Zhipu hat Angst, das nächste MiniMax zu werden
Autor | Huahua
In den vergangenen sechs Monaten war Zhipu das erfolgreichste Unternehmen in Chinas KI-Branche.
Sein Marktwert überschritt zeitweise eine Billion Hongkong-Dollar, der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) seiner MaaS-Plattform erreichte 1,7 Milliarden Yuan – ein Anstieg um das 60-fache im vergangenen Jahr. Das quelloffene Modell GLM-5.2 erreicht mit seinen Kernwerten fast das Niveau von Claude Opus 4.8 und GPT-5.5. Am 8. Juli wurden die ersten Aktien freigegeben, und der Aktienkurs hielt dem Druck stand, ohne einen dramatischen Rückgang zu verzeichnen.
Was würde ein Unternehmen normalerweise in einer solchen Situation tun?
Einen Erfolg feiern, dem Team danken und die Ziele für das zweite Halbjahr weiterverfolgen.
Doch Tang Jie, Gründer von Zhipu, tat nichts davon.
Am 11. Juli veröffentlichte er intern einen fast 4.000 Wörter langen Brief mit dem Titel „Die große Welle kommt“.
Der Brief enthält kaum einen Satz zum Feiern. Keine einzige Zahl bezieht sich auf den Umsatz. Kein einziger Absatz blickt auf die Erfolge der vergangenen sechs Monate zurück.
Die Schlüsselbegriffe, die im gesamten Brief wiederholt genannt werden, lauten: Long Horizon Task (langfristige Aufgabenplanung), Autonomous Agent (autonomes Intelligenzagent), Self-Evolving (Selbstentwicklung), AGI (Allgemeine Künstliche Intelligenz) und Sicherheitsgovernance.
Ein noch ungewöhnlicheres Detail: Er erwähnte das Codieren kaum.
Das Codieren – genau das, was den Marktwert von Zhipu direkt von mehreren hundert Milliarden auf eine Billion Yuan anstieg – wurde in diesem Brief absichtlich vermieden.
Warum?
Was Tang Jie am meisten besorgt, ist nicht mehr, ob der Aktienkurs von Zhipu weiter steigen wird.
Vielmehr ist es die Sorge, dass der Kapitalmarkt beginnt, Zhipu nach dem traditionellen Internet-SaaS-Modell (Software as a Service) oder anhand der Finanzkennzahlen allgemeiner Internetplattform-Unternehmen zu bewerten.
Das ist der wahre Grund, warum er diesen Brief verfasst hat.
1. MiniMax hat die Risiken bereits für Zhipu ausprobiert
Nur wenige Tage vor Tang Jies Brief hat MiniMax der gesamten Branche eine Lektion zur Neubewertung erteilt.
Nach der Aktienfreigabe Anfang Juli stürzte der Aktienkurs von MiniMax kontinuierlich ab, und sein Marktwert fiel unter 100 Milliarden Hongkong-Dollar.
Die Gründe für den Absturz sind komplex: Die Modelliteration blieb hinter den Erwartungen zurück, die allgemeine Risikobereitschaft des Marktes sank, und der makroökonomische Hintergrund zeigte, dass globale KI-Aktien im zweiten Quartal 2026 gemeinsam unter Druck standen – mit steigenden Erwartungen an eine Zinserhöhung der US-Notenbank, allgemeinen Kürzungen der IT-Budgets von Unternehmen und einer insgesamt vorsichtigeren Haltung des Kapitals gegenüber hoch bewerteten, wenig profitablen KI-Unternehmen.
Doch der grundlegendste Grund ist, dass der Kapitalmarkt sein Bewertungssystem gewechselt hat.
Die Aktienfreigabe bedeutet, dass frühe Investoren erstmals die Möglichkeit haben, großflächig auszusteigen. Der Sekundärmarkt und institutionelle Limited Partner (LPs) stellen sich erneut die Frage: Wie viel ist dieses Unternehmen wirklich wert? Die grundlegende Logik des Bewertungsmodells hat sich vollständig geändert – die Bewertung richtet sich nun nach dem jährlichen wiederkehrenden Umsatz (ARR), der Wachstumsrate, der Nutzerbindung und der Amortisationszeit der Kosten für die Kundengewinnung.
