El “giro de fortuna” de Zhipu AI: de “vender agua” a “prestar servicios”, un análisis detallado de la lógica comercial detrás de la financiación de 5 mil millones de dólares
Hola a todos, soy vuestro periodista financiero. La empresa de la que vamos a hablar hoy es una de las caballos negros más populares en el mercado de valores de Hong Kong: Zhipu (2513.HK).
El 16 de septiembre, Zhipu celebró una conferencia telefónica para informar a analistas e inversores. En resumen, transmitieron al mercado el mensaje siguiente: “El dinero está aquí, tenemos suficiente capacidad de cálculo, y vamos a empezar a competir en el negocio. Y esta vez no vamos a vender modelos, sino ‘fuerza laboral’”.
El precio de las acciones aumentó un 5,88%, y su valor de mercado alcanzó los 335,2 millones de dólares hongkoneses. ¿Qué ha pasado realmente detrás de esto? No os dejéis confundir por términos técnicos como “ARR” o “PFLOPS”. Voy a explicaros la lógica central de esta conferencia telefónica en cinco partes para que entendáis claramente la situación actual de Zhipu y su futuro.
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1. El dinero está aquí, el cuello de botella se ha resuelto: los 500 millones de dólares aportan confianza
Interpretación clave: Antes teníamos “mercancía, pero no lugar para venderla”; ahora tenemos suficiente espacio para venderla sin problemas.
En el sector de la IA, lo más caro no es el código, sino la capacidad de cálculo (puedes pensar en ella como la “energía” y la “fuerza muscular” de la IA). En febrero de este año, Zhipu lanzó el modelo GLM-5, y la demanda aumentó drásticamente en 10 veces. Es como si un restaurante popular de repente recibiera diez veces más clientes, pero solo tuviera diez hornos en la cocina, lo que resultó en que no había suficiente comida y incluso tuvieron que suspender el producto estrella, el Coding Plan.
En este momento, el dinero es crucial. El 11 de septiembre, Zhipu completó una recaudación de 500 millones de dólares. ¿Dónde se ha gastado este dinero? Principalmente en comprar capacidad de cálculo y construir centros de datos.
La dirección hizo un cálculo muy realista en la conferencia telefónica:
- Inversión: Si invirtiéramos 30 mil millones de yuanes en 100.000 P de capacidad de cálculo (lo cual es una cantidad muy grande).
- Distribución: El 40% se destinará al entrenamiento de nuevos modelos (desarrollo), y el 60% al negocio (generación de ingresos).
- Retorno: Con el alto rendimiento del nuevo modelo GLM-5.3, el margen bruto teórico del negocio podría alcanzar el 80%. Si funcionara a pleno rendimiento, podríamos ganar 40 mil millones de yuanes al año, lo que no solo cubriría los costos, sino que también los gastos de desarrollo.
En términos sencillos: Antes, Zhipu era como un “caballo pequeño tirando de un carro grande”; el carro (las necesidades del negocio) era demasiado pesado y el caballo (la capacidad de cálculo) no podía avanzar con suficiente velocidad. Ahora, con un “camión pesado” nuevo (nueva capacidad de cálculo), no solo pueden avanzar, sino que el costo por kilómetro es más bajo y el margen de beneficio es mayor. Por lo tanto, la capacidad de cálculo ya no es el límite para su capacidad de generar ingresos, sino que se ha convertido en la infraestructura que impulsa el crecimiento de los ingresos.
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2. Actualización del modelo de negocio: de “vender tokens” a “vender resultados del trabajo”
Interpretación clave: Antes comprabas arroz en el supermercado por peso; ahora contratas a un chef para que cocine por plato.
Esta es la información más importante de la conferencia telefónica. ¿Cómo ganan dinero las empresas que desarrollan grandes modelos?
- Fase uno: Vendiendo interfaces API: respondes a las preguntas de los usuarios según el número de palabras (en forma de tokens). Es como vender agua: el agua es barata, pero se consume en grandes cantidades.
- Fase dos: Vendiendo asistentes de programación: la IA ayuda a escribir código. Esto ya implica un nivel de “trabajo real”.
- Fase tres (actualmente): Co-trabajo.
