Путь к первому листингу: реальные позиции, возможности и амбиции крупнейшего независимого производителя ИИ-моделей в Китае

24,377 млрд юаней: в проспекте эмиссии, опубликованном в сети компанией Zhipu после прохождения предварительного рассмотрения на Гонконгской фондовой бирже 17 числа, подтверждается ее последняя оценка. Это первый случай, когда точная стоимость китайской компании, разрабатывающей большие языковые модели (LLM), становится известна широкой публике.

Это своевременный момент. Прошло три года с тех пор, как ChatGPT произвел в индустрии эффект разорвавшейся бомбы. Пережив шумную «войну сотен моделей», оставшиеся на рынке китайские разработчики LLM, доказав, что их инновационный и технический потенциал не уступает никому, начинают финальный рывок к рынку капитала.

На ключевой стадии трансформации от «юности» к «взрослению» рынок ожидает увидеть, как именно компании, работающие с LLM, продемонстрируют процесс перехода от моделей «новых и демонстрационных» к практичным, адаптированным решениям для сквозной коммерческой интеграции.

Став первой компанией, успешно «выплывшей» в этой ожесточенной борьбе, Zhipu предлагает ответ, который не совсем удовлетворяет инвесторов. Раскрытые в проспекте масштабы убытков значительно превышают рост выручки, а расходы на НИОКР продолжают резко расти, без видимых признаков замедления политики «сжигания денег».

Для зрелой корпорации такой баланс мог бы вызвать серьезное неодобрение, однако сегмент больших языковых моделей обладает особой спецификой.

Zhipu входит в число самых ранних независимых компаний Китая по разработке LLM, хотя ей исполнилось менее шести лет. Индустрию ИИ захватывает энтузиазм из-за революционного потенциала технологии для будущего, который крайне сложно вывести напрямую из исторических данных, поскольку прорывы часто происходят внезапно и носят экспоненциальный характер.

Это ставка Zhipu, или можно назвать это видением. Стремясь максимально подготовиться к приближению эпохи AGI, которую многие считают неминуемой, компания готова идти на сложные компромиссы и убеждать рынок в своей правоте.

Убедить всех в том, что это ставка на игру со значительными шансами на успех.

Сводка ключевых показателей

Основные коммерческие доходы Zhipu формируются за счет локального развертывания и облачных решений. Под локальным развертыванием подразумевается предоставление корпоративным клиентам (B2B) приватных развертываний больших моделей, тогда как облачный сервис через платформу MaaS предоставляет пользователям API-интерфейсы моделей и услуги вызова токенов.

Согласно проспекту, по итогам выручки 2024 года в сегменте корпоративных LLM Zhipu стала крупнейшим независимым поставщиком больших моделей в Китае и заняла второе место среди всех вендоров LLM, опередив Alibaba и SenseTime с долей рынка 6,6%.

Выручка компании за период 2022–2024 годов составила соответственно 0,6 млрд, 1,2 млрд и 3,1 млрд юаней при среднегодовом темпе роста (CAGR) 130%. За первое полугодие 2024 года и 2025 года выручка достигла 0,4 млрд и 1,9 млрд юаней, показав годовой прирост свыше 300%;

Из них почти 85% выручки поступает от бизнеса по локальному развертыванию, который преимущественно охватывает такие вертикальные сектора, как интернет-технологии, государственные службы, телекоммуникации, традиционный бизнес, потребительская электроника, розничная торговля, медиа и консалтинг;

В первом полугодии 2025 года доля зарубежной выручки Zhipu быстро выросла до почти 12%, преимущественно за счет рынков Малайзии и Сингапура. В рамках стратегии «Пояс и путь» компания помогла зарубежным партнерам внедрить суверенные большие модели, совершив нулевое пробитие китайских технологий LLM на международный рынок;

Валовая маржа Zhipu за периоды 2022–2024 годов и первого полугодия 2025 года составила соответственно 54,6%, 64,6%, 56,3% и 50,0%. Для сравнения, типичная маржа внутренних аутсорсинговых IT-компаний вроде China Software составляет около 30%, поэтому маржинальность бизнеса по локальному развертыванию больших моделей у Zhipu выглядит весьма достойно;

