Detrás del primer informe financiero de Zhipu, es difícil contar una nueva historia

¿Preguntar a AI · ¿Cómo la innovación en GLM-5 está redefiniendo la lógica de precios en la industria?

La ceremonia de madurez de la comercialización de grandes modelos.

Originalidad de Xinmou · Autor | Li Xiaodong

El 31 de marzo de 2026, menos de tres meses después de su debut en Hong Kong, la “primera acción en grandes modelos” Zhipu AI, publicó su primer informe anual tras la salida a bolsa.

Pero para la industria nacional de grandes modelos, el significado de este informe va mucho más allá de una revisión anual de la gestión de una empresa cotizada.

Desde la fiebre de la guerra de modelos en 2023, pasando por la competencia de precios en 2024, hasta la racionalidad de la transición hacia la implementación comercial en 2025, en estos tres años, los estándares de evaluación de las empresas de grandes modelos en el mercado han cambiado de “¿puede hacer un modelo?” a “¿puede generar un negocio sostenible?”.

Y este informe anual de Zhipu, en este punto de inflexión de la industria, es un ejemplo representativo.

En los últimos dos años, la percepción del mercado sobre Zhipu siempre ha estado marcada por algunos etiquetas fijas: una startup tecnológica respaldada por Tsinghua, un fabricante de grandes modelos que mantiene ingresos mediante proyectos privatizados, y una acción de IA que quema dinero para crecer.

Pero este informe, junto con una serie de movimientos en iteraciones tecnológicas y estrategias comerciales antes y después del mismo, están haciendo que el mercado reevalúe la verdadera naturaleza de esta empresa y su posición en el panorama de la industria de grandes modelos de IA en China.

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Cambios estructurales:

De proyectos a estandarización

Primero, veamos los datos operativos más fundamentales.

En 2025, Zhipu logró ingresos totales de 724 millones de yuanes, un aumento del 131,9 %; un margen bruto de 297 millones, un aumento del 68,7 %; y una pérdida neta ajustada de 3.182 millones, que se amplió en un 29,1 % respecto al año anterior.

Solo considerando la tasa de crecimiento de los ingresos, este rendimiento supera ya el 30 % del crecimiento total del sector de IA en China en 2025, y en el sector de MaaS de grandes modelos, con un crecimiento del 421,2 %, también se encuentra en el primer nivel.

Pero lo que realmente merece atención no es solo el doble de los ingresos totales, sino el cambio fundamental en la estructura de ingresos. Este cambio, en esencia, representa un cambio en la lógica comercial subyacente de Zhipu.

Dividiendo por modo de despliegue, en 2025, los ingresos por despliegue local alcanzaron 534 millones de yuanes, un aumento del 102,3 %, representando el 73,7 % del total, frente al 84,5 % en 2024; los ingresos por servicios en la nube sumaron 190,4 millones, un aumento del 292,6 %, y su proporción en los ingresos totales subió del 15,5 % al 26,3 %.

Por línea de productos, los ingresos por modelos grandes universales empresariales y plataformas abiertas y API crecieron notablemente; los ingresos por inteligencia artificial empresarial alcanzaron 166 millones, un aumento del 248,8 %.

Estos datos muestran claramente la dirección de la transformación en la estructura de ingresos de Zhipu: los proyectos de despliegue local, que antes sustentaban la base de la empresa, han quedado claramente rezagados frente a los servicios estandarizados en la nube; los negocios de MaaS basados en llamadas API y los agentes inteligentes para escenarios complejos están convirtiéndose en nuevos motores de crecimiento.

Detrás de estos cambios estructurales, está el cambio en la lógica comercial de Zhipu.

En sus primeros años, Zhipu, al igual que muchas startups nacionales de grandes modelos, dependía principalmente de proyectos privatizados para grandes empresas y entidades estatales. Estos proyectos, con altos precios y ingresos estables, tenían una desventaja clara: la entrega basada en proyectos requiere una gran inversión en desarrollo y operaciones personalizadas, difícil de escalar y con alta dependencia del cliente.