Dieses System folgt vollständig der Bewertungslogik von Internet- und traditionellen SaaS-Unternehmen.
Sobald MiniMax in dieses System eintritt, wird sein Bewertungsanker von der Spitzengruppe chinesischer Großmodellunternehmen mit unbegrenztem Potenzial zu einem C-Klassen-KI-Anwendungsunternehmen mit einem Jahresumsatz von mehreren hundert Millionen Yuan herabgestuft.
100 Milliarden Yuan? Das ist zu teuer.
Zhipu hat das natürlich gesehen. Der Zeitablauf ist offensichtlich: Der Absturz von MiniMax liegt nur wenige Tage zurück, und Tang Jie veröffentlichte seinen Brief am 11. Juli. Auch der Aktienkurs von Zhipu fiel nach der Aktienfreigabe von einer Billion auf 730 Milliarden Hongkong-Dollar.
Dasselbe Szenario könnte sich jederzeit wiederholen. Der Unterschied liegt nur darin: Tang Jie hat beschlossen, einen Schritt voraus zu sein.
2. Der Marktwert von einer Billion Yuan basiert auf dem Codieren – doch Tang Jie hat es in den Hintergrund gerückt
Kehren wir ein Jahr zurück.
Anfang 2025 war die gesamte Branche noch in der von DeepSeek ausgelösten Revolution des Denkens (Reasoning) gefangen. Ob es sich um die Gedankenkette (CoT) des verstärkenden Lernens oder die Verlagerung von Rechenressourcen auf die Denkseite handelte – alle sprachen über Reasoning. Zhipu traf eine damals unscheinbare Entscheidung: Es verteilte seine Ressourcen neu und verlagerte den Fokus der Forschung und Entwicklung vollständig von der allgemeinen Chat-Fähigkeit auf das Codieren.
Viele Menschen verstanden das nicht.
Später gab Tang Jie seine Erklärung ab: Nach dem Erscheinen von DeepSeek R1 ist das Chat-Paradigma im Wesentlichen beendet. Was die Wettbewerbsfähigkeit der nächsten Modellgeneration wirklich bestimmt, ist nicht mehr, wer menschenähnlicher chattet, sondern wer echte Arbeit erledigen kann.
Das Codieren ist das effizienteste Szenario zur Überprüfung dieser Fähigkeit.
Die Tatsachen beweisen, dass er richtig lag. Im vergangenen Jahr war das Segment mit der schnellsten Kommerzialisierung von KI nicht das Chatten und Suchen, sondern die KI-gestützte Softwareentwicklung – weit vor der Videogenerierung.
Der Grund liegt auf der Hand: Programmierer arbeiten täglich 8 Stunden. Wenn KI ihnen 2 Stunden Arbeit erspart, ist dieser Return on Investment (ROI) klar berechenbar. Großmodelle haben erstmals eine Nutzergruppe gefunden, die bereit ist, kontinuierlich zu zahlen.
Weltweit ist Anthropic das extremste Beispiel: Anfang 2024 lag sein ARR noch unter 100 Millionen US-Dollar. Mit den Fortschritten von Claude bei der Codegenerierung und den Ingenieurfähigkeiten stieg sein kommerzieller Umsatz explosionsartig an und überschritt im Juni 2026 470 Milliarden US-Dollar. GitHub Copilot wurde zu einem der am schnellsten wachsenden kommerziellen Produkte von Microsoft im vergangenen Jahr, mit einem starken Anstieg der Unternehmenskunden im Jahresvergleich.
Zhipu hat von derselben Welle profitiert.
Wenn die Geschichte hier enden würde, sollte Zhipu weiter über das Codieren und den Umsatz sprechen. Genau das hört das Kapital am liebsten.
Doch Tang Jie sprach kaum darüber.
Warum?
Der Kapitalmarkt folgt einem ungeschriebenen Gesetz: Sobald eine Geschichte beginnt, sich zu verwirklichen, ist sie nicht mehr die Zukunft.
Als Apple das iPhone neu einführte, handelte der Markt mit Smartphones. Nachdem Smartphones weit verbreitet waren, begann der Markt, mit Dienstleistungsumsätzen zu handeln. Nachdem sich die Dienstleistungsumsätze verwirklicht hatten, handelte Apple schließlich mit KI. Bei Microsoft ist es dasselbe: Zuerst handelte der Markt mit Office, dann mit Azure (der Cloud-Plattform) und nach dem Erscheinen von Copilot mit KI.
