По мнению JPMorgan, рынок LLM в Китае быстро консолидируется. Банк прямо описывает текущий период как переход в фазу «победитель получает больше» на волне распространения открытых моделей . Речь не идет о ситуации «победитель получает всё» — скорее, о том, что ведущие провайдеры захватывают непропорционально большую долю стоимости .
Алекс Яо, глава отдела исследований акций Китая в JPMorgan, утверждает, что победители будут определяться способностью конвертировать технологии в деньги для бизнеса, а не тем, чья модель самая «умная» в рейтингах . Фокус сместился на монетизацию через корпоративные рабочие процессы, API, инструменты для кода и агентов . JPMorgan прогнозирует, что годовой регулярный доход (ARR) от ведущих китайских LLM вырастет примерно в 4–7 раз к 2026 году .
Центральным элементом анализа JPMorgan является структурный разрыв, создаваемый стратегиями открытого исходного кода . В отчете от июля 2026 года утверждается, что компании, последовательно выпускающие лучшие (SOTA) модели с открытым весом, получают «значительную опционную стоимость» за счет коммерциализации . В то же время отстающие модели становятся товаром и с трудом удерживают какую-либо ценовую власть .
Это создает самоподдерживающийся цикл: лучшие модели привлекают больше пользователей и разработчиков, генерируя больше данных и дохода, которые идут на дальнейшее улучшение моделей. Слабые модели, даже если они с открытым исходным кодом, попадают в ловушку низкой стоимости — их используют, но не могут эффективно монетизировать .
DeepSeek V4 Pro — самый яркий пример экстремального ценового давления, меняющего рынок. Его ценовые преимущества очевидны:
По данным JPMorgan, рынок изначально воспринял V4 как конкурентную угрозу для других китайских ИИ-компаний, но банк утверждал, что на самом деле это укрепило три из четырех ключевых столпов, поддерживающих монетизацию отечественных LLM .
Наиболее наглядным проявлением тезиса «победитель получает больше» является диаметрально противоположное отношение JPMorgan к двум ведущим китайским ИИ-компаниям: Zhipu AI и MiniMax .
JPMorgan быстро повышал целевую цену Zhipu трижды:
Банк также повысил прогнозы по выручке Zhipu на 26–42% на 2026–2030 годы и снизил прогнозы скорректированного чистого убытка . Акции Zhipu взлетели на целых 48% после первого повышения рейтинга .
Одновременно JPMorgan понизил рейтинг MiniMax:
Обоснование банка: MiniMax не выпускала новую отечественную SOTA-модель со времен M2, и по чистой производительности модели она отстает от конкурентов . Ее модель M3 (выпущена 1 июня) заняла 4-е место в Code Arena WebDev, но не смогла сократить разрыв с лидерами . JPMorgan сослался на «слабую дистрибуцию и узнаваемость бренда» за пределами узкой ниши развлечений, где работает MiniMax .
Разница очевидна: последовательная итерация моделей Zhipu (особенно GLM-5.2) обеспечила ей ценовую власть и рейтинг «Overweight», в то время как неспособность MiniMax идти в ногу с ведущими SOTA-моделями привела к рейтингу «Neutral» и сокращению целевой цены примерно на 73% всего за один месяц .
Анализ JPMorgan происходит на фоне стремительного роста популярности китайских ИИ-моделей в мире.
Доминирование на OpenRouter: К апрелю 2026 года на китайские модели приходилось более 45% трафика OpenRouter, крупнейшей в мире платформы агрегации ИИ, согласно данным, на которые ссылается стратег JPMorgan Asset Management Майкл Сембалест . К концу мая 2026 года китайские модели ИИ беспрецедентно быстро росли в мировых рейтингах использования .
Ценовое преимущество перед американскими моделями: Китайские модели предлагают стоимость на 60–90% ниже, чем американские флагманские модели, приближаясь к ним по производительности . Один только DeepSeek V4 Pro дешевле GPT-5.5 примерно в 12 раз по цене входных токенов . Экономический разрыв наиболее заметен при ресурсоемких корпоративных задачах .
Alibaba Qwen: Парадокс популярности и дохода: Модель Qwen от Alibaba стала самой загружаемой системой ИИ с открытым исходным кодом к январю 2026 года . Однако JPMorgan отмечает, что Qwen сталкивается с серьезными проблемами конвертации трафика в доход — это иллюстрирует ключевое противоречие динамики «победитель получает больше», где широкая популярность в open-source не гарантирует ценовую власть или устойчивый доход . В целом, в китайской экосистеме ИИ быстро создано 538 зарегистрированных LLM (с 14 в октябре 2023 года), но большая часть этих мощностей была направлена на открытые модели, предлагаемые бесплатно или почти бесплатно для максимального распространения .
