05–05–2026

В последнее время усилился тезис о том, что между США и Китаем идет активная гонка за лидерство в AI-технологиях. Однако ситуация на рынке технологий выглядит более сложной, чем прямое противостояние двух стран.

В этой публикации разберем расстановку сил на рынке AI, определим ключевые факторы роста и инвестиционные возможности, а также покажем, как распределяется ценность внутри этой цепочки.

США остаются центром разработки AI-технологий. Американские компании контролируют около половины глобального рынка полупроводников и ключевые звенья в его структуре, доминируя в наиболее сложных сегментах — дизайне чипов, AI-моделях и облачной инфраструктуре. Именно здесь создаются технологии, которые затем масштабируются по всему миру.

При этом модель не является замкнутой:

• Более 90% самых передовых чипов производится за пределами США, а цепочки поставок остаются глобальными и уязвимыми.
• Рост AI все больше упирается в ограничения инфраструктуры — энергию, сеть и сроки подключения новых дата-центров, что начинает сдерживать масштабирование.

Китай, напротив, выстраивает модель вокруг масштабирования AI. Если США создают технологии, то Китай концентрируется на том, чтобы быстрее и дешевле внедрять их в экономику.

Ключевое отличие Китая — контроль над физической частью цепочки: промышленная база, производство оборудования, серверов и компонентов для дата-центров. Параллельно государство направляет значительные ресурсы в технологические отрасли, координируя развитие всей цепочки — от сырья до конечного продукта.

Отдельный фактор — энергия и инфраструктура. Там, где США начинают сталкиваться с ограничениями, Китай заранее создает мощности и быстрее подключает новые проекты. Это позволяет быстрее масштабировать AI и ускоряет внедрение технологий, особенно в промышленности и инфраструктуре.

В итоге речь идет не о прямой конкуренции, а о разделении ролей внутри единой системы. США контролируют разработку и интеллектуальную часть цепочки, тогда как Китай отвечает за производство, инфраструктуру и масштаб внедрения. Эти модели не столько конкурируют, сколько дополняют друг друга, поэтому сценарий с одним победителем выглядит маловероятным.

С нашей точки зрения, участие в обеих частях этой цепочки выглядит более устойчивой стратегией для инвестора. Даже при сохранении лидерства США в ключевых технологиях, без производственной базы, энергии и цепочек поставок их сложно масштабировать с необходимой скоростью. В то же время Китай, даже догоняя в разработке, уже сейчас способен быстрее внедрять технологии в экономику и наращивать их использование.

• Nvidia (#NVDA) и AMD (#AMD) — ведущие поставщики GPU для AI-серверов
• Broadcom (#AVGO) и Marvell (#MRVL) — лидеры в разработке кастомных чипов ASIC для дата-центров
• Microsoft (#MSFT), Alphabet (#GOOG) и Amazon (#AMZN) — крупнейшие компании в сфере облачных технологий

• Foxconn Industrial Internet (FII) (#601 138) и Huaqin (#603 296) — производители серверов и сетевого оборудования для дата-центров
• Cambricon (#688 256) — поставщик одних из наиболее передовых GPU-чипов для серверов на китайском рынке
• Tencent (#700) и Alibaba (#9988) — ведущие облачные платформы Китая

Читайте также:

-> Кроме NVIDIA: как устроена цепочка производства полупроводников для AI и куда инвестировать в 2026
-> Квантовые технологии: как новый рынок меняет ИИ и почему это стоит внимания инвесторов
-> Атомная энергетика: как ИИ-бум возраждает сектор и как инвестировать в его рост