Eine schicksalswendende Entscheidung: Wie Zhipu AI mit 500 Milliarden „sein Schicksal entgegen dem Wind verändert“ | Shenke

Text | ZHOU Xinyu, ZHANG Yuxin

Redaktion | ZHANG Yuxin, YANG Xuan

Weniger als eine Stunde nach der Veröffentlichung von GLM 5.3 waren die Anrufe und WeChat-Nachrichten eines Vertriebsmitarbeiters von Zhipu AI überfüllt: Mehr als ein Dutzend Personen fragten nach dem Starttermin der API, und viele Kunden, die die Lehren aus Kimi K3 gezogen hatten, wollten die Inferenz-Rechenkapazität von Zhipu AI im Voraus sichern. Dieser Zustand hielt das gesamte Wochenende an.

Am Nachmittag des 14. August veröffentlichte Zhipu AI plötzlich ein neues Generation-Modell, das die Coding-Leistung von in China entwickelten Modellen auf den Bewertungslisten erneut verbesserte. Es rangiert gemeinsam mit dem kürzlich veröffentlichten Kimi K3 auf dem ersten Platz der Open-Source-Modelle und liegt auf dem gleichen Niveau wie geschlossene Flaggschiff-Modelle wie Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol. Dies löste sofort die Begeisterung der Kunden aus.

 Rangliste von Artificial Analysis. Quelle: Offizielles WeChat-Konto von Zhipu AI

Nach dem Wochenende hörten die Nachrichten und Anrufe nicht auf – die ursprünglich für den 18. August geplante Veröffentlichung der GLM 5.3-API wurde verschoben, und die Vertriebsmitarbeiter wurden erneut von Kunden umzingelt. „Der Kunde rief mich am Telefon an: Unser internes Budget sowie die Entwicklungs- und Betriebsabläufe sind bereits bereit. Jeder Tag der Verzögerung erhöht unsere Verwaltungskosten um mehrere zehntausend Yuan!“

Der genannte Vertriebsmitarbeiter erinnerte sich, dass dieses „Wettlaufen um APIs“ ungefähr im Februar 2026 begann – zu diesem Zeitpunkt veröffentlichte Zhipu AI das große Versionsupdate-Modell GLM 5, das damals von vielen ausländischen Medien bewertet wurde als „das erste Mal, dass ein chinesisches Open-Source-Modell wirklich an die Spitze der globalen Modelle herangeführt wurde“. Danach erreichte GLM 5.1 die erste Stufe der globalen Modelle, und GLM 5.2 erhielt den SOTA (Bestleistung) der globalen Open-Source-Modelle. Man kann sagen, dass jede Version eine deutliche Verbesserung darstellt.

In dieser Zeit fragten immer mehr Menschen: Was für ein Unternehmen ist Zhipu AI, das hinter diesen Modellen steht?

Tatsächlich war Zhipu AI in der Welle der großen Modelle, die ab 2023 in China aufkam, ursprünglich eine Existenz, die „nicht dem Mainstream-Narrativ entsprach“.

Es ist nicht jung genug – es wurde bereits 2019 gegründet und wirkte in der Atmosphäre, die „junge Talente“ verherrlicht, nicht cool genug;

Es ist nicht „unternehmensartig“ genug – es stammt fast vollständig aus der Tsinghua-Universität und trägt einen deutlichen akademischen und Laborcharakter;

Sein Kommerzialisierungspfad wirkte nicht attraktiv genug – es führte über lange Zeit private Modellimplementierungen für Regierungs- und Unternehmenskunden durch, was nicht der „wiederholbaren, skalierbaren“ Logik des Internets entspricht.

Aber wenn Sie dieses Unternehmen erst seit dem letzten Jahr beachten, ist Ihr Verständnis davon höchstwahrscheinlich: Das erste Aktienunternehmen für große globale Modelle, dessen Marktwert einst bis zu 1,3 Billionen Hongkong-Dollar erreichte, was mehreren Meituan entspricht; es verfügt über ein Open-Source-SOTA-Modell, das weltweit berühmt ist; sein ARR (jährliches wiederkehrendes Einkommen) rangiert derzeit unter den chinesischen Modellanbietern auf dem ersten Platz...

