Доход Pexi Future от AI Cloud вырос в 10 раз, но все еще теряет деньги

Арендуемая вычислительная мощность не может поддержать оценку

Автор статьи, источник: Silicon Base Watch Pro

На рынке вычислительных мощностей ИИ появился еще один участник, стремящийся к IPO на Гонконгской бирже.

10 июня компания Pai Xiang Weilai Group подала заявку на листинг на основной рынке Гонконгской фондовой биржи.

История компании сама по себе очень интересна. Основатель Яо Синь создал PPTV, используя P2P-распределенную технологию маршрутизации, чтобы эффективно задействовать неиспользуемую сетевую пропускную способность. После успешной реализации P2P-стриминга он продал компанию Suning.

На этот раз он переключил свое внимание с «простаивающего пропускного канала» на «простаивающие вычислительные мощности» в эпоху ИИ.

Данные показывают, что эта история быстро реализуется. За последний год доход派想未来AI云 вырос с 10,387,000 юаней до 119 миллионов юаней, что составляет рост на 10 раз в годовом исчислении. На основе среднедневного потребления токенов в 2025 году компания стала крупнейшим независимым провайдером AI-облака в Китае.

Но другая сторона также ярко выражена. В 2025 году доход от бизнеса AI-облака составил 119 миллионов юаней, а затраты на закупку вычислительных ресурсов достигли 117 миллионов юаней, что дало валовую маржу за год в -10,7%.

Это кажущееся противоречие происходит из самой сути бизнес-модели Pianxi Future: вместо создания собственных AI-вычислительных мощностей, компания агрегирует свободные вычислительные ресурсы на рынке и предоставляет услуги через централизованную сеть управления. Именно это делает Pianxi Future уникальной и одновременно наиболее спорной.

Сегодня Гуйцзи расскажет о这家公司, которая добилась успеха за счет интеграции простоев вычислительных мощностей в облачный ИИ.

Как и большинство компаний, занимающихся AI-вычислительными мощностями, Pai Xiang ожидает стремительный рост доходов в будущем.

Согласно проспекту, выручка Pai Xiang Future составила 427 миллионов юаней, 958 миллионов юаней и 1,334 миллиарда юаней в 2023, 2024 и 2025 годах соответственно, при среднегодовом темпе роста в 76,7%.

Бизнес, который Pi хочет развивать в будущем, по сути, является распределёнными облачными вычислениями. Проще говоря, это объединение избыточных вычислительных мощностей по всей стране через единую платформу управления для создания стандартизированных вычислительных узлов, расположенных ближе к пользователям.

В частности, они делятся на пограничное облако и облако ИИ.

Краевое облако является основой будущего Pianxiang и в основном объединяет闲置-серверы из интернет-кафе, малого и среднего бизнеса, а также местных ЦОД. Оно идеально подходит для сценариев, таких как прямые эфиры и короткие видео. В 2023, 2024 и 2025 годах доля бизнеса краевого облака в общем доходе составила соответственно 99,93%, 98,14% и 84,5%.

Однако рост этой основной базы замедляется. Из-за зрелости традиционных сценариев распространения аудио- и видеоконтента в интернете, а также из-за постоянной ценовой войны между крупными игроками на рынке публичных облаков — Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Huawei Cloud — темпы роста бизнеса边缘云 снизились с 53% до 19%.

Настоящим двигателем роста компании является облачный ИИ.

Этот бизнес только начался в 2023 году, в 2024 году его объем достиг 10,387,000 юаней, а в 2025 году доход взлетел до 119 миллионов юаней, что составляет рост на 10 раз в годовом исчислении; доля в общем доходе выросла с 1,9% до 15,5%.

Операционные данные продемонстрировали экспоненциальный взрыв. Количество узлов AI-облачных вычислений компании увеличилось с 5 в 2023 году до 64 в 2025 году. Среднесуточное потребление токенов на AI-облачной платформе выросло с 27,1 млрд в 2024 году до 271 млрд в 2025 году.

За этим почти безумным ростом стоит совершенно иной путь развития Paima по сравнению с основными облачными провайдерами ИИ.

Такие поставщики AI-облаков, как Coreweave и Nebius, придерживаются модели с высокими капитальными вложениями: они самостоятельно инвестируют деньги в покупку GPU и строительство центров обработки данных, а затем сдают их в аренду.

В будущем Pi планирует придерживаться чистой модели с минимальными активами, арендуя у верхних звеньев цепочки простои GPU и серверные ресурсы, интегрируя их с помощью собственной системы управления и предоставляя услуги вычислительной мощности на внешний рынок.

Преимущества этой модели очевидны: крайне низкие капитальные затраты и очень высокая скорость масштабирования.

С 2023 по 2025 год совокупные капитальные расходы Piaoxiang Future составили всего 87 миллионов юаней, что менее 5% от выручки за тот же период. Для сравнения, капитальные расходы Coreweave только за первый квартал 2026 года достигли 6,8 миллиарда долларов США, что в 3,3 раза превышает их выручку за тот же период.

В то же время, создание собственного центра обработки данных — от закупки GPU до развертывания в серверной — обычно занимает 12–18 месяцев, и легко упустить окно возможностей для роста вычислительной мощности. А Pianxiang Future может расширить вычислительные мощности за 1–2 месяца за счет аренды, быстро удовлетворяя внезапный рост спроса на рынке.

