании будут нуждаться в капитале в будущем. Платформенные компании, производители чипов, облачные провайдеры и разработчики крупных моделей по-прежнему должны наращивать инвестиции. Когда все одновременно потребуют десятки или сотни миллиардов юаней, сам капитал может стать дефицитным ресурсом.

Крупные технологические компании всё отчётливее осознают: гонка в сфере ИИ отличается от интернет-эпохи. Технологии определяют, получите ли вы место за столом, но глубина карманов — сколько времени вы там продержитесь.