DeepSeek 2.0 момент? Вартість Zhipu перевищила трильйон, GLM-5.2 заполонив екрани

Автор: Сюй Чао, Wall Street Jingwen

Цього понеділка, загальна ринкова капіталізація Hong Kong Stock Zhipu під час торгів перевищила 1 трлн гонконгських доларів, зростання за рік понад 1900%. Це не просто ринок окремої акції — випуск великої відкритої моделі GLM-5.2 в Китаї переосмислює межі глобальних можливостей штучного інтелекту і також підняв дискусію про "DeepSeek 2.0" на біржовій платформі Уолл-стріт.

З точки зору продуктивності, GLM-5.2 отримав 74.4 у тесті FrontierSWE на довгострокове програмування, що лише на 0.7 менше за 75.1 у топ-моделі Anthropic Opus 4.8, і на 2.2 вище за GPT-5.5 з 72.6, ставши наразі моделлю з найвищим балом серед відкритих моделей, при цьому ціна на нього приблизно на 72% до 82% нижча за Opus 4.8.

Майже одночасно Anthropic був змушений закрити глобальний доступ до своїх флагманських моделей Fable 5 і Mythos 5 — Міністерство торгівлі США, посилаючись на регуляції експортного контролю, вимагало отримати урядовий дозвіл перед наданням відповідних послуг іноземцям. Внаслідок цих двох новин, швидко сформувалася оповідь про "обмеження США, відкритість Китаю".

На відміну від початку 2025 року, коли DeepSeek викликав шок, цього разу інвестиції не вийшли з Nvidia та американських AI-компаній, а навпаки — зосереджено вкладалися в китайські активи, що демонструє ознаки альтернативної торгівлі, а не панічного виведення. Головне питання для ринку: коли високопродуктивні відкриті моделі зможуть пропонувати близькі до закритих можливості за меншу ніж десяту частину вартості, і враховуючи, що американська політика безпосередньо обмежує глобальну доступність закритих моделей, чи відбулися структурні зміни у конкуренції в ланцюжку AI-індустрії?

GLM-5.2: Відкритий код вперше входить у передову конкуренцію закритих моделей

Головне значення GLM-5.2 полягає в тому, що він вводить відкриту модель у радіус конкуренції з закритими моделями, які раніше домінували у продуктивності.

За даними, опублікованими Zhipu, параметрична масштабність GLM-5.2 становить 753 мільярди, використовує архітектуру MoE (змішаний експерт), підтримує стабільний контекстовий вікно на 1 мільйон токенів і повністю відкритий за ліцензією MIT. У тесті FrontierSWE він отримав 74.4, тоді як Anthropic Opus 4.8 — 75.1, різниця близько 1%, і він перевищує GPT-5.5 з 72.6. У тесті PostTrainBench (оцінка здатності агентів тренувати малі моделі) GLM-5.2 отримав 34.3 і посів друге місце, поступившись лише Opus 4.8 з 37.2, і перевищив GPT-5.5 з 28.4.

Artificial Analysis у своєму індексі інтелекту v4.1 оцінив GLM-5.2 у 51 бал, випередивши MiniMax-M3 (44), DeepSeek V4 Pro (44) і Kimi K2.6 (43), і розмістив його між GPT-5.5 і Opus 4.8, ставши найвищою відкритою моделлю за рейтингом. Спільнота дослідників @jeremyphoward表示 зазначає, що "GLM-5.2 принаймні відповідає Opus 4.8 і GPT-5.5"; @matvelloso称其为 — "перша відкита модель, яка відповідає моїм щоденним стандартам".

Різниця все ще існує. У найскладнішому тесті SWE-Marathon, GLM-5.2 отримав 13.0, тоді як Opus 4.8 — 26.0; відсутність візуальних можливостей — ще один недолік. Але з точки зору інженерного розгортання, технологія IndexShare, яку вводить GLM-5.2 — повторне використання розрідженого уваги через перехресні шари з топ-k індексами — значно зменшує обчислювальні витрати при обробці дуже довгого контексту, що робить ціну за 1 мільйон токенів більш досяжною. Дослідницька організація Proximal оцінює, що GLM-5.2 — "перша модель, яка істотно зменшує технологічний розрив між Anthropic/OpenAI та іншими постачальниками".

Цінова логіка: передові можливості все ще підтримують премію

Структура ціноутворення GLM-5.2 пропонує нову рамку для оцінки вартості моделей AI.

Ціна за вхідні/вихідні токени у GLM-5.2 приблизно на 72% до 82% нижча за Opus 4.8. Однак у звіті JPMorgan зазначають, що порівняно з GLM-5.1, GLM-5.2 фактично є підвищенням цін: у GLM-5.1 застосовувалася диференційована тарифікація, частина використання могла коштувати дешевше; у GLM-5.2 ціна стала єдиною для всіх рівнів, і фактична середня ціна для клієнтів зросла. Оскільки покращення продуктивності здебільшого досягається за рахунок підкріплювального навчання і оптимізацій після тренування, а не за рахунок масштабного збільшення моделі, базова вартість залишається стабільною, і ця корекція може покращити валову маржу Z.ai.

