Інтелектуальна спектра трансформується у "Китайський Anthropic": контроль цін, ефект масштабу та швидкість трансформації є ключовими викликами

Коли Zhipu опублікувала перший фінансовий звіт після виходу на ринок, ринок виявив, що ця компанія, яка раніше позиціонувалася як «Китайський OpenAI», тихо змінює стратегічний курс. Звіт показує, що у 2025 році дохід компанії склав 720 мільйонів юанів, що вдвічі більше ніж попереднього року, але чистий збиток становив 4,718 мільярдів юанів, що еквівалентно втраті 5 юанів на кожен зароблений юань. За цими даними криється ключовий поворот у галузі великих моделей — від технічної конкуренції до комерційної реалізації.

Зміни у структурі доходів розкривають глибоку логіку стратегічної трансформації. Внутрішньо локалізовані доходи знизилися з високого рівня до 73,7%, тоді як хмарні послуги зросли з 15,5% до 26,3%. Хоча валова маржа хмарного бізнесу становить лише 18,9%, значно нижча за 48,8% локалізованих рішень, компанія все ж створила дві дочірні компанії — Beijing Zhiyuan Chengzhang Technology Co., Ltd. та Hangzhou ZhiFu Qianhang Technology Co., Ltd., — зберігаючи ядро досліджень і розробок у материнській компанії, а також поступово передаючи бізнеси з корпоративних рішень і приватних розгортань до дочірніх компаній. Така структура фактично спрямована на перехід від важких активів до легких — продажу токенів.

Зменшення витрат на R&D у порівнянні з капітальними витратами підтверджує тонке управління витратами. У 2025 році витрати на R&D склали 3,18 мільярда юанів, що у 4,4 рази більше за дохід, причому понад 70% припадає на обчислювальні ресурси. Водночас капітальні витрати різко знизилися з 460 мільйонів до 74,7 мільйонів юанів, зменшившись більш ніж на 80%. Компанія змінила модель оренди GPU, перейшовши до закупівлі обчислювальних потужностей за потребою, що підвищує гнучкість, але закладає довгострокові ризики щодо зростання витрат. Звіт показує, що на рахунку є 2,26 мільярда юанів готівки, а також залучено 4,5 мільярда юанів через IPO і 5,2 мільярда юанів у незалучених банківських кредитах. За нинішньої швидкості витрат понад 3 мільйони юанів на місяць, ці резерви вистачать на кілька років.

У той час як галузь загалом занурена у цінову війну, Zhipu стала першою вітчизняною компанією великих моделей, яка наважилася підвищити ціни. У першому кварталі 2026 року ціна API була підвищена на 83%, а кількість викликів зросла на 400%. Зокрема, у лютому скасували першу знижку на покупку пакету GLM Coding Plan, ціна якого зросла більш ніж на 30%; у березні запустили модель GLM-5-Turbo, ціна API зросла ще на 20%. Хоча у пакеті “Лобстер” місячна карта за 39 юанів містить 35 мільйонів токенів, а просунута версія за 99 юанів — 100 мільйонів токенів, ринок голосує грошима: станом на березень 2026 року кількість зареєстрованих користувачів перевищила 4 мільйони, а річний регулярний дохід MaaS (ARR) досяг 1,7 мільярда юанів, збільшившись у 60 разів за 12 місяців.

Ця “зворотна” цінова політика базується на бізнес-логіці Anthropic. Як зразок зростання у галузі AI, Anthropic за 15 місяців підняла ARR з 1 мільярда до 19 мільярдів доларів, причому 80% доходів припадає на корпоративний API, а монетизація кожного користувача у 8 разів ефективніша за ChatGPT. Генеральний директор Zhipu, Чжан Пень, прямо заявив на звіті: “Коли модель достатньо потужна, API — це найкраща бізнес-модель.” Однак різниця у показниках очевидна: станом на квітень 2026 року ARR Anthropic вже склав 300 мільярдів доларів, оцінка — 380 мільярдів доларів, мультиплікатор PS — близько 12 разів; тоді як ринкова капіталізація Zhipu становить приблизно 350 мільярдів гонконгських доларів, дохід за 2025 рік — 7,24 мільярда юанів, мультиплікатор PS — до 450 разів. Така переоцінка зумовлена як дефіцитом AI-компаній на Гонконгській біржі, так і очікуваннями ринку щодо “китайського Anthropic”.

Щоб підтримати цю історію, Zhipu має подолати три основні виклики. По-перше, — стабільність цінової політики. Хоча підвищення цін не знизило попит, у фінансовій звітності не розкрито конкретний розподіл доходів API між каналами розповсюдження, проектами та платформами. У контексті, коли модель оновлюється в середньому кожні 3 місяці, залишається питання, як протистояти конкуренції з боку Alibaba, ByteDance та інших, які є і клієнтами, і суперниками. По-друге, — прорив у масштабах. Формула Zhipu “інтелектуальний верхній рівень × масштаб споживання токенів” залежить від витрат на R&D, а чи зможе вітчизняна адаптація чіпів наблизитися до NVIDIA — безпосередньо вплине на криву витрат. Якщо доходи збережуть понад 130% зростання у складних умовах, а темпи R&D знизяться, теоретично можна буде знизити рівень витрат на R&D до розумного рівня за 2–3 роки. Нарешті, — швидкість трансформації. Внутрішньо локалізовані рішення все ще приносять 70% доходів, але їхня валова маржа знижується, а навантаження на доставку зростає. Zhipu потрібно швидко збільшити частку API у хмарних сервісах, щоб перейти до моделі “збирання платні за токени” — легкого активу.

Міжнародна експансія стає новим драйвером зростання. За минулий рік Zhipu через “експорт токенів” уклала партнерства з країнами Близького Сходу та Південно-Східної Азії, охоплюючи понад 50 країн і регіонів. За рахунок технічної ліцензії вона розширює масштаб споживання токенів і створює додаткову цінність у бізнес-формулі.

Зараз змагання у секторі Agent-Framework. Zhipu, DeepSeek, Kimi, Alibaba та інші компанії намагаються визначити стандарти галузі, щоб здобути перевагу. Історичний досвід показує, що після запуску на рівні застосунків, інфраструктурний рівень здатен розкрити масштабний потенціал. Для великих моделей важливо не лише підтвердити їхні можливості, а й формувати майбутній дохід через застосунки. А для цього потрібно постійно підтримувати технологічну перевагу та інженерну спроможність — питання, яке залишається ключовим для Zhipu.