Вибухове зростання! Morgan Stanley: п’ятирічний CAGR ринку AI-хмар у Китаї досягне 72%, Alibaba має всі шанси стати найбільшим переможцем

Morgan Stanley вважає, що китайський ринок AI-хмар (GenAI пов'язаний IaaS+MaaS) переживає вибухове зростання.

За інформацією торгової платформи Chasing Wind, аналітики Morgan Stanley у звіті від 16 березня прогнозують, що під впливом вибухового попиту на обчислювальні потужності на стороні інференції, прискореного проникнення великих моделей та інших факторів, компаундний річний темп зростання (CAGR) китайського AI-хмарного ринку з 2024 по 2029 роки очікується на рівні 72%, а масштаб ринку зросте з 15 млрд юанів у 2024 році до 218 млрд юанів до кінця 2029 року.

Частка GenAI у загальному ринку IaaS+PaaS Китаю збільшиться з 6% у 2024 році до 39% у 2029 році, AI-хмара перетворюється з периферійного гравця на найважливішу рушійну силу всього ринку хмарних обчислень.

У цій гонці за потужностями Morgan Stanley обирає Alibaba як "першу акцію", виставляє рейтинг "перекупити", цільова ціна акцій у США — 180 доларів. Morgan Stanley вважає, що завдяки "повному стеку" — від самостійно розроблених чіпів T-Head, GPU-інфраструктури, моделей Qwen, платформи Bailian до екосистеми 2C/2B-додатків — Alibaba є найкращим бенчмарком AI-інфраструктури у Китаї, подібно до позиції Google у США. За ним іде ByteDance, чий Volcengine стає найпотужнішим новим гравцем на цьому ринку; капітальні витрати ByteDance у 2026 році очікуються на рівні 250 млрд юанів, перевищуючи 160 млрд юанів у Alibaba і 130 млрд юанів у Tencent.

Варто звернути увагу: Morgan Stanley вважає, що китайський ринок хмарних обчислень переживає перший за 20 років цикл підвищення цін. За розрахунками Morgan Stanley, кожне підвищення ціни Alibaba Cloud на 1% збільшує маржу EBITA на 1 процентний пункт і може підвищити прогноз EBITA на 11%; якщо ціни контрактів в цілому виростуть на 10% (за умови щорічного поновлення 20% контрактів), маржа EBITA збільшиться на 4 процентних пункти. Ця еластичність прибутку — це ключова змінна, яку наразі ринок недооцінює.

Morgan Stanley із посиланням на дані IDC повідомляє, що загальний ринок публічних хмар Китаю (IaaS+PaaS+SaaS) у 2024 році становить приблизно 45 млрд доларів США, і до 2029 року розшириться до 105 млрд доларів (CAGR — 18%). Основна частина — IaaS, яка становить 56% ринку публічних хмар; ринок IaaS у 2024 році становить близько 25 млрд доларів США та зростатиме з CAGR 17% до 2029 року.

Розширення AI-хмари відбувається набагато швидше, ніж загального ринку. IDC прогнозує, що частка GenAI в IaaS+PaaS збільшиться з 6% у 2024 році до 39% до кінця 2029 року і стане основним драйвером прискорення фінансових показників хмарних гігантів.

З боку попиту саме інференція стане справжньою рушійною силою майбутнього зростання.

IDC прогнозує, що частка тренувальних робочих навантажень у GenAI IaaS впаде з 76% у 2024 році до 23% у 2029 році, а CAGR попиту на інференцію становитиме 103%, значно випереджаючи тренувальний попит у 26%.

Дані про використання Token у Doubao від ByteDance найбільш показові: середньодобове використання Token зросло з 4 трлн у грудні 2024 року до 50 трлн у кінці 2025 року — більш ніж у 12 разів за рік. До того ж, MiniMax збільшила щорічний регулярний дохід (ARR) з 100 млн доларів у грудні 2025 року до 150 млн доларів у лютому 2026, приріст 50%, використання Token зросло у 6 разів, частково завдяки вибуховому поширенню OpenClaw.

Варто зазначити, що загальний обсяг публічних хмар Китаю наразі становить лише близько 10% американського ринку (за даними 2024 року), проникнення публічних хмар досі низьке. Опитування CIO Morgan Stanley показує, що бажання китайських компаній використовувати публічні хмари протягом наступних 12 місяців зросло з 58% до 71%, що підкреслює ще дуже великий потенціал для зростання проникнення.

Morgan Stanley вважає, що структура конкуренції на китайському AI-хмарному ринку докорінно змінюється — два тренди очевидні:

Гіганти хмарних рішень відбирають частку у держпідприємств. 

З 2021 по 2024 роки телеком-оператори та Huawei за рахунок агресивного ціноутворення і гарантій держпідприємствам постійно відбирали частку ринку Alibaba Cloud. Але з другої половини 2024 року тенденція помітно змінилася — частка Alibaba Cloud на ринку IaaS зросла з 25,5% у першій половині 2024 року до 26,8% у другому кварталі 2025 року.

Morgan Stanley пояснює це трьома перевагами: більш інноваційні AI-моделі, сильніша здатність отримувати ресурси у ланцюгу постачання та вища ефективність реалізації стратегічних змін у приватних компаніях. Щодо капітальних витрат, то Alibaba, Tencent і ByteDance у 2025 році витратили на AI понад 100 млрд юанів, тоді як телеком-оператори лише близько 20 млрд юанів.

