Resumen del contenido clave
En el primer semestre de 2026, los ingresos de Zhipu aumentaron drásticamente en un 400% (954 millones de yuanes), aunque fueron ligeramente inferiores a las expectativas; las pérdidas disminuyeron y la inversión en I+D continuó creciendo (2130 millones de yuanes). Hubo un cambio significativo en la estructura de ingresos: la proporción de la plataforma abierta/API aumentó del 15% al 86%, marcando la entrada de la empresa en una fase de comercialización a gran escala. El punto más destacado es el cambio en la estrategia tecnológica: en lugar de acumular una gran cantidad de parámetros en los modelos, Zhipu se centra en mejorar su capacidad mediante “entrenamiento posterior” y, al mismo tiempo, reduce los costos (el precio de GLM-5.3-Flash es incluso más competitivo que el de otros líderes del sector). Para hacer frente a la presión de los costos de computación, Zhipu ha construido su propio centro de datos con chips nacionales, adquirido empresas de infraestructura y optimizado su arquitectura tecnológica, además de recaudar 31.4 mil millones de dólares hongkoneses para expandir sus operaciones. La cotización de sus acciones primero aumentó y luego disminuyó, reflejando las divergencias en la opinión del mercado sobre su enfoque; no obstante, el foco de la competencia en la industria ha pasado de los resultados de rendimiento de los modelos a la capacidad de implementarlos de manera rápida y a bajo costo.
Interpretación detallada
1. ¿Los ingresos han aumentado mucho, pero no alcanzaron las expectativas? No se preocupen, el crecimiento será aún más rápido
Los ingresos de Zhipu en el primer semestre fueron de 954 millones de yuanes, lo que representa un aumento de 400% en comparación con el mismo período del año anterior. Aunque esto parece impresionante, es un poco menos de los 1300 millones de yuanes previstos por las instituciones externas. Sin embargo, la dirección de la empresa ha proporcionado información tranquilizante: hasta finales de agosto, los ingresos anuales (ARR) ya habían alcanzado los 1600 millones de dólares (equivalentes a aproximadamente 11.2 mil millones de yuanes), y los ingresos del mes de agosto fueron de 133 millones de dólares (cerca de 900 millones de yuanes), casi el doble de los ingresos del primer semestre. Esto indica que el ritmo de crecimiento en el segundo semestre será significativamente más rápido, y si se calcula según los últimos datos, el ARR podría superar los 2000 millones de dólares. En resumen, aunque los ingresos no alcanzaron las expectativas inicialmente, el potencial de crecimiento es muy prometedor.
2. Dejar de acumular parámetros y centrarse en el “entrenamiento posterior”: Zhipu cambia las reglas del juego
Mientras que otras empresas de modelos grandes compiten por tener el mayor número de parámetros (por ejemplo, Kimi con 2.8 billones de parámetros y DeepSeek con 1.6 billones), Zhipu ha adoptado un enfoque diferente. GLM-5.3 utiliza la base de 744 millones de parámetros de GLM-5.0 del año pasado y no aumenta los parámetros, sino que mejora las prestaciones del modelo a través del “entrenamiento posterior”.
¿Qué es el entrenamiento posterior? Es como ajustar un coche recién fabricado para que funcione de manera más eficiente y económica (optimizando el motor o cambiando las ruedas). Zhipu afirma que, con los mismos parámetros, el entrenamiento posterior puede aumentar en un 50% la eficiencia del modelo para completar tareas. El resultado es que GLM-5.3-Flash no solo es más rápido y más económico que las versiones anteriores, sino que también tiene un precio mucho más competitivo. Esto demuestra que no es necesario acumular una gran cantidad de parámetros; es más rentable perfeccionar los modelos existentes.
3. Los altos costos de computación: Zhipu reduce los costos con chips nacionales y centros de datos propios
Uno de los costos más elevados para las empresas de modelos grandes es la computación (especialmente los servidores necesarios para entrenar y ejecutar los modelos). La tasa de margen bruto de Zhipu disminuyó del 50% al 26.4% en el primer semestre, principalmente debido a un aumento de más del 600% en los gastos de computación (los costos de ventas pasaron de 95 millones a 700 millones de yuanes). Según datos de Barclays, las empresas de modelos pagan entre 35 y 40 millones de dólares a gigantes de la nube como Amazon y Microsoft por cada 100 millones de dólares en ingresos.
