Zhipu MaaS ARR досяг 1.7B юанів, підкреслюючи цінність інтелектуальної платформи

Питай AI · Сила архітектури токенів: як вона переформатуватиме стандарти вимірювання цінності для підприємств?

Мета Zhipu — щоб кожна крапля токенів перетворювалася на економічні прирости, які можна здати в реалізацію.

Згідно з повідомленням “з ранніх IPO”, Zhipu (2513.HK) 31 березня опублікувала звіт про результати за весь 2025 рік станом на 31 грудня 2025 року — це перший її звіт з моменту, як 8 січня цього року вона стала “першою у світі компанією з великомасштабних моделей”.

Звітність показує, що у 2025 році виручка Zhipu перевищила 724 мільйони юанів, зростанням на 131,9%, і надалі стабільно утримує перше місце серед компаній з вітчизняних великомасштабних моделей за доходами.

Серед чинників, повний вибух MaaS-платформи (тобто бізнесу відкритої платформи та API) став ключовою причиною зростання результатів Zhipu — наразі ARR платформи MaaS Zhipu становить близько 1,7 млрд юанів, і за останні 12 місяців зріс у 60 разів. Завдяки надекстремальній інженерній оптимізації “інференсу” (side) Zhipu значно знизила собівартість Token на одиницю, що істотно покращило рівень операційного прибутку бізнесу: валова маржинальність платформи MaaS зросла майже в 5 разів — до 18,9%, що далеко перевищує показники галузі.

Варто зазначити, що Zhipu вперше визначила цінність AI-продуктивності — Token Architect Capability (ТAC), тобто “розумний обсяг викликів × розумна якість × ефективність економічної трансформації”. З огляду на безперервне зростання потреб підприємств у TAC, платформа MaaS Zhipu перетворюється на інфраструктуру, що поєднує базові моделі й прикладні рішення для індустрій.

На думку CEO Zhipu Чжан Пеня, підвищення верхньої межі інтелекту — це єдине “першопричинне” у добу AGI для великих моделей. У 2026 році Zhipu ще глибше досліджуватиме прорив за верхньою межею інтелекту, спрямовуючи інновації в парадигмах і як базова платформа безперервно виводячи токени високої якості.

Найбільш схожа на Anthropic китайська компанія з великомасштабними моделями

Незаперечно, що Anthropic є однією з найбільш обговорюваних у світі компаній у сфері AI за минулий рік, і логіка її зростання дуже чітка, а саме: зосередитися на тому, щоб передавати найсильнішу модель через API для підприємств і розробників, залучаючи інтелект до створення економічної цінності. Від кінця 2024 року до кінця 2025 року ARR Anthropic швидко стрибнув з 1 млрд доларів до 9 млрд доларів — і це також показує: коли модель достатньо сильна, сам API є найкращою бізнес-моделлю.

Насправді Zhipu також є нині найбільш схожою на Anthropic китайською компанією з великомасштабними моделями — раннє зростання Anthropic спиралося на те, що модель часто й високочастотно використовували глобальні розробники, і зростання Zhipu явно відбувається так само. Одним із доказових даних є те, що у 2025 році Zhipu стала першою в Китаї, яка запустила програмний пакет “GLM Coding Plan”, і швидко охопила глобальний ринок: кількість платних розробників швидко перевищила 242 тис., обсяг викликів Token за 6 місяців зріс у 15 разів, тоді як розробники якраз є найбільш чутливою групою до верхньої межі інтелекту, що сприймається. У цьому році в лютому, навіть після підвищення ціни на 30% і скасування знижки для першої покупки, програмний пакет Zhipu лишився у стані “попиту більше за пропозицію”, ставши одним із AI-послуг з найшвидшим темпом зростання у світі.

