Zhipu: ¿Ganar 700 millones, perder 3,2 mil millones? El sueño está en la cima, al hablar de pérdidas "el panorama es pequeño"

Un trimestre, 6 veces. En este periodo, sin duda es el “favorito” absoluto del capital, la acción estrella del modelo — Zhipu también ha entregado su informe. En comparación con un precio de acción que se dispara de esta manera, los resultados de la segunda mitad de 2025 se ven mucho más tranquilos… pero, ¿de verdad eso importa?

Directo al plato fuerte:

1. Lado de los ingresos: marzo, negocio de API ARR de 250 millones; ¡lo demás son solo tonterías!

Entre varios proveedores de modelos independientes en el país, $Zhipu(02513.HK) es un “modelo de modelo grande 100% nacional”. Sus talentos dependen de universidades, y sus clientes son en su mayoría clientes B de tipo gobierno y empresas estatales.

Como la implementación local es pesada y la entrega también es pesada, el mercado siempre ha estado preocupado por la continuidad de la renovación de proyectos de implementación local. Por ello, antes del estallido de Agent, el mercado no estaba dispuesto a otorgar a Zhipu una prima de valuación demasiado alta.

1）Se desacelera el ingreso, pero el negocio de la plataforma abierta despega: En 2025, los ingresos totales sumaron 720 millones de dólares, con un crecimiento cercano al 132%; aunque sigue en una escalada fuerte, en comparación con el 160% de crecimiento del año anterior, el ritmo se ha desacelerado.

Dado que el desempeño del primer semestre ya se publicó, la clave es mirarlo por separado en la segunda mitad: ingresos de 530 millones, con un aumento solo del 99% interanual; la tendencia de desaceleración se vuelve aún más evidente.

Y la razón principal de la desaceleración efectivamente confirmó la preocupación que el capital tenía antes: con que el negocio de implementación local representa 80%+ del ingreso, al llegar a la segunda mitad de 2025 el crecimiento ya se desaceleró a 57%, hasta 370 millones, y la participación cayó a 70%.

En contraste, lo que al mercado realmente le encanta — interfaces de API y negocios de despliegue en la nube como la plataforma abierta — en la segunda mitad crecieron fuertemente 430% interanual, llegando a 160 millones. El volumen del negocio de API para todo el año es de 190 millones, prácticamente a la par con MiniMax en 180 millones. Y además, según la pendiente de crecimiento, el crecimiento anual de Zhipu, cercano al 300%, es más explosivo que el 200% de MiniMax.

Esto también explica la base por la cual el mercado está dispuesto a aumentar la valuación de Zhipu: los negocios de interfaces de API y plataforma abierta del modelo efectivamente, debido a la feroz competencia previa entre modelos grandes, fijaron precios agresivamente, lo que llevó a un desempeño de margen bruto relativamente pobre en esa parte del negocio.

Pero una vez que esos ingresos estandarizados y de entrega “ligera” se escalan a gran tamaño, la imaginación es infinita. Especialmente cuando la empresa, en febrero, volvió a subir continuamente los precios de la API y otros negocios: el aumento fue de 83% en un trimestre; para entonces, la importancia del margen bruto ya no es tan determinante.

El crecimiento de los ingresos es el indicador central para validar el consumo de Tokens y el grado de popularidad del modelo. En la segunda mitad, cuando aún no se había publicado GLM 5, el crecimiento de la plataforma abierta fue tan rápido; efectivamente demuestra que el modelo de Zhipu tiene “sustancia real”.

Y desde el Año Nuevo chino de este año, Zhipu ha iterado rápidamente el modelo en tres oleadas consecutivas:

1）El 11 de febrero se publicó GLM-5; en el momento del lanzamiento, en el ranking de “índice de inteligencia” de Artificial intelligence, se ubicó en el primer lugar abierto (open source);

2）Del 15 al 16 de marzo, en solo un mes, y dirigido al muy popular agente de langosta, se lanzó un modelo específico GLM-5-Turbo, con énfasis en flujos de trabajo de Agent como llamadas a herramientas, ejecución de tareas de múltiples pasos, descomposición de instrucciones complejas y colaboración entre múltiples agentes.