El crecimiento de los negocios en la nube, en cambio, significa que los ingresos de Zhipu están pasando de entregas puntuales a capacidades de modelos que se pueden llamar de forma sostenible y estandarizada.

Esto se confirma en los datos operativos de la plataforma MaaS: hasta marzo de 2026, los ingresos recurrentes anuales (ARR) de la plataforma API de MaaS de Zhipu alcanzaron 1.7 mil millones de yuanes, un aumento de 60 veces en los últimos 12 meses; los usuarios registrados superaron los 4 millones, con 242,000 desarrolladores pagos.

Junto con la transformación en la estructura de ingresos, también se observa una diferenciación en los márgenes brutos. En 2025, el margen bruto del negocio en la nube de Zhipu subió del 3,3 % en 2024 al 18,9 %, con un aumento en el margen bruto de 1.6 millones a 36 millones de yuanes, un incremento del 2,150 %; mientras que el margen bruto del despliegue local cayó significativamente del 66,0 % en 2024 al 48,8 % en 2025.

El informe explica que la caída en el margen bruto del despliegue local se debe principalmente a mayores recursos invertidos en entregas para satisfacer las necesidades del cliente; en cambio, la mejora en el margen bruto de la nube se atribuye a la mayor eficiencia en inferencia de modelos y a la reducción de costos marginales por la expansión de la capacidad computacional, además de los aumentos de precios de productos a finales de 2025 y principios de 2026, que han puesto a la rentabilidad del negocio en la nube en una senda ascendente.

Sin embargo, tras un crecimiento acelerado, Zhipu sigue enfrentando la problemática general del sector de grandes modelos: “aumento de ingresos sin aumento de beneficios”.

En 2025, los gastos en I+D de Zhipu alcanzaron 3,18 mil millones de yuanes, un aumento del 44,9 %, representando el 439 % de los ingresos totales del año. Esta inversión masiva en I+D es la principal causa del aumento en la pérdida neta anual, que alcanzó los 4,718 millones de yuanes.

En cuanto a los destinos del gasto en I+D, se dividen en dos partes: una, los costos de personal y pagos en acciones del equipo de I+D; y dos, los pagos a proveedores externos de capacidad computacional.

Este es también un coste común en todos los fabricantes nacionales de grandes modelos: tanto la iteración continua de modelos base como la optimización de la eficiencia de inferencia requieren una inversión constante en capacidad computacional y talento.

A finales de 2025, Zhipu disponía de más de 2,2 mil millones de yuanes en efectivo y equivalentes. Cómo mantener la inversión tecnológica mientras se mejora la rentabilidad será su principal desafío en adelante.

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¿Cómo convertir el límite superior de la inteligencia en poder de mercado?

Si la transformación en la estructura de ingresos representa la evolución de la lógica comercial de Zhipu, la base de esta transformación proviene de la mejora en capacidades de modelos impulsada por la iteración tecnológica. La muestra más clara de esta capacidad es la decisión de Zhipu de aumentar los precios en medio de la guerra de precios en toda la industria en 2026.

El 12 de febrero de 2026, Zhipu lanzó su nuevo modelo base insignia GLM-5, la primera gran actualización desde su salida a bolsa. Solo un mes después, este logro técnico se reflejaba en acciones comerciales: Zhipu subió los precios de API en dos ocasiones, con un aumento acumulado del 83 %, y el paquete de programación aumentó un 30 %.

En los últimos dos años, en la industria de grandes modelos en China, la tendencia dominante ha sido la reducción de precios, con modelos gratuitos y subsidios. Incluso las principales empresas, como ByteDance y Alibaba Cloud, redujeron significativamente los precios de sus API para ganar mercado en 2025.

El aumento de precios de Zhipu, en ese contexto, fue especialmente notable.

Lo más interesante es que, tras el aumento, la cantidad de llamadas a la API de Zhipu no solo no disminuyó, sino que mostró una demanda superior a la oferta.

