Первый финансовый отчет Zhipu опубликован, и последнее заявление Чжан Пэна: переопределение «первичных принципов» коммерциализации AGI, верхняя граница интеллекта определяет ценовую политику

刚刚，Zhipu上市83天后，首份财报来了！

Самые-самые-самые данные, которые не могут не броситься в глаза, — это выручка Zhipu——

Годовой доход 7,24 млрд юаней, год к году +132%, и компания возглавляет в стране крупнейший по масштабу доход среди компаний больших моделей!

Пока весь отраслевой сектор больших моделей увяз в ценовых войнах, грязи, и полагался на сжигание денег ради масштабов, только что вышедшая на биржу компания Zhipu с этой своей первой отчетностью фактически продемонстрировала, что можно пойти совершенно противоположным путем.

Сразу посмотрите на несколько ключевых цифр:

• ARR платформы MaaS API — около 17 млрд юаней, за последние 12 месяцев рост в 60 раз

• После повышения цены на 83% против тренда, количество обращений к токенам не снизилось, а наоборот продолжило расти

• Валовая маржа выросла почти в 5 раз до 18,9%, годовая совокупная валовая маржа компании — 41%, сломав проклятие AI-индустрии «рост выручки без роста прибыли»

Почти в каждой цифре — разрушение, и еще раз разрушение — стереотипных представлений отрасли.

Когда-то Zhipu называли «китайской версией OpenAI», а сегодня в бизнес-модели она все дальше отдаляется от OpenAI, но становится все больше похожей на Anthropic.

Эта отчетность доказывает: коммерческий финал для больших моделей никогда не в том, чтобы быть дешевле кого-то, а в том, чтобы создавать более высокую ценность.

Как генеральный директор Zhipu Чжан Пэн сказал в только что проведенном телефонном совещании:

С момента основания Zhipu в 2019 году мы поставили «чтобы машины думали, как люди» в качестве единственной стратегической цели компании. За шесть лет эта цель ни разу не пошатнулась. Мы тоже сталкивались с сомнениями, с пережитыми неудачами, но бесчисленное количество фактов снова и снова подтверждало одно суждение — повышение верхней границы интеллекта — это единственная «первая принципиальность» в эпоху AGI для больших моделей.

На основе этой первой принципиальности мы дальше осознали: носителем для всеобщего распространения интеллекта является Token. Каждый человек и каждая организация могут вызывать интеллект через Token, создавая ценность. Поэтому коммерческую ценность в эпоху AGI можно свести к простой формуле: верхняя граница интеллекта × масштаб расхода Token. Верхняя граница интеллекта определяет право на ценообразование, а масштаб расхода Token — объем создаваемой ценности.

Как работают компании больших моделей в Китае — можно увидеть на примере Zhipu

Чтобы понять вес этой отчетности Zhipu, нужно сначала разглядеть нынешнее положение дел в отрасли больших моделей в Китае.

С середины 2024 года и по сей день ценовая война без сомнения стала ключевой «поле битвы», в которое завязались игроки в кругах больших моделей.

1 цент за миллион Token и бесплатные пожизненные вызовы — это стало паролем для привлечения трафика. Игроки меняют цену на объем, попадая в смертельный цикл: чем сильнее снижают цены, тем меньше прибыли, тем труднее инвестировать в технологии — и тем дальше снова падает способность улучшать модели.

Такова отрасль в целом: выбраться из этой убыточной ловушки очень трудно.

Согласно данным исследования, в 2024 году средняя валовая маржа в отечественной индустрии больших моделей составила -80% — компаниям приходилось находиться на чистой стадии вложений; в 2025 году средняя валовая маржа отрасли все еще на уровне -30%, и подавляющее большинство игроков продолжает поддерживать рост масштаба за счет сжигания денег.

Ценовые снижения дают только иллюзорное «процветание обращений», но не формируют здоровый коммерческий замкнутый цикл —

Чем сильнее снижают цену, тем меньше денег остается на разработку технологий, тем сложнее улучшать качество моделей, и в итоге все скатывается в «порочный круг»: удерживать за счет низкой цены клиентов с низкой ценностью, которым важна цена.

Против течения ценовой войны

В то время как вся отрасль соревновалась в том, кто установит более низкую цену, Zhipu в ответ приняла решение, которое стало неожиданностью для всех: повысить цены.

В марте 2026 года Zhipu запустила модель GLM-5-Turbo и одновременно повысила API-цены: средний рост по сравнению с предшественницей GLM-4.7 достиг 83%. На фоне того, что вся отрасль снижала цены, такой крупный рост некоторое время даже считали «самоотречением» — «отрезанием пути к себе».