3）El 27 de marzo, enfocándose en el ámbito de la programación, GLM-5.1 — una versión de entrenamiento posterior optimizada de GLM-5 — se abrió para todos los usuarios de Coding Plan.

Al mismo tiempo que se publicaba el modelo GLM-5, se anunció directamente el aumento de precio de los modelos grandes: tanto el precio de suscripción como el precio de API subieron. Entre ellos, el precio de la API volvió a subir después del lanzamiento de Turbo; el aumento de precio de la API fue de 83% dentro de un trimestre.

En la capa de aplicaciones, debido a que Openclaw se volvió muy popular en China pero la autoridad cuestionó la seguridad de datos oficialmente, Zhipu aprovechó la oportunidad para lanzar una versión nacional alternativa de OpenClaw — AutoClaw: instalación sencilla, despliegue con un solo clic, complementado con bonos de 39/3500 millones de tokens y paquetes de tarjetas mensuales de 99 yuan/100M tokens.

Con el gran estallido de Agent, y la mejora de la penetración de IA en el sector TI, desde febrero, la acción de la empresa subió 3.5 veces. La clave, por detrás, es el cambio del modelo de negocio en la lógica de precios:

Con el impulso de “modelos de nivel superior”, la empresa ya se estaba moviendo desde la implementación local por proyecto hacia un modelo de interfaces API en la nube; y después de la subida de precios, la empresa todavía indicó que la capacidad de cómputo no alcanza, lo que refleja la realidad de una demanda intensa y escasa.

2）¿Capacidad de generar ingresos del trimestre para cubrir la inversión en entrenamiento del modelo de la generación anterior?

Debido a que el modelo base se actualiza por año, el modelo entrenado con la inversión de un año en realidad solo tiene un periodo de servicio de un año. En este contexto, la economía del modelo, en parte, se puede evaluar mediante la generación directa e indirecta de ingresos del modelo durante ese mismo año, comparándola con el monto de inversión en entrenamiento del modelo del año anterior.

Para Zhipu, el gasto de entrenamiento de modelos y el gasto de los desarrolladores se concentran principalmente en el gasto de I+D (aprox. 70% del total). El “Delfín” toma directamente el gasto de I+D para analizar la cobertura del ingreso respecto a la inversión en su modelo.

Zhipu tuvo 2.2 mil millones de yuanes de gasto de I+D en 2024; 720 millones de yuanes de ingresos en 25; y solo recuperó el 33% del gasto de I+D de 24. En 25, 3.2 mil millones; y en 26, los ingresos deben duplicarse hasta alrededor de 1.4 mil millones para ver que la tasa de recuperación del gasto de I+D de 25 sube al 45%, que es básicamente consistente con MiniMax.

Según información que se suele divulgar en llamadas telefónicas, el negocio de API en la nube de la empresa: en marzo (importe anualizado de ingreso mensual), ya había alcanzado 250 millones de dólares (35M de yuanes RMB), lo cual es incluso mejor que lo que esperaba el “Delfín”.

Esto es sumamente importante: considerando que en 25 la empresa efectivamente gastó 3.2 mil millones de yuanes, equivale a decir que, aun sin que se haya liberado una necesidad inmediata para el ingreso en un escenario de oferta insuficiente y demanda insatisfecha, los ingresos anualizados ya pueden cubrir el 55% del gasto de I+D de 25; el modelo al menos va por una ruta comercial estable y con tendencia ascendente.

Como comparación: entre las empresas chinas del mismo sector que publican ARR, Lingyi (可灵) — enfocada en modelos de video de alto precio — tuvo un ARR de más de 300 millones de dólares en enero. Pero debido a la competencia, la guía anual que dieron fue solo el ingreso anualizado del mes de enero.

