Лучшие модели недостаточны: гонка ИИ в Китае обращается к затратам, продуктам и платящим пользователям

      Примечание редактора: Эта статья была написана Люсией, репортером TechNode. На онлайн-брифинге для СМИ 1 сентября по поводу 23-го семинара UBS Securities A-Share обсуждение сектора ИИ в Китае сосредоточилось на практическом вопросе: могут ли более низкие затраты и более широкое использование ИИ привести к реальной бизнес-ценности? Аналитик интернета UBS Securities в Китае Сюн Вэй выделил три темы, на которые стоит обратить внимание в секторе крупных моделей Китая: возможности модели, "ROI токена" и монетизация. В то время как китайские разработчики продолжают улучшать свои модели — особенно в области кодирования и агентских возможностей — компании, использующие ИИ, становятся более избирательными в отношении того, сколько интеллекта им действительно нужно для выполнения конкретной задачи. Это обозначает сдвиг от "максимизации токенов", или поощрения большего использования ИИ, к "оптимизации токенов", сказал Сюн. После того как растущие счета за ИИ усложнили предприятиям измерение экономической ценности, генерируемой их потреблением токенов, покупатели начали уделять больше внимания балансу между производительностью и ценой. Сюн отметил, что эта тенденция благоприятствует китайским моделям с открытым исходным кодом, чьи улучшающиеся возможности и более низкие затраты делают их все более жизнеспособными для повторяющихся или менее рискованных рабочих нагрузок. Сюн оценил, что некоторые ведущие китайские модели могут стоить менее одной десятой от стоимости разработки зарубежных аналогов, в то время как средняя цена API может составлять около 10% до 20% от цен международных конкурентов. Однако более дешевый ИИ не автоматически приводит к большему доходу. Кеннет Фонг, глава исследований интернета UBS в Китае, сказал, что крупные интернет-платформы Китая сталкиваются с более фундаментальным ограничением: пользовательский трафик и время, проведенное на мобильных устройствах, больше не растут. ИИ может снизить затраты на производство контента и сделать рекламные или рекомендательные системы более эффективными, но у потребителей все еще ограниченное время и внимание. Он привел в пример короткие драмы, созданные с помощью ИИ: производство большего количества шоу по более низкой цене не означает, что они захватят больше времени и внимания зрителей. Новый эксперимент от Mango TV иллюстрирует обе стороны этого уравнения. "Позднее путешествие на Запад", фантастический сериал, созданный с помощью AIGC, дебютировал на Mango TV и в прайм-тайм на Hunan Satellite TV 31 августа, став первым длинным сериалом AIGC в Китае, который попал в прайм-тайм спутникового телевидения. ИЗОБРАЖЕНИЕ: Скриншот из трейлера "Позднее путешествие на Запад" / Mango TV Адаптированный из анонимно написанного фантастического романа поздней династии Мин или ранней династии Цин с тем же названием, история следует за новым поколением персонажей, которые воссоединяются для нового путешествия, чтобы получить буддийские священные тексты после того, как оригиналы были неправильно поняты. Первый сезон запланирован на 30 эпизодов по около 40 минут каждый. Сериал создается с помощью Mango Lingchuang, внутренней платформы AIGC для производства Mango TV, которая к середине 2026 года обслужила более 40,000 профессиональных пользователей и поддержала более 3,900 проектов. Платформа сгенерировала 109 активов персонажей и 143 активов сцен для сериала, в то время как проект также тестирует модель "производить, рецензировать и транслировать параллельно", позволяя последующим эпизодам оставаться в производстве, пока ранее транслируются. Сериал также показал некоторую раннюю привлекательность для аудитории: рейтинги в реальном времени для его премьеры 31 августа заняли первое место среди провинциальных спутниковых каналов в то же время, согласно ITHome, в то время как ChinaTimes сообщила, что он набрал 27.57 миллиона просмотров на Mango TV к 2 сентября. ИЗОБРАЖЕНИЕ: Скриншот из трейлера "Позднее путешествие на Запад" / Mango TV Однако остается неясным, могут ли эти эффективности и ранние достижения аудитории привести к устойчивому бизнесу. Перед выходом сериала регулятор вещания Хунани попросил команду проекта исследовать как рабочий технический путь для повествования в длинной форме с использованием ИИ, так и путь коммерциализации сезонных драм AIGC. Эта задача перекликается с замечаниями как Сюна, так и Фонга: по мере того как использование ИИ становится дешевле и снижает производственные затраты, акцент смещается с того, сколько ИИ может произвести, на то, может ли его использование генерировать достаточную экономическую ценность.