Следует отметить, что снижение маржи обусловлено главным образом колебаниями цен на услуги платформы MaaS. В условиях рыночной ценовой войны Zhipu активнее применяла скидки, чтобы привлечь больше клиентов и расширить спектр сценариев использования;

В результате, только за первое полугодие 2025 года институциональные клиенты Zhipu по локальному и облачному развертыванию составили 95 и 3061 компаний соответственно, тогда как за весь 2024 год эти показатели были 123 и 5457. Снижение цен на MaaS не только увеличило базу корпоративных облачных клиентов, но и явно выполнило функцию воронки привлечения трафика для услуг локального развертывания;

По состоянию на третий квартал 2025 года модели компании работают на более чем 80 млн конечных пользовательских устройств и используются свыше 45 млн разработчиков, а база институциональных клиентов превысила 12 тыс. компаний, что представляет собой значительный рост по сравнению с 8 тыс. клиентов в первом полугодии 2025 года.

Кроме того, в ноябре 2025 года среднедневное потребление токенов в экосистеме Zhipu достигло 4,2 трлн, против 500 млн в 2022 году. Этот скачок стал прямым следствием выпуска новых открытых базовых моделей GLM 4.5/4.6 и наглядно демонстрирует взрывной рост пользовательской базы и интенсивности вызовов.

Выручка важнее всего, но она требует терпения

В проспекте эмиссии компания описывает стратегию роста коммерческой выручки через концепцию «горизонтально-вертикальной синергии».

Вертикально: снижение цен и расширение базы на платформе MaaS обеспечило широкий охват пользователей и разнообразие сценариев применения. Приток новой аудитории будет направляться на услуги локального развертывания, благодаря чему формируется первичный цикл взаимодействия с клиентами и монетизации по модели «привлечение через MaaS + монетизация через локальное развертывание».

Горизонтально: подобно OpenAI и Anthropic, платформа MaaS от Zhipu отличается высокой гибкостью и возможностью масштабирования (scaling). В отличие от традиционных представлений о тяжелых проектах под заказ, компания отмечает, что корпоративные проекты MaaS, генерирующие основную долю доходов, поставляют более универсальные способности моделей, что позволяет быстрее достигать масштабирования объемов вызовов токенов.

Сочетание вертикального цикла удержания клиентов и горизонтального расширения универсальных решений укрепляет позиционирование Zhipu как независимого провайдера моделей с самой крупной выручкой в Китае. Именно этого эффекта синергии компания и ждет: объемы доходов от платформы MaaS с высокой вероятностью покажут сверхпрогнозный рост. По прогнозам Zhipu, в будущем соотношение доходов от локального развертывания и облачных услуг выравнится до уровня 50/50. Компания готова временно пожертвовать маржинальностью ради этого: в отличие от высокомаржинальных локальных проектов, облачный бизнес имеет более низкую маржу из-за значительных затрат на покупку вычислительных мощностей, что является неизбежным следствием стратегического снижения цен на MaaS и необходимыми временными уступками для захвата доли рынка.

Модель — это продукт, продукт обеспечивает рост

В индустрии больших моделей распространен принцип «модель есть продукт». Он опирается на простую логику первых причин: пользователи платят за самые сильные модели, а сам процесс их разработки равносилен созданию высококонкурентного продукта.

Это формирует фундаментальную логику роста MaaS. Во второй половине текущего года выпущенные Zhipu базовые модели GLM 4.5/4.6 стали первыми в отрасли, где в одной модели нативно объединены способности к логическому выводу, программированию и работе с ИИ-агентами. Особенно сильны позиции в коде: на соревновательной платформе Code Arena результаты GLM сопоставимы с лидерами в лице Anthropic и OpenAI. После выпуска вызовы на платформе MaaS пошли в экспоненциальный рост.

Подобно описанной ранее «горизонтально-вертикальной стратегии», мощные продуктовые модели способны запустить эффект «флайвила данных» — идеальную защитную полосу (конкурентный ров) в гонке LLM. Коммерческие цели Zhipu будут реализованы в рамках единой экосистемы, включающей новейшие модели, API и инструменты разработки. MaaS превращается в инфраструктуру уровня «операционной системы» эры ИИ, обслуживающую любые отрасли и организации разного масштаба — от частных лиц и небольших команд разработчиков до крупных корпораций. При этом на такой платформе отсутствует этап традиционной передачи проекта (delivery), вся ответственность лежит на продуктовой команде.