Los datos del informe muestran que, tras la subida de precios, las llamadas al modelo GLM aumentaron un 400 %. Este comportamiento contraintuitivo ha llevado al mercado a reevaluar la lógica competitiva en la industria de grandes modelos: cuando la diferencia en capacidades de los modelos se amplía, la sensibilidad del cliente al precio cede paso a la demanda por mejores resultados.

Según información oficial, en la arquitectura técnica, GLM-5 integró por primera vez el mecanismo de atención dispersa DeepSeek, que reduce en un 50 % el costo de procesamiento de secuencias largas sin perder efectividad en textos extensos; además, construyó un nuevo marco de aprendizaje reforzado asincrónico “Slime”, que resuelve la degradación lógica en tareas de secuencias largas, mejorando la eficiencia en tareas de aprendizaje reforzado complejo.

Este avance técnico se traduce directamente en competitividad en escenarios comerciales. Tras su lanzamiento, en 24 horas, GLM-5 fue integrado oficialmente en plataformas líderes como ByteDance TRAE/Coze, Alibaba Qoder, Tencent CodeBuddy, Meituan CatPaw, Kuaishou WanQing, Baidu Cloud y WPS Office.

El informe revela que, entre las 10 principales empresas de internet en China, 9 ya utilizan modelos GLM.

Un fenómeno interesante es que estas grandes empresas de internet, que ya tienen sus propios modelos, optan por integrar también el modelo de Zhipu, principalmente porque en ciertos escenarios, la capacidad de GLM-5 les ofrece ventajas diferenciales. Además del sector de internet, las capacidades de Zhipu también están penetrando en sectores tradicionales como finanzas, manufactura y energía.

Esto confirma la estrategia central de Zhipu en el informe: “Límite superior inteligente × escala de consumo de tokens”. En las primeras etapas del sector de grandes modelos, la competencia se centraba en el tamaño de los parámetros y en las clasificaciones en listas; pero, cuando la industria entra en la fase de implementación comercial, la “capacidad de inteligencia superior” —es decir, la habilidad de resolver problemas complejos en escenarios reales— se convierte en la clave para la cuota de mercado de los fabricantes.

En marzo de este año, en China, se produjo una ola de aumentos de precios en la industria de grandes modelos. Tencent Cloud anunció primero un aumento en los precios de su modelo Mugen; luego, Alibaba Cloud y Baidu Cloud también subieron los precios de sus productos relacionados con IA.

Este ciclo de aumentos de precios, a nivel sectorial, confirma la predicción previa de Zhipu: cuando los grandes modelos pasan de ser juguetes a herramientas de productividad, los clientes están dispuestos a pagar por capacidades efectivas, y la competencia en la industria pasa de una guerra de precios a una guerra de valor.

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Reconfiguración del panorama industrial

El papel y las decisiones de Zhipu

En solo dos años, desde la guerra de modelos en 2023, la estructura del mercado de grandes modelos en China ha cambiado radicalmente.

Según la China Academy of Information and Communications Technology, en su pico, más de 200 empresas lanzaron productos de grandes modelos; para finales de 2025, el número de fabricantes que pueden mantener inversión continua en I+D, con recursos de computación propios y una lógica comercial sostenible, se ha reducido rápidamente a menos de 10 actores clave.

El mercado actual de grandes modelos en China ha formado una jerarquía competitiva clara. La primera fila la componen los gigantes de internet con capacidades integrales: Baidu, Alibaba, Tencent y ByteDance, que poseen modelos base propios, grandes volúmenes de escenarios y tráfico, además de recursos de computación y canales de servicios en la nube.

Según IDC, en la primera mitad de 2025, el volumen de llamadas a grandes modelos en la nube pública en China alcanzó 536.7 billones de tokens, con ByteDance en primer lugar a través de su plataforma Volcano Engine, seguida por Alibaba Cloud y Baidu Cloud en segundo y tercer lugar.