Das Kapital zahlt nie lange die höchste Prämie für bereits verwirklichte Geschichten – es sucht ständig nach dem nächsten Ziel.
Je erfolgreicher das Codieren heute ist, desto näher rückt Zhipu der Position eines traditionellen IT-Infrastrukturunternehmens und eines etablierten Software-Dienstleisters.
Sobald der Markt annimmt, dass KI-Codieren ein stabiler, standardisierter Softwaredienst ist, wird das Kapital fragen: Was kommt nach dem Codieren? MiniMax hat keine Antwort darauf – deshalb wurde es neu bewertet.
Tang Jie braucht eine Antwort. Und er muss sie selbst aussprechen, bevor der Markt danach fragt.
Deshalb ist das Codieren im gesamten Brief verborgen. Die wahren Hauptfiguren sind Long Horizon Task, Autonomous Agent und Self-Evolving.
Dies ist kein Wechsel der technischen Richtung – es ist ein narrativer Wandel im Bewertungsmodell von Zhipu.
Das einzige Ziel ist, das Label „AGI-Unternehmen“ zu erwerben, bevor das Kapital Zhipu das Etikett „Codierunternehmen“ anhängen kann.
Die Bewertungslogik für ein AGI-Unternehmen ist völlig anders: Kurzfristig kann der Kapitalmarkt den Umsatz, die Nutzerbindung und die wirtschaftlichen Kennzahlen pro Nutzer ignorieren. Er fragt nur: Wie weit bist du von der AGI entfernt? Welchen Platz nimmst du auf diesem Weg ein?
Nach dieser Logik sind die Vergleichsunternehmen von Zhipu OpenAI, Anthropic und Google DeepMind. Die Bewertungen von OpenAI und Anthropic liegen beide im Bereich von einer Billion US-Dollar.
3. Agent ist eine Technologie – und auch die nächste Währung für die Bewertung
Zhipu ist nicht das einzige Unternehmen, das zu diesem Zeitpunkt über Agent spricht.
Blicken wir auf die Maßnahmen der globalen Spitzenakteure im vergangenen Jahr zurück.
Seit GPT-5 hat OpenAI den Produktfokus vollständig auf Operator, Deep Research und Computer Use verlagert – es beantwortet nicht mehr nur Fragen, sondern erledigt Aufgaben. Bei Anthropic drehen sich fast alle Aktualisierungen in diesem Jahr um Computer Use und Agent-Zyklen. Google wirbt nicht mehr hauptsächlich für das Chatten, sondern für das Agent-Ökosystem.
Die globalen Spitzenakteure wechseln fast gleichzeitig nicht nur wegen der ausgereiften Technologie – es gibt einen praktischeren Grund: Das Codieren ist die Gegenwart, der Agent muss die Zukunft sein.
In Tang Jies Brief wird diese Logik klar erläutert. Er nennt eine Entwicklung der Konzepte: Von OPC (One Person Company – Ein-Personen-Unternehmen) zu NPC (No People Company – vollständig automatisiertes Unternehmen).
Das Codieren löst das Problem, dass KI Programmierern beim Schreiben von Code hilft. Der Agent löst das Problem, dass KI die gesamte Organisation bei der Arbeit unterstützt – vom Schreiben von Code über die Produktentwicklung bis zur Unternehmensführung.
Im Brief teilt er diesen Weg in drei Meilensteine auf: Long Horizon Task – Planung und Ausführung über Wochen und Monate; Autonomous Agent System – eine Gruppe von selbstgesteuerten, zusammenarbeitenden Intelligenzagenten; Self-Evolving – KI trainiert KI, sodass die Entwicklungsgeschwindigkeit nicht mehr durch menschliche Kapazitäten begrenzt ist.
Dann kündigt er das Projekt „Touch High“ an – eine strategische Investition in den nächsten zwei Jahren – und sagt direkt: Es wird keine kurzfristige Kommerzialisierung von Anwendungen angestrebt.
Aus technischer Sicht ist dies eine Entscheidung für die Forschungsrichtung. Aus Sicht des Kapitals ist dies eine Wahl des Bewertungssystems.
