Le "Aolong" de Zhipu est un peu chaud à manipuler

Pourquoi la croissance explosive des revenus d’AI·Zhipu continue-t-elle d’élargir ses pertes ?

Le seuil de Zhipu n’a été franchi qu’à moitié.

Auteur | Jingxing

Éditeur | Gǔ Niàn

De la grande montée à la grande chute, puis à la reprise.

Du 2 au 8 avril, Zhipu a d’abord connu une hausse de 31,94 % en trois jours de négociation après la publication de ses résultats financiers, puis une chute de 14,86 %, avant de repartir à la hausse le 8 avril, avec un pic proche de 20 %. La réévaluation de la valeur, impulsée par l’économie Token, fait face à une lutte acharnée entre opinions positives et négatives sur le marché.

Les résultats financiers eux-mêmes donnent une réponse plutôt divisée. Le 31 mars, Zhipu a publié ses résultats pour 2025, montrant un chiffre d’affaires total de 724 millions de yuans, en hausse de 131,9 % par rapport à l’année précédente, réalisant ainsi une croissance du chiffre d’affaires doublée pour la troisième année consécutive.

Plus impressionnant encore, les revenus de la plateforme MaaS cloud, en 2024, ne représentaient que 15,5 %, mais ont augmenté pour atteindre 26,3 % en 2025, avec une échelle d’affaires atteignant 190 millions de yuans, en hausse de 292,6 % en un an. Les revenus récurrents annuels de la plateforme MaaS ont explosé de 60 fois au cours des 12 derniers mois, atteignant 1,7 milliard de yuans. Dans un contexte où l’industrie des grands modèles en Chine est profondément embourbée dans une guerre des prix, Zhipu a procédé à une augmentation cumulée de 83 % des prix API au premier trimestre 2026. Parallèlement, le volume d’appels du Token de la plateforme n’a pas diminué, mais a au contraire augmenté de 400 % dans une tendance contraire au marché.

Mais ce qui contraste fortement avec la forte croissance des revenus, c’est l’ampleur toujours croissante des pertes massives de Zhipu. Selon les résultats, la perte nette annuelle de Zhipu en 2025 s’élève à 4.72B de yuans, avec une perte nette ajustée de 3.18B, en hausse de 29,1 % par rapport à l’année précédente. Les dépenses de R&D pour l’année ont atteint 3,18 milliards de yuans, en hausse de 44,9 %, dépassant plus de quatre fois le chiffre d’affaires.

Cela constitue la base de la première société de grands modèles au monde : une croissance explosive du chiffre d’affaires accompagnée de pertes élevées, la marge brute des activités de déploiement local diminue, mais le volume et le prix des déploiements cloud augmentent, la marge brute passant de 3,3 % à 18,9 %, révélant une dynamique de croissance en seconde courbe. À ce sujet, le PDG de Zhipu, Zhang Peng, a lancé une toute nouvelle formule narrative de marque — la valeur commerciale de l’ère AGI = limite intelligente × échelle de consommation Token.

Et la narration de croissance de Zhipu en AGI ne peut se faire sans la concentration de scénarios à forte consommation de Token depuis l’année dernière. De l’afflux de développeurs dans les scénarios de programmation, à la libération du potentiel de consommation de Token par le produit Agent, Zhipu a saisi la montée du marché des grands modèles en phase Beta, autrement dit, la réévaluation de Zhipu est une victoire du côté de la demande.

Une crevette, deux façons de la manger ?