Der Kern dieser großen Veränderung liegt in der Coding-Fähigkeit des Modells – während die großen globalen Modelle in dem Coding-Rausch schwelgten, der von Anthropic ausgelöst wurde, war Zhipu AI das erste chinesische Unternehmen für große Modelle, das die „Coding-Eintrittskarte“ erhielt. Mit seinen hervorragenden Coding-Modellen erlebte es einen Ausbruch der Reputation und einen sprunghaften Anstieg der Einnahmen und verschärfte in gewissem Maße den Wettbewerb der inländischen großen Sprachmodelle im letzten halben Jahr.

Was hat Zhipu AI getan? Warum war ausgerechnet Zhipu AI das Unternehmen, das die Coding-Eintrittskarte zuerst erhielt?

Um diese Fragen zu beantworten, muss man zurück zum Mai 2025 gehen, zwei Monate bevor Zhipu AI das Coding-Thema richtig erfasst hat.

I. Kampf ums Überleben und der unerwartete Coding-Ausbruch

Im Mai 2025 hielt Zhipu AI eilig eine Strategiesitzung ab. „Nur Kernführungskräfte und wenige Aktionäre nahmen teil. Eines der Kernthemen war, in welche Richtung sich die Modelle von Zhipu AI in der nächsten Phase entwickeln sollen“, teilte eine informierte Person 36 Kr mit.

Dieses Thema bestimmte zu diesem Zeitpunkt fast das weitere Schicksal von Zhipu AI.

Einerseits hing DeepSeek R1, das im Frühjahr 2025 plötzlich auftauchte, fast wie ein Schwert über der kommerziellen Hauptader von Zhipu AI. Dieses Modell, dessen Leistung mit OpenAI o1 mithalten kann, aber nur 1/30 des Preises von o1 kostet, erschütterte den gesamten B2B-Markt zu dieser Zeit. Die kundenspezifische Modellimplementierung für den B2B-Bereich war damals die wichtigste Kommerzialisierungsrichtung von Zhipu AI.

Ein Mitarbeiter von Zhipu AI, der für die kommerzielle Bereitstellung zuständig ist, erzählte 36 Kr, dass er kein gutes Neujahrsfest verbringen konnte: „Ich erhielt täglich 5 oder 6 Anrufe von Kunden, aber die meisten fragten, ob sie DeepSeek implementieren können.“ Er hatte gemischte Gefühle: „DeepSeek wurde über Nacht allen bekannt, und die Chefs vieler Kunden wiesen ihre Mitarbeiter an, stattdessen DeepSeek zu verwenden.“ Ein anderer Mitarbeiter von Zhipu AI sagte 36 Kr: „Nach konservativen Schätzungen wanderten damals fast 30 % der Kunden von Zhipu AI zu DeepSeek ab, was das Unternehmen stark traf.“ Er erwähnte, dass Zhipu AI einigen Kunden sehr niedrige Rabatte gewährte, um sie zu behalten.

Aber andererseits wandelte sich auch der inländische Markt für große Modelle leise. Die Begeisterung für Chatbots ließ nach, und die damaligen „Sechs Kleinen Tiger“-Mitglieder wie Moonshot AI und MiniMax setzten auf Flaggschiff-Modelle, die sich durch die Fähigkeit auszeichnen, Tools aufzurufen und komplexe Aufgaben auszuführen.

Angesichts der Krise und der Veränderungen traf Zhipu AI auf dieser Strategiesitzung eine schicksalswendende Entscheidung: Es änderte den ursprünglichen Pfad, separate vertikale Modelle für Fähigkeiten wie Text, Multimodalität und Programmierung zu entwickeln, und setzte auf ein großparametrisches Drei-in-Eins-Modell, das Daten von Reasoning (Inferenz), Coding (Programmierung) und Agentic (Intelligente Agenten) kombiniert.

Zhipu AI erkannte, dass es seine Komfortzone verlassen musste, um neue Chancen für die nächste Phase zu suchen – und neue Chancen entstehen nur aus großen Modellen mit ausreichend guter Leistung, die komplexere Produktivitätsanforderungen erfüllen können.

Diese Entscheidung fiel Zhipu AI nicht leicht. „Viele Aktionäre lehnten es ab, das Modell weiter zu vergrößern (also die Modellparameter zu erhöhen), weil die Investitionen zu hoch sind“, teilte eine informierte Person 36 Kr mit. Der finanzielle Druck von Zhipu AI war immer beträchtlich – der Finanzbericht 2025 zeigte, dass der Nettoverlust von Zhipu AI bis zu 4,718 Milliarden Yuan betrug, wovon allein die Forschung und Entwicklung 3,182 Milliarden Yuan kostete, was das Vierfache des gesamten Jahresumsatzes war.