Но в итоге результат пощечиной всем сомневающимся: после повышения цены количество обращений к токенам у Zhipu не упало — наоборот, продолжило устойчиво расти.

В течение 24 часов после релиза GLM-5 модель получила официальную интеграцию в продукты ведущих платформ, включая TRAE/Coze от ByteDance, Qoder от Alibaba, CodeBuddy от Tencent, CatPaw от Meituan, WanQing от Kuaishou, Baidu Intelligent Cloud и WPS Office и др.

Из десяти ведущих интернет-компаний Китая девять стали платящими клиентами Zhipu.

Логика здесь на самом деле проста: для корпоративных клиентов с реальными производственными (production-grade) потребностями цена никогда не является главным фактором, главным является эффект.

Модель, которая стабильно выполняет сложные задачи, не ошибается и реально снижает издержки и повышает эффективность, даже если стоит чуть дороже, гораздо ценнее модели «дешевле, но постоянно падает в ошибках».

Как сказал разработчик в сообществе:

Мы используем большие модели для ведения производственного бизнеса: одна ошибка может привести к потерям в несколько десятков тысяч или даже десятки миллионов. Так что, вместо того чтобы из-за экономии на Token нервничать и переживать, лучше заплатить больше и использовать надежную модель.

Повышение цен от Zhipu подтвердило ключевое предположение: верхняя граница интеллекта определяет право на ценообразование, а масштаб расхода Token определяет объем создаваемой ценности.

Когда эффект вашей модели достаточно силен и она реально решает ключевые проблемы клиентов, у вас появляется уверенность в ценообразовании — а не необходимость втягиваться в бесконечную ценовую войну.

Запускается маасовский (MaaS)飞轮

Многие люди по-прежнему воспринимают Zhipu как компанию, которая зарабатывает на том, что делает большие модели «под предприятия» и получает доход на этом этапе.

Но эта отчетность полностью разрушает это клише: стандартизированные доходы от MaaS API уже стали абсолютным ключевым двигателем роста Zhipu, а «飞轮» (кругооборот) коммерческой модели MaaS уже работает в полную силу.

Что такое MaaS? Model as a Service, модель как услуга.

Если сказать просто, это когда возможности большой модели упаковывают в стандартизированный API-интерфейс. Предприятия и разработчики платят по объему вызовов, не нужно самостоятельно развертывать и обслуживать модель — и можно сразу использовать возможности самых топовых больших моделей.

Именно так прошла бизнес-путь Anthropic. Как главный конкурент OpenAI, Anthropic с самого начала своего основания твердо выбирала маршрут «базовая модель + API-услуги»: более 80% доходов у нее поступает от API-вызовов со стороны предприятий и разработчиков.

В 2025 году годовая выручка Anthropic достигла 4,5 млрд долларов, увеличившись в 12 раз по сравнению с 2024 годом; а к концу года ARR превысил 9 млрд долларов. Валовая маржа заметно развернулась: с -94% в 2024 году до 40%, и это подтверждается реальными результатами, показывая реализуемость модели MaaS.

А Zhipu сейчас идет по пути, почти полностью совпадающему с Anthropic: в центре — барьер в виде верхней границы «интеллекта» модели, Token — основная форма продукта, а двигателем роста служит глубокое использование со стороны разработчиков и корпоративных клиентов.

Ключ роста — не за счет разовых кастомных проектов, а за счет того, что интеллектуальные возможности модели действительно внедряются предприятиями и разработчиками, используются в производственных сценариях, и формируется устойчивый, масштабируемый поток доходов.

Данные в этой отчетности косвенно подтверждают, что этот «飞轮» действительно крутится:

• MaaS API: ARR за прошлый год — порядка 17 млрд юаней; за последние 12 месяцев рост в 60 раз;

• Платформа уже обслужила 4 млн корпоративных пользователей и разработчиков, а также клиентов по всему миру — более чем в 218 странах и регионах;

• Zhipu уже стала одной из компаний с самым высоким объемом платного расхода Token в стране: базовый «пол» в Coding-сценариях остается стабильно устойчивым, а взрыв приложений вроде OpenClaw открыл еще и совершенно новое пространство для масштабов расхода Token.

Логика этого «飞轮» — по сути идеальный позитивный цикл: чем лучше работает модель, тем больше она привлекает клиентов с высокой ценностью; глубокие обращения таких клиентов приносят стабильный рост доходов и прибыли; а больше доходов, в свою очередь, позволяет инвестировать в разработку технологий — что еще больше улучшает качество модели.

Менять технологии на прибыль

Модель MaaS — это бизнес, где предельные издержки постоянно снижаются, а эффект масштаба очень сильный.

