Beli Kripto
Bayar dengan
USD
USD
Beli & Jual
Hot
Mendukung Visa, Mastercard, SEPA, dll.
P2P
0 Fees
Perdagangan fleksibel, nol biaya
Gate Card
Gunakan kripto untuk pembayaran global
Market
Perdagangan
Dasar
Lanjutan
Futures
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Earn
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Pre-IPOs
Buka akses penuh ke IPO saham global
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Square
Kotak
