A primeira demonstração financeira da Zhipu, por trás dela, uma nova história difícil de contar

Pergunta à IA · Como a inovação do GLM-5 está redefinindo a lógica de precificação no setor?

A cerimônia de maioridade da comercialização de grandes modelos de inteligência artificial.

Originalidade Xinmou · Autor | Li Xiaodong

Em 31 de março de 2026, menos de três meses após sua entrada na bolsa de Hong Kong, a “primeira ação de grandes modelos” Zhipu AI divulgou seu primeiro relatório anual de resultados pós-listagem.

Mas, para a indústria doméstica de grandes modelos, o significado desse relatório vai muito além de uma revisão anual das operações de uma empresa listada.

Desde a febre da batalha dos cem modelos em 2023, passando pela involução na guerra de preços em 2024, até a mudança racional do setor inteiro para a implementação comercial em 2025, em três anos, o padrão de avaliação das empresas de grandes modelos mudou de “ser capaz de criar um modelo” para “ser capaz de criar um negócio sustentável”.

E esse relatório anual da Zhipu, justamente nesse ponto de inflexão do setor, é um exemplo representativo.

Nos últimos dois anos, a percepção do mercado sobre a Zhipu sempre girou em torno de alguns rótulos fixos: uma startup tecnológica apoiada pela Tsinghua, uma fabricante de grandes modelos sustentada por projetos de privatização, uma ação de conceito de IA que queima dinheiro por crescimento.

Porém, esse relatório financeiro, juntamente com uma série de ações em inovação tecnológica e estratégia comercial antes e depois dele, está levando o mercado a reavaliar a verdadeira face dessa empresa e sua posição na configuração do setor de grandes modelos de IA doméstico.

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Mudanças estruturais:

Da abordagem por projetos à padronização

Vamos começar pelos dados operacionais mais essenciais.

Em 2025, a Zhipu alcançou uma receita total de 724 milhões de yuans, um aumento de 131,9%; lucro bruto de 297 milhões de yuans, um crescimento de 68,7%; e prejuízo líquido ajustado de 3,182 bilhões de yuans, uma expansão de 29,1% em relação ao ano anterior.

Observando apenas a taxa de crescimento da receita, esse desempenho já supera a média de 30% do setor de IA doméstico em 2025, e mesmo na pista de MaaS de grandes modelos, com crescimento de 421,2% ano a ano, ela se mantém na primeira linha.

Porém, o que realmente merece atenção não é o volume total de receita dobrando, mas a mudança fundamental na estrutura de receitas. Essa transformação, na essência, representa uma troca na lógica de negócios da Zhipu.

Separando por modo de implantação, em 2025, a receita de implantação local foi de 534 milhões de yuans, um aumento de 102,3%, representando 73,7% do total, caindo de 84,5% em 2024; enquanto a receita de serviços de implantação na nuvem atingiu 190,4 milhões de yuans, um aumento de 292,6%, representando 26,3% do total.

Por linha de produto, a receita de grandes modelos universais corporativos e de plataformas abertas e APIs cresceu significativamente; a receita de agentes inteligentes corporativos foi de 166 milhões de yuans, um aumento de 248,8%.

Esses dados mostram claramente a direção de transformação na estrutura de receitas da Zhipu: os projetos de implantação local, que sustentaram a base da empresa, estão claramente ficando atrás dos serviços padronizados na nuvem; os negócios de MaaS, centrados em chamadas de API, e os agentes inteligentes voltados a cenários complexos estão se tornando novos motores de crescimento.

Por trás dessa mudança estrutural, está a troca na lógica de negócios da Zhipu.

No início, a Zhipu, assim como muitas startups de grandes modelos domésticas, tinha sua receita principalmente de projetos de implantação privatizada para empresas estatais e grandes corporações. Esses projetos têm alto valor por cliente, receita estável, mas apresentam limitações evidentes: entregas sob projeto exigem grande investimento em desenvolvimento personalizado e operações, dificultando a escala e dependendo bastante do cliente.

