Western Securities: El proceso de industrialización de la IA se acelera, los principales fabricantes nacionales de modelos logran un salto adelante

Western Securities publicó un informe de investigación que afirma que el proceso de comercialización de grandes modelos de IA ha logrado una transformación cualitativa de “de 1 a 10”, con fabricantes nacionales líderes representados por Zhipu(02513) y MiniMax-W(00100) mostrando un aumento exponencial en el consumo de tokens de pago y ARR, especialmente en escenarios clave como Codificación IA, con un crecimiento rápido de usuarios. La aplicación de grandes modelos está formando gradualmente un ciclo virtuoso de “aumento de volumen y precio”, cuya valía comercial ha sido validada por el mercado, y los fabricantes de grandes modelos tienen el control del precio en escenarios centrales como la programación. En cuanto a la ingeniería de IA, la aparición del nuevo concepto HarnessEngineering y la apertura pasiva de Claude Code podrían acelerar la implementación a gran escala de aplicaciones de agentes.

Los principales puntos de vista de Western Securities son los siguientes:

El consumo de tokens de pago de Zhipu ha alcanzado un salto exponencial, con un ARR de 1.7 mil millones de RMB en la API de la plataforma abierta en marzo

Zhipu publicó un anuncio de resultados para 2025: en ese año, la compañía logró ingresos de 724 millones de RMB, un aumento interanual del 131.9%; la pérdida neta ajustada fue de 3,182 millones de RMB, un aumento del 29.1% respecto al año anterior. La estructura de ingresos de la compañía ha cambiado, con una gran subida en la proporción de ingresos por API de MaaS. En 2025, en términos de segmentos, los ingresos por plataforma abierta y API alcanzaron 190 millones de RMB, un aumento del 292.6% interanual; los ingresos por agentes inteligentes empresariales crecieron un 248.8% hasta 166 millones de RMB; los ingresos por grandes modelos universales para empresas aumentaron un 70.5% hasta 366 millones de RMB.

El número de desarrolladores pagos en el plan de codificación GLM de Zhipu superó los 242,000, y en febrero de 2026, la compañía aumentó voluntariamente los precios en un 30% y eliminó las promociones de primera compra, entrando en una nueva fase de “aumento de volumen y precio” en tokens. Además, lanzó AutoClaw, que se instala con un clic, y en marzo de 2026, presentó Claw Plan, que en solo dos días alcanzó 100,000 suscriptores, y en 20 días superó los 400,000.

Tras el informe financiero, la compañía publicó un dato en tiempo real: hasta el 31 de marzo de 2026, el ARR de la API de su plataforma abierta se disparó a aproximadamente 1.7 mil millones de RMB (( unos 250 millones de dólares), un aumento de más de 2.4 veces respecto a los aproximadamente 500 millones de RMB a finales de 2025, y casi 60 veces en 12 meses.

Anteriormente, Minimax también anunció que su ARR en febrero superó los 150 millones de dólares. En 2025, los ingresos de MiniMax fueron de 79.04 millones de dólares, un aumento del 159%. Y en el inicio de 2026, el crecimiento se aceleró aún más: en febrero, el ARR superó los 150 millones de dólares, y la tasa de ingresos se acerca a casi el doble del total del año pasado. La causa principal de este salto fue el alto uso tras el lanzamiento del modelo M2.5: el consumo diario de tokens en los modelos de texto de la serie M2 en febrero creció más de 6 veces respecto a diciembre del año anterior, y en escenarios de programación, más de 10 veces.

La consolidación del nuevo paradigma Harness Engineering se está convirtiendo en la infraestructura clave para la implementación a gran escala de agentes de IA

En febrero de 2026, OpenAI publicó un blog técnico titulado “Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World”. El artículo reveló un experimento: un equipo de solo 3 ingenieros) expandido a 7( en un mes, generó más de un millón de líneas de código de producción con CodexAgent, fusionando aproximadamente 1500 Pull Requests, sin que ninguna línea fuera escrita a mano. Pero lo que realmente generó discusión en la industria no fue el número “100 millones de líneas de código generadas por IA”, sino la propuesta de un nuevo paradigma de ingeniería: HarnessEngineering).

