China AI value chain — Interpretación del informe

Visión general

Este informe temático analiza si la AI generativa puede pasar de un gasto intensivo en infraestructura a una monetización sostenible. El escenario central de Nomura es que el mayor consumo de Token, la adopción empresarial y el despliegue de infraestructura china de AI pueden sostener un ciclo de inversión más largo, con implicaciones distintas para plataformas cloud, IDC y proveedores de software.

Perspectivas principales

Nomura afirma que la AI generativa está en un punto de inflexión: la adopción se amplía desde chatbots y copilots hacia AI agéntica, AI de borde y modelos industriales. Espera que las principales plataformas LLM actualicen sus modelos cada 3-6 meses, y considera que los agentes de AI, los dispositivos de borde y los casos de uso industriales impulsarán la adopción durante los próximos 1-3 años. Contrasta los modelos globales cerrados, orientados al liderazgo tecnológico y la monetización premium, con la estrategia china de código abierto, que puede mejorar la eficiencia de costes, ampliar los ecosistemas de desarrolladores y acelerar la adopción de aplicaciones. La brecha de rendimiento entre los modelos líderes abiertos y cerrados se está reduciendo, aunque los sistemas cerrados conservan ventaja en razonamiento difícil, programación profesional y precisión del conocimiento. Cita puntuaciones de 34%-36% para modelos abiertos frente a 44% para GPT-5.5 en Humanity’s Last Exam; 43%-46% frente a 61% en TerminalBench Hard; y una brecha de 49 puntos entre Claude Opus 4.6 y GLM-5 en el ranking AI Index de marzo de 2026. Sin embargo, los modelos abiertos ofrecen rendimiento cercano a la frontera a entre la mitad y una sexta parte del coste, lo que favorece su despliegue comercial. Nomura considera que el ecosistema abierto chino, los avances en chips domésticos y menores costes operativos son bases para una mayor penetración de AI. El modelo de economía de Token es la tesis central de monetización. Nomura supone que la potencia informática de AI de los principales LLM e hyperscalers crecerá de 13GW en 2025F a 98GW en 2030F; la producción por GW aumentará 35% anual y el precio combinado de Token caerá 20% anual para estimular la adopción. Bajo estas hipótesis, los ingresos de Token de las plataformas crecerían de USD136bn en 2025F a USD1.348tn en 2030F. Espera que la inferencia gane peso frente al entrenamiento al escalar las aplicaciones de consumo y empresa; esto importa porque la inferencia genera ingresos de Token y el entrenamiento no los genera directamente. Nomura diferencia entre plataformas LLM independientes y ligeras en activos, y hyperscalers integrados verticalmente. Las primeras alquilan cómputo y capturan ingresos de API y Token, por lo que sus márgenes dependen de los precios de Token y del alquiler de cómputo; su margen EBIT podría alcanzar 29.6% en 2030F con un margen bruto cercano a 70.5%. Los hyperscalers construyen infraestructura propia, pero pueden absorber costes de cómputo mediante escala e integración del ecosistema; Nomura estima un margen EBIT de 47.1% y un ROIC antes de impuestos de 18% en 2030F. Por ello, considera que los ecosistemas cloud integrados de mayor tamaño están mejor posicionados para obtener retornos sostenibles de la inversión en AI. El gasto en infraestructura sigue siendo elevado. El consenso de Bloomberg citado sitúa el capex combinado de Meta, Amazon, Alphabet y Microsoft en USD710bn/USD907bn para 2026E/2027E. Nomura estima CNY981.7bn/CNY1,106.8bn en 2026F/2027F para los principales proveedores cloud y operadores de telecomunicaciones chinos. Considera que China está subinvertida por falta de chips avanzados y dudas sobre monetización, pero prevé que el apoyo de políticas, mejoras de chips domésticos, LLM abiertos y la participación de gobierno, SOEs y sector privado aceleren la inversión en centros de datos de AI. El informe identifica finanzas, software, salud, conducción autónoma y robótica como principales fronteras de aplicación. La monetización empresarial parece más clara que la de consumo: las cuotas de membresía representan 50% y el pago por uso 30% de los modelos de ingresos de productos empresariales de AI citados, mientras que más de 40% de los productos de AI de consumo aún no tiene un modelo de ingresos claro. En China, Nomura espera una comercialización más rápida de aplicaciones B-end que C-end. Destaca agentes de AI, software de oficina de AI, automatización financiera, imagen médica y descubrimiento de fármacos, conducción autónoma end-to-end y robótica incorporada. Para la infraestructura china de AI, Nomura destaca una sólida demanda de IDC vinculada al consumo de Token. Los racks IDC acumulados en China aumentaron 53% interanual a 13.7mn a finales de 2025, mientras que la potencia informática inteligente alcanzó 1,590 EFLOPS a finales de 2025 y 2,185 EFLOPS a finales de junio de 2026. Ulanqab se presenta como un centro clave de datos de AI por refrigeración natural, cercanía a Pekín y recursos renovables. Nomura estima 0.8GW de potencia IT utilizada en julio de 2026, frente a capacidad contratada equivalente a 12.5GW, y considera que VNET y GDS están posicionadas para beneficiarse de la demanda de centros de datos de AI en el norte de China. A nivel de acciones, Nomura recomienda Alibaba, Kingdee, Kingsoft Cloud, Kingsoft Office, GDS y VNET, y mantiene Neutral en iFlytek. Considera que Kingdee avanza hacia un modelo de software nativo de AI; que Kingsoft Office puede beneficiarse de agentes empresariales pero afronta mayor competencia; que Kingsoft Cloud se beneficia de la demanda de nube de AI pese a presiones de suministro de chips y márgenes; que GDS y VNET cuentan con pedidos y expansión de capacidad de centros de datos de AI; y que iFlytek está bien posicionada en LLM domésticos y verticales empresariales, aunque limitada por competencia y debilidad en consumo y educación.