O crescimento dos negócios de API na nuvem indica que a fonte de receita da Zhipu está mudando de entregas pontuais de projetos para chamadas sustentáveis e padronizadas de modelos.

Isso é confirmado pelos dados operacionais da plataforma MaaS: até março de 2026, a receita recorrente anual (ARR) da plataforma API da Zhipu atingiu 1,7 bilhão de yuans, um aumento de 60 vezes nos últimos 12 meses; mais de 4 milhões de usuários registrados, incluindo 242 mil desenvolvedores pagantes.

Acompanhando essa mudança na estrutura de receita, também há uma diferenciação na margem de lucro bruto. Em 2025, a margem de lucro bruto da implantação na nuvem subiu de 3,3% em 2024 para 18,9%, com lucro bruto de 3,6 milhões de yuans, um aumento de 2.150%; enquanto a margem de implantação local caiu de 66,0% em 2024 para 48,8% em 2025.

A explicação no relatório financeiro aponta que a queda na margem de implantação local se deve ao maior investimento em recursos de entrega para atender às demandas dos clientes; já a melhora na margem de negócios na nuvem decorre do aumento na eficiência de inferência do modelo, da expansão da escala de computação e da redução de custos marginais, além do aumento de preços de produtos no final de 2025 e início de 2026, o que elevou a rentabilidade do negócio na nuvem.

Porém, apesar do crescimento acelerado, a Zhipu ainda enfrenta o dilema comum na indústria de grandes modelos: “aumento de receita sem aumento de lucro”.

Em 2025, os gastos com P&D chegaram a 3,18 bilhões de yuans, um aumento de 44,9%, representando 439% da receita total do ano. Esse alto investimento em pesquisa e desenvolvimento é a principal razão pelo prejuízo líquido de 4,718 bilhões de yuans no ano.

Quanto ao destino desses investimentos, eles se dividem principalmente em duas partes: custos com equipe de P&D e pagamento de participação acionária, e despesas com serviços de computação de fornecedores terceirizados.

Essa é uma pressão de custos comum a todos os fabricantes domésticos de grandes modelos — seja na evolução contínua do modelo base, seja na otimização da eficiência de inferência, ambos demandam investimentos constantes em computação e talentos.

Ao final de 2025, a Zhipu possuía mais de 2,2 bilhões de yuans em caixa e equivalentes. Como equilibrar a manutenção do investimento tecnológico com a melhora na lucratividade será o principal desafio a ser enfrentado.

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Como a fronteira da inteligência se traduz em poder de mercado

Se a mudança na estrutura de receitas representa a transformação da lógica de negócios da Zhipu, o suporte fundamental para essa mudança vem da evolução tecnológica que aprimora as capacidades dos modelos. E o melhor exemplo dessa capacidade é a decisão da Zhipu, no início de 2026, de aumentar os preços de forma contrária à tendência do setor durante a guerra de preços.

Em 12 de fevereiro de 2026, a Zhipu lançou seu novo modelo de base de última geração, o GLM-5, sua primeira grande atualização após a listagem. Menos de um mês depois, esse avanço técnico se refletiu diretamente em ações comerciais: a Zhipu aumentou duas vezes os preços de API, com um aumento total de 83%, e o pacote de programação teve um aumento de 30%.

Nos dois anos anteriores, a guerra de preços no setor de grandes modelos doméstico foi marcada por descontos, gratuidades e subsídios. Mesmo as principais empresas, como ByteDance e Alibaba Cloud, reduziram significativamente os preços de API para conquistar mercado.

A decisão da Zhipu de aumentar preços, em um cenário de mercado tão competitivo, foi uma exceção marcante.

Mais interessante ainda é que, após o aumento, o volume de chamadas de API da Zhipu não caiu, mas apresentou uma demanda acima da oferta.