El ARR de la competencia MiniMax en febrero fue de 150 millones de dólares (probablemente incluye cierta persistencia de ingresos que no provienen de API). En lo que se ve, tanto la pendiente de crecimiento del ARR de Zhipu como el valor absoluto están a su favor. En particular, el acelerado crecimiento del ARR de Zhipu todavía va acompañado de un incremento de poder de fijación de precios y de que la oferta de capacidad de cómputo en Tokens no alcanza a la demanda; la demanda aún no se ha liberado completamente.

2. ¿El margen bruto aún está en etapa de dolor?

Comparado con MiniMax, que monetiza con dos “piernas” — B2B y B2C — Zhipu casi solo se enfoca en negocio B2B, y la mayor parte de la implementación local está dirigida a clientes como gobierno y empresas estatales.

Después de DeepSeek, cobrar por el propio modelo grande ya es muy difícil; se empezó a convertir en adaptación y optimización local durante el proceso de implementación local. Pero este método de despliegue requiere mucha mano de obra (el total de personal de la empresa pasó de 883 personas en 1H25 hasta cerca de 1100), y hacia la segunda mitad, las desventajas del gasto de recursos y mano de obra se hacen aún más evidentes.

El margen bruto de la empresa en la segunda mitad fue solo 200 millones de yuanes, con un crecimiento interanual de apenas 30%; de ese total, en el negocio de implementación local, mientras los ingresos crecieron 57%, el margen bruto solo creció 5%.

Y la razón es precisamente lo que el “Delfín” dijo antes: el negocio de implementación local requiere alta inversión de recursos, y hacer crecer los ingresos no trae consigo un efecto de escala alto y evidente. El margen bruto del negocio de implementación local cae directamente desde cerca del 60% hasta 44%; a medida que los ingresos crecen, el margen bruto desciende de manera estable.

En cambio, aunque el negocio de interfaces de API del modelo, debido a la competencia, partió desde un nivel muy bajo, su ventaja es que tiene un efecto de escala relativamente bueno. En la segunda mitad, los ingresos crecieron 430%, elevando directamente el margen bruto desde un nivel que rondaba el cero hasta 22%.

Pero el resultado de combinar: (crecimiento más lento del negocio de implementación local con alto margen bruto) + (caída del margen bruto), junto con (despegue rápido del negocio de bajo margen bruto) y la mejora del margen bruto, hace que el margen bruto de la empresa en la segunda mitad marque un nuevo mínimo histórico desde que empezó a operar: solo 38%, muy por debajo de lo que esperaba el mercado.

3. ¡Genera 700 millones, pero pierde 3.2 mil millones! ¿Al soñar, la pérdida se pone a un lado?

Un margen bruto de 38% parece que no es mucho problema, porque todavía no se ha incluido el mayor desembolso en los modelos grandes del “modelo de negocio para emprendimiento”: el gasto de entrenamiento, que está dentro del gasto de I+D.

Normalmente, el gasto de I+D es de 3 a 5 veces los ingresos, así que mientras se siga usando el entrenamiento para iterar modelos rápidamente, volverse rentable es casi imposible (haz clic aquí para ver el motivo).

En la segunda mitad, el gasto de I+D de Zhipu (principalmente gastos de entrenamiento) se acerca a 1600 millones de yuanes, mientras que los ingresos del periodo fueron solo 530 millones; el gasto de I+D es tres veces los ingresos.

Con un gasto de I+D tan enorme, los cambios en otros gastos son “poca cosa frente a lo grande”:

Los gastos administrativos de la empresa fueron de 320 millones, creciendo 290% interanual; relativamente rápido. Pero al igual que MiniMax, los gastos de ventas de Zhipu en comparación interanual cayeron 25%; en la segunda mitad fueron solo 180 millones (también significa que la adquisición de clientes depende de la capacidad del propio modelo, no de marketing).