Marco de análisis

Nomura combina análisis tecnológico y de estructura de mercado de LLM abiertos frente a cerrados, adopción de aplicaciones y condiciones de política, con un modelo de economía de Token que vincula capacidad de cómputo, producción de Token, precios y monetización. Después aplica análisis de beneficios, cartera de pedidos, márgenes y valoración a compañías seleccionadas de la cadena de valor china de AI.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialTransmisión entre tramos de la cadena de valor

  Análisis de la cadena de valor china de AI

  El informe conecta chips e infraestructura informática con plataformas cloud, proveedores LLM, aplicaciones, software empresarial y centros de datos para explicar cómo la demanda y monetización de AI fluyen por la cadena de valor.

• Marco de análisis sectorialMarco de oferta y demanda

  Modelo de oferta y demanda de economía de Token

  Nomura estima la oferta de Token a partir de la capacidad de cómputo de inferencia y la compara con la demanda prevista, usando hipótesis de eficiencia de hardware, utilización y precios de Token.

• Métodos de valoraciónDCF (flujo de caja descontado)

  Valoración de precio objetivo de compañías

  El informe usa valoración de flujo de caja descontado para Kingdee, Kingsoft Office, Kingsoft Cloud y VNET, descontando flujos de caja previstos con las hipótesis de WACC y crecimiento terminal indicadas.

• Métodos de valoraciónValoración por EV/EBITDA

  Valoración del precio objetivo de GDS

  Nomura deriva el precio objetivo de GDS a partir de un múltiplo FY27F EV/EBITDA, en línea con el promedio histórico EV/EBITDA de la compañía.

• Métodos de valoraciónValoración por P/E y PEG

  Valoración por precio-beneficio de iFlytek

  El informe valora iFlytek con 65x FY27F EPS, en línea con el P/E mediano del software de acciones A.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• Alibaba (9988 HK / BABA US)

  Líder de plataforma y nube de AI recomendado por Nomura

  Fortalezas

  Ecosistema de código abierto y exposición a AliCloud

  Comparación

  Parte del grupo preferido de plataformas de AI de Nomura

  Riesgos

  Presión sobre márgenes por la intensificación de inversiones y riesgos regulatorios en pagos y finanzas por internet

• Kingdee (268 HK)

  Líder de software de AI recomendado por Nomura

  Fortalezas

  Productos nativos de AI, crecimiento de suscripciones y sistema operativo empresarial de AI Lingee

  Debilidades

  El giro del negocio cloud sigue dependiendo de la ejecución

  Comparación

  Exposición preferida al software chino en el informe

  Riesgos

  Crecimiento cloud más lento, necesidades adicionales de I+D y competencia de plataformas ERP establecidas

• Kingsoft Office (688111 CH)

  Líder de software de oficina de AI recomendado por Nomura

  Fortalezas

  WPS 365, Lingxi y WPS Comate respaldan la monetización empresarial de AI

  Debilidades

  El crecimiento de usuarios y ARPU de WPS AI fue más lento de lo esperado y llevó a recortes de previsiones

  Comparación

  Compite con Alibaba y Tencent en software de colaboración de AI

  Riesgos

  Demanda más débil, desarrollo más lento de AI y suscripciones, y mayor competencia en oficina de AI

• Kingsoft Cloud (3896 HK)

  Líder de infraestructura de nube de AI recomendado por Nomura

  Fortalezas

  Demanda de nube de AI y MaaS, incluidos clientes de ecosistema y de LLM

  Debilidades

  Costes más altos de hardware y alquiler a terceros presionan márgenes y retrasan la rentabilidad

  Comparación

  Proveedor chino independiente de servicios cloud con exposición a AI

  Riesgos

  Crecimiento más lento de nube pública o empresarial y competencia intensa

• GDS Holdings (GDS US)