Dados financeiros mostram que, após o aumento, as chamadas ao modelo GLM cresceram 400%. Essa performance contra a lógica comum fez o mercado reavaliar a dinâmica competitiva do setor de grandes modelos: quando a capacidade do modelo se diferencia, a sensibilidade do cliente ao preço dá lugar à busca por melhores resultados.

Segundo informações divulgadas, na arquitetura técnica, o GLM-5 integrou pela primeira vez o mecanismo de atenção esparsa DeepSeek, que mantém a performance em textos longos e reduz em 50% o custo de processamento de sequências longas; além disso, criou a nova estrutura de aprendizado reforçado assíncrono “Slime”, que resolve o problema de deterioração lógica na execução de tarefas de longo prazo, aumentando a eficiência no processamento de tarefas de aprendizado reforçado complexas.

Essa evolução técnica se traduziu diretamente em competitividade no mercado. Em 24 horas após o lançamento do GLM-5, plataformas de ponta como ByteDance TRAE/Coze, Alibaba Qoder, Tencent CodeBuddy, Meituan CatPaw, Kuaishou Wanying, Baidu Cloud e WPS Office integraram oficialmente o modelo.

Dados financeiros revelam que, entre as dez maiores empresas de internet na China, nove já utilizam o modelo GLM.

Um fenômeno interessante é que essas grandes empresas de internet, que já possuem seus próprios grandes modelos, optaram por integrar também o GLM da Zhipu, justamente porque, em cenários específicos, a capacidade do GLM-5 oferece vantagens diferenciais. Além do setor de internet, a capacidade do modelo da Zhipu também está se expandindo para setores tradicionais como finanças, manufatura e energia.

Isso confirma a estratégia central apresentada no relatório financeiro: “Fronteira inteligente × Escala de consumo de tokens”. No estágio inicial do setor de grandes modelos, a competição se dava por parâmetros e rankings; na fase de implementação comercial, a “fronteira inteligente”, ou seja, a capacidade de resolver problemas complexos em ambientes reais, passa a ser o fator decisivo na disputa por poder de mercado.

Em março deste ano, uma rodada de aumentos de preços ocorreu em todo o setor doméstico de grandes modelos. Tencent Cloud anunciou o aumento de preços do modelo Mengtuan; logo depois, Alibaba Cloud e Baidu Cloud também elevaram os preços de produtos de IA relacionados à computação.

Essa rodada de alta de preços, de certa forma, confirma a previsão da Zhipu: quando os grandes modelos deixam de ser brinquedos e se tornam ferramentas de produtividade, os clientes estão dispostos a pagar por capacidades realmente eficazes, mudando a lógica de competição do preço para o valor.

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Reconfiguração do setor

A posição e as escolhas da Zhipu

De uma batalha de cem modelos até hoje, em apenas dois anos, a configuração do setor doméstico de grandes modelos mudou radicalmente.

Segundo a China Academy of Information and Communications Technology (CAICT), no auge, mais de 200 empresas lançaram produtos de grandes modelos; até o final de 2025, o número de fabricantes capazes de investir continuamente em P&D, possuir recursos de computação autônomos e estabelecer uma lógica de negócios sustentável caiu para menos de 10 participantes principais.

O mercado doméstico de grandes modelos já formou uma hierarquia de competição clara. O primeiro escalão é composto pelos gigantes da internet com capacidade de pilha completa, incluindo Baidu, Alibaba, Tencent e ByteDance, que possuem seus próprios modelos de base, além de grandes cenários e entradas de tráfego, além de controle sobre recursos de computação e canais de nuvem.

Dados da IDC indicam que, na primeira metade de 2025, o volume de chamadas de grandes modelos na nuvem pública da China atingiu 536,7 trilhões de tokens, com ByteDance liderando o mercado com a plataforma Volcano Engine, seguida por Alibaba Cloud e Baidu Cloud.