¿Cómo resolver esto? Zhipu ha adoptado las siguientes medidas:
- Construyó su propio centro de datos con una capacidad de 1 GW (equivalente a 1 millón de servidores), utilizando chips nacionales;
- Adquirió la empresa de infraestructura AI Zhongke Jiahe para mejorar la tecnología subyacente;
- Optimizó la arquitectura del modelo para que los chips nacionales funcionen de manera más eficiente.
Los resultados son evidentes: el costo de inferencia por token (cada carácter procesado por el modelo) ha disminuido un 80% en comparación con principios de año, y el “factor de multiplicación de la computación” (el ingreso generado por cada dólar invertido en computación) ha aumentado 14 veces. Esto significa que con el mismo presupuesto, la empresa puede generar 14 veces más ingresos.
4. Las empresas de modelos se vuelven más “pesadas”: ¿Por qué compran edificios, adquieren empresas y recaudan 30 mil millones de dólares?
Antes, las empresas de modelos solían ser de capital ligero (alquilaban capacidad de computación y tenían equipos pequeños); ahora, Zhipu se está volviendo más “pesada”:
- Cuenta con 981 empleados, el doble que MiniMax;
- En mayo compró el edificio Diamond en Pekín por 360 millones de yuanes;
- En junio adquirió Zhongke Jiahe por 290 millones de yuanes;
- En julio recaudó 314 mil millones de dólares hongkoneses para inversión en I+D, construcción de capacidad de computación y adquisiciones.
¿Por qué hacer esto? Porque la competencia en el sector de modelos grandes se ha desplazado de los modelos en sí a la infraestructura necesaria para su funcionamiento. Alquilar capacidad de computación no solo es costoso, sino que también puede ser un punto de vulnerabilidad (por ejemplo, si los proveedores de servicios en la nube no ofrecen suficiente capacidad). Construir su propio centro de datos y adquirir infraestructura permite asegurar un suministro estable de recursos y reducir los costos a largo plazo. Esta es la tendencia del sector: las empresas de modelos están pasando de ser de capital ligero a ser de capital pesado, al igual que las empresas de internet que construyen sus propios centros de datos.
5. La volatilidad de las acciones: el foco de la competencia en la industria cambia de los resultados de rendimiento a la capacidad de implementación
El 1 de septiembre, la cotización de Zhipu aumentó un 5% antes de disminuir un 1.34%, lo que indica que hay opiniones divergentes en el mercado sobre sus resultados financieros y su estrategia tecnológica. Mientras algunos ven con optimismo su crecimiento y su enfoque, otros están preocupados por las pérdidas y la presión competitiva.
No obstante, la dirección general de la industria ha cambiado: en lugar de competir por tener el modelo con el mayor número de parámetros, ahora se busca ver quién puede lanzar modelos al mercado de manera más rápida y a bajo costo. El enfoque de Zhipu coincide con esta tendencia: no se enfoca en acumular parámetros, sino en crear modelos robustos y eficientes a un costo mínimo. Por ejemplo, GLM-5.3-Flash ya está listo para ser utilizado a gran escala, a diferencia de otros modelos con muchos parámetros pero de bajo rendimiento.
El futuro éxito no dependerá de quién tenga el modelo con el mayor número de parámetros, sino de quién puede ofrecer el mejor valor por dinero, haciendo que los modelos sean asequibles y fáciles de utilizar tanto para las empresas como para los usuarios.
Conclusión
El informe semestral de Zhipu refleja dos cambios clave en el sector de modelos grandes: primero, el cambio en la estrategia tecnológica de acumular parámetros a mejorar la eficiencia mediante entrenamiento posterior y reducción de costos; segundo, el cambio en el modelo de negocio de ser de capital ligero a ser de capital pesado (construyendo su propia capacidad de computación). Aunque hay problemas a corto plazo, como ingresos por debajo de las expectativas y una disminución en la tasa de margen bruto, a largo plazo, la estrategia de Zhipu se alinea con las tendencias del sector. Al final, las empresas que pueden generar ingresos y poner en práctica sus modelos con éxito serán las ganadoras reales.