China AI value chain — Interpretação do relatório

Visão geral

Este relatório temático analisa se a AI generativa pode passar de gastos intensivos em infraestrutura para uma monetização sustentável. O cenário-base da Nomura é que a expansão do consumo de Token, a adoção empresarial e a construção de infraestrutura chinesa de AI podem sustentar um ciclo de investimento mais longo, com implicações distintas para plataformas de nuvem, IDC e fornecedores de software.

Visões principais

A Nomura argumenta que a AI generativa está em um ponto de virada, com a adoção indo além de chatbots e copilots para AI agêntica, AI de borda e modelos industriais. Espera que as principais plataformas LLM atualizem seus modelos a cada 3-6 meses e vê agentes de AI, dispositivos de borda e casos de uso industriais como vetores de adoção nos próximos 1-3 anos. O relatório contrasta modelos globais de código fechado, voltados à liderança tecnológica e à monetização premium, com a estratégia chinesa de código aberto, que pode aumentar a eficiência de custos, ampliar ecossistemas de desenvolvedores e acelerar a adoção de aplicações. A lacuna de desempenho entre modelos líderes abertos e fechados está diminuindo, embora os sistemas fechados ainda liderem em raciocínio difícil, programação profissional e precisão de conhecimento. O relatório cita pontuações de 34%-36% para modelos abertos versus 44% para GPT-5.5 no Humanity’s Last Exam; 43%-46% versus 61% no TerminalBench Hard; e uma diferença de 49 pontos entre Claude Opus 4.6 e GLM-5 no ranking AI Index de março de 2026. Ainda assim, os modelos abertos oferecem desempenho próximo à fronteira por cerca de metade a um sexto do custo, favorecendo a implantação comercial. A Nomura vê o ecossistema aberto chinês, os avanços em chips domésticos e menores custos operacionais como bases para maior penetração de AI. A estrutura de economia de Token é a tese central de monetização do relatório. A Nomura pressupõe que a capacidade total de computação de AI dos principais LLM e hyperscalers cresça de 13GW em 2025F para 98GW em 2030F, enquanto a produção por GW aumenta 35% ao ano e o preço combinado de Token cai 20% ao ano para estimular a adoção. Sob essas premissas, a receita de Token das plataformas aumenta de USD136bn em 2025F para USD1.348tn em 2030F. A inferência deve ganhar participação nos workloads à medida que aplicações de consumo e empresariais escalem, o que importa porque a inferência gera receita de Token, enquanto o treinamento não a gera diretamente. A Nomura distingue plataformas LLM independentes e leves em ativos de hyperscalers verticalmente integrados. Empresas independentes alugam computação e capturam receita de API e Token, deixando suas margens sensíveis aos preços de Token e às taxas de aluguel de computação; o relatório estima margem EBIT de 29.6% em 2030F, com margem bruta próxima de 70.5%. Hyperscalers constroem a própria infraestrutura, mas podem absorver custos de computação por meio de escala e integração de ecossistema; a Nomura estima margem EBIT de 47.1% e ROIC antes de impostos de 18% em 2030F. Portanto, considera os maiores ecossistemas integrados de nuvem mais bem posicionados para obter retornos sustentáveis dos investimentos em AI. Os gastos em infraestrutura permanecem elevados no cenário-base. O consenso Bloomberg citado pela Nomura projeta capex combinado de Meta, Amazon, Alphabet e Microsoft de USD710bn/USD907bn em 2026E/2027E. A Nomura estima CNY981.7bn/CNY1,106.8bn em 2026F/2027F para os principais provedores chineses de serviços em nuvem e operadoras de telecomunicações. Considera que a China está subinvestida devido à falta de chips avançados e à incerteza da monetização, mas espera que apoio de políticas, avanços em chips domésticos, desenvolvimento de LLM de código aberto e participação de governo, SOEs e setor privado acelerem os investimentos em data centers de AI. O relatório identifica finanças, software, saúde, direção autônoma e robótica como principais fronteiras de aplicação. A monetização empresarial parece mais clara que a de consumo: taxas de associação representam 50% e modelos de pagamento por uso 30% dos modelos de receita de produtos empresariais de AI citados, enquanto mais de 40% dos produtos de AI para consumidores ainda não têm modelo de receita claro. Na China, a Nomura espera comercialização mais rápida de aplicações B-end do que C-end. Destaca agentes de AI, software de escritório com AI, automação de serviços financeiros, imagens médicas e descoberta de medicamentos, direção autônoma end-to-end e robótica incorporada. Para a infraestrutura chinesa de AI, a Nomura destaca a forte demanda de IDC ligada ao consumo de Token. O número acumulado de racks IDC na China cresceu 53% ano a ano para 13.7mn no fim de 2025, enquanto a potência computacional inteligente alcançou 1,590 EFLOPS no fim de 2025 e 2,185 EFLOPS no fim de junho de 2026. Ulanqab é apresentada como um polo-chave de data centers de AI devido à refrigeração natural, proximidade de Pequim e recursos de energia renovável. A Nomura estima potência de TI utilizada de 0.8GW em julho de 2026, frente à capacidade contratada equivalente a 12.5GW, e vê VNET e GDS como beneficiárias da demanda por data centers de AI no norte da China. No nível de ações, a Nomura recomenda Alibaba, Kingdee, Kingsoft Cloud, Kingsoft Office, GDS e VNET, e mantém Neutral para iFlytek. A Kingdee é vista avançando para um modelo de software nativo de AI; a Kingsoft Office deve se beneficiar de agentes empresariais de AI, mas enfrenta maior concorrência; a Kingsoft Cloud deve se beneficiar da demanda por nuvem de AI apesar de pressão de fornecimento de chips e margens; GDS e VNET são apoiadas por pedidos e expansão de capacidade de data centers de AI; e iFlytek está bem posicionada em LLM domésticos e verticais empresariais, mas limitada pela concorrência e pela fraqueza nos segmentos de consumo e educação.

