UBS: Doanh thu Zhipu AI sẽ tăng trưởng 231% mỗi năm

Một báo cáo mới của UBS đã vinh danh một công ty AI có trụ sở tại Bắc Kinh là 'Anthropic của Trung Quốc', dự báo doanh thu sẽ tăng vọt từ gần 100 triệu USD lên hơn 1,1 tỷ USD chỉ trong hai năm.

UBS đã bắt đầu theo dõi Zhipu AI với xếp hạng 'nên mua', lập luận rằng con đường của công ty này phản chiếu con đường của Anthropic bằng cách tập trung vào AI cho lập trình để thúc đẩy sự áp dụng của doanh nghiệp. Các nhà phân tích của ngân hàng, dẫn đầu bởi Wei Xiong, dự báo doanh thu của Zhipu sẽ tăng trưởng với tốc độ hàng năm kép 231% từ năm 2025 đến năm 2027, nhờ sự kết hợp mạnh mẽ giữa hiệu suất mô hình cải thiện nhanh chóng và chiến lược kiếm tiền quyết liệt.

"Con đường phát triển và thương mại hóa mô hình của Zhipu rất giống với công ty dẫn đầu AI toàn cầu Anthropic," báo cáo ngày 20 tháng 4 nêu rõ, trực tiếp định vị công ty liên kết với Đại học Thanh Hoa này là "phiên bản Anthropic của Trung Quốc".

Sự so sánh này được hỗ trợ bởi sự tăng trưởng bùng nổ của doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) của Zhipu, đã tăng 6,4 lần từ 39 triệu USD vào tháng 12 năm 2025 lên 250 triệu USD vào tháng 3 năm 2026 — một tốc độ tăng trưởng vượt xa quỹ đạo ban đầu của Anthropic. Trong khi mô hình mới nhất của Zhipu, GLM-5.1, chỉ thấp hơn 2 điểm so với Claude Opus 4.6 của Anthropic trên các tiêu chuẩn trí tuệ toàn cầu, thì giá của nó thấp hơn khoảng 78%, mang lại lợi thế đáng kể về hiệu suất trên mỗi đô la.

Phân tích này từ một ngân hàng lớn toàn cầu báo hiệu sự quan tâm ngày càng tăng của các nhà đầu tư vào các công ty AI tập trung vào doanh nghiệp với các chiến lược kiếm tiền rõ ràng. Sự so sánh thuận lợi và các dự báo táo bạo có thể thúc đẩy định giá tư nhân của Zhipu và tăng áp lực cạnh tranh lên các tên tuổi lâu đời như Baidu và Alibaba, những công ty có mô hình AI riêng cũng là khách hàng của nền tảng Zhipu.

Tập trung vào lập trình tạo ra quyền năng định giá

Chiến lược cốt lõi của Zhipu, phản chiếu Anthropic, là thống trị thị trường AI có thể viết và thực thi mã phức tạp, một con đường trực tiếp để tự động hóa các quy trình kỹ thuật giá trị cao. Mô hình GLM-5.1 của công ty xếp thứ hai toàn cầu trong bài kiểm tra SWE-bench Pro, mô phỏng các nhiệm vụ lập trình thực tế, vượt qua GPT-5.4 của OpenAI.

Sự tập trung này đã mang lại cho Zhipu quyền năng định giá đáng kể, một sự xác nhận then chốt cho chiến lược thương mại của mình. Vào tháng 2 năm 2026, công ty đã tăng giá 30% cho gói "Coding Plan" tập trung vào lập trình. Thay vì làm nản lòng người dùng, động thái này được theo sau bởi sự gia tăng gấp ba lần tổng mức tiêu thụ token vào tháng 3, theo dữ liệu của OpenRouter được UBS trích dẫn. Mô hình có giá cao nhất, GLM-5.0, có mức sử dụng cao nhất, chứng minh rằng khách hàng sẵn sàng trả phí cao cho hiệu suất.

Bất chấp việc tăng giá, Zhipu vẫn duy trì lợi thế chi phí rõ rệt. Giá tổng hợp cho mô hình hàng đầu GLM-5.1 là khoảng 2 USD cho mỗi triệu token, so với khoảng 9 USD của Claude Opus 4.6 có hiệu suất tương đương. UBS gợi ý rằng khoảng cách này mang lại cho Zhipu dư địa đáng kể để tăng giá trong tương lai khi các mô hình của họ tiếp tục được cải thiện.

Từ 100 triệu USD lên 1,1 tỷ USD doanh thu vào năm 2027

UBS dự báo tổng doanh thu của Zhipu sẽ tăng từ 100 triệu USD (724 triệu nhân dân tệ) vào năm 2025 lên mức dự kiến 1,1 tỷ USD (7,94 tỷ nhân dân tệ) vào năm 2027. Động lực chính của mức tăng trưởng hàng năm kép 231% này dự kiến sẽ là mảng kinh doanh API nền tảng mở của công ty.

Phân khúc này, cho phép các nhà phát triển tích hợp các mô hình của Zhipu vào ứng dụng của riêng họ, được dự báo sẽ tăng trưởng doanh thu với tốc độ hàng năm kép 470%, nâng tỷ trọng trong tổng doanh thu từ 26% vào năm 2025 lên 78% vào năm 2027. Mảng kinh doanh triển khai riêng tư của công ty cho chính phủ và các doanh nghiệp lớn, dù tăng trưởng chậm hơn, nhưng cung cấp một cơ sở doanh thu ổn định với biên lợi nhuận gộp từ 50% đến 70%.

Zhipu hiện chưa có lãi, với việc UBS dự báo lỗ ròng 660 triệu USD (4,75 tỷ nhân dân tệ) vào năm 2027 trước khi đạt được điểm hòa vốn vào năm 2029. Các rủi ro chính đối với dự báo bao gồm sự cạnh tranh gay gắt từ các phòng thí nghiệm AI lớn khác, khả năng các khách hàng lớn như ByteDance và Tencent giảm sự phụ thuộc vào Zhipu khi các mô hình nội bộ của họ cải thiện, và các hạn chế tiềm tàng trong việc tiếp cận các nguồn lực tính toán cao cấp.

Bài viết này chỉ dành cho mục đích thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.