Dans l’écosystème commercial, Zhipu se positionne comme un substitut à Anthropic. Zhang Peng a déjà déclaré publiquement : « Nos modèles sont suffisamment excellents, au niveau mondial de pointe. Nous avons un avantage énorme en termes de prix et de coûts. Nous plaisantons en disant que si Anthropic vend à 200 dollars, nous vendons à 200 yuans. »

Cela correspond à leur modèle commercial : la série GLM aligne ses modèles sur le modèle Claude d’Anthropic, en essayant d’élargir la base d’utilisateurs avec un prix Token plus bas, pour stimuler la croissance des appels API, et ainsi alimenter l’itération des modèles et l’augmentation des frais en Tokens. Les résultats financiers montrent que Zhipu est devenu l’un des fournisseurs de tokens payants les plus importants en Chine, menant le marché national des grands modèles d’un pas de transition d’un paiement à bas prix vers un paiement basé sur l’efficacité.

Mais en ce qui concerne la façon de manger la crevette, Zhipu et son concurrent Anthropic, développeur de Claude, ont des divergences.

Le 4 avril, Anthropic a annoncé que le quota d’abonnement à Claude ne supportait plus l’utilisation d’outils tiers comme OpenClaw. Certains utilisateurs ont indiqué qu’OpenClaw est un gouffre à tokens, et que le modèle d’abonnement ne peut pas supporter cela : « Lorsqu’on commence à lire un fichier, quelques appels suffisent. Le protocole de communication externe MCP de Claude est encore en mode tour par tour, on ne peut appeler qu’un outil à la fois, attendre la réponse, puis appeler le suivant. Un seul tâche peut consommer des dizaines de millions de tokens. »

Selon la planification de la plateforme, le mode d’abonnement à Claude comprend une version Pro, une version Max (avec des versions 5x et 20x) et une version Équipe, avec des prix respectifs de 20 dollars/mois, 100 dollars/mois, 200 dollars/mois, 25 dollars/utilisateur/mois et 125 dollars/utilisateur/mois. En résumé, plus on dépense, plus on obtient de quotas d’utilisation, de permissions avancées, et de fonctionnalités supplémentaires, ce qui s’adresse aux développeurs ayant besoin d’appels fréquents et de consommation de tokens élevée.

Face à l’ère des agents intelligents, Anthropic opte pour la réduction, tandis que Zhipu privilégie l’addition.

Le 10 mars, Zhipu a lancé AutoClaw, une version supportant une installation en un clic, simplifiant considérablement l’utilisation de la crevette ; six jours plus tard, Zhipu a publié un modèle de base optimisé en profondeur pour la scène de la crevette, GLM-5-Turbo, tout en augmentant les prix API de 20 %, et en lançant des forfaits d’abonnement crevette : 39 yuans par mois pour 35 millions de tokens en version personnelle, 99 yuans par mois pour 100 millions de tokens.

Anthropic, de son côté, pousse ses outils de remplacement de crevettes, pour répondre aux besoins complexes des utilisateurs, afin d’éviter que les abonnés ne surconsomment indéfiniment la puissance de calcul.

Derrière cela, des objectifs commerciaux très différents. Alors que les premiers à lancer leur propre écosystème de crevettes, les retardataires sont encore en train de se demander comment remplir leur ventre.

Les données publiques montrent qu’Anthropic a atteint un chiffre d’affaires annuel de 14 milliards de dollars, tandis que Zhipu, avec ses 700 millions de dollars, est loin derrière.

En d’autres termes, face à l’écosystème API d’entreprise puissant d’Anthropic, la plateforme API de Zhipu est encore à ses débuts, et ses utilisateurs ont encore en tête des modèles étrangers à prix abordable, sans avantage clair. Un commentaire d’un utilisateur de Zhipu illustre bien cela : « (Rapport qualité-prix) dépend de la comparaison, un sou pour un sou, ne pas en attendre trop. »

Aucun appel de token n’est faible

Si « la limite intelligente détermine le pouvoir de fixation des prix » est la narration centrale de Zhipu, alors la vague de crevettes qui déferle sur l’IA cette année fournit un support concret à cette histoire. Autrement dit, reproduire le chemin commercial d’Anthropic, en visant B pour atteindre C.