Estrutura de análise

A Nomura combina análise de tecnologia e estrutura de mercado de LLM abertos versus fechados, adoção de aplicações e condições de política, com um modelo de economia de Token que liga capacidade de computação, produção de Token, preços e monetização. Em seguida, aplica análise de resultados, carteira de pedidos, margens e avaliação a empresas selecionadas da cadeia de valor chinesa de AI.

Notas metodológicas

• Marco de análise setorialTransmissão entre elos da cadeia de valor

  Análise da cadeia de valor chinesa de AI

  O relatório conecta chips e infraestrutura computacional a plataformas de nuvem, provedores de LLM, aplicações, software empresarial e data centers para explicar como demanda e monetização de AI se propagam pela cadeia de valor.

• Marco de análise setorialMarco de oferta e demanda

  Modelo de oferta e demanda da economia de Token

  A Nomura estima a oferta de Token a partir da capacidade de computação de inferência e a compara com a demanda projetada, usando premissas de eficiência de hardware, utilização e preços de Token.

• Métodos de avaliaçãoDCF (fluxo de caixa descontado)

  Avaliação de preço-alvo de empresas

  O relatório usa avaliação por fluxo de caixa descontado para Kingdee, Kingsoft Office, Kingsoft Cloud e VNET, descontando fluxos de caixa projetados com as premissas declaradas de WACC e crescimento terminal.

• Métodos de avaliaçãoAvaliação por EV/EBITDA

  Avaliação de preço-alvo da GDS

  A Nomura deriva o preço-alvo da GDS de um múltiplo FY27F EV/EBITDA, em linha com a média histórica EV/EBITDA da empresa.

• Métodos de avaliaçãoAvaliação por P/L e PEG

  Avaliação por preço-lucro da iFlytek

  O relatório avalia a iFlytek em 65x FY27F EPS, em linha com o P/E mediano de software de ações A.

Mapeamento e comparação de ativos

Mapeamento estruturado da tese para ativos nomeados (pontos fortes, pontos fracos, pares e riscos).

• Alibaba (9988 HK / BABA US)

  Líder de plataforma e nuvem de AI recomendado pela Nomura

  Pontos fortes

  Ecossistema de código aberto e exposição à AliCloud

  Comparação

  Parte do grupo de plataformas de AI preferido pela Nomura

  Riscos

  Pressão sobre margens pela intensificação dos investimentos e riscos regulatórios em pagamentos e finanças pela internet

• Kingdee (268 HK)

  Líder de software de AI recomendado pela Nomura

  Pontos fortes

  Produtos nativos de AI, crescimento de assinaturas e sistema operacional empresarial de AI Lingee

  Pontos fracos

  A virada do negócio de nuvem ainda depende da execução

  Comparação

  Exposição preferida ao software chinês no relatório

  Riscos

  Crescimento de nuvem mais lento, necessidade adicional de P&D e concorrência de plataformas ERP estabelecidas

• Kingsoft Office (688111 CH)

  Líder de software de escritório com AI recomendado pela Nomura

  Pontos fortes

  WPS 365, Lingxi e WPS Comate apoiam a monetização empresarial de AI

  Pontos fracos

  Crescimento de usuários e ARPU de WPS AI abaixo do esperado levou a revisões para baixo

  Comparação

  Enfrenta concorrência de Alibaba e Tencent em software de colaboração com AI

  Riscos

  Demanda mais fraca, desenvolvimento mais lento de AI e assinaturas, e concorrência crescente em escritório com AI

• Kingsoft Cloud (3896 HK)

  Líder de infraestrutura de nuvem de AI recomendado pela Nomura

  Pontos fortes

  Demanda por nuvem de AI e MaaS, incluindo clientes de ecossistema e de LLM

  Pontos fracos

  Custos maiores de hardware e aluguel de terceiros pressionam margens e adiam a rentabilidade

