La "Aolong" de Zhipu está un poco caliente.

Pregunta a AI · ¿Por qué la explosión en ingresos de Zhipu no detiene la expansión de las pérdidas?

El umbral de Zhipu, solo ha superado la mitad.

Autor|Jingxing

Editor|Gǔ Niàn

De un gran auge a una gran caída, y luego a un nuevo auge.

Del 2 al 8 de abril, Zhipu experimentó un aumento del 31.94% en tres días hábiles tras la publicación de sus resultados financieros, seguido de una caída del 14.86%, y el 8 de abril volvió a subir, alcanzando casi un 20%. La reevaluación del valor impulsada por la economía Token enfrenta un intenso debate entre opiniones a favor y en contra en el mercado.

Los propios resultados también ofrecen un panorama dividido. El 31 de marzo, Zhipu publicó sus resultados para 2025, mostrando que la compañía alcanzó unos ingresos totales de 724 millones de yuanes, un aumento del 131.9% respecto al año anterior, logrando por tercer año consecutivo duplicar sus ingresos.

Lo más destacado fue el ingreso de la plataforma MaaS en la nube, que en 2024 representó solo el 15.5%, y en 2025 creció hasta el 26.3%, alcanzando una escala de negocio de 190 millones de yuanes, un aumento del 292.6% respecto al año anterior. Los ingresos recurrentes anuales de la plataforma MaaS en los últimos 12 meses se dispararon 60 veces, alcanzando los 1.7 mil millones de yuanes. En un contexto donde la industria de grandes modelos en China está atrapada en una guerra de precios, Zhipu ajustó los precios de API en un 83% en el primer trimestre de 2026, y al mismo tiempo, el volumen de llamadas a tokens en la plataforma no solo no disminuyó, sino que creció un 400% en contra de la tendencia.

Pero lo que contrasta marcadamente con el alto crecimiento de los ingresos es la continua expansión de las enormes pérdidas de Zhipu. Los resultados financieros revelan que en 2025, las pérdidas netas anuales alcanzaron los 4.718 millones de yuanes, con una pérdida ajustada de 3.182 millones, un aumento del 29.1% respecto al año anterior. Los gastos en I+D totalizaron 3.18 mil millones de yuanes, un aumento del 44.9%, más de cuatro veces los ingresos totales.

Esto constituye la base del primer accionista mundial de grandes modelos: ingresos en auge y pérdidas elevadas, con la rentabilidad de las operaciones en desplome, aunque el margen bruto de las operaciones en la nube y en despliegue local muestra una tendencia de crecimiento, del 3.3% al 18.9%, revelando un impulso en la segunda curva de crecimiento. En este contexto, el CEO de Zhipu, Zhang Peng, presentó una nueva fórmula narrativa de marca: el valor comercial en la era AGI = límite superior de inteligencia × escala de consumo de tokens.

Y la narrativa de crecimiento de Zhipu en AGI no puede separarse del estallido concentrado en escenarios de alto consumo de tokens desde el año pasado. Desde la entrada de desarrolladores en escenarios de programación, hasta la liberación del potencial de consumo de tokens por productos Agent, Zhipu ha aprovechado el auge beta del mercado de grandes modelos; en otras palabras, la reevaluación de Zhipu es una victoria del lado de la demanda.

¿Una langosta con dos formas de comer?

En el ecosistema comercial, Zhipu se posiciona como un sustituto de Anthropic. Zhang Peng ha declarado públicamente: “Nuestro modelo es lo suficientemente bueno, está en el nivel de la élite mundial. Tenemos una ventaja enorme en precio y costo. Bromeamos diciendo que si Anthropic vende a 200 dólares, nosotros vendemos a 200 yuanes.”

Esto encaja con el modelo de negocio de ambas partes. La serie GLM se alinea completamente con el modelo Claude de Anthropic, intentando ampliar la base de usuarios con precios de tokens más bajos, impulsar el crecimiento de llamadas API y retroalimentar la iteración del modelo y el aumento de tarifas por tokens. Los resultados muestran que Zhipu ya es uno de los proveedores con mayor consumo de tokens de pago en China, liderando la tendencia de pasar de pagar por bajo costo a pagar por efectividad en el mercado de grandes modelos nacional.

Pero en cuanto a la actitud hacia la langosta, Zhipu y su contraparte, el desarrollador de Claude, Anthropic, están en desacuerdo.

El 4 de abril, Anthropic anunció que el límite de suscripciones de Claude ya no soporta el uso de herramientas de terceros como OpenClaw. Algunos usuarios han señalado que OpenClaw es un agujero sin fondo para tokens, y que el sistema de suscripción no puede soportarlo: “Empiezas a leer un archivo, y en unas pocas llamadas ya estás dentro. El MCP (protocolo de comunicación externo del modelo Claude) todavía es de una sola ronda, solo puedes llamar a una herramienta a la vez, esperar la respuesta y llamar a la siguiente. Un solo trabajo puede consumir decenas de millones de tokens.”

