Bonus Exklusiv | Zhang Fan, COO von Zhipu, wird demnächst kündigen. Wird Zhipu das nächste SenseTime werden?
36Kr "Karriere-Bonus" (ID: ZhiChangHongLi)
Das immer wieder in Frage gestellte Kommerzialisierungsproblem von Großmodellunternehmen tritt immer deutlicher zutage. Zhipu AI, das von Anfang an OpenAI als Vorbild hatte und seine Kommerzialisierungsrichtung auf die B- und G-Segmente ausgerichtet hat, steht nun vor genau diesem Problem.
"Karriere-Bonus" hat exklusiv erfahren, dass Zhang Fan, COO von Zhipu AI [1] Ende Juni kündigen wird und im Bereich von AI Agenten weiterhin als Unternehmer tätig sein wird. Anfang dieses Jahres gab es in der Kommerzialisierungsabteilung von Zhipu eine Veränderung: Es gab eine kleine "Personalwanderung". Zhang Peng und Zhang Fan waren weiterhin gemeinsam für die Kommerzialisierung verantwortlich, aber die von ihnen geleiteten Geschäftsbereiche wurden neu strukturiert. Die genaue Aufteilung erfolgte nicht mehr nach der ToB/ToG-Logik.
Bei Anfragen von "Karriere-Bonus" an Zhipu AI in Bezug auf Zhang Fans Abgang und Unternehmertum antwortete die Öffentlichkeitsarbeit: "Zhang Fans neues Unternehmensprojekt nach seinem Abgang ist ebenfalls ein Teil der Ökosystemplattform von Zhipu MaaS (Modell als Dienstleistung) und hilft, die letzte Meile der Umsetzung von Zhipus Modellen zu bewältigen. Sein neues Projekt hat bereits die Investitionssupport von Zhipu erhalten. Zhipu sieht derzeit die Entwicklung der nächsten Generation von Basis-Modellen als höchste Strategiepriorität, konzentriert sich auf die kontinuierliche Verbesserung der Modellleistung und gibt über die MaaS-Plattform die Modellintelligenz weiter und erweitert die Kommerzialisierung. Der Schwerpunkt liegt auf der Förderung der kommerziellen Anwendungsökosysteme und der innovativen Agenten-Ökosysteme der MaaS-Plattform."
Außer den Personalveränderungen auf der Kommerzialisierungsseite hat eine Informationsquelle angegeben, dass Dong Yuxiao [2] Leiter des Zhipu AI-Instituts Ende vergangenen Jahres kündigte und dass das Zhipu AI-Institut von der Gesamttechnikplanung eines großen Teams zu kleinen spezifischen Forschungsvorhaben geführt von einzelnen Doktoranden wechselte. Diese Aussage wurde von der Öffentlichkeitsarbeit von Zhipu bestritten, und es wurde gesagt, dass das Konto des ersteren noch in der internen Kommunikationssoftware vorhanden sei.
"Karriere-Bonus" hat erfahren, dass einige der Kernmitglieder von Zhipu AI zuvor waren: Tang Jie, Dong Yuxiao, Zhang Peng, Zhang Fan und Zhang Kuo. In Bezug auf die bisherigen öffentlichen Personalinformationen haben wir in der folgenden Abbildung eine detailliertere Zusammenfassung der Schlüsselpersonen vorgenommen.
Zusammenfassung der Schlüsselpersonen
Laut "Intelligente Entstehung" hat Zhang Kuo, der VP für Finanzierungen von Zhipu, Ende Januar dieses Jahres kündigt. Eine informierte Person hat "Karriere-Bonus" mitgeteilt, dass es für Zhipu derzeit schwierig ist, neue Finanzierungen auf dem Markt zu erhalten, seit Zhang Kuo gegangen ist. Laut öffentlichen Nachrichten hat Zhipu seit 2025 strategische Investitionen in Höhe von insgesamt 1,8 Milliarden Yuan von staatlichen Kapitalen aus Hangzhou, Zhuhai und Chengdu erhalten.