ByteDance — найбільш руйнівний новий гравець епохи AI-хмар.

Частка Volcengine у GenAI IaaS вже становить 14,2% (Alibaba Cloud лідирує з 23,5%), частка MaaS ринку — 37,5% (1H25), що робить його ринковим лідером. Загальна частка ByteDance у публічному IaaS зросла з майже нульової у 2024 році до близько 4% у другому кварталі 2025 року.

Ще цікавіше, що капітальні витрати ByteDance у 2026 році очікуються на рівні 250 млрд юанів, більше ніж у Alibaba (160 млрд) і Tencent (130 млрд). Особливість приватних підприємств у меншому акценті на короткостроковій маржі дозволяє їм більш агресивно розширюватися.

Оцінюючи продуктову матрицю, Morgan Stanley вимірює конкурентоспроможність за трьома критеріями: постачання та виробнича потужність, продуктова матриця, сервісні можливості. В цілому Alibaba Cloud, як постачальник повного стеку — від самостійно розроблених чіпів (T-Head) до базових моделей (Qwen) та MaaS-платформи (Bailian) — має найвиразніші переваги; ByteDance виривається вперед у мульти-модальних моделях (Seedance 2.0) та MaaS; Baidu, хоча і має повний стек (Kunlunxin чіпи + Wenxin модель + Qianfan платформа), поступається ринковим масштабом і швидкістю розвитку моделей, а Morgan Stanley зберігає нейтральний рейтинг.

Історично хмарні обчислення були галуззю дефляції цін — чим більший масштаб, тим нижча собівартість, тим нижча ціна. Але Morgan Stanley відзначає, що епоха AI порушує цю парадигму, і починається безпрецедентний цикл підвищення цін, а ціни на AI-хмару Китаю почнуть зростати вперше за 20 років.

Глобальні гіганти хмарних рішень вже зробили перший крок: 4 січня 2026 року AWS підняла ціну Machine Learning EC2 Capacity Blocks приблизно на 15% (наприклад, p5e.48xlarge — з 34,61 до 39,80 доларів на годину); 27 січня 2026 року Google Cloud (GCP) оголосила про значне підвищення цін на мережу, зберігання і AI-інфраструктуру, окремі ціни на CDN і трафік зросли на 100%, нові ціни почнуть діяти з травня 2026.

За сигналами, китайський ринок слідує: Wangsu Technology повідомила, що з 1 лютого 2026 року підвищить ціни на CDN на 35-40%; UCloud оголосила, що з 1 березня 2026 року підвищить ціни для всіх контрактів та нових клієнтів; ціни на окремі самостійно розроблені AI-моделі Tencent зросли аж на 400%. Обидві компанії назвали інфляцію ланцюга постачання основною причиною підвищення цін.

Оцінка еластичності прибутковості привертає увагу.

Morgan Stanley оцінює, що для Alibaba Cloud кожне загальне підвищення ціни контракту на 1% збільшує маржу EBITA приблизно на 1 процентний пункт, а прогнозна EBITA зростає приблизно на 11% (за умови щорічного поновлення 20% контрактів, інші умови незмінні); якщо загальні ціни зростуть на 10%, маржа EBITA підвищиться на 4 процентних пункти.

Morgan Stanley також попереджає про два унікальні обмеження китайського ринку: по-перше, ByteDance на даний момент ставить пріоритет на захопленні ринку і його агресивна стратегія цін може стримати підвищення цін у всій галузі; по-друге, у Китаї немає подібних до OpenAI незалежних базових постачальників моделей із надвисоким попитом на потужності, тому ефективність передачі витрат постачальника вниз по ланцюгу ціноутворення дещо нижча, ніж у США.

Наразі маржа EBITA Alibaba Cloud лише на рівні високих однозначних значень (F24-25E), значно менше ніж у AWS (близько 35%), Microsoft Cloud (близько 40%), Google Cloud (близько 23%). Morgan Stanley вважає, що ця різниця буде поступово скорочуватися з розвитком AI-эпохи.

Ключові рушії — на трьох рівнях:

Міграція робочих навантажень від навчання до інференції — найважливіший структурний каталізатор.

Інференційні навантаження тарифікуються за Token/API, можуть комбінуватися з ціннішими додатковими послугами (VAS), а один сервер може одночасно обробляти кілька навантажень (паралельне групове планування), що збільшує ефективність і покращує структуру прибутку. Навпаки, ціни на тренувальні навантаження більш товарні, з обмеженим простором для переговорів.

Власні ASIC значно знижують собівартість інфраструктури. 

Маржа сторонніх AI-чіпів зазвичай становить 50–60% (на рівні чіпу) чи навіть 60–70% (на рівні сервера), тож компанії, що мають власні ASIC — Alibaba (T-Head) і Baidu (Kunlun) — можуть купувати чіпи дешевше конкурентів більш ніж на 50%, безпосередньо скорочуючи витрати на інференцію.

Коригування амортизаційної політики дає додаткову еластичність для покращення прибутковості.

Глобальні хмарні гіганти вже подовжили строк амортизації серверів до 6 років, а Alibaba Cloud наразі використовує 3–5 років; якщо в майбутньому подовжать амортизацію, це принесе істотне покращення маржі.

 

 

 

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~