З іншого боку, **приблизно 80% доходу Anthropic надходить від сервісів корпоративних API-викликів. Подібно до цього, спираючись на BigModel.cn, платформа MaaS Zhipu вже стала центром, який з’єднує базові моделі з 4 млн корпоративних застосунків і розробників.**Серед топ-10 китайських інтернет-компаній уже 9 щодня здійснюють глибокі виклики GLM, і вже протягом 24 годин після випуску кожної нової моделі їх визнає більшість провідних компаній. Наприклад, після випуску флагманської базової моделі Zhipu GLM-5 протягом 24 годин вона отримала офіційне підключення від таких провідних платформ, як ByteDance TR A E, Alibaba Qoder, Tencent CodeBuddy, Meituan CatPaw, Kuaishou 万擎 (Vanqing), Baidu Intelligent Cloud та WPS Office.

У глобальному вимірі Zhipu також уже реалізувала цінність Token у всьому світі: неодноразові випуски моделей отримували значну увагу на міжнародному ринку. Наразі моделі GLM повністю розгорнуті в таких глобальних провідних хмарних сервісах, як Google Vertex AI, AWS Bedrock, Fireworks, Cerebras, а також інтегровані в міжнародні основні платформи агрегації моделей, зокрема OpenRouter, Vercel; у рейтингу оплачених моделей OpenRouter GLM займає місце NO.1. Крім того, GLM також стала моделлю за замовчуванням на міжнародно відомих платформах для Coding (наприклад, Windsurf) та CodingAgent (наприклад, OpenCode).

“Зростання обсягу і ціни одночасно” відображає прагнення до “верхньої межі інтелекту”

Звісно, за вибухом комерціалізації MaaS-платформи Zhipu стоїть екстремальне прагнення Zhipu до “першопричинності” в добу AGI — до “верхньої межі інтелекту”.

У 2025 році Zhipu завершила галузевий стрибок-переход від програмування в стилі атмосфери (Vibe Coding) до інженерії агентів (Agentic Engineering) — часті випуски GLM-4.5, 4.6, 4.7 і далі до GLM-5 та 5-Turbo безперервно утримували позиції №1 серед глобальних open-source моделей, №1 серед китайських моделей; у глобальних моделях вони поступаються лише GPT, Claude і Gemini, стабільно тримаючись у першій групі. При цьому GLM-5 в рейтингу Artificial Analysis Intelligence Index набрала 50 балів — уперше у відкритих моделях з ваговими коефіцієнтами досягнуто такої високої оцінки.

Крім того, власнорозроблений фреймворк Slime від Zhipu реалізував революцію в ефективності асинхронного підкріплювального навчання, а разом із власними алгоритмами модель змогла ефективно навчатися на понад 10k реальних середовищ програмної інженерії, що підтримало створення першої у світі базової моделі OpenClaw — GLM-5-Turbo. Одночасно GLM-5 завершила дизайн спільної м’яко-твердотієї координації для вітчизняних чипів: завдяки інноваційним стратегіям квантування використання відеопам’яті стиснули до межі, і одна вітчизняна серверна машина може стабільно виконувати розгортання; витрати знизилися на 50%. На вітчизняних чипах досягнуто рівень ефективності інференсу, зіставний із топовими міжнародними чипами, що формує технічне замикання “верхня межа інтелекту + автономна обчислювальна база”.

Спираючись на впевненість, яку дає високорівневий інтелект, Zhipu цього року в першому кварталі підвищила ціну для викликів API на 83%; навіть попри це, ринок усе ще демонструє дефіцит попиту та пропозиції: обсяг викликів зріс на 400%, що знову підтверджує — токени високої якості нині є дефіцитним ресурсом; хто володіє верхньою межею інтелекту, той і контролює важелі ціноутворення.

З усього вищенаведеного нескладно зробити висновок, що “верхня межа інтелекту як бар’єр, а API як основна форма продукту” — це бізнес-шлях, який Anthropic і Zhipu зараз реалізують.

Чжан Пен наголошує: після того як Zhipu стала одним із лідерів на внутрішньому ринку за обсягом оплачуваного споживання Token, прорив за верхньою межею інтелекту ще більше стимулюватиме експоненціальне зростання обсягу споживання Token — оскільки що сильнішою є модель і що глибші та складніші сценарії використання у користувачів, то більше збільшується обсяг викликів Token.