Seit letztem Jahr sind die Kernmitglieder von Zhipu AI gegangen, und sowohl die Modellfähigkeiten als auch die Finanzierungspläne von Zhipu haben an Dynamik verloren. Wie wird Zhipu und die anderen AI-Sieben-Drachen in Zukunft das Problem der Kommerzialisierung lösen?
[1] Zhang Fan ist ein kontinuierlicher Unternehmer im Bereich der Intelligentechnologie und hat mehr als zehn Jahre Erfahrung in der industriellen Umsetzung von Intelligentechnologien in verschiedenen Bereichen wie Automobil, Tourismus und Unternehmensdienstleistungen. Er war früher CTO der DASOUCHE-Gruppe, gründete Yuan Yin Intelligence und war dort CEO, gründete Miaoji Travel und war dort ebenfalls CEO. Er hat auch in ByteDance, Tencent und Sogou in der technischen Leitung gearbeitet.
[2] Dong Yuxiao ist ein Assistentprofessor der Fakultät für Informatik der Tsinghua-Universität und Mitglied des Knowledge Engineering Laboratory (KEG). Seine Hauptforschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Data Mining, Graph Machine Learning, vortrainierte Modelle und soziale Netzwerke.
Fragen zur Kommerzialisierung, Schwierigkeiten bei ToB MaaS ╱ 01
Ausstieg der Kernmitglieder, langsame Fortschritte bei den Modellfähigkeiten ╱ 02
Der nächste SenseTime? ╱ 03
Fragen zur Kommerzialisierung, Schwierigkeiten bei ToB MaaS
"Karriere-Bonus" hat exklusiv erfahren, dass Anfang dieses Jahres in der Kommerzialisierungsabteilung von Zhipu eine Veränderung stattfand: Es gab eine kleine "Personalwanderung". Zhang Peng und Zhang Fan waren weiterhin gemeinsam für die Kommerzialisierung verantwortlich, aber die von ihnen geleiteten Geschäftsbereiche wurden neu strukturiert. Die genaue Aufteilung erfolgte nicht mehr nach der ToB/ToG-Logik:
CEO Zhang Peng ist für einige Geschäftsbereiche und Zweigstellen verantwortlich;
COO Zhang Fan ist für einige Geschäftsbereiche und regionale Zweigstellen verantwortlich.
Ein Fachmann hat analysiert, dass diese Anpassung möglicherweise vorgenommen wurde, um die Umsetzung von Projekten der lokalen Regierung zu erleichtern und die Effizienz der Lieferung zu gewährleisten.
Der B-Markt im Bereich der Künstlichen Intelligenz wurde von Fachleuten als der Schlüssel für die Schließung des Einnahmekreislaufs angesehen. Zhipu zielte von Anfang an auf den inländischen B-Markt ab.
Vor der Neustrukturierung der Geschäftsbereiche war Zhang Fan für Zhipus B-Geschäft verantwortlich, während Zhang Peng für die Geschäfte mit der Regierung, der Militärindustrie und im Ausland zuständig war. Ein Insider hat "Karriere-Bonus" mitgeteilt, dass Zhipu nach Zhang Fans Abgang im Wesentlichen auf die Skalierung der Unternehmensdienstleistungen verzichten wird und sich stattdessen auf Regierungsangelegenheiten konzentrieren wird. Letzteres könnte direkt dazu führen, dass das Personal für die Projektanpassung eingesetzt wird. "Je mehr Aufträge gewonnen werden, desto mehr Verluste könnten entstehen."
Im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist es allgemein anerkannt, dass der inländische B-Markt [3] schwierig zu bedienen ist. Letztes Jahr hat DeepSeek einen API-Preiskampf ausgelöst, sodass die Anbieter von Großmodellen nicht viel Einnahmen aus "kleinen B"-Aufträgen erzielten und stattdessen auf den "großen B"-Markt umstellten.