Это также ключевая причина, по которой ее облачный ИИ-бизнес смог быстро масштабироваться за год. Но это именно то, что создает проблемы для будущего Payxiang.

Легкая модель бизнеса — это наиболее понятная история, которую Пайсян может рассказать о будущем, но также и самый сложный вызов, который ей предстоит преодолеть.

Хотя спрос кажется большим, все еще будет непросто заработать деньги в будущем.

Согласно финансовым данным, скорректированная чистая прибыль компании за период с 2023 по 2025 год снизилась с -37,1 млн юаней до -105 млн юаней.

По своей сути, это связано со снижением валовой маржи и давлением на расходы.

С 2023 по 2025 год общая валовая маржа компании непрерывно снизилась с 17,7% до 12,3%, а затем до 9,4%, что составило общее падение на 8,3 процентных пункта за три года — почти вдвое.

По направлениям деятельности маржа по краевым облачным вычислениям снизилась с 17,8% до 13,0%, главным образом из-за того, что крупные публичные облачные провайдеры, такие как Alibaba Cloud, Tencent Cloud и Huawei Cloud, начали несколько циклов ценовой конкуренции, что постоянно сжимало разницу в ценах компании.

Более важным является бизнес по облачным вычислениям на базе ИИ. Несмотря на то, что выручка выросла в десять раз, этот бизнес до сих пор не приносит прибыли, а маржа валовой прибыли по ИИ-облаку в 2025 году составила -10,7%.

В проспекте эмиссии раскрываются суровые данные: в 2025 году затраты компании на закупку вычислительных ресурсов исключительно для бизнеса AI-облачных вычислений составили 117 миллионов юаней, что практически совпадает с доходом от этого бизнеса в размере 119 миллионов юаней за тот же период. Получается, что после целого года упорного труда все деньги ушли поставщикам вычислительных мощностей, а собственная прибыль оказалась практически нулевой.

Почему так происходит? Снова вернемся к легковесной модели будущего PAX.

Традиционная самостоятельная покупка вычислительной мощности приносит доход за счет эффекта масштаба: после покупки одного сервера с GPU амортизационные расходы и стоимость электроэнергии в основном фиксированы. При повышении коэффициента использования с 50% до 80% большая часть дополнительного дохода превращается в прибыль. Экономия за счет масштаба возникает благодаря тому, что фиксированные расходы распределяются на большее количество заказов.

Но Пайсянь Вэйлай видит свое будущее в «покупке вычислительной мощности». Клиент покупает один час GPU, и Пайсянь Вэйлай также должен покупать один час GPU у поставщиков на верхнем уровне. Чем больше объем использования клиентом, тем выше доход, но одновременно резко возрастает стоимость закупок.

Его масштабный эффект обусловлен исключительно скидками за оптовые закупки, смещением графика и оптимизацией программного вывода. По мере роста заказов большая часть выгоды от повышения уровня использования в первую очередь захватывается владельцами вычислительных ресурсов.

Еще хуже то, что, хотя GPU и не были куплены, Pai Xiang Future все равно не может избежать «риска простоя».

AI-облачные сервисы требуют мгновенного доступа; платформа не может ждать, пока клиент отправит запрос, чтобы затем искать GPU на рынке. Для обеспечения стабильности сервиса необходимо заранее заблокировать определенный объем вычислительных ресурсов. Клиент может не использовать их, но платформа должна гарантировать их наличие в будущем.

Это приводит к неловкой ситуации: у него нет серверов, и он не может получить полную выгоду от высокой степени загрузки; однако для обеспечения качества обслуживания ему приходится платить за часть неиспользуемых ресурсов.

Это объясняет, почему средняя загрузка GPU в Future в 2025 году достигает 75%, что значительно выше отраслевого среднего показателя в 40–50%, однако такая высокая загрузка не превратилась в высокую прибыль.

Это также объясняет, почему большинство платформ аренды хэш-мощности после стабилизации спроса постепенно переходят к модели с тяжелыми активами и начинают покупать собственные GPU.

Например, Parallels Technology изначально активно использовала внешние ресурсы GPU, но с ростом заказов доля собственных GPU быстро увеличилась; AutoDL больше не ограничивается только арендой GPU, а перешла на продажу серверов и хостинг в дата-центрах.

Помимо проблем с прибыльностью, отсутствие собственных вычислительных мощностей серьезно ограничит способность PaiXiang обслуживать крупных клиентов в будущем.

Индивидуальные разработчики и мелкие клиенты не обращают внимания на источник вычислительной мощности, им важны лишь низкая цена и удобство использования. Однако крупные предприятия уделяют больше внимания производительности кластера, безопасности данных и стабильности сервиса, и обычно требуют фиксированные модели GPU и отдельные кластеры.

Пайсян в будущем агрегирует гетерогенные ресурсы, и полностью контролировать нижележащие серверы и сетевую среду сложно, что делает его более подходящим для приема распределенных, гибких и чувствительных к цене запросов, но затрудняет выполнение крупных корпоративных заказов с высокой стоимостью.

Хотя будущее можно компенсировать с помощью программного обеспечения, например, повысив эффективность планирования и оптимизировав вывод моделей.

Но это все еще требует времени для подтверждения. До этого момента Pai видит свое будущее скорее как поставщика вычислительных мощностей, а не как настоящую AI-облачную компанию, обладающую экономией масштаба.