“10-кратне зростання ARR Anthropic за минулий рік і 60-кратне зростання платформи API Zhipu — обидва показують, що зростання вже не є лінійним. Водночас позитивний зворотний зв’язок у бізнесі підтримує нас інвестувати в більші обчислювальні потужності та R&D, ще більше піднімаючи верхню межу інтелекту. Цей гіперцикл уже запущений.” — сказав Чжан Пен.

Довгострокова цінність “інтелектуальної бази” має ймовірно й надалі розкриватися

Можна сказати, що Zhipu за своєю суттю не є традиційною софтверною компанією в класичному розумінні, а є природною лабораторією інтелекту, яка вірить у AGI.

“Наш рівчак не в нарощуванні обчислювальної потужності, а в фундаментальній деконструкції природи інтелекту та здатності перетворити це розуміння на соціальну продуктивність.” — зазначив Чжан Пен. “Поглянувши в 2026 рік, інтелектуальна парадигма еволюціонуватиме від легковагого Vibe Coding до індустріального Agentic Engineering; згодом — до цифрових інженерів, здатних до автономного планування, сенсорного сприйняття середовища та самоповедінкового ітеративного вдосконалення. Врешті-решт буде досягнуто замкненого циклу виконання Long-horizon Task (довгострокові завдання), який підтримує подолання багатьох ітерацій і має логічну послідовність; це ще більше спричинить прорив за верхньою межею інтелекту та експоненціальне зростання викликів Token”.

Також Чжан Пен пояснив: у добу великомасштабних моделей, коли великомасштабна модель матиме здатність замкненого циклу виконання довгострокових завдань, ключова конкурентоспроможність буде переосмислена як TAC (Token Architecture Capability, здатність архітектури токенів).

З цього погляду клієнти Zhipu сьогодні — незалежно від того, чи це підприємства, розробники, чи продуктові користувачі — за своєю суттю використовують AI, щоб створювати продуктивність і генерувати економічну цінність. Коли великомасштабна модель матиме здатність замкненого циклу виконання довгострокових завдань, у майбутньому стандарт оцінки цінності організацій і співробітників визначатиметься тим, наскільки вона як архітектор токенів уміє передавати агентам завдання. А Zhipu, як постачальник базових моделей, у сегменті корпоративних сервісів передає підприємствам не лише самі моделі, а здатність реально допомогти підприємствам ефективно використати моделі й побудувати TAC-цифрових працівників.

“TAC = розумний обсяг викликів × розумна якість × ефективність економічної трансформації. У майбутньому стандарт оцінки цінності для окремої особи або організації більше не полягатиме в тому, скільки інформації вона має, а в тому, що вона як Token-архітектор будує складні агентні системи в рамках заданого бюджету та керує автономною роботою складних Agent систем великомасштабної моделі. Мета Zhipu — стати інфраструктурою, що підвищує TAC всього суспільства, щоб кожна крапля токенів перетворювалася на економічні прирости, які можна здати в реалізацію.” — додав Чжан Пен.

У довгостроковій перспективі інтерес ринку неминуче повернеться до ефекту моделей: якщо модель стає кращою, то бізнес-модель матиме більше можливостей для scaling up.

Як раніше зазначав JPMorgan, модельні можливості є фундаментальним елементом, який визначає довгострокову конкурентоспроможність: довгострокова економічна ефективність провайдерів великомасштабних моделей значною мірою залежить від того, чи здатні вони в кількох циклах технічного розвитку утримувати модельні можливості на позиціях глобального лідера. При цьому форма бізнес-моделі, спосіб розгортання та структура короткострокової маржі прибутку значною мірою є проявом цієї здатності в “підвальному” (downstream) виконанні.

А Zhipu, очевидно, вже першою зайняла відповідні позиції в таких вимірах, як технічні можливості, прогрес комерціалізації та побудова екосистеми; тому довгострокова цінність “інтелектуальної бази в добу AGI” має ймовірно й надалі розкриватися.