Según la planificación de la plataforma, el modelo de suscripción de Claude se divide en versión Pro, versión Max (con versiones de 5 y 20 veces) y versión Team (con asientos estándar y avanzados), con precios de 20 dólares/mes, 100 dólares/mes, 200 dólares/mes, 25 dólares/persona/mes y 125 dólares/persona/mes. En resumen, cuanto más dinero se gasta, mayor será el límite de uso, más permisos del modelo y más funciones avanzadas, siendo más adecuado para desarrolladores que necesitan llamadas frecuentes y consumo de tokens.

Frente a la era de los agentes inteligentes, Anthropic está simplificando, mientras Zhipu tiende a sumar.

El 10 de marzo, Zhipu lanzó AutoClaw, que permite a los usuarios instalarlo con un clic, simplificando mucho la barrera de entrada para usar langostas; seis días después, lanzó un modelo base optimizado para escenarios de langosta, GLM-5-Turbo, y aumentó en un 20% los precios de API, además de ofrecer paquetes de suscripción: 39 yuanes/mes para 35 millones de tokens, y 99 yuanes/mes para 100 millones de tokens.

Por su parte, Anthropic promueve su propia herramienta de langosta, para atender tareas complejas y evitar que los suscriptores sobrecarguen ilimitadamente la capacidad de cálculo.

Detrás de esto hay demandas comerciales completamente diferentes. Mientras los pioneros persiguen un ecosistema independiente de langostas, los que llegan después aún están preocupados por cómo llenar el estómago.

Datos públicos muestran que los ingresos anuales de Anthropic alcanzaron los 14 mil millones de dólares, en comparación con los 700 millones de yuanes de Zhipu, que aún está lejos en escala.

En otras palabras, frente a un ecosistema API empresarial fuerte de Anthropic, la plataforma API de Zhipu todavía está en las primeras etapas de construcción del ecosistema, y su percepción entre los usuarios sigue en la fase de modelos alternativos económicos en el extranjero, sin ventajas claras. Un comentario de un usuario de Zhipu explica bien esto: “(Relación calidad-precio) depende con quién compares, una moneda no es igual a otra, no esperes demasiado.”

No hay manos débiles en la llamada de tokens

Si “el límite superior de inteligencia determina el poder de fijación de precios” es la narrativa central de Zhipu, entonces la fiebre por las langostas que ha arrasado en la comunidad AI desde principios de año, respalda la historia de Zhipu. Es decir, replicar la ruta comercial de Anthropic, de B a C.

Durante mucho tiempo, la estructura de ingresos de Zhipu ha sido claramente “dos patas”: una, el negocio de despliegue local, que enfatiza en el mercado gubernamental y empresarial, alcanzando indirectamente a los equipos de desarrollo de clientes corporativos, sustentando la base de ingresos inicial con altos precios y márgenes; y otra, el negocio en la nube MaaS, que mediante llamadas API y servicios por suscripción, cobra por consumo de tokens o mensualidades, con mayor escalabilidad. Zhipu ha fortalecido la retención de desarrolladores mediante editores de código AI y herramientas de análisis de repositorios, integrando su ecosistema de desarrollo.

Antes, Zhipu dependía principalmente de ingresos por despliegue local, con énfasis en el mercado gubernamental y empresarial, alcanzando indirectamente a los equipos de desarrollo. La línea de negocio para consumidores (To C) siempre estuvo en un nivel marginal. Un fenómeno notable fue la reducción en las campañas de marketing dirigidas a usuarios finales.

Durante el Año Nuevo chino de 2026, empresas como Baidu, Alibaba, ByteDance y Tencent lanzaron una guerra de sobres rojos con IA, convirtiendo en una mentalidad común en los usuarios la recepción de sobres con IA. En ese mismo período, Zhipu permaneció en silencio en sus campañas, con actividades para consumidores prácticamente detenidas. La próxima atención de los usuarios comunes a Zhipu sería en la publicación del 10 de marzo del artículo de AutoClaw, titulado “Hoy, instala langostas en cada computadora”. Para el 16 de marzo, Zhipu actualizó rápidamente su primer modelo base optimizado para escenarios de langosta, GLM-5-Turbo, con mejoras específicas para la demanda de langostas, buscando el próximo punto de crecimiento en consumo de tokens.

Este es el motivo por el cual el mercado de capitales sobreestimó a Zhipu. En la conferencia de resultados, ante la duda sobre si el crecimiento de API es sostenible, Zhang Peng afirmó con confianza que la industria ha estado buscando un modelo comercial simple, económico y efectivo para impulsar el crecimiento, y que las capacidades de la IA de hoy han pasado de ser útiles y divertidas a resolver problemas cada vez más complejos e importantes, haciendo que las llamadas API y el consumo de tokens tengan un valor económico real. OpenClaw permitirá que el consumo de API y tokens en el futuro crezca exponencialmente, formando una tendencia determinista y a largo plazo.

Pero en la ola de langostas, Zhipu no es el mayor ganador del mercado nacional.

Los datos del modelo OpenRouter OpenClaw muestran que, en su momento, GLM-5 de Zhipu fue líder en popularidad, pero en la mayor parte del tiempo, los modelos más utilizados en llamadas a OpenClaw fueron Kimi, MiniMax, Step (Estrella de escalón), MiMo (Xiaomi), Qwen (Alibaba), entre otros.