Согласно данным проспекта, на платформе MaaS зарегистрировано более 2,9 млн корпоративных и прикладных разработчиков, что делает её одной из самых активных площадок по предоставлению LLM API в стране. Девять из десяти крупнейших интернет-компаний Китая уже используют большие модели GLM от Zhipu. Пакет GLM Coding (стандартизированный продукт по ежемесячной подписке для разработчиков) за два месяца после запуска привлёк более 150 тыс. платящих пользователей, а показатель ежегодного регулярного дохода (ARR) стремительно преодолел отметку в 100 млн юаней.

Цена создания самой сильной модели

Пользователи платят за самые сильные модели, и из проспекта отчетливо видно, какую цену пришлось заплатить Zhipu ради реализации этой идеи.

Регулируемый чистый убыток компании за 2022–2024 годы и первую половину текущего года составил соответственно 0,97 млрд, 6,21 млрд, 24,66 млрд и 17,52 млрд юаней. Расходы на НИОКР в те же периоды достигали 0,8 млрд, 5,3 млрд, 22,0 млрд и 15,9 млрд юаней, занимая абсолютную долю этих затрат.

Компания указывает, что доля расходов на услуги вычислительных мощностей в структуре НИОКР стремительно выросла с начальных 17% до более чем 70%. Это означает, что значительная часть бюджета уходит на аренду ресурсов, что закономерно совпадает с быстрым увеличением нагрузки на платформу MaaS.

С одной стороны, колоссальные инвестиции в НИОКР являются осознанным стратегическим шагом. Сама по себе разработка базовых моделей предобучения требует огромных вычислительных ресурсов. По мере продвижения к уровню AGI потребуется создание всё новых прикладных моделей для совершенствования комплексного поведения ИИ-агентов, что позволит закрепить конкурентные преимущества в архитектуре базового слоя и привлечь больше разработчиков и заказчиков;

С другой стороны, конкуренция между технологическими гигантами вокруг LLM в обозримом среднесрочном периоде не ослабеет. Это беспощадная гонка без финишной черты, где позиция определяет все: оставаться в лидирующем кластере необходимо, чтобы заслужить признание рынка и непрерывный приток капитала.

Таким образом, «бежать, параллельно восполняя ресурсы» — единственный возможный выбор.

В отличие от интернет-пузыря начала 2000-х, участники нынешней гонки больших моделей прекрасно осознают: хотя долгосрочное «сжигание денег» звучит непривлекательно с точки зрения классической коммерциализации, это стало общим рыночным правилом. Когда технические возможности и объемы рынка стремительно меняются, самое главное — остаться в игре. Рассчитывая на системные преобразования от ИИ и создание рынков триллионного масштаба, Zhipu ставит на то, что расширение рынка откроет новые возможности для роста выручки и проявит выраженный эффект масштаба. Мощные базовые модели и бизнес-модель MaaS скрывают в себе более высокий денежный мультипликатор, и это простая математика, понятная каждому участнику этой ИИ-игры.

Инвестирование таких сумм направлено на то, чтобы гарантировать Zhipu прочное место в мире, определяемом искусственным интеллектом.

Скрытая цена профессионализма, фокуса и целеустремленности

Создание AGI — это марафон длинною в жизнь. По словам генерального директора Zhipu Чжан Пэна, это похоже на «пробег марафона спринтерским шагом». Эта кажущаяся противоречивая метафора одновременно объясняет двойственную природу компании: она отражает как технологическую стойкость Zhipu, так и причины выбора пути капитализации.

Возникнув на базе Лаборатории инженерии знаний факультета компьютерных наук Университета Цинхуа, Zhipu была официально учреждена в 2019 году. Начав с фундаментальной архитектуры базовых LLM, компания неизменно становилась первопроходцем в выпуске целого ряда отечественных «первых моделей», накопив собственный набор оригинальных национальных разработок.