Модели достаточно один раз обучить и оптимизировать, чтобы обслуживать миллионы клиентов по всему миру. Чем больше объем вызовов, тем ниже стоимость одного Token, тем выше валовая маржа.

Вот почему Zhipu смогла в этой отчетности добиться скачкообразного роста валовой маржи. Согласно отчетности, валовая маржа платформы Zhipu MaaS API выросла в 5 раз по сравнению с прошлым годом; годовая совокупная валовая маржа заметно развернулась в плюс, существенно превосходя средний уровень по отрасли.

Ключевые драйверы улучшения прибыльности — три фактора:

• Во-первых, предельная оптимизация эффективности инференса моделей: за счет архитектурных инноваций и инженерной оптимизации стоимость инференса одного Token доведена до уровня ниже, чем в отрасли;

• Во-вторых, доля клиентов высокой ценности продолжает расти: у них показатели удержания и глубина вызовов значительно выше среднего по отрасли;

• В-третьих, позитивный эффект селекции от повышения цен: более высокая цена отсеивает клиентов, которые больше ценят эффект и обладают более высокой платежеспособностью. Коммерческая ценность таких клиентов намного выше, чем у клиентов с низкой ценностью, чувствительных к цене.

И еще более важно: исходя из текущего сильного импульса роста MaaS-бизнеса; это означает, что «飞轮» MaaS у Zhipu не просто уже запустился — он продолжает ускоряться.

От лаборатории Цинхуа до глобальной первой «линии»

То, что Zhipu смогла в ценовой войне пойти против тренда и повысить цены, запустить MaaS «飞轮», и то, на чем основана базовая уверенность снизу, — никогда не было вопросом маркетинга и операционной работы, а вопросом реальной технологической силы.

Многие знают: отправная точка Zhipu — технологическая команда Университета Цинхуа. С момента основания Zhipu не пошла по модному в отрасли пути «чистого GPT-подобного авто-регрессионного» устройства. Вместо этого она坚持 оригинальность, создав уникальную архитектуру с двунаправленным кодированием GLM + слиянием с авто-регрессией: изначально она дает преимущества — понимание длинного текста, низкую «галлюцинационность» и сильную логику — и заложила прочную основу для последующих технологических итераций.

В 2022 году Zhipu открыла исходный код модели GLM-130B с числом параметров в тысячу миллиардов (триллион). Она стала единственным продуктом в Азии, который был выбран для участия в Стэнфордском глобальном мейнстрим-оценивании больших моделей, а также, используя технологию квантования, обеспечила плавную работу на потребительских графических ускорителях. В итоге это одним рывком закрепило за Zhipu ключевое место в экосистеме отечественных open-source больших моделей.

С тех пор Zhipu буквально «впечатала» в костях идею «технологии разрабатываем сами», завершив создание полностью автономных, контролируемых по всей цепочке ключевых технологий; реализовала полную адаптацию под отечественные чипы, заложив основу для технологической безопасности и оптимизации затрат.

В индустрии больших моделей есть неоспоримая истина: верхний предел коммерциализации всегда определяется верхней границей возможностей модели.

Anthropic смогла обеспечить рост выручки в 12 раз за год — ключевое в том, что способности моделей серии Claude продолжают все ближе подбираться, а иногда и превосходить GPT; а Zhipu заняла первое место по выручке отечественных компаний больших моделей — ключевое тоже в возможностях моделей серии GLM, которые уже стабильно стоят в глобальной «первой линии».

За прошлый год Zhipu завершила быстрые итерации от GLM-4.5 до GLM-4.6, GLM-4.7, затем до GLM-5 и GLM-5-Turbo, поддерживая топовый для отрасли темп обновления базовой модели раз в 1–2 месяца.

И еще более важно: Zhipu завершила фундаментальный переход от ориентации на знания к ориентации на задачи, превратив GLM в интеллектуального агента, который может самостоятельно выполнять сложные задачи.

Ключ этого перехода — прорыв в AI Coding能力.

Для больших моделей программирование — основа для всех возможностей по выполнению сложных задач. Умение хорошо писать код означает, что модель обладает сильной логикой, сильным планированием и сильными возможностями вызова инструментов; она может разложить сложные требования на исполнимые шаги и в итоге выдать результат, который можно реально внедрить.

А сценарий Coding — это, на данный момент, самый зрелый с точки зрения коммерциализации и с самым высоким уровнем готовности платить. У Anthropic 70%–75% выручки приходятся на вызовы, связанные с генерацией кода.

Zhipu точно ухватила ключевой основной массив (core base).

Модель GLM-5, выпущенная в феврале 2026 года, еще и совершила скачкообразное улучшение от Vibe Coding к Agentic Engineering.

