Китайский ИИ-гигант Zhipu оценили в 1280 годовых выручек: пузырь или новая реальность?
Рынок искусственного интеллекта продолжает удивлять своей волатильностью, и последний пример из Китая заставляет задуматься о фундаментальной переоценке сектора. Разработчик модели GLM-5.2, компания Zhipu (Z.ai), вышедшая на Гонконгскую биржу 8 января 2026 года, демонстрирует аномальные мультипликаторы, которые в десятки раз превышают показатели таких мэтров, как OpenAI и Anthropic.
На момент пика, 22 июня, капитализация Zhipu превысила $118 млрд, при том что выручка компании за 2025 год составила всего около $107 млн. Чистый убыток за тот же период достиг 4,7 млрд юаней. Таким образом, компания торгуется с мультипликатором около 1280 годовых выручек. Это, по моему профессиональному мнению, является классическим признаком перегретого рынка, где инвесторы делают ставку не на текущие финансовые показатели, а на будущий экспоненциальный рост.
Почему китайские ИИ-компании стоят так дорого?
Для того чтобы Zhipu оправдала свою текущую оценку, ей необходимо совершить настоящий подвиг. По моим расчетам, чтобы торговаться по 50 годовых выручек, ей нужно увеличить продажи до $2,7 млрд в год — в 26 раз больше текущего уровня. Для мультипликатора 20 потребуется $6,9 млрд, или рост в 65 раз. Аналогичная ситуация и с другим китайским игроком — MiniMax: при капитализации около $23 млрд и выручке $79 млн мультипликатор достигает 290.
Для сравнения: американские «лаборатории» выглядят гораздо скромнее. OpenAI при годовой выручке $25 млрд и последней частной оценке $852 млрд торгуется примерно по 34 годовым выручкам. Anthropic с результатом $47 млрд при оценке $965 млрд — около 21. Разрыв колоссальный, и он не может быть объяснен только разницей в темпах роста.
В чем корень проблемы?
Ключевая причина такого дисбаланса, на мой взгляд, кроется в структуре доходов китайских ИИ-компаний. Значительная часть их выручки уходит сторонним провайдерам инференса — таким как OpenRouter, Venice и BaseTen. Пользователи хотят работать с этими моделями, но не готовы отправлять данные напрямую в Китай из-за опасений за конфиденциальность, поэтому обращаются к посредникам.
Чтобы переломить ситуацию, китайским разработчикам придется доказать, что они не хранят пользовательские данные, и предложить более низкие цены, чем у конкурентов. Однако, учитывая культурные и социальные особенности, это крайне сложная задача.
Альтернативный сценарий, который я считаю более реалистичным, — это вхождение китайских компаний в капитал американских провайдеров инференса в обмен на долю выручки. В этом случае деньги начнут поступать к разработчикам моделей через процент от оборота посредников, что позволит монетизировать растущий рынок без прямого доступа к конечным пользователям.
Мой вывод: Текущая оценка Zhipu и других китайских ИИ-компаний — это не столько отражение их текущих бизнес-показателей, сколько аванс за будущее доминирование в сегменте open-source моделей. Однако без решения проблемы доверия к данным и выстраивания эффективной дистрибуции через западных партнеров этот пузырь рискует лопнуть.