По мнению JPMorgan, рынок LLM в Китае быстро консолидируется. Банк прямо описывает текущий период как переход в фазу «победитель получает больше» на волне распространения открытых моделей . Речь не идет о ситуации «победитель получает всё» — скорее, о том, что ведущие провайдеры захватывают непропорционально большую долю стоимости .
Алекс Яо, глава отдела исследований акций Китая в JPMorgan, утверждает, что победители будут определяться способностью конвертировать технологии в деньги для бизнеса, а не тем, чья модель самая «умная» в рейтингах . Фокус сместился на монетизацию через корпоративные рабочие процессы, API, инструменты для кода и агентов . JPMorgan прогнозирует, что годовой регулярный доход (ARR) от ведущих китайских LLM вырастет примерно в 4–7 раз к 2026 году .
Центральным элементом анализа JPMorgan является структурный разрыв, создаваемый стратегиями открытого исходного кода . В отчете от июля 2026 года утверждается, что компании, последовательно выпускающие лучшие (SOTA) модели с открытым весом, получают «значительную опционную стоимость» за счет коммерциализации . В то же время отстающие модели становятся товаром и с трудом удерживают какую-либо ценовую власть .
Это создает самоподдерживающийся цикл: лучшие модели привлекают больше пользователей и разработчиков, генерируя больше данных и дохода, которые идут на дальнейшее улучшение моделей. Слабые модели, даже если они с открытым исходным кодом, попадают в ловушку низкой стоимости — их используют, но не могут эффективно монетизировать .
DeepSeek V4 Pro — самый яркий пример экстремального ценового давления, меняющего рынок. Его ценовые преимущества очевидны:
По данным JPMorgan, рынок изначально воспринял V4 как конкурентную угрозу для других китайских ИИ-компаний, но банк утверждал, что на самом деле это укрепило три из четырех ключевых столпов, поддерживающих монетизацию отечественных LLM .
Наиболее наглядным проявлением тезиса «победитель получает больше» является диаметрально противоположное отношение JPMorgan к двум ведущим китайским ИИ-компаниям: Zhipu AI и MiniMax .
JPMorgan быстро повышал целевую цену Zhipu трижды:
Банк также повысил прогнозы по выручке Zhipu на 26–42% на 2026–2030 годы и снизил прогнозы скорректированного чистого убытка . Акции Zhipu взлетели на целых 48% после первого повышения рейтинга .
Одновременно JPMorgan понизил рейтинг MiniMax:
Обоснование банка: MiniMax не выпускала новую отечественную SOTA-модель со времен M2, и по чистой производительности модели она отстает от конкурентов . Ее модель M3 (выпущена 1 июня) заняла 4-е место в Code Arena WebDev, но не смогла сократить разрыв с лидерами . JPMorgan сослался на «слабую дистрибуцию и узнаваемость бренда» за пределами узкой ниши развлечений, где работает MiniMax .
Разница очевидна: последовательная итерация моделей Zhipu (особенно GLM-5.2) обеспечила ей ценовую власть и рейтинг «Overweight», в то время как неспособность MiniMax идти в ногу с ведущими SOTA-моделями привела к рейтингу «Neutral» и сокращению целевой цены примерно на 73% всего за один месяц .
Анализ JPMorgan происходит на фоне стремительного роста популярности китайских ИИ-моделей в мире.
Доминирование на OpenRouter: К апрелю 2026 года на китайские модели приходилось более 45% трафика OpenRouter, крупнейшей в мире платформы агрегации ИИ, согласно данным, на которые ссылается стратег JPMorgan Asset Management Майкл Сембалест . К концу мая 2026 года китайские модели ИИ беспрецедентно быстро росли в мировых рейтингах использования .
Ценовое преимущество перед американскими моделями: Китайские модели предлагают стоимость на 60–90% ниже, чем американские флагманские модели, приближаясь к ним по производительности . Один только DeepSeek V4 Pro дешевле GPT-5.5 примерно в 12 раз по цене входных токенов . Экономический разрыв наиболее заметен при ресурсоемких корпоративных задачах .
Alibaba Qwen: Парадокс популярности и дохода: Модель Qwen от Alibaba стала самой загружаемой системой ИИ с открытым исходным кодом к январю 2026 года . Однако JPMorgan отмечает, что Qwen сталкивается с серьезными проблемами конвертации трафика в доход — это иллюстрирует ключевое противоречие динамики «победитель получает больше», где широкая популярность в open-source не гарантирует ценовую власть или устойчивый доход . В целом, в китайской экосистеме ИИ быстро создано 538 зарегистрированных LLM (с 14 в октябре 2023 года), но большая часть этих мощностей была направлена на открытые модели, предлагаемые бесплатно или почти бесплатно для максимального распространения .