Harness Engineering es una metodología unificada para sistemas operativos y ingeniería de software en la era de IA, que incluye el paradigma de agentes con memoria, instrucciones del sistema, bases de conocimiento, orquestación, etc., así como flujos de texto en el paradigma OpenClaw, como Agent.md, Soul.md, User.md, diseñados para facilitar la interacción con los modelos.

Anthropic también publicó un blog titulado “Harness design for long-running application development”, en el que se menciona que Harness es un marco externo, estructura de control y sistema de orquestación que soporta la operación de agentes inteligentes complejos(. No es un algoritmo único, sino un conjunto completo de “andamios” para gestionar y amplificar las capacidades de IA. La calidad de una interacción depende del prompt, pero la ejecución de múltiples rondas, múltiples agentes y tareas prolongadas depende de Harness para garantizar la fiabilidad y el flujo.

El papel central de Harness es resolver el problema de “descontrol” de la IA en tareas complejas y de larga duración)Go off the rails(, mediante mecanismos de control externo que compensan las deficiencias internas del modelo)como ansiedad contextual, autoengrandecimiento(. Tanto OpenAI como Anthropic consideran que Harness es la clave para la implementación de agentes de codificación.

Claude Code, con más de 510,000 líneas de código fuente filtradas, podría impulsar aún más la adopción y desarrollo de agentes

El 31 de marzo, Anthropic sufrió una filtración pasiva de aproximadamente 512,000 líneas de código fuente de Claude Code, debido a un error en el empaquetado de npm, que incluyó 4756 archivos fuente, más de 40 módulos de herramientas y funciones no publicadas, y fue “compartido” con desarrolladores globales. Aunque no involucró pesos del modelo ni datos de usuarios, la filtración expuso la arquitectura, prompts y mecanismos de llamadas a herramientas, además de funciones no públicas como procesos persistentes Kairos y modo infiltrado, proporcionando la vista más completa hasta ahora del marco de Claude Code. Este es un error similar al anterior de la compañía, que ha generado dudas sobre la seguridad en la cadena de suministro. Aunque la compañía eliminó los archivos relacionados, la filtración ha reducido significativamente la barrera para el desarrollo de agentes de IA, acelerando potencialmente la competencia y la innovación tecnológica en la industria.

La industria de grandes modelos de IA avanza rápidamente desde la exploración tecnológica hacia la implementación comercial a escala

Primero, la comercialización ha logrado una transformación cualitativa de “de 1 a 10”. Los principales fabricantes como Zhipu y MiniMax muestran un aumento exponencial en el consumo de tokens de pago y ARR, especialmente en escenarios clave como Codificación IA, con un crecimiento rápido de usuarios. Más importante aún, la aplicación de grandes modelos está formando un ciclo virtuoso de “aumento de volumen y precio”: las empresas aumentan precios y los usuarios aceptan, lo que indica que los grandes modelos están pasando de ser herramientas “usables” a infraestructura “esencial” para la producción, con validez de mercado. Además, los fabricantes controlan los precios en escenarios centrales como la programación. En cuanto a la ingeniería de IA, la aparición del nuevo concepto HarnessEngineering y la apertura pasiva de Claude Code podrían acelerar la implementación a gran escala de agentes.

En cuanto a las acciones recomendadas:

Se recomienda prestar atención a: Zhipu)02513(, MiniMax-W)00100(, Wangsu Technology)300017.SZ(, Zhuoyi Information)688258.SH(, Cambrian)688256.SH(, Haiguang Information)688041.SH(, Sugon)603019.SH(, Huafeng Technology)688629.SH(.

Advertencias de riesgo:

Cambios en políticas industriales, avances tecnológicos por debajo de lo esperado, desarrollo de IA por debajo de lo previsto, aumento de la competencia en el sector, cambios en el entorno internacional.