На фоне продолжающихся инвестиций США в инфраструктуру искусственного интеллекта китайские разработчики моделей конкурируют за счет более низких затрат на создание продуктов. Основатель EMXETF Кевин Картер рассказал о фонде China AI Tigers LLM ETF (TGRZ), запущенном в прошлом месяце. Фонд ориентирован на китайские компании, разрабатывающие модели с открытыми весами, может включать крупные корпорации вроде Alibaba и направлять до 15% активов в частный бизнес. Такой подход дает доступ к уровню ИИ-моделей в Китае, однако прибыльность и коммерциализация входящих в него компаний остаются неопределенными.
Фонд ориентирован на уровень ИИ-моделей
Картер описывает стратегию TGRZ через аналогию генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга с «слоеным пирогом» ИИ. Фонд сосредоточен на уровне моделей и прежде всего на китайских моделях с открытыми весами. По словам Картера, некоторые из них приближаются по производительности к ведущим американским моделям, но создаются при существенно меньших затратах.
Название фонда отсылает к шести китайским ИИ-компаниям: Z.ai, MiniMax, Moonshot, StepFun, Baichuan и 01.AI. Среди связанных с ними продуктов — Kimi, разработанный Moonshot. Исследовательская база этих компаний связана с лабораториями компьютерных наук Университета Цинхуа. При этом фонд может инвестировать и в более крупные компании, включая Alibaba.
TGRZ вправе направлять до 15% активов в частные компании. Картер говорит, что отслеживает возможности инвестирования до IPO в DeepSeek и Moonshot. Это обозначает интерес фонда к таким направлениям, но не подтверждает наличие инвестиций в одну из этих компаний.
Картер указывает на отсутствие прибыли у разработчиков моделей
Картер описывает свой инвестиционный стиль как отчасти ориентированный на подход «Омахи», однако подчеркивает, что TGRZ не является фондом стоимостного инвестирования. Компании, на которые он нацелен, пока не получают прибыли. По мере того как доступ к возможностям ИИ-моделей расширяется, они могут столкнуться с давлением со стороны стандартизации продуктов и усиления конкуренции. Поэтому для тематического фонда не менее важны, чем технические характеристики, темпы перехода разработок к коммерческим продуктам.
Инвесторам, которые ищут стоимостные возможности на развивающихся рынках, Картер выделяет TSMC, Samsung и SK Hynix. По его словам, с января 2025 года эти три компании в совокупности обеспечили около 80% доходности развивающихся рынков. Ожидается, что совокупная прибыль группы в 2026 и 2027 годах достигнет примерно 965 млрд долларов, а общий коэффициент цена/прибыль остается ниже 5. Для SK Hynix этот показатель составляет около 3,5.
Картер отмечает, что инвесторы по-прежнему воспринимают производителей полупроводников как циклические компании, хотя спрос со стороны ИИ в долгосрочной перспективе может оказаться более устойчивым. Среди потенциальных ограничений для цепочки поставок ИИ он также называет память, оптические компоненты и энергоснабжение. По мере расширения вычислительных мощностей именно электроэнергия, вероятно, станет одним из ключевых узких мест.
Тактический тематический инструмент, а не базовая позиция
Картер позиционирует TGRZ как тематический и тактический инструмент для более активно управляющих инвестициями участников рынка, а не как базовый фонд для вложений в развивающиеся рынки. Для консультантов, которым нужен более широкий долгосрочный доступ к ИИ, EMX планирует запустить фонд, охватывающий всю цепочку создания стоимости в сфере искусственного интеллекта на развивающихся рынках. Более узкий продукт, такой как TGRZ, может использоваться как специализированная доля портфеля.
TGRZ создан для доступа к возможностям китайских разработчиков ИИ-моделей, но его результаты будут зависеть от того, смогут ли эти компании выйти на прибыль и сохранить коммерческую ценность своих продуктов в условиях конкуренции. При оценке фактической экспозиции фонда инвесторам придется отслеживать, превращаются ли возможности моделей в регулярную выручку и используются ли разрешенные инвестиции в частные компании на практике.