Depuis longtemps, la structure de revenus de Zhipu repose sur deux « jambes » claires : une activité locale, axée sur le marché gouvernemental et entreprise, touchant indirectement les équipes de développement client, avec des marges élevées, soutenant la base de revenus initiale ; et une activité MaaS cloud, via API et abonnements pour entreprises et développeurs individuels, facturant selon la consommation de tokens ou par abonnement, avec une forte extensibilité. Zhipu a renforcé la fidélité des développeurs en lançant un éditeur de code IA et un outil d’analyse de bibliothèques, pour renforcer son écosystème de développement.

Historiquement, Zhipu a principalement compté sur ses revenus de déploiement local, visant principalement le marché gouvernemental et d’entreprises, avec une présence indirecte auprès des équipes de développement. La partie C-to-C est restée marginale. Un phénomène notable est la réduction des efforts de marketing et de communication vers le marché grand public.

Au début de 2026, lors du Nouvel An chinois, Baidu, Alibaba, ByteDance et Tencent ont lancé une guerre de red envelopes, utilisant l’IA pour distribuer des enveloppes rouges, devenant une nouvelle habitude pour les utilisateurs du Nouvel An. Pendant ce temps, Zhipu est resté silencieux dans ses communications, ses activités grand public étant quasi arrêtées. La prochaine fois que des utilisateurs ordinaires s’intéresseront à Zhipu, ce sera probablement le 10 mars, avec la publication officielle d’AutoClaw : « Aujourd’hui, installez la crevette sur chaque ordinateur ». Le 16 mars, Zhipu a rapidement lancé le premier modèle de base optimisé pour la scène de la crevette, GLM-5-Turbo, spécialement optimisé pour cette demande, dans l’espoir de trouver un nouveau point de croissance pour la consommation de tokens.

C’est cette surévaluation de Zhipu par le marché qui explique cette situation. Lors de la conférence financière, face à la question « La croissance de l’API est-elle durable ? », Zhang Peng a déclaré avec confiance que l’industrie cherche depuis plusieurs années un modèle commercial simple, économique et efficace pour stimuler la croissance. Aujourd’hui, la capacité de l’IA passe de l’utilisable et du ludique à la résolution de problèmes de plus en plus complexes et importants, transformant réellement l’appel et la consommation d’API Token en valeur économique. OpenClaw permettra à l’avenir une croissance exponentielle de l’API et de la consommation de tokens, une tendance certaine et à long terme.

Mais dans la vague des crevettes, Zhipu n’est pas le plus grand gagnant du marché intérieur.

Les données d’OpenRouter OpenClaw montrent que le modèle GLM-5 de Zhipu a brièvement été en tête des tendances, mais la majorité du temps, ce sont Kimi, MiniMax, Step (Étoile à sauts), MiMo (Xiaomi), Qwen (Alibaba) qui dominent le volume d’appels OpenClaw.

Le classement des modèles OpenClaw montre une rotation en relais, où Kimi K2.5, grâce à son rapport qualité-prix avantageux, a été désigné comme modèle principal gratuit officiel, permettant une montée rapide ; MiniMax et Step ont ensuite pris le relais grâce à leur polyvalence multimodale et leur optimisation de base.

La raison en est que, dans un scénario où les tokens sont une ressource sans fond, ce sont surtout les demandes automatiques quotidiennes de la majorité des utilisateurs qui consomment le plus, tandis que les modèles plus complexes, connus pour leur coût d’appel élevé, comme GLM, rencontrent des résistances en termes d’échelle dans cette guerre des tokens.

Les données montrent qu’en 2025, la marge brute du déploiement cloud de Zhipu a fortement augmenté, et lors de la sortie des modèles GLM-5 et GLM-5-Turbo, deux augmentations de prix ont été effectuées, recevant l’approbation du marché. Mais, en regard de la structure des revenus, en 2025, le déploiement local représentait encore 73,7 % du chiffre d’affaires, soit 534 millions de yuans, restant la principale source de revenus.