Lo que Zhipu quiere hacer ahora es que la IA se integre directamente en los flujos de trabajo profesionales de las empresas.
Por ejemplo:
- Antes: Las empresas compraban software de seguridad, y los empleados miraban las alertas en la pantalla mientras la IA solo proporcionaba sugerencias de asistencia.
- Ahora: La IA se encarga directamente de detectar vulnerabilidades, auditar código y reforzar sistemas. Lo que las empresas compran ya no es el “derecho de uso de la IA”, sino los resultados del trabajo realizado por la IA.
La dirección reveló que, un mes después del lanzamiento de GLM-5.3, el valor de los pedidos en el sector del co-trabajo superó los 1 mil millones de yuanes. Ten en cuenta que, aunque aún no se ha convertido en ingresos reales, esto demuestra que las empresas están dispuestas a pagar por los “resultados del trabajo” de la IA, y su disposición a pagar es alta.
¿Qué significa esto?
La fuente de ingresos de las empresas que desarrollan grandes modelos se está extendiendo desde los presupuestos de software (compra de herramientas) a los presupuestos de servicios profesionales e incluso a los presupuestos de gastos laborales (contratación de personal). Si la IA puede reemplazar a algunos profesionales bien pagados (como expertos en seguridad o auditores principiantes), su mercado potencial es ilimitado.
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3. ¿Por qué eligieron primero el sector de la seguridad cibernética?
Interpretación clave: Escogieron el escenario ideal para ser los primeros en probar este enfoque, ya que aquí hay mucho dinero en juego, la necesidad es urgente y los resultados son fáciles de cuantificar.
Zhipu no comenzó con el sector financiero o legal, sino que eligió primero la seguridad cibernética. ¿Por qué?
1. Barreras altas y gran potencial de sustitución: Tareas como la detección de vulnerabilidades y la auditoría de código requieren conocimientos especializados que los programadores comunes no tienen; la IA (especialmente GLM-5.3) se desempeña muy bien en estas áreas.
2 Frecuencia de uso alta: Los escaneos de seguridad y el análisis de alertas funcionan las 24 horas del día, y cuanto más la IA se utilice, mejor es el resultado y mayor es la fidelidad del cliente.
3 Presupuestos claros: Las empresas tienen presupuestos fijos anuales para la seguridad, y la IA puede ayudarles a ahorrar dinero (contratando menos personal o reduciendo incidentes), lo que hace que su valor sea fácil de calcular.
Actualmente, ya hay 100 empresas de seguridad que han integrado GLM en sus productos. Esto demuestra que Zhipu no está solo haciendo promesas vacías, sino que realmente está ayudando a sus clientes y que estos están satisfechos con su trabajo.
Metáfora sencilla: La seguridad cibernética es como la “urgencia” de un hospital: hay muchos pacientes, los casos son urgentes y los pacientes están dispuestos a pagar. Al establecerse primero en este sector, Zhipu ha demostrado que la IA puede ser efectiva, y luego podrá expandirse a otros campos como la financiación o el derecho.
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4. Colaboración con proveedores de servicios en la nube: aprovechar las plataformas para expandirse rápidamente
Interpretación clave: Es más fácil vender productos a través de grandes plataformas en la nube que abrir tiendas propias.
Zhipu también reveló una estrategia importante: ha firmado acuerdos de reparto de ingresos con varios proveedores de servicios en la nube líderes a nivel nacional e internacional (como AWS, Azure, Alibaba Cloud, etc.).
- Cómo funciona la colaboración: Zhipu aloja sus modelos GLM en las plataformas en la nube, y los usuarios los utilizan a través de estas plataformas; Zhipu y los proveedores comparten los ingresos.
- Cuándo comenzarán los ingresos?: Se espera que los ingresos comiencen a generarse a partir de octubre.
¿Cuál es la ventaja de esta estrategia?
1. Ahorro de costos: No necesitan crear equipos de ventas para contactar a las empresas una por una; las plataformas en la nube ya tienen una gran base de clientes empresariales.
2. Expansión rápida: Especialmente en el mercado internacional, pueden llegar a clientes de todo el mundo rápidamente sin tener que lidiar con complejos procesos de implantación en otros países.
