Авторы 11-го отчёта e-Conomy SEA ожидают, что совокупный объём товаров и услуг, проданных через цифровые платформы в Юго-Восточной Азии, вырастет на 17% и достигнет $368 млрд в 2026 году. Для рынка AI это означает переход от экспериментов с генеративными моделями к их использованию в коммерческих продуктах, рекламе, поиске, финансовых сервисах и клиентских сценариях. При этом прогноз описывает не единый рынок ПО, а экономическую активность десяти стран региона без Восточного Тимора.

Рост происходит на фоне ограничений спроса. Как пишет Bloomberg со ссылкой на исследование, потребительские расходы сдерживают инфляция и замедление экономики, в том числе в электронной коммерции и туризме. Авторы связывают устойчивость цифрового сегмента с тем, что платформы используют AI для более точного таргетинга и стимулирования покупок. Это не отменяет макроэкономические риски, но показывает, где AI уже влияет на ключевые показатели бизнеса — прежде всего на конверсию и персонализацию.

Почему $368 млрд — это не выручка.

Показатель $368 млрд следует читать как GMV — валовую стоимость сделок на цифровых платформах. Он не равен выручке маркетплейсов, сервисов доставки или разработчиков AI-моделей: из этой суммы нельзя напрямую вывести доход компаний, их прибыльность или объём рынка облачных вычислений. Для продуктовых команд это важное различие: рост GMV может сопровождаться повышением оборота, но не обязательно улучшением юнит-экономики.

В материалах вокруг исследования есть и разница в формулировках долгосрочной цели. В публикации Google говорится об ориентире в $1 трлн к 2035 году, тогда как сообщение Reuters о результатах исследования приводит оценку в $1,14 трлн при среднем годовом росте GMV на 13%. Вероятно, $1 трлн используется как округлённый рубеж, однако в моделях и презентациях эти значения не стоит подменять друг другом. Оба прогноза остаются оценками, а не зафиксированным объёмом рынка.

AI становится измеримым спросом.

В отчёте генеративный AI представлен не только как функция приложений, но и как отдельный источник вычислительной нагрузки. По данным обзора результатов e-Conomy SEA, генеративные инструменты охватили 243 млн человек, или 58% работающего населения региона, и распространялись в четыре раза быстрее мобильного интернета за сопоставимый ранний период. Авторы также предлагают отслеживать использование моделей в токенах — как условный аналог GMV для AI. Текущий уровень они оценивают в 5–7 квадриллионов токенов на человека, примерно в 10% от уровня США, а потенциальный рост спроса к 2030 году — до 60 раз.

Такая метрика не заменяет финансовую отчётность, но полезна для оценки потребности в inference-инфраструктуре, пропускной способности и оптимизации моделей. Особенно заметна разница внутри региона: в Сингапуре и Малайзии корпоративные нагрузки составляют 45–60% использования, тогда как в целом около 60% токенов потребляют пользователи в повседневных задачах работы и учёбы. Для разработчиков это сигнал, что продуктовая локализация, поддержка языков и управление стоимостью запросов могут быть не менее значимы, чем качество базовой модели.

Коммерция остаётся главным полем применения.

Крупнейшим сегментом остаётся e-commerce: прогноз предполагает GMV в $226 млрд, что на 18% выше год к году. По данным исследования, 69% покупателей используют AI для сравнения сложных покупок, а игроки в электронной коммерции связывают внедрение AI с ростом конверсии на 10% год к году. Сегмент мобильности и доставки еды может достичь $40 млрд GMV при росте на 15%. Цифровые финансовые сервисы измеряются иначе — их валовой объём транзакций оценивается в $1,65 трлн, а остатки цифрового кредитования — в $116 млрд. Эти показатели нельзя складывать с GMV: у них разные экономические основания.

Следующим этапом Google называет «agentic commerce» — сценарии, в которых пользователь поручает агенту поиск, сравнение и оформление покупки. Это пока направление развития, а не описание единого сложившегося стандарта рынка. Его практическая реализация будет зависеть от качества каталогов, идентификации пользователя, платёжных разрешений, защиты от мошенничества и прозрачности рекомендаций. В таких продуктах особенно критичны контроль действий агента и возможность проверить, почему система выбрала товар, продавца или финансовое предложение.

Деньги идут в инфраструктуру, а не только в стартапы.

Инвестиционная картина выглядит неоднородной. В 2025 году в регионе было заключено 421 частное соглашение о финансировании цифровых компаний — на 28,4% меньше, чем годом ранее. При этом за первое полугодие 2026 года цифровая экономика привлекла $21 млрд против $11 млрд за весь 2025 год, а поступления от IPO за 12 месяцев к концу июня выросли до $8,5 млрд с $3,6 млрд. Рост размещений был связан прежде всего с Сингапуром и Малайзией.

Как отмечает Finimize в разборе структуры финансирования, значительную часть скачка могли сформировать две крупные сделки в дата-центрах: на $11 млрд с участием STT GDC и на $5 млрд с DayOne. Это отделяет приток инфраструктурного капитала от широкой активности венчурного рынка. Если Вы оцениваете регион для запуска AI-продукта, полезно отдельно следить за числом сделок в прикладных компаниях, доступностью вычислений, ценой энергии и локальными требованиями к данным — общий объём инвестиций не отражает автоматически доступность капитала для каждого стартапа.

Основной вывод из прогноза состоит в том, что рост Юго-Восточной Азии будет зависеть от связки потребительских сервисов, корпоративного внедрения AI и дата-центров. Спрос на AI уже заметен в торговле и пользовательских задачах, однако отстаёт от США по интенсивности использования. Поэтому ближайшей практической задачей для рынка станут не только новые модели, но и энергоэффективная инфраструктура, надёжные платёжные механизмы, региональная цифровая торговля и продукты, способные доказать влияние на конверсию или операционные расходы.