Même si Zhipu a optimisé le modèle GLM-5-Turbo pour la scène de la crevette, en insistant sur une meilleure efficacité dans les tâches longues, il n’a pas réussi à dépasser la reconnaissance de marque mondiale, et a plutôt été rapidement intégré par des géants comme ByteDance, Alibaba et Tencent, jouant un rôle d’assistance dans leur transformation intelligente.

Une course de fond pour les grands modèles

D’après les résultats financiers de 2025, Zhipu semble avoir réalisé une contre-offensive parfaite, mais derrière ces chiffres, le prix payé n’est pas négligeable.

En 2025, le coût des ventes de Zhipu a augmenté de plus de 200 %, atteignant 427 millions de yuans, en raison de l’augmentation des coûts liés à l’expansion de ses activités et aux services de calcul. Par ailleurs, ses dépenses de R&D ont également augmenté de 44,9 %, atteignant 3,18 milliards de yuans, en raison de la hausse des coûts salariaux et des frais de services de calcul auprès de fournisseurs tiers.

Comparé aux grands acteurs de l’Internet qui disposent d’infrastructures autonomes, Zhipu, en tant que fournisseur de technologie, privilégie un modèle léger, dépendant fortement de la location de puissance de calcul auprès de fournisseurs tiers. Cela implique que pour soutenir une croissance explosive de l’utilisation des tokens, Zhipu doit payer des coûts élevés d’achat de puissance de calcul, sans avoir encore construit une infrastructure propre.

Pour Zhipu, cette voie comporte des avantages et des inconvénients : par rapport aux BAT qui cherchent à établir une barrière d’infrastructure autonome, Zhipu insiste sur la création de barrières au niveau technologique et applicatif, en concentrant ses fonds sur le maintien de ses compétences clés. L’inconvénient est que l’entreprise doit maintenir une compétitivité très forte au niveau des modèles pour compenser la hausse des coûts de calcul. En termes de marge brute, Zhipu a vu sa marge globale passer de 56,3 % en 2024 à 41 % en 2025, en partie à cause de la pression sur les coûts de calcul.

De l’autre côté, le secteur des grands modèles est une course de fond sans fin, où personne ne sait quand le prochain vent de changement arrivera, de DeepSeek à Seedance, de Manus à OpenClaw.

Lors du sommet AGI-Next en début d’année, le fondateur et scientifique en chef de Zhipu, Tang Jie, a déclaré :

« Les grands modèles, jusqu’à présent, sont surtout une course contre la vitesse et le temps. Peut-être que notre code est correct, et que nous irons plus loin, mais peut-être qu’après un échec, il ne restera que six mois, puis tout sera fini. »

Chaque nouveau produit peut repousser la frontière des capacités de l’IA, mais si une génération de modèles ne suit pas, tous les avantages accumulés peuvent disparaître rapidement.

Selon des experts proches du secteur, l’itération des produits de grands modèles est extrêmement rapide, et même si une génération permet une avance en capacités, il est difficile de changer la donne en profondeur. La capacité à tenir dans la durée, à ne pas se faire dépasser, devient donc cruciale :

« Pour les fabricants de modèles, il est très difficile de se faire une place. La perception des non-initiés n’est pas évidente, alors que les fabricants d’applications peuvent réaliser un ROI positif ou une haute marge, en construisant des barrières comme une entreprise technologique. Même un acteur majeur qui publie son propre modèle peut attirer plus d’attention à l’étranger qu’un modèle phare d’un grand fabricant. »

Cela esquisse la difficulté de survie des fabricants de modèles : sans immersion dans la chaîne de calculs fondamentaux ni déploiement d’un écosystème applicatif, il est difficile de maîtriser le pouvoir de fixation des prix du marché. Zhipu a eu la chance de profiter de la vague des agents intelligents pilotés par la crevette, mais combien de temps cette opportunité durera-t-elle, et où apparaîtront les prochains challengers ? Seul l’avenir pourra répondre.