Ein weiterer Grund war, dass das Modell mit kombinierten Daten dem kundenspezifischen B2B-Geschäftsmodell von Zhipu AI von Natur aus widersprach. Ein Mitarbeiter des B2B-Bereichs von Zhipu AI erzählte uns, dass Zhipu AI zuvor die Modellfähigkeiten klar in vertikale Szenarien unterteilt hatte – es gab entsprechende Modelle und Produkte für Dialog, Bildgenerierung, Videogenerierung, Coding und so weiter, um den spezifischen Geschäftsszenarien der Kunden gerecht zu werden. Wenn ein einziges kombiniertes Modell alle Szenarien abdecken würde, würden die Implementierungskosten sehr hoch werden.

Dieses „Drei-in-Eins“-Modell ist GLM 4.5, das im Juli 2025 veröffentlicht wurde. „Es sollte ursprünglich im April veröffentlicht werden, aber weil die Modellrichtung kurzfristig angepasst wurde, wurde es bis Juli verschoben“, erzählte eine informierte Person 36 Kr.

Das war der Kampf ums Überleben von Zhipu AI. Um das „Drei-in-Eins“-Modell zu trainieren, bereitete Zhipu AI 15 Billionen Token an allgemeinen Daten sowie 8 Billionen Token an Coding-, Reasoning- und Agentic-Daten vor. Die gesamte Trainingsdatenmenge war fast das 1,5-fache der Modelle zur gleichen Zeit.

Angst breitete sich fast auf alle aus. Mehrere Mitarbeiter von Zhipu AI erzählten 36 Kr, dass einige Monate vor der Veröffentlichung von GLM 4.5 fast alle Algorithmiker des AI-Instituts (der Technik- und Forschungsabteilung von Zhipu AI) im Unternehmen wohnten. „Am Tag der Veröffentlichung von 4.5 ging ich nach Mitternacht nach Hause. Als ich am nächsten Morgen zur Arbeit kam, saßen die Algorithmiker alle ordentlich da, fast genauso wie als ich gestern Abend ging.“ Ein Mitarbeiter aus dem Marketingbereich blieb am Veröffentlichungstag bis 8 Uhr morgens wach: „Ich war so ängstlich, dass ich nicht wusste, wie der Markt auf GLM 4.5 reagieren wird.“

Die spätere Geschichte ist allen bekannt: GLM 4.5 wurde das erste große Modell von Zhipu AI, das sich im Coding-Bereich einen guten Ruf erwarb, und machte Zhipu AI zu einem der ersten chinesischen Unternehmen für große Modelle, die das Coding-Thema richtig erfasst haben. Es half Zhipu AI wirklich, die neue Chance für die nächste Wettbewerbsphase zu finden – Coding.

Tatsächlich bemerkten viele chinesische Unternehmen für große Modelle bereits im Juni 2024, als Claude 3.5 Sonnet veröffentlicht wurde, die Anzeichen von Coding, aber sie wagten nicht, in diesen Bereich einzutreten.

Yan Junjie, Gründer von MiniMax, fragte Liang Wenfeng, Gründer von DeepSeek, vor zwei Jahren: „Wollt ihr AI-Coding machen?“ Liang verneinte. „Damals war der Konsens, dass es in ganz China nur 1 bis 2 Millionen Menschen geben könnte, die programmieren können, was kein ausreichend großer Markt zu sein scheint“, erinnerte sich Yan Junjie bei einer Veranstaltung. Aber sie erwarteten nicht, dass wenn AI-Coding zu einer Variablen wird, die die Produktionsweise verändert, der Markt von 2 Millionen Menschen auch zu 20 Millionen Menschen werden kann.

Dass Zhipu AI das Thema zuerst erfasst hat, war aber nicht „alles vollständig geplant“.

Ein Mitarbeiter von Zhipu AI erzählte uns, dass zu Beginn des Trainings des „Drei-in-Eins“-Modells keine deutlichen Prioritäten zwischen Reasoning, Coding und Agentic bestanden. Ein direkter Auslöser dafür, dass sich das Modell schließlich auf Coding konzentrierte, war die Wahl der Nutzer.