O segundo escalão é formado por startups de grandes modelos, como Zhipu, MiniMax, Moonshade, que focam em pesquisa de modelos básicos, comercializando principalmente via API e implantação privada, com vantagens tecnológicas distintas, mas com gaps em cenários, tráfego e recursos de computação em relação aos gigantes.

Nesse cenário, a visão predominante é que a Zhipu seguirá uma trajetória semelhante à da Anthropic no exterior: focar na capacidade do modelo de base como principal barreira, usando tokens de API como produto principal, construindo ecossistema por meio do uso profundo de desenvolvedores e clientes corporativos, sem competir diretamente com os gigantes na entrada de tráfego C-end.

Como uma startup incubada por uma equipe técnica da Tsinghua, a Zhipu foi uma das primeiras a investir em pesquisa de grandes modelos na China, mas, diferentemente dos gigantes da internet, não possui uma entrada de tráfego C-end nem uma estrutura de vendas de nuvem madura.

Se competir de frente na corrida por chatbots C-end, será difícil obter vantagem. Focar na capacidade do modelo de base, entregando via API para desenvolvedores, pequenas e médias empresas, e grandes fabricantes que precisam de modelos complementares, é uma estratégia que pode garantir espaço de atuação.

Os dados atuais do relatório financeiro mostram que essa estratégia já trouxe resultados iniciais.

Porém, essa trajetória também apresenta desafios.

Por um lado, os gigantes da internet estão acelerando a evolução de seus próprios modelos, e a demanda por modelos externos é, na essência, uma complementação de cenários, não uma dependência total. Quando os modelos próprios atingirem capacidade semelhante em cenários específicos, há risco de perda de clientes.

Por outro lado, o ritmo de desenvolvimento de modelos open source, como DeepSeek, está acelerando, com esses modelos se aproximando das capacidades de modelos fechados e reduzindo significativamente a barreira de entrada para pequenas e médias empresas, o que pode impactar a receita de API da Zhipu.

Além disso, a Zhipu precisa competir com outras startups do mesmo nível.

A MiniMax, listada na bolsa de Hong Kong, já investe mais cedo em produtos C-end. Startups como Moonshade e Baichuan também têm suas especializações em contextos de longo alcance e setores verticais, mantendo uma competição acirrada.

Esse primeiro relatório financeiro pós-listagem é mais uma cerimônia de maioridade comercial para a Zhipu. Antes, o mercado via a empresa como “forte em tecnologia, mas com dúvidas sobre sua capacidade de comercialização”; agora, o relatório e as ações relacionadas mostram maturidade na estratégia de negócios.

Do ponto de vista do setor, o caminho da Zhipu também serve de referência para startups domésticas de grandes modelos.

Antes, a dúvida geral era se essas startups poderiam escapar da dependência de projetos privatizados e estabelecer modelos de negócio padronizados e escaláveis, evitando se tornarem meras terceirizadas de software.

A mudança na estrutura de receita da Zhipu, com o crescimento acelerado do negócio na nuvem, prova que, em um mercado dominado por gigantes, startups podem criar vantagens tecnológicas distintas e encontrar nichos próprios.

Claro que, para o futuro, há desafios como o alto investimento que gera prejuízo, risco de concentração de clientes, competição com gigantes e modelos open source.

Em 2025, o setor doméstico de grandes modelos já passou do estágio de “conseguir criar” para “conseguir usar”. Dados da CAICT indicam que, em 2025, o volume de chamadas de tokens de grandes modelos na nuvem pública da China cresceu 16 vezes, ultrapassando 2 quatrilhões de tokens.

Por trás desses números, está a transformação do grande modelo de laboratório para uma ferramenta de produção em diversos setores, tornando-se uma verdadeira força produtiva. Para uma empresa listada, o mercado de capitais busca não só crescimento, mas uma trajetória clara de lucros, algo que a Zhipu precisa demonstrar.