Zhipu transforma-se em "China Anthropic": o poder de fixação de preços, os efeitos de escala e a velocidade de transição são desafios-chave

Quando a Zhipu lançou o seu primeiro relatório financeiro após a abertura de capital, o mercado descobriu que esta empresa, anteriormente rotulada como “OpenAI da China”, estava a ajustar silenciosamente a sua estratégia. O relatório revelou que, em 2025, a receita da empresa atingiu 720 milhões de yuans, duplicando em relação ao ano anterior, mas o lucro líquido apresentou uma perda de 4,718 milhões de yuans, o que equivale a uma perda de 5 yuans para cada yuan ganho. Por trás destes números, reflete-se uma mudança crucial na indústria de grandes modelos, de uma competição tecnológica para uma implementação comercial.

A mudança na estrutura de receitas revela a lógica profunda da transformação estratégica. A proporção de receitas de implantação local caiu de um pico para 73,7%, enquanto a implantação na nuvem subiu de 15,5% para 26,3%. Apesar de a margem de lucro bruto do negócio na nuvem ser apenas 18,9%, muito abaixo dos 48,8% da implantação local, a empresa continua a criar duas subsidiárias — Beijing ZhiYuanChengZhang Technology Co., Ltd. e Hangzhou ZhiFuQianHang Technology Co., Ltd. — mantendo o núcleo de pesquisa e desenvolvimento na matriz, enquanto transfere gradualmente negócios de entrega pesada, como soluções empresariais e implantação privada, para as subsidiárias. Esta reestruturação, essencialmente, é uma mudança do motor de crescimento de uma implantação de ativos pesados para uma venda leve de tokens.

O equilíbrio entre despesas de P&D e despesas de capital confirma uma gestão de custos mais refinada. Em 2025, as despesas de P&D atingiram 3,18 bilhões de yuans, sendo 4,4 vezes a receita, com mais de 70% dos custos relacionados ao poder computacional. Por outro lado, as despesas de capital caíram abruptamente de 460 milhões de yuans para 74,7 milhões, uma redução superior a 80%. A empresa alterou o modelo de aluguel de GPUs, passando a adquirir capacidade computacional sob demanda, o que aumentou a flexibilidade, mas também criou preocupações de custos a longo prazo. O relatório financeiro mostra que a caixa disponível é de 2,26 bilhões de yuans, somando-se aos 4,5 bilhões de yuans arrecadados na IPO e aos 5,2 bilhões de yuans em financiamentos bancários não utilizados. Com uma média mensal de gastos superior a 300 milhões de yuans, os recursos atuais podem sustentar a operação por vários anos.

Enquanto a indústria enfrenta uma guerra de preços, a Zhipu tornou-se a primeira empresa nacional de grandes modelos a ousar aumentar preços. No primeiro trimestre de 2026, após um aumento de 83% no preço do API, o volume de chamadas não diminuiu, mas aumentou 400%. Especificamente, em fevereiro, o desconto de compra inicial do plano de codificação GLM foi cancelado, com o aumento de preço do pacote superior a 30%; em março, o modelo GLM-5-Turbo teve um aumento de 20% no preço do API. Apesar de o pacote “Lobster” oferecer uma assinatura mensal de 39 yuans com 35 milhões de tokens e uma versão avançada por 99 yuans com 100 milhões de tokens, o mercado continua a votar com dinheiro — até março de 2026, o número de usuários registrados ultrapassou 4 milhões, e a receita recorrente anual (ARR) do serviço MaaS atingiu 1,7 bilhão de yuans, crescendo 60 vezes em 12 meses.

Este “aumento de preços contra a tendência” tem como base uma lógica de negócios semelhante à da Anthropic. Como referência de crescimento na indústria de IA, a Anthropic elevou seu ARR de 1 bilhão de dólares para 19 bilhões de dólares em 15 meses, sendo 80% dessa receita proveniente de APIs empresariais, com uma eficiência de monetização por usuário oito vezes maior que a do ChatGPT. O CEO da Zhipu, Zhang Peng, afirmou na apresentação de resultados: “Quando o modelo for suficientemente forte, a API será o melhor modelo de negócio.” Mas há uma grande disparidade na realidade: até abril de 2026, a Anthropic atingiu um ARR de 30 bilhões de dólares, com uma avaliação de 380 bilhões de dólares, um múltiplo PS de aproximadamente 12 vezes; enquanto a Zhipu tem um valor de mercado de cerca de 350 bilhões de dólares de Hong Kong, com uma receita de 724 milhões de yuans em 2025, resultando num múltiplo PS de 450 vezes. Este prêmio de avaliação reflete, tanto a escassez de ativos de IA no mercado de Hong Kong, quanto as expectativas do mercado em relação à narrativa do “Anthropic chinês”.

Para sustentar essa narrativa, a Zhipu precisa superar três desafios principais. Primeiro, a continuidade do poder de precificação. Apesar do aumento de preços não ter reduzido a demanda, o relatório financeiro não revelou a proporção específica de receitas de API provenientes de canais de distribuição, entregas de projetos ou capacidade de plataforma. Em um cenário de atualizações de modelos a cada três meses, ainda não há uma resposta clara sobre como lidar com concorrentes como Alibaba e ByteDance, que são tanto clientes quanto rivais. Segundo, a superação do efeito de escala. A fórmula proposta pela Zhipu — “limite superior inteligente × escala de consumo de tokens” — depende do limite superior inteligente, que por sua vez depende de gastos em P&D, e da eficiência de adaptação de chips domésticos, que pode se aproximar da Nvidia, influenciando diretamente a curva de custos. Se a receita continuar crescendo a uma taxa composta superior a 130%, enquanto o ritmo de crescimento das despesas de P&D desacelera, teoricamente, a empresa poderá reduzir a taxa de despesas de P&D para níveis mais razoáveis em 2 a 3 anos. Por fim, a velocidade de transformação. Apesar de a implantação local ainda representar 70% da receita, sua margem de lucro bruto caiu e o negócio de entrega pesada exige mais esforço. A Zhipu precisa acelerar a proporção de APIs na nuvem para realmente alcançar um modelo leve de receita baseada em tokens.

A internacionalização tornou-se uma nova força motriz de crescimento. No último ano, a Zhipu expandiu sua presença internacional através da exportação de tokens e parcerias com países do Oriente Médio e Sudeste Asiático, com mais de 50 países e regiões cobertos por seus serviços de API empresarial. A receita estrangeira passou de 5% em 2024 para 35% em 2026. Este modelo de exportação, essencialmente, amplia o consumo de tokens por meio de licenciamento tecnológico, fornecendo variáveis adicionais à fórmula de valor comercial.

Atualmente, o setor de estruturas de agentes (Agent) tornou-se o foco da competição. Empresas como Zhipu, DeepSeek, Kimi e Alibaba estão investindo nesse campo, tentando definir padrões industriais e ganhar vantagem. A experiência histórica mostra que, após a validação na camada de aplicação, a infraestrutura pode liberar efeitos de escala. Para empresas de grandes modelos, neste estágio, é necessário não apenas testar a capacidade do modelo, mas também cultivar demandas futuras de receita através de cenários de aplicação. E tudo isso depende de manter uma liderança tecnológica e de engenharia contínua, uma questão central que a Zhipu precisa responder quanto ao volume de investimentos necessários.