La segunda fila está formada por startups de grandes modelos como Zhipu, MiniMax, y Yuezhian Anmian, que se centran en el desarrollo de modelos base, comercializando principalmente mediante API y despliegues privatizados, con ventajas tecnológicas diferenciales, aunque con brechas en escenarios, tráfico y recursos de computación frente a los gigantes.

En este escenario, la percepción general es que Zhipu opta por un camino similar al de empresas extranjeras como Anthropic: centrarse en la capacidad del modelo base como barrera principal, con productos en forma de tokens API, construyendo un ecosistema a través del uso profundo por desarrolladores y clientes empresariales, en lugar de competir frontalmente en la entrada de tráfico C-end con los gigantes.

Como empresa incubada por el equipo técnico de Tsinghua, Zhipu fue una de las primeras en invertir en investigación y desarrollo de grandes modelos en China, pero, en comparación con los gigantes de internet, no cuenta con un flujo de usuarios C-end ni con un sistema de ventas de servicios en la nube bien establecido.

Competir directamente en la carrera de chatbots C-end sería difícil para Zhipu. En cambio, centrarse en capacidades de modelos base y ofrecer sus capacidades a desarrolladores, pymes y grandes empresas con necesidades de modelos complementarios, permite encontrar su espacio de supervivencia.

Los datos financieros actuales muestran que esta estrategia ha comenzado a dar frutos.

Pero también presenta desafíos.

Por un lado, los modelos propios de los gigantes de internet están en rápida iteración, y su demanda de modelos externos es principalmente complementaria, no dependiente. Cuando sus modelos internos igualen en capacidad a los externos en escenarios específicos, existe el riesgo de pérdida de clientes.

Por otro lado, el ritmo de desarrollo de modelos open source en China, como DeepSeek, se acelera, y estos modelos ya se acercan en capacidades a los modelos cerrados, además de reducir significativamente la barrera de entrada para pymes y startups, lo que puede impactar en los negocios API de Zhipu.

A esto se suma la competencia de startups en la misma categoría, como MiniMax, que cotiza en Hong Kong y tiene una presencia temprana en productos C-end; Yuezhian Anmian y otras, que en contextos de largos textos y escenarios verticales, también han desarrollado características propias, manteniendo una competencia intensa.

Este primer informe tras la salida a bolsa para Zhipu es más que una simple madurez comercial: es una especie de rito de paso. Antes, el mercado solo percibía su fortaleza técnica, pero dudaba de su capacidad de comercialización; ahora, con este informe y las acciones relacionadas, se reconoce su madurez en el ámbito comercial.

Desde la perspectiva de toda la industria, la trayectoria de Zhipu también ofrece un ejemplo de referencia para las startups nacionales de grandes modelos.

Antes, la duda general era que estas empresas no podían escapar de la dependencia de proyectos privatizados, ni establecer modelos comerciales estandarizados y escalables, corriendo el riesgo de convertirse en simples empresas de outsourcing de software.

Pero la transformación en la estructura de ingresos de Zhipu, junto con el rápido crecimiento de su negocio en la nube, demuestra que, en un mercado dominado por gigantes, las startups pueden diferenciarse tecnológicamente y encontrar nichos propios.

Por supuesto, también hay que ser objetivos: los altos gastos en I+D, la concentración de clientes, y la competencia de gigantes y modelos open source, son desafíos que deberá afrontar.

En 2025, la industria de grandes modelos en China ha pasado de “¿puede hacerse?” a “¿puede usarse?”. Según la China Academy of Information and Communications Technology, en 2025, el volumen de tokens de grandes modelos en la nube pública en China creció 16 veces, superando los 2 mil billones.

Detrás de estos datos, está la tendencia de los grandes modelos de la experimentación a la aplicación en múltiples sectores productivos, convirtiéndose en herramientas de productividad reales. Para una empresa cotizada, el mercado de capitales no solo busca crecimiento, sino también una ruta clara hacia la rentabilidad, y eso es lo que Zhipu necesita demostrar.

— FIN —