На всемирно признанных авторитетных тестах по программированию GLM-5 набрала 77,8 балла на SWE-bench-Verified и 56,2 балла на Terminal Bench2.0, уверенно удерживая первое место среди open-source моделей. Реальный пользовательский опыт уже приближается к флагманской модели Anthropic Claude Opus 4.5.

В всемирном авторитетном рейтинге Artificial Analysis GLM-5 занимает 4-е место в мире и 1-е среди open-source — уступая только GPT, Claude и Gemini, и уверенно вошла в глобальную «первую пятерку» AI.

Еще более стоит ожидать того, что Zhipu также вот-вот выпустит GLM-5.1.

Также выдвинула Token Architect Capability (TAC)

Эта отчетность — не просто первая сводка результатов после листинга Zhipu, а еще и полная комплексная реконструкция Zhipu. Она, опираясь на реальные данные, заставляет всю отрасль заново осознать Zhipu и заново определить критерии измерения ценности больших моделей.

Прошлые годы в индустрии больших моделей были омрачены большой ошибкой: все сравнивали, у кого больше параметры, у кого выше баллы на бенчмарках, и у кого ниже цена, но очень немногие задумывались о том, в чем вообще заключается ключевая ценность больших моделей.

Пусть даже бенчмарки высокие, если нельзя перенести результат в реальные сценарии и если модель не помогает компаниям и частным лицам создавать реальную экономическую ценность за деньги — то это не имеет смысла.

Именно исходя из этого предположения в этой отчетности Zhipu впервые выдвинула концепцию Token Architect Capability (Token Architect Capability, сокращенно TAC) и представила поддающийся количественной оценке трехмерный фреймворк ценности AI:

TAC = количество интеллекта, выражающееся в вызовах × качество интеллекта × эффективность, превращающая интеллект в экономическую ценность

• Количество: сколько Token готовы вызывать предприятия и отдельные лица каждый день, сколько задач и какой объем работ они готовы передать AI для обработки;

• Качество: достаточно ли эти Token исходят от достаточно умных и надежных моделей, могут ли они стабильно выдавать результаты, которые можно реально передать в работу (deliverable);

• Эффективность: могут ли задачи, обработанные AI, действительно превращаться в измеримый экономический результат, обеспечивая реальное снижение издержек и рост эффективности.

Zhipu считает, что в будущем ключевая конкурентоспособность организаций и отдельных лиц будет все больше зависеть от уровня TAC.

А то, что делает Zhipu, — это никогда не было просто продавать модель «под Token». Это инфраструктура, повышающая уровень TAC всего общества, предоставляющая каждому предприятию, каждому разработчику и каждому индивиду базовый фундамент способностей, чтобы превращать интеллект в результаты, которые можно передавать как экономические достижения.

Появление этой концепции знаменует, что отрасль больших моделей в Китае официально переходит из гонки за Параметрами, из внутренней конкуренции за бенчмарки и из грязи ценовых войн — в новую стадию конкуренции за интеллектуальную архитектуру.

Раньше мы оценивали компанию больших моделей по тому, каковы ее параметры и сколько она привлекла финансирования; а в будущем, оценивая компанию больших моделей, мы будем смотреть на то, на сколько TAC она помогает клиентам повышать, и на сколько реальной экономической ценности она позволяет превратить интеллект в конкретные результаты.

А эта отчетность Zhipu — лучшее примечание к тому новому времени.

Когда весь отраслевой сектор полагался на сжигание денег ради масштабов, и на низкие цены ради трафика, Zhipu уже вышла на здоровый замкнутый коммерческий цикл: «технологический прорыв → лидерство по эффекту → право на ценообразование → масштабируемый доход → прибыль → повторные инвестиции в технологии».

Эта отчетность доказывает: большие модели — это хорошая коммерческая история, которая действительно создает ценность и выходит в прибыль; и компании больших моделей в Китае тоже могут проложить путь, который принадлежит им самим — и который позволяет состязаться на одной сцене с глобальными топ-игроками.

Во второй половине отрасли компаний больших моделей в Китае, наконец, удалось вернуться от шума ценовых войн к правильному пути — технологиям и коммерции.

Источник статьи: 量子位

Предупреждение о рисках и отказ от ответственности

        На рынке есть риск, инвестируйте осторожно. Эта статья не является персональной инвестиционной рекомендацией и не учитывает особые инвестиционные цели, финансовое состояние или потребности конкретных пользователей. Пользователи должны оценить, соответствуют ли любые мнения, взгляды или выводы, содержащиеся в этой статье, их конкретным обстоятельствам. В случае инвестиций ответственность несет сам инвестор.