JPMorgan робить висновок: "Зріла стратегія ціноутворення для стиснення, але GLM-5.2 демонструє, що передове оновлення може мати протилежний ефект." Вони вважають, що ціноутворення моделей AI демонструє структурну диференціацію: базові діалоги, прості резюме, стандартна допомога з кодом вже товаризовані і будуть піддаватися ціновій конкуренції, і DeepSeek є яскравим прикладом цього; натомість передові можливості, що відкривають нові робочі процеси і підвищують ефективність — особливо у програмуванні, агентських системах, автоматизації бізнес-процесів і довгому контексті — при логіці "оплати за завдання, а не за токени" можуть зберігати або навіть підвищувати цінність.

Для інвесторів це має безпосереднє значення: перспективи монетизації компаній на рівні моделей залежать від здатності постійно переходити до більш складних і цінних завдань, а не лише від масштабування існуючих можливостей.

Зняття моделей Anthropic: ризик доступності закритих моделей стає реальністю

Різке зняття Fable 5 і Mythos 5 перетворює ризик доступності закритих комерційних моделей із абстрактної дискусії у прямий удар.

За повідомленням Bloomberg, Говард Лутнік посилається на статтю 744.22(b) "Експортного управління" і вказує, що ці моделі мають "неприйнятний ризик" використання іноземними військовими розвідками, і вимагає від Anthropic отримати ліцензію Мінторгу перед наданням доступу будь-яким іноземцям, інакше загрожують кримінальні та цивільні санкції.

Звіт аналітичної компанії Oriental Securities цитує медіа, що дослідники Amazon успішно прорвали безпеку Mythos і виявили щонайменше чотири вразливості у Fable 5 при певних підказках, що вважається ключовим фактором для регуляторного втручання. Anthropic одразу закрив глобальний доступ до обох моделей і заявив, що урядова реакція є "неконтрольованою", попереджаючи, що розгортання нових передових моделей у такій ситуації може фактично зупинитися.

За повідомленням Wall Street Jingwen, технічна команда Anthropic цього понеділка провела переговори з чиновниками Мінторгу США.

Аналізи вказують, що ця подія вплине на галузь у двох напрямках: по-перше, компанії і розробники, що залежать від закритих моделей, стикаються з ризиком бізнес-непреривності і зростанням попиту на альтернативи; по-друге, відкриті моделі з відкритим кодом і можливістю локального розгортання мають природні переваги у контролі, і GLM-5.2 саме на цій межі пропонує продуктивність, близьку до передових, за значно нижчою ціною.

Ця регуляторна тенденція також привернула увагу інших AI-лабораторій. За даними джерел, головний стратег OpenAI Джейсон Квон повідомив співробітникам, що компанія оцінює вплив цієї політики і назвав ситуацію "швидко змінною і з великою кількістю невідомих". Головний юрист OpenAI Че Чанг у внутрішніх повідомленнях наголосив, що при спільному реагуванні на регуляторну невизначеність "не слід намагатися координувати відповіді, оскільки антимонопольне законодавство тут застосовне".

Ринкова оцінка: альтернативна торгівля, а не паніка ліквідації, збереження попиту на обчислювальні ресурси

Ця хвиля ринку суттєво відрізняється за структурою від події DeepSeek, але довгострокова логіка галузі переосмислюється.

Шок DeepSeek був несподіваним "чорним лебедем", що викликав продажі в американському AI-секторі. Випуск GLM-5.2 — це подія, очікувана протягом 18 місяців, — ринок вже врахував конкуренцію китайських відкритих моделей, і цей факт підтверджується переоцінкою китайських AI-активів, тоді як американські AI-компанії наразі не зазнали системних ударів. JPMorgan називає цю ситуацію "альтернативною торгівлею", а не "панікою ліквідації". Після підвищення цільової ціни Zhipu до 1800 гонконгських доларів, його акції зросли до близько 2400 доларів, перевищуючи останню ціль, що свідчить про те, що ринкові ціни вже йдуть попереду аналітичних прогнозів.

Згідно з думкою Oriental Securities, багато внутрішніх моделей у глобальних рейтингах залишаються відкритими і мають високий рівень продуктивності; з урахуванням зняття двох провідних моделей Anthropic, очікується зростання API-запитів до вітчизняних моделей, а попит на обчислювальні ресурси і Token-сервіси залишатиметься високим.

Річ Пріворотскі також зауважує, що AI-сектор зараз перебуває під впливом двох сил: з одного боку — прискорення застосування і зростання попиту на обчислювальні ресурси; з іншого — посилення дефляції токенів, сумнів у монетизації і постійне розширення пропозиції акцій. На даний момент ринок більше зосереджений на другому. Однак з довгострокової логіки галузі випливає, що зниження вартості і зниження бар’єрів доступу можуть одночасно стимулювати споживання токенів і попит на обчислювальні ресурси. Експерти вважають, що зростання частки відкритих моделей і високий попит на обчислювальні ресурси стають ключовими змінними для переоцінки AI-індустрії.