Перший річний звіт першої компанії у галузі великих моделей: найвищий дохід у країні, Чжан Пеньг про Token-економіку

Запитайте ШІ · Як економіка токенів змінить екосистему штучного інтелекту?

31 березня, «перша компанія з глобальними великими мовними моделями» — компанія Zhipu AI — подала перший фінансовий звіт після виходу на біржу. Звіт показує, що станом на 31 грудня 2025 року Zhipu AI досягла річного доходу понад 724 мільйони юанів (RMB, далі так само), що на 131,9% більше в річному вимірі. З точки зору масштабу доходу Zhipu AI уже стала найбільшою в Китаї за обсягом виручки компанією з великими мовними моделями. Натомість інша компанія з ринку Гонконгу, що займається великими мовними моделями, MiniMax, у фінансовому звіті, оприлюдненому 2 березня, повідомила, що загальний дохід минулого року становив 79.04M доларів США (близько 543 млн RMB) із зростанням на 158,9% у річному вимірі.

Зростання виручки на 131,9%: збитки зростають, валова маржа під тиском

Згідно зі звітом, у 2025 році Zhipu AI отримала виручку 724 мільйони юанів, що на 131,9% більше в річному вимірі; чистий збиток за 2025 рік становив 4,7 млрд юанів, що більше, ніж 2,9 млрд юанів у 2024 році. У фінансовому звіті зазначено, що це в основному пов’язано з тим, що витрати на R&D (наукові дослідження та розробки) продовжують зростати. Щодо валової маржі: у 2025 році компанія зафіксувала майже 300 млн юанів, що на 68,7% більше, але валова маржа знизилася — з 56,3% у 2024 році до 41,0% у 2025 році. У звіті сказано, що це головним чином зумовлено підвищенням частки бізнесу з хмарного розгортання та поетапним зниженням валової маржі бізнесу з локального розгортання.

Zhipu AI підкреслила, що наразі серед топ-10 інтернет-компаній у Китаї 9 з них глибоко використовують її моделі GLM. До березня 2026 року кількість зареєстрованих підприємств і користувачів Zhipu AI перевищила 4 млн, а послуги надаються більш ніж у 218 країнах і регіонах світу.

Згідно з попередньою класифікацією, за весь 2025 рік дохід Zhipu AI від локального розгортання становив 534 мільйони юанів, що на 102,3% більше, та становив 73,7% від загальної виручки; дохід від хмарного розгортання — 190 млн юанів, що на 292,6% більше, та становив 26,3%.

Крім того, у фінансовому звіті Zhipu AI заявила, що через те, що наявна раніше класифікація, яка була головно орієнтована на розгортання, більше не могла охопити продукти компанії, вона розділила їх за формою бізнесу та ключовими лініями продуктів. За цим підходом виручка бізнесу відкритої платформи та API у 2025 році становила 190 млн юанів, що на 292,6% більше, і становила 26,3% від загальної виручки; виручка в сегменті корпоративних інтелектуальних агентів минулого року становила 160 млн юанів, що на 248,8% більше, та 22,9% від загальної суми доходів; корпоративні універсальні великі мовні моделі у 2025 році принесли 360 млн юанів, що на 70,5% більше, і становили 50,4% від загальної суми доходів; технічні послуги та інші доходи — 2,5 млн юанів, що на 31,6% більше, та 0,4% від загальної суми доходів.

Уартість виклику API зросла на 83%, але попит усе ще перевищує пропозицію

У своєму першому фінансовому звіті після виходу на біржу Zhipu AI висунула два поняття: по-перше, «епоха TAC». Zhipu AI стверджує, що в «епоху TAC», коли великі моделі матимуть замкнений цикл можливостей для виконання задач на довгому горизонті, ключову конкурентну перевагу буде переосмислено як TAC (Token Architecture Capability, тобто можливості архітектури токенів).

По-друге, «операційна система для великих мовних моделей» (LLM-OS). Zhipu AI вважає, що традиційна OS (операційна система) є диспетчером апаратних ресурсів, тоді як LLM-OS (операційна система для великих мовних моделей) — це інтелектуальний диспетчер. Великі мовні моделі «поглинають» програмне забезпечення; у майбутній обчислювальній платформі це більше не буде суцільним нашаруванням App, а радше співпрацею «магазину API» та матриці агентів. Хто має свою модель у системному ядрі, той і визначає право на архітектуру наступного покоління обчислень.

Коли його запитали, чи вже Zhipu AI почала розбудову в межах цих двох концепцій, Чжан Пен відповів, що наразі TAC — це те, що вже відбувається, наприклад, економіка токенів, ефективність конверсії токенів тощо. Також деякі компанії, окрім того, щоб платити зарплату, можуть видавати токени як частину зарплати співробітникам; це означає, що самі токени вже мають економічну цінність і цінність для інтелекту. Крім того, операційна система для великих мовних моделей (LLM OS) — це не лише рівень концепції: Zhipu AI давно стежить за цим майбутнім трендом і разом із партнером екосистеми та постачальниками операційних систем обговорює, чи можна в майбутньому глибоко інтегрувати можливості базової моделі з операційною системою, щоб отримати новий досвід користування продуктами.

Згідно зі звітом, станом на березень цього року ціна виклику API Zhipu AI зросла на 83% порівняно з кінцем минулого року, але попит усе ще перевищує пропозицію. Щодо цієї ситуації Чжан Пен зазначив, що в усьому ринковому середовищі компаній, які надають API-послуги на основі обчислювальних потужностей, дуже багато. Те, що клієнти приймають підвищення цін Zhipu AI і продовжують вибирати її, демонструє, що можливості моделі справді є попереду. «Я вважаю, що сутність довгострокової ціни визначається цінністю. Ресурси, які можуть ефективно замінювати людську працю, підвищувати ефективність конверсії та рівень інтелекту, є дефіцитними й цінними. Ми більше зосереджуємося на цінності, яку створює одиниця токена, та на цінності, яку це приносить клієнтам. І лише коли клієнти визнають цю цінність, вони будуть готові нести вищі витрати для використання. Я вірю, що право на ціноутворення все одно визначається лідерством, яке забезпечують наші технологічні можливості та довгострокові тренди».

Говорячи про ключові бар’єри Zhipu AI в ринковій конкуренції, Чжан Пен зазначив, що з технічного погляду Zhipu AI постійно зберігає лідерство в Coding та Agentic-послугах; крім того, Zhipu AI ще давно накопичила значні ресурси для комерціалізації екосистеми, зокрема понад 4 млн підприємств і користувачів-розробників. Ці розробники та компанії, спираючись на базові можливості моделей Zhipu AI, API та Token, створюють потужні можливості TAC, які з часом впливатимуть на ширші кола підприємств, розробників і користувачів.

З точки зору конкуренції Чжан Пен вважає: «Великі компанії обов’язково розроблятимуть власні рішення, але не обов’язково зможуть у всіх сценаріях досягати достатньої конкурентоспроможності — це зумовлено обмеженнями ресурсів. Крім того, великі компанії самі є складною екосистемою, і вони не будуть повністю покладатися на себе в усіх вузлах. Вони також залучатимуть талановитих технологічних постачальників, щоб забезпечити «свіжий кровотік» для екосистеми та уникнути втрати переваги в будь-який момент часу. У період швидкої технологічної ітерації та коли можливості моделей усе ще домінують, незалежні компанії з великими мовними моделями мають вроджену перевагу — саме це і є ключовим, на чому тримається Zhipu AI».

Підготували матеріал і написання: журналіст Nandu N Video, Лінь Веньці