3 Estabilidad de los flujos de efectivo: Los proveedores de servicios en la nube son clientes importantes, lo que garantiza ingresos regulares y estables.
Metáfora sencilla: Zhipu, que antes era el “fabricante del producto”, ahora colabora con grandes distribuidores como “Walmart” o “Amazon”. Aunque tienen que compartir parte de los beneficios, el aumento de las ventas y el efecto de escala hacen que el balance general sea beneficioso.
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5. Advertencia sobre riesgos: no te alegres demasiado pronto, todavía hay que ver los resultados reales
Interpretación clave: La historia es prometedora, pero los resultados reales dependen de los datos. No confundas los “pedidos” con los “ingresos”.
Aunque la conferencia telefónica de Zhipu reveló muchos aspectos positivos, como inversores racionales, también debemos ser realistas y considerar los posibles riesgos:
1. Los pedidos no equivalen a ingresos reales: Esos 1000 millones de yuanes en pedidos de co-trabajo son solo contratos firmados; aún no se han entregado ni se han convertido en ingresos reales. Siempre hay que verificar si se podrán entregar con éxito y qué nivel de satisfacción tendrán los clientes.
2 La competencia es feroz: El sector de los grandes modelos está muy competitivo; empresas como OpenAI, Anthropic, así como empresas chinas como Baidu y Tencent, están trabajando arduamente. Aunque GLM-5.3 tiene un buen rendimiento, sus competidores también están innovando rápidamente. Si lanzan modelos más baratos o más potentes, el margen bruto prometido de Zhipu podría verse afectado.
3 Inversión significativa en capacidad de cálculo: Con una inversión de 300 millones de yuanes en capacidad de cálculo, si el crecimiento del negocio no cumple con las expectativas, estos costosos componentes se convertirán en una carga de depreciación que consumirá los beneficios. Zhipu apuesta a un crecimiento rápido del negocio; si la tasa de crecimiento disminuye, la presión sobre los flujos de efectivo aumentará.
4 Dificultad para replicar el modelo en otros sectores: Aunque la seguridad cibernética fue el primer escenario elegido, replicar este modelo en sectores como la financiación o el derecho implica barreras de conocimiento y requisitos de cumplimiento específicos de cada industria. No está claro si se podrá lograr con éxito.
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Resumen: La “nueva historia” de Zhipu
En esta conferencia telefónica, Zhipu presentó un nuevo enfoque que pasa de ser una empresa impulsada por la tecnología a una impulsada por los negocios:
1. Base: La financiación de 500 millones de dólares ha resuelto el problema de la capacidad de cálculo, proporcionando una infraestructura sólida para la expansión.
2. Núcleo: Han pasado de vender tokens (vender “agua”) a vender resultados del trabajo (vender “servicios”), lo que abre un mercado mucho más amplio.
3. Canales de distribución: Al asociarse con proveedores de servicios en la nube, pueden expandirse rápidamente a nivel mundial.
4. Objetivos: La dirección ha aumentado su estimación de ingresos anuales recurrentes (ARR) de 2400 millones de dólares a 3000 millones de dólares para 2026, lo que demuestra su confianza en el futuro.
¿Qué significa esto para los inversores?
Zhipu ya no es solo un “laboratorio de desarrollo de modelos”; se está convirtiendo en un **proveedor de “fuerza laboral” basada en la IA*. Si puede demostrar que la IA puede reemplazar a algunos profesionales y generar ingresos de manera sostenida y a gran escala, su valoración podría pasar de ser la de una empresa tecnológica a la de una empresa de servicios o software con alto crecimiento, lo que abriría un gran potencial.
Pero recordad: por bonita que sea la historia, los resultados reales dependen de los informes financieros. En los próximos meses, debemos prestar atención a:
- Si los ingresos de los proveedores de servicios en la nube se confirmarán como se esperaba en octubre.
- A qué velocidad se convertirán los pedidos de co-trabajo en ingresos reales.
- La tasa de renovación de contratos de los clientes y el crecimiento de nuevos clientes.
El precio de las acciones de Zhipu ya refleja algunas de estas expectativas optimistas, pero el camino por delante es un período de verificación de resultados reales.