Einerseits nimmt die echte Nachfrage der inländischen Kunden im B-Markt ab. Ein Fachmann sagte: "Viele Projekte von Unternehmen werden nicht aufgrund der tatsächlichen Nachfrage, sondern aufgrund von Geschäftspraktiken und Investitionsförderung angenommen."Wenn die Produkte und Lösungen der Anbieter von Großmodellen nicht auf die Probleme der Unternehmen zugeschnitten sind, erhalten die Unternehmen nicht nur geringe Budgets, sondern die Projektanforderungen sind auch oft unklar. Dies führt zu häufigen Überarbeiten der Projekte, verlängerten Projektzeiten und höheren Personalkosten.
In Bezug auf die Forschungs- und Entwicklungskosten hat ein Insider "Karriere-Bonus" mitgeteilt, dass Zhipu derzeit eine Mitarbeiterzahl von 800 bis 1.000 Personen hat und dass die Kommerzialisierungsabteilung die Hälfte der Gesamtzahl der Mitarbeiter ausmacht. Die Firma bestritt diese Aussage jedoch und sagte: "Der Anteil der Forschungs- und Entwicklungskosten beträgt über 70%, und auch die Geschäftsabteilungen haben viele Fachleute für die Forschung und Entwicklung."
Andererseits gibt es auch einen starken Wettbewerb zwischen den Anbietern von Großmodellen.
Ein typisches Phänomen ist: Um Aufträge zu erhalten, müssen die Modellanbieter einerseits "große Versprechen" machen und andererseits die Preise senken. Am Ende ist die Qualität der Projekte jedoch oft enttäuschend. "Karriere-Bonus" hat von einem Insider erfahren, dass ein anderes Unicorn-Unternehmen im Jahr 2024 einen Ausschreibungsauftrag zu einem niedrigen Preis gewann. Erst in der Umsetzungsphase des Projekts stellte sich heraus, dass die Technologie des Unternehmens nicht ausreichte, um die Anforderungen des Auftraggebers zu erfüllen. Anschließend übernahm Zhipu das Projekt.
Unter der unsicheren Aussicht der Gewinnspanne sagte ein Kenner: "Derzeit besteht die Gefahr von langen Zahlungszyklen und sogar von unbezahlbaren Rechnungen." Ein Mitarbeiter von Zhipu sagte jedoch, dass er dieses Phänomen nicht bemerkt habe. Laut Berichten der "Caixin"-Zeitschrift erreichte Zhipu AI im Jahr 2024 Einnahmen von 300 Millionen Yuan, aber der Verlust in der gleichen Periode belief sich auf etwa 2 Milliarden Yuan.
Mit der Veröffentlichung von DeepSeek-R1 während der diesjährigen chinesischen Neujahrsfeier wurde Zhipus Kommerzialisierungsraum noch weiter eingeschränkt. "Karriere-Bonus" hat von einem Mitarbeiter eines anderen Anbieters für "große B"-Dienstleistungen erfahren, dass sich die Kunden von maßgeschneiderten Projekten nunmehr eher auf die Modelle von DeepSeek einstellen, was es für Unternehmen wie Zhipu noch schwieriger macht, Aufträge zu erhalten.
[3] Es gibt zwei Arten von B-Aufträgen auf dem Markt: große B und kleine B. Große B bezieht sich im Allgemeinen auf die Annahme großer maßgeschneiderter Aufträge. Der Vorteil dieser Aufträge besteht darin, dass der Projektumsatz hoch ist, zwischen Hunderttausenden und Millionen Yuan liegt. Die Nachteile von großen B-Aufträgen sind jedoch auch offensichtlich: Das Unternehmen muss maßgeschneiderte Dienstleistungen anbieten, was mit hohen Kosten verbunden ist. Kleine B-Aufträge beziehen sich auf die Skalierung von Unternehmensdienstleistungen, wie die Nutzung von APIs und Cloud-Diensten von Anbietern. Der Vorteil von kleinen B-Aufträgen besteht darin, dass sie leicht zu skalieren sind und die Kosten niedrig sind. Der Nachteil ist, dass der Auftragsumfang oft nicht sehr hoch ist.