  Comparação

  Provedor chinês independente de serviços de nuvem com exposição a AI

  Riscos

  Crescimento mais lento de nuvem pública ou empresarial e concorrência intensa

• GDS Holdings (GDS US)

  Líder chinesa de IDC recomendada pela Nomura

  Pontos fortes

  Forte entrada de pedidos em 2Q26, meta de reservas elevada e grande pipeline de recursos

  Pontos fracos

  O crescimento de EBITDA no curto prazo é moderado por renovações de contratos e mudança no mix de mercado

  Comparação

  Beneficiária-chave de data centers de AI ao lado da VNET

  Riscos

  Menor demanda chinesa por data centers de AI, atrasos na expansão internacional, concorrência e disrupção geopolítica na cadeia de suprimentos

• VNET Group (VNET US)

  Líder chinesa de IDC recomendada pela Nomura

  Pontos fortes

  Grandes reservas no atacado, banco de terrenos e posicionamento em data centers de AI de Ulanqab

  Pontos fracos

  A nova capacidade requer aumento de utilização

  Comparação

  Participante pioneira em data centers de AI na Mongólia Interior

  Riscos

  Aumento mais lento da utilização de novos centros e queda mais rápida de MRR com concorrência intensa

• iFlytek (002230 CH)

  Provedora de LLM doméstico e aplicações de AI classificada como Neutral pela Nomura

  Pontos fortes

  Spark LLM treinado em chips domésticos e exposição a verticais empresariais como saúde e automóveis

  Pontos fracos

  Segmentos de educação e consumo enfrentam pressão competitiva

  Comparação

  A Nomura declara preferência por Kingdee no setor chinês de software

  Riscos

  Maior concorrência em LLM e reconhecimento de voz, avanço tecnológico mais lento e monetização atrasada

Dados principais

• Receita global do mercado de TokenUSD136bn in 2025F to USD1.348tn in 2030FPrevisão de economia de Token da Nomura
• Potência computacional global de AI13GW in 2025F to 98GW in 2030FEstimativa da Nomura para principais LLM e hyperscalers
• Margem EBIT de plataformas LLM independentes29.6% in 2030FModelo de economia de Token da Nomura
• Margem EBIT de plataformas de AI hyperscaler47.1% in 2030FModelo de economia de Token da Nomura
• ROIC antes de impostos de plataformas de AI hyperscaler18% in 2030FModelo da Nomura; o relatório cita intervalo de 17%-20% em FY28-30F
• Capex de CSPs e telecomunicações chinesas relacionadas a AICNY981.7bn in 2026F and CNY1,106.8bn in 2027FEstimativa da Nomura
• Mercado global de agentes de AIUSD5.29bn in 2024 to USD47.1bn by 2030EEstimativa da Moonfox citada pela Nomura
• Racks IDC acumulados da China13.7mn at end-2025, up 53% year-on-yearDados de NDA e CAICT citados pela Nomura

Impacto e implicações

A Nomura vê o consumo de Token como o mecanismo capaz de transformar investimentos em computação de AI em receita recorrente. Suas exposições preferidas são plataformas integradas de AI, provedores de nuvem de AI, IDC com capacidade escalável e empresas de software empresarial capazes de monetizar agentes e assinaturas; espera que o ecossistema chinês de código aberto e a construção de infraestrutura doméstica sustentem essas áreas.

Riscos

• Os principais participantes de LLM podem gerar ROI menor que o esperado se a concorrência se intensificar, os custos de computação subirem ou a inteligência de LLM melhorar mais lentamente.
• A monetização de aplicações de AI na China pode ser mais lenta que o esperado devido à concorrência, ao fraco poder de compra dos clientes finais e ao ambiente macroeconômico.
• A China pode enfrentar excesso de oferta de IDC à medida que governo, SOEs e empresas privadas expandem simultaneamente a capacidade de data centers.
• As restrições tecnológicas entre Estados Unidos e China podem apertar as condições de oferta e elevar custos de chips, componentes ópticos e infraestrutura LLM.
• A implantação de agentes de AI traz riscos de privacidade, roubo de dados e cibersegurança quando os sistemas têm acesso elevado a dispositivos e dados dos usuários.

Pontos a observar

• Crescimento do consumo de Token, participação das cargas de inferência e capacidade das plataformas LLM de manter preços e utilização.
• Capex de nuvem de AI e data centers de AI na China, expansão de capacidade de chips domésticos e ritmo de alívio das restrições de oferta.
• Progresso comercial de produtos empresariais de AI, especialmente agentes, MaaS, uso de API e adoção de assinaturas.
• Entrada de pedidos, entrada de clientes, entrega de capacidade e utilização de GDS e VNET.
• Evolução competitiva em software de escritório com AI, aplicações de AI para consumidores e ecossistema chinês de LLM de código aberto.
• Desenvolvimentos de política e controles de exportação entre Estados Unidos e China que afetem chips de AI, acesso a modelos, componentes de data centers e robótica.