Среди китайских технологических гигантов Alibaba делает самую агрессивную ставку на инфраструктуру ИИ.
Компания объявила трёхлетний план капитальных расходов примерно на 380 млрд юаней (около 56 млрд долларов). Основная часть этих инвестиций направлена на строительство AI‑дата‑центров, расширение облачных мощностей и инфраструктуры для обучения моделей. Генеральный директор компании Эдди У (Wu Yongming) заявил, что фактические расходы могут превысить этот показатель, если спрос на ИИ будет расти быстрее прогнозов.
По сути, Alibaba рассматривает инфраструктуру ИИ как долгосрочный стратегический актив, а не источник быстрой прибыли. Облачное подразделение компании стало ключевым элементом её будущего роста: спрос на облачные AI‑сервисы активно увеличивается и поддерживает рост выручки облачного бизнеса.
Однако у такой стратегии есть и обратная сторона. Масштабные инвестиции в вычислительные мощности и дата‑центры оказывают давление на прибыльность. Например, основной показатель операционной прибыли Alibaba (adjusted EBITA) снизился на 84% в годовом выражении, во многом из‑за расходов на AI и облачную инфраструктуру.
Фактически Alibaba пытается занять позицию главного поставщика инфраструктуры ИИ в Китае, аналогично тому, как Amazon и Microsoft в своё время построили доминирование на глобальном рынке облачных платформ.
Tencent придерживается заметно более осторожного подхода.
Вместо того чтобы сначала строить масштабную инфраструктуру, компания встраивает ИИ в свою существующую цифровую экосистему — рекламные платформы, онлайн‑игры, контент‑сервисы и корпоративное облако — постепенно увеличивая вычислительные мощности по мере роста спроса.
По итогам первого квартала 2026 года выручка Tencent составила 196,46 млрд юаней, что на 9% больше, чем годом ранее. Капитальные расходы достигли 31,94 млрд юаней, увеличившись на 16% — частично из‑за растущего спроса на AI‑сервисы.
Руководство компании также сообщило, что инвестиции в ИИ продолжат расти в течение 2026 года, особенно во второй половине года, когда ожидается пик спроса на облачные вычисления для AI‑нагрузок.
Таким образом, стратегия Tencent отличается от подхода Alibaba: компания связывает инвестиции в ИИ напрямую с монетизацией и продуктами, которые уже приносят доход внутри её экосистемы.
На первый взгляд увеличение инвестиций может показаться странным. Обе компании недавно представили квартальные отчёты, где рост выручки оказался ниже ожиданий аналитиков, а у Alibaba прибыль заметно снизилась на фоне крупных инвестиций в ИИ.
Однако руководители компаний считают вычислительные мощности стратегическим ограничением, а не просто статьёй расходов.
Спрос на AI‑вычисления — от обучения моделей до обработки запросов (inference) в облачных сервисах — растёт быстрее, чем доступное количество GPU и дата‑центров. Поэтому компании стремятся заранее наращивать инфраструктуру, чтобы не потерять будущий рынок.
По сути, гонка за инфраструктурой ИИ становится похожей на технологическую «гонку вооружений»: отставание в вычислительных мощностях может надолго ослабить позиции компании на рынках облачных сервисов и искусственного интеллекта.
Дополнительным фактором ускорения инвестиций стало развитие отечественных полупроводников.
Из‑за ограничений на поставки самых современных чипов Nvidia китайские технологические компании активнее используют локальные альтернативы — например, ускорители от Huawei и процессоры, разработанные в подразделении Alibaba T‑Head.
По данным компаний и отраслевых отчётов, производство таких чипов постепенно масштабируется, что позволяет строить новые вычислительные кластеры и дата‑центры даже без полного доступа к иностранным GPU.
Хотя по производительности эти решения в некоторых задачах — особенно при обучении самых крупных моделей — могут уступать передовым западным системам, они уже способны значительно расширять вычислительные ресурсы для:
Различие стратегий Alibaba и Tencent отражает две разные модели развития AI‑экономики.
Alibaba делает ставку на инфраструктуру, пытаясь стать основным поставщиком вычислительной мощности и облачных платформ для ИИ.
Tencent делает ставку на приложения, внедряя ИИ в собственные продукты и постепенно увеличивая вычислительные мощности под реальные сценарии использования.
Но фундаментальная проблема у обеих компаний одна и та же: рост ИИ ограничен доступной вычислительной мощностью. По мере того как производство китайских чипов увеличивается и дата‑центры проектируются под локальные архитектуры, инфраструктура ИИ в стране может расширяться быстрее — даже без полного доступа к зарубежным процессорам.
Главный вопрос теперь — смогут ли компании достаточно быстро превратить эти огромные инвестиции в реальные коммерческие сервисы и устойчивую прибыль.