Al final: el margen bruto de 2H25 menos las tres partidas de gastos (fees) dejó una pérdida operativa de 1900 millones; la tasa de pérdida fue 354%. Después de eliminar la activación de incentivos por opciones, queda en 1500 millones de yuanes; comparado con los más de 1700 millones del primer semestre, se redujo de forma moderada.

La pérdida neta ajustada del año fue de 3200 millones de yuanes, con una tasa de pérdida de 439% (la pérdida fue más de cuatro veces los ingresos), aunque ya es un estado de reducción rápida.

La reducción de la tasa de pérdida en la segunda mitad fue aún más notable: la pérdida neta ajustada en la segunda mitad fue de 1400 millones de yuanes; frente a los ingresos de 500 millones, la tasa de pérdida fue 268%.

Punto de vista general de la investigación del “Delfín”: ¿AI está de moda, Zhipu está aún más “en moda”?

Al ser ambas de las dos únicas empresas nacionales cotizadas de “modelos de IA”, al inicio la reputación de Zhipu fue ligeramente más débil que la de MiniMax. Pero tras solo un trimestre, el golpe de Zhipu fue en realidad más llamativo y contundente.

Y la diferencia central entre ambas, según el “Delfín”, es que el modelo de Zhipu tiene un nivel algo más alto en el índice de inteligencia; dicho de otra manera: en el campo de la productividad B2B, la “escasez” de inteligencia es el activo central, y también la esencia del poder de fijación de precios para la venta de Tokens.

La valuación del capital para el modelo sigue poniendo más peso en el grado de escasez intelectual del modelo, y sobre esa base, en el volumen y el importe de ventas de Tokens.

Dado que la empresa ya es una empresa cotizada, no tiene que preocuparse por la financiación. Y en el contexto actual en el que la API está subiendo tanto y los Tokens siguen con escasez de oferta y la demanda aún no se satisface, entonces la financiación tampoco es un problema.

El salto significativo del precio de la acción después de las vacaciones también indica que la valoración del mercado ha cambiado: pasó de un descuento como proveedor de IA de implementación local a una valuación tipo modo comercial comparable de B2B en el extranjero, como el modelo de Claude.

Después de que el precio de la acción se disparara 6 veces en un trimestre, la cuestión clave es la ARR actual y la pendiente de crecimiento de la ARR. La empresa obviamente entiende muy bien el punto de demanda del mercado de capitales: en la apertura de la llamada se mencionó que, para el único tipo de negocio de API, el ARR de marzo ya había llegado a 250 millones de dólares, y que hay una escasez de capacidad de cómputo; se agotará fácilmente.

Este tipo de guía hace que el mercado pueda comparar de forma sencilla a Zhipu con la curva de crecimiento y la curva de valuación de sus pares en el extranjero. Por ejemplo, Anthropic: una vez que el modelo superó el “punto G” de inteligencia más allá de la inteligencia, la empresa tardó solo un año en pasar de 100 millones a 1000 millones de dólares; y luego, de 1000 millones a 10 mil millones, necesitó otro año más.

Entonces surge la pregunta: si Zhipu lograra una curva de crecimiento de ingresos similar, y después de un año los ingresos alcanzaran 1000 millones de dólares, ¿significa que aún habría espacio para la valuación?

Como referencia: cuando los ingresos anualizados de Antropic fueron 1400 millones de dólares, la valuación en financiación de mercado primario fue de 61.5 mil millones de dólares.

Y hoy, con una capitalización de mercado de 40 mil millones de dólares, el objetivo de empujar hacia 60 mil millones en el futuro todavía permite cuantificar directamente que la valuación depende más de la pendiente de crecimiento del ARR que refleja la inteligencia del modelo y su nivel de aceptación, que de “lo demás”.

Al menos en la situación actual, el impulso de Zhipu parece incluso más fuerte que el de MiniMax.

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