El ranking de modelos OpenClaw muestra un cambio en forma de relevo. Kimi K2.5, por su relación calidad-precio, fue establecido como el modelo principal gratuito por OpenClaw y rápidamente alcanzó la cima; MiniMax y Step, con ventajas en multimodalidad y optimización de base, lograron revertir la tendencia.

La razón radica en que, en escenarios de consumo ilimitado de tokens como OpenClaw, las solicitudes diarias de automatización por parte de un mayor número de usuarios son la principal fuente de consumo, mientras que los modelos como GLM, conocidos por tareas de producción compleja y costos de llamada más altos, enfrentan resistencia en esta guerra de tokens.

Los datos muestran que en 2025, la rentabilidad del negocio en la nube de Zhipu se disparó, y en el lanzamiento de los modelos GLM-5 y GLM-5-Turbo, la compañía aumentó los precios en dos ocasiones, ganando reconocimiento en el mercado. Sin embargo, en cuanto a estructura de ingresos, en 2025, los ingresos por despliegue local alcanzaron los 534 millones de yuanes, representando el 73.7% del total, aún siendo la principal fuente de ingresos.

Aunque Zhipu ha realizado optimizaciones específicas en el modelo GLM-5-Turbo para escenarios de langosta, enfatizando mayor eficiencia en tareas de cadenas largas, no logró superar rápidamente a los grandes en el mercado C debido a la inercia de reconocimiento de marca global, y en cambio, tras su lanzamiento, fue rápidamente adoptado por empresas como ByteDance, Alibaba y Tencent, convirtiéndose en un apoyo para su transformación digital.

Las grandes modelos son una maratón

Desde los resultados de 2025, Zhipu parece haber logrado una recuperación perfecta, pero el costo que ha pagado no ha sido pequeño.

En 2025, los costos de ventas de Zhipu aumentaron más del 200% respecto al año anterior, alcanzando los 427 millones de yuanes. Los resultados muestran que este aumento se debe a los mayores gastos en servicios de computación por la expansión del negocio; además, los gastos en I+D también subieron un 44.9%, llegando a 3.18 mil millones de yuanes, debido al incremento en costos laborales y en pagos a proveedores de servicios de computación de terceros.

En comparación con los grandes de internet que poseen infraestructura propia, Zhipu, como proveedor de tecnología, prefiere un modelo de activos ligeros, dependiendo en 2025 en gran medida de alquileres de terceros, trasladando los costos de computación a los clientes finales. Esto significa que Zhipu debe pagar altos costos de adquisición de capacidad de computación para soportar el crecimiento explosivo en llamadas a tokens, sin haber establecido una infraestructura propia.

Para Zhipu, esta estrategia tiene ventajas y desventajas. En contraste con los BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) que buscan una infraestructura autónoma y controlada, Zhipu enfatiza en construir barreras en la capa tecnológica y de aplicaciones, invirtiendo en mantener su competitividad central. La desventaja es que la empresa debe mantener una fuerte competitividad en modelos para equilibrar el impacto del aumento en los costos de computación. Desde el punto de vista del margen bruto, la rentabilidad global de Zhipu cayó del 56.3% en 2024 al 41% en 2025, en parte por los costos de computación.

Por otro lado, la industria de grandes modelos es una maratón sin fin, desde DeepSeek hasta Seedance, desde Manus hasta OpenClaw, nadie sabe cuándo llegará la próxima tendencia.

En la cumbre AGI-Next a principios de año, el fundador y científico jefe de Zhipu, Tang Jie, expresó:

“Los grandes modelos todavía están en una carrera por velocidad y tiempo. Quizá nuestro código sea correcto y podamos avanzar más, pero también puede que en medio año todo desaparezca.”

Cada nuevo producto puede redefinir la frontera de capacidades de la IA. En este sector, si una generación de modelos no logra mantenerse al día, las ventajas acumuladas pueden perderse en poco tiempo.

Algunos expertos en la industria de grandes modelos comentan que la rápida iteración de productos hace difícil mantener una ventaja de capacidad con una sola generación, y que la resistencia en la competencia requiere capacidades duraderas:

“Para los fabricantes de modelos, es muy difícil destacar. La percepción de los externos no es clara, y los fabricantes de aplicaciones pueden lograr un ROI positivo o altos márgenes, construyendo barreras al estilo de las empresas tecnológicas. Incluso, si un fabricante de aplicaciones lanza su propio modelo, puede captar más atención internacional que los modelos insignia de los grandes fabricantes.”

Esto ilustra la difícil situación de los fabricantes de modelos: sin profundizar en la infraestructura de bajo nivel ni construir ecosistemas de aplicaciones, es difícil controlar el poder de fijación de precios en el mercado. Zhipu ha tenido suerte al aprovechar la ola de agentes inteligentes impulsada por langostas, pero cuánto durará este beneficio y dónde aparecerá el próximo competidor, solo el futuro podrá responder.