  Líder chino de IDC recomendado por Nomura

  Fortalezas

  Fuerte entrada de pedidos en 2Q26, objetivo de reservas elevado y amplia cartera de recursos

  Debilidades

  El crecimiento de EBITDA a corto plazo es moderado por renovaciones contractuales y una mezcla de mercado cambiante

  Comparación

  Beneficiario clave de centros de datos de AI junto con VNET

  Riesgos

  Menor demanda china de centros de datos de AI, retrasos en expansión internacional, competencia y disrupción geopolítica de la cadena de suministro

• VNET Group (VNET US)

  Líder chino de IDC recomendado por Nomura

  Fortalezas

  Grandes reservas mayoristas, banco de terrenos y posicionamiento en centros de datos de AI de Ulanqab

  Debilidades

  La nueva capacidad requiere un aumento de utilización

  Comparación

  Uno de los primeros participantes en centros de datos de AI de Mongolia Interior

  Riesgos

  Aumento más lento de la utilización de nuevos centros y descenso más rápido de MRR por competencia intensa

• iFlytek (002230 CH)

  Proveedor de LLM domésticos y aplicaciones de AI con calificación Neutral de Nomura

  Fortalezas

  Spark LLM entrenado con chips domésticos y exposición a verticales empresariales como salud y automoción

  Debilidades

  Los segmentos educativo y de consumo afrontan presión competitiva

  Comparación

  Nomura indica preferencia por Kingdee dentro del software chino

  Riesgos

  Mayor competencia en LLM y reconocimiento de voz, avance tecnológico más lento y monetización retrasada

Datos clave

• Ingresos globales del mercado de TokenUSD136bn in 2025F to USD1.348tn in 2030FPrevisión de economía de Token de Nomura
• Potencia informática global de AI13GW in 2025F to 98GW in 2030FEstimación de Nomura para principales LLM e hyperscalers
• Margen EBIT de plataformas LLM independientes29.6% in 2030FModelo de economía de Token de Nomura
• Margen EBIT de plataformas de AI hyperscaler47.1% in 2030FModelo de economía de Token de Nomura
• ROIC antes de impuestos de plataformas de AI hyperscaler18% in 2030FModelo de Nomura; el informe cita un rango de 17%-20% en FY28-30F
• Capex de CSP y telecomunicaciones chinas relacionadas con AICNY981.7bn in 2026F and CNY1,106.8bn in 2027FEstimación de Nomura
• Mercado global de agentes de AIUSD5.29bn in 2024 to USD47.1bn by 2030EEstimación de Moonfox citada por Nomura
• Racks IDC acumulados de China13.7mn at end-2025, up 53% year-on-yearDatos de NDA y CAICT citados por Nomura

Impacto e implicaciones

Nomura considera que el consumo de Token es el mecanismo que puede convertir la inversión en cómputo de AI en ingresos recurrentes. Sus exposiciones preferidas son plataformas de AI integradas, proveedores de nube de AI, IDC con capacidad escalable y compañías de software empresarial capaces de monetizar agentes y suscripciones; espera que el ecosistema abierto chino y el despliegue de infraestructura doméstica respalden estas áreas.

Riesgos

• Los principales participantes de LLM pueden generar un ROI inferior al esperado si se intensifica la competencia, suben los costes de cómputo o mejora más lentamente la inteligencia de LLM.
• La monetización de aplicaciones de AI en China puede ser más lenta de lo esperado por competencia, débil poder adquisitivo de clientes finales y condiciones macroeconómicas.
• China podría enfrentar exceso de oferta de IDC si gobierno, SOEs y empresas privadas amplían simultáneamente la capacidad de centros de datos.
• Las restricciones tecnológicas entre Estados Unidos y China podrían endurecer las condiciones de suministro y elevar costes de chips, componentes ópticos e infraestructura LLM.
• La implantación de agentes de AI con acceso elevado a dispositivos y datos de usuarios conlleva riesgos de privacidad, robo de datos y ciberseguridad.

Aspectos que vigilar

• Crecimiento del consumo de Token, participación de cargas de inferencia y capacidad de plataformas LLM para sostener precios y utilización.
• Capex de nube y centros de datos de AI en China, ampliación de capacidad de chips domésticos y ritmo de alivio de restricciones de suministro.
• Progreso comercial de productos empresariales de AI, especialmente agentes, MaaS, uso de API y adopción de suscripciones.
• Entrada de pedidos, ocupación de clientes, entrega de capacidad y tasas de utilización de GDS y VNET.
• Evolución competitiva en software de oficina de AI, aplicaciones de AI de consumo y el ecosistema chino de LLM de código abierto.
• Desarrollos de políticas y controles de exportación entre Estados Unidos y China que afecten chips de AI, acceso a modelos, componentes de centros de datos y robótica.