Например, взяв выпущенную в июле базовую модель GLM-4.5, согласно аналитике Frost & Sullivan, она продемонстрировала следующие мировые лидерские позиции:

По результатам оценки 12 стандартных отраслевых бенчмарков, проведенных в июле 2025 года, GLM-4.5 заняла третье место в мире, вышла на первую строчку в Китае и возглавляет глобальный рейтинг открытого кода;

В сентябре 2025 года, согласно рейтингу галлюцинаций LLM в области поиска и генерации (RAG), уровень галлюцинаций GLM-4.5 оказался вторым самым низким в мире и самым низким в Китае;

С момента релиза GLM-4.5 и по сей день объем потребления токенов в системе Zhipa на платформе OpenRouter стабильно удерживается в топ-10 мировых лидеров и топ-3 лидеров Китая;

Параллельно с этим, доходы от платных API вызовов на OpenRouter превзошли совокупные показатели всех отечественных китайских моделей.

Во второй неделе декабря Zhipu в течение пяти дней подряд публиковала открытые многомодальные модели и серии ИИ-агентов GLM, заняв пять позиций из десяти лучших в рейтинге Hugging Face Trending.

В этот список вошли не только AutoGLM, способный брать на себя управление смартфоном пользователя, но и многомодальная GLM-4.6V, серия распознавания речи GLM-ASR, промышленная система синтеза речи GLMTTS, а также передовые разработки в сфере генерации видео. На первый взгляд, такая активность кажется противоречащей логике максимизации коммерческой прибыли и рентабельности. Однако в чувствительный момент предпродажного листинга стратегия open-source компании выдает глубокое видение организации, ставящей технологии во главу угла. Стимулировать развитие всего стека ИИ и сообщества open-source нужно независимо от этапа жизненного цикла: даже в критический момент перехода от технологической гонки к финансовой подготовке к выходу на биржу.

Именно это качество изначально определило прозвище Zhipu как «самой похожей на OpenAI компании в Китае».

Недавнее решение OpenAI приостановить несколько некритичных проектов, включая модель генерации видео Sora, и сконцентрировать все ресурсы на восьминедельной оптимизации производительности и пользовательского опыта флагманского ChatGPT еще раз сближает дорожные карты обеих компаний в сфере продуктов: решающим фактором остается исключительно способность самой модели, а все остальные задачи должны подчиняться этому приоритету.

Единственное существенное различие кроется в колоссальном разрыве в оценках ИИ-компаний США и Китая. Оценка OpenAI и непрерывные раунды финансирования обеспечивают ей постоянный поток ресурсов на исследования даже без необходимости публичного листинга. Китайские игроки в оценке LLM отстают на порядок и более, несмотря на то, что Zhipu считается одним из наиболее перспективных отечественных вендоров. За шесть лет существования компания привлекла инвестиции в более чем восьми раундах на общую сумму свыше 8,3 млрд юаней.

Сейчас Zhipu требуется более обширный рынок для мобилизации дополнительных финансовых ресурсов, а реакция бирж окончательно подтвердит качество независимых компаний вроде Zhipa, задав итоговую планку оценки для всей китайской индустрии больших моделей.

Битва за будущее

На финансовом рынке Китая пока нет публично торгуемых акций независимых провайдеров больших моделей, поэтому множество вопросов об острой конкуренции вокруг этой технологии продолжает витать в воздухе. На этапе роста технологических компаний финансовые метрики прибыльности практически бесполезны для оценки их фундамента и потенциала. Ценность бизнеса или логику его развития обычно определяют такие множественные факторы, как динамика выручки, технологические компетенции, размер адресного рынка, бизнес-модель и, что самое важное, ожидания относительно будущего.

Технологические оптимисты твердо верят в будущее, очертания которого рисует искусственный интеллект. Через два дня после публикации проспекта Zhipu аналогичные документы раскрыла другая компания-разработчик LLM — MiniMax. Кто бы ни вышел на биржу первым в итоге, этот шаг навсегда останется яркой страницей в истории развития ИИ.

ИИ — это бесконечная битва за производительность и социальные преобразования. Теперь лишь начинается эта кампания.