Diese Konzepte haben ein gemeinsames Merkmal: Sie sind noch nicht kommerzialisiert. Ohne Kommerzialisierung kann der Markt das Unternehmen nicht nach seinem Umsatz bewerten. Ohne Umsatzbewertung kann die Bewertung nur auf dem zukünftigen Potenzial basieren.
Genau diese Spielregeln haben OpenAI und Anthropic in den vergangenen zwei Jahren am besten beherrscht: Jedes Mal, wenn der Markt nach dem Umsatz fragt, präsentieren sie einen neuen technischen Meilenstein. Sobald dieser Meilenstein verstanden ist, stellen sie eine noch größere Vision vor. Sie sind dem Kapital immer einen halben Schritt voraus – sodass das Kapital ihnen folgt, anstatt sie zu prüfen.
Tang Jie übernimmt diese Taktik.
In seinem Brief zitiert er sogar den Bericht „Von AGI zu ASI“ von Google DeepMind und sagt: Selbst wenn die Fähigkeit einzelner Modelle auf menschlichem Niveau verharrt, könnte eine Superintelligenz durch das stetige Wachstum der Rechenleistung zwangsläufig entstehen.
Sollten Investoren angesichts dieser Aussage aufgeregt oder besorgt sein? Das hängt davon ab, was sie lieber besitzen möchten: Ein Internetunternehmen mit nachweisbarem Umsatz – oder ein AGI-Unternehmen, das die Welt verändern könnte.
4. Chinas Großmodellunternehmen treten in ein Ausscheidungsverfahren mit zwei Extremen ein
Im Juli 2026 ist die Gabelung der chinesischen KI-Branche klarer denn je.
Der erste Weg: Der von MiniMax vertretene Pfad der Kommerzialisierung.
Das Modell wird zu Produkten verpackt, auf den C-Kunden-Markt gebracht und mit Abonnements angeboten – um den geschlossenen kommerziellen Kreislauf durch Umsatzwachstum zu beweisen. Der Markt richtet sein Augenmerk auf monatliche aktive Nutzer (MAU), durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer (ARPU), Verlängerungsrate und Bruttomarge. Der Absturz von MiniMax beweist: Wenn ein KI-Unternehmen diesen Weg geht, prüft das Kapital es mit den strengsten Kennzahlen für die Nutzerreichweite im mobilen Internet und den finanziellen Hebeln.
Der zweite Weg: Der von Zhipu vertretene Pfad der Infrastruktur.
Das Unternehmen entwickelt weiterhin Modelle, Plattformen und Infrastruktur. Es hält seine Bewertung durch technische Durchbrüche statt durch Umsatzwachstum aufrecht. Die Vergleichsunternehmen sind OpenAI und Anthropic.
Diese beiden Wege entsprechen zwei Bewertungsregeln und zwei Erwartungen von Investoren – und natürlich auch zwei Arten von Misserfolgen.
Der erste Weg scheitert, wenn der Nutzerpool erschöpft ist oder das kommerzielle Wachstum hinter den Erwartungen zurückbleibt.
Der zweite Weg scheitert, wenn die technische Forschung und Entwicklung in eine Phase der Stagnation gerät und Durchbrüche lange auf sich warten lassen.
Tang Jie hat den zweiten Weg gewählt. In seinem Brief verwendet er einen deutlichen Satz: Wenn man nicht den Gipfel erreicht, hat man versagt.
Das ist ein Selbstverpflichtung – und gleichzeitig eine Erwartungssteuerung für Investoren: Bewertet mich nicht nach dem Umsatz, bewertet mich nach der AGI.
Der diskussionswürdigste Punkt von Tang Jies Brief liegt nicht in dem, was er sagt, sondern darin, wann er es sagt.
Die Veröffentlichung einer „Glaubensbekundung zur AGI“ in dem Zeitfenster nach der Aktienfreigabe, wenn der Aktienkurs anfängt, sich zu bewegen, und direkt nach dem Absturz von MiniMax – dieser Zeitpunkt selbst ist eine präzise Erwartungssteuerung.
Er kämpft um die Definitionsmacht: Bevor der Kapitalmarkt Zhipu das Etikett „KI-Produktunternehmen“ anhängen kann, wird Zhipu dauer