Laut 36 Kr diskutierte das Team während des Forschungsprozesses wiederholt, dass das Modell den echten Bedürfnissen der Nutzer nahe kommen soll und nicht nur um Ranglisten kreisen soll – die echte Fähigkeit des Modells muss in echten Aufgaben validiert werden. Daher bezog das Algorithmenteam häufig das Feedback von Nutzern und Kunden ein, um ihre Bedürfnisse zu verstehen. Unter ihnen war „die Verbesserung der Effizienz der Forschung und Entwicklung“ ein häufig genannter Bedarf. Und zufällig stimmte dies auch mit der Richtung überein, die die Führung betonte: „die Erhöhung der Obergrenze der Intelligenz“.

Nach der Veröffentlichung von GLM 4.5 erinnerte sich ein Vertriebsmitarbeiter, dass große Unternehmenskunden ständig Anforderungen stellten, GLM 4.5 in die Arbeitsabläufe von Programmierern zu integrieren. In den sozialen Medien tauchten auch Stimmen von „günstigem Ersatz für Claude“ auf – schließlich näherte sich die Coding-Fähigkeit von GLM 4.5 der von Claude Sonnet 4 an, kostete aber nur 1/7 des Preises.

Coding wurde die Fähigkeit von GLM 4.5, die die beste Marktreaktion erzielte. Im September 2025 führte Zhipu AI den „GLM Coding Plan“ ein und war damit das erste chinesische Unternehmen für große Modelle, das einen Coding Plan auf den Markt brachte. Im Oktober wurde die „GLM Coding Plan Enterprise Edition“ veröffentlicht. Das neue Modell GLM 4.6, das im selben Monat erschien, hat nach offiziellen Angaben die Coding-Fähigkeit besonders verstärkt.

An dieser Stelle klärte sich die neue Erzählung von Zhipu AI allmählich auf: Neben dem schwer zu wiederholenden Geschäft der B2B-Modellimplementierung erfasste es das skalierbare Coding-Geschäft mit hohem kommerziellem Wert.

„Die Geschichte von Chatbot ist vorbei, seit DeepSeek aufgetaucht ist. Wir sollten darüber nachdenken, was die nächste Wette ist“, erwähnte Tang Jie, Gründer von Zhipu AI, bei einer Veranstaltung Anfang 2025. Rückblickend ist diese Wette genau Coding.

II. GLM 5.2 und ein Marktwert von einer Billion Hongkong-Dollar

An dem Tag, an dem Zhipu AI im Januar dieses Jahres in Hongkong notiert wurde und zum „ersten Aktienunternehmen für große globale Modelle“ wurde, schickte CEO Zhang Peng jedem Mitarbeiter ein rotes Umschlag mit 200 Yuan. Aber diese Freude dauerte nur einen Tag – einen Tag später ging MiniMax an die Börse, der Aktienkurs stieg am ersten Tag um 109 % und der Marktwert übertraf 100 Milliarden Yuan, was fast dem Doppelten von dem von Zhipu AI entsprach.

Als zwei Unternehmen für große Modelle mit völlig unterschiedlichen Wurzeln gleichzeitig auf dem öffentlichen Markt bewertet wurden, lag Zhipu AI vorübergehend im Nachteil beim Marktwert. „Damals galt der C-End-Markt, auf den sich MiniMax konzentrierte, in China als vielversprechender, während Zhipu AI mit den Labels toB und toG nicht so attraktiv wirkte“, sagte ein Investor für große Modelle zu 36 Kr.

Aber nur 5 Monate später kehrte Zhipu AI die Situation mit einem Open-Source-SOTA-Modell erneut um – und dieses Mal gründlicher als bei GLM 4.5: Einnahmen, Reputation und Aktienkurs erlebten einen vollständigen Ausbruch.

Am 13. Juni 2026 veröffentlichte Zhipu AI das neue Flaggschiff-Modell GLM 5.2. Dieses Modell, dessen Hauptfähigkeit immer noch Coding ist, rangiert auf der umfassenden Rangliste von Artificial Analysis als SOTA der Open-Source-Modelle, direkt hinter den geschlossenen Modellen Claude Fable 5, Claude Opus 4.8 (max) und GPT 5.5 (xhigh).