Ausstieg der Kernmitglieder, langsame Fortschritte bei den Modellfähigkeiten
Einer der Gründe für die Schwierigkeiten bei der Kommerzialisierung ist auch der vorübergehende Engpass in der Technologie.
Am offensichtlichsten ist, dass die letzte Aktualisierung des Basis-Großmodells von Zhipu AI im Dezember 2024 mit der Veröffentlichung des Deep Reasoning-Modells GLM-Zero-Preview endete. Seit Anfang dieses Jahres hat Zhipu keine neuen Modelle veröffentlicht.
Im sich rasant entwickelnden Bereich der Künstlichen Intelligenz ist es eine harte Realität: Wer nicht voranschreitet, gerät fast zwangsläufig zurück.
Laut den Evaluationsdaten von SuperCLUE gehört Zhipu weder in Bezug auf die Leistung seiner Basis-Modelle, der Inferenzmodelle noch in Bezug auf die Fähigkeiten seiner Open-Source-Modelle zu den Spitzenunternehmen. Es liegt sogar hinter anderen Mitgliedern der "AI-Sieben-Drachen", wie Moonlight und StepStar.
● Ergebnistabelle der Evaluierung der Fähigkeiten verschiedener Modelle durch SuperCLUE
● Ergebnistabelle der Evaluierung der Fähigkeiten verschiedener Modelle durch SuperCLUE
Vor der Veröffentlichung von DeepSeek-R1 war die Debatte über "Open-Source oder Closed-Source von Großmodellen" sehr lebhaft. Im April 2024 hat Robin Li, Gründer von Baidu, öffentlich erklärt, dass "Open-Source-Modelle immer weiter zurückfallen werden". Zhipu, Moonlight und StepStar waren Unterstützer von Closed-Source-Modellen.
Die Veröffentlichung von DeepSeek-R1 hat die "Illusionen" der Closed-Source-Modelle zerstört: DeepSeek-R1 hat nicht nur ein Modell mit einer Leistung, die der von GPT-4 entspricht, mit extrem geringen Kosten trainiert, die technischen Details veröffentlicht, sondern auch auf der Grundlage der MIT-Lizenz Open-Source gemacht, was es Entwicklern ermöglicht, es frei zu verwenden, zu modifizieren und kommerziell zu nutzen, ohne zusätzliche Genehmigung zu benötigen.
Die Veröffentlichung eines stärkeren Open-Source-Modells, das von Entwicklern direkt genutzt werden kann, hat die Vorteile der Closed-Source-Modelle aufgehoben. Die einstigen AI-Sieben-Drachen waren plötzlich durcheinander und in einer "Verwirrungsphase".
Was die öffentliche Darstellung betrifft, haben die Anbieter von Großmodellen dieses Jahr einerseits den Schwerpunkt ihrer Werbung auf die Produkte gelegt; andererseits sind die Fortschritte auf der technischen Seite immer "dezenterer" geworden, und die Anbieter wurden "gedrängt", einige ihrer Modelle Open-Source zu machen.
Im Jahr 2025 hat Zhipu nur die Veröffentlichung der Open-Source-Serie GLM-4-32B-0414 vorgenommen. StepStar hat das Sprachinteraktionsmodell Step-Audio und das Videoerzeugungsmodell Step-Video-T2V im Rahmen einer Zusammenarbeit mit der Geely Automobile Group Open-Source gemacht. Baidu plant, im Juni 2025 seine Wenxin-Großmodell-Serie 4.5 Open-Source zu machen.
Ein Fachmann hat "Karriere-Bonus" mitgeteilt, dass im Jahr 2025 die Unicorn-Unternehmen im Bereich der Großmodelle erneut unter Finanzierungsdruck stehen und daher vorsichtiger bei den technologischen Investitionen sein müssen; andererseits würde es Monate, Personal, Material und Finanzmittel kosten, um DeepSeek einzuholen. Da die Veröffentlichung von R2 bevorsteht, warten alle.
"Innerhalb von Zhipu wird die Technologie sehr ernst genommen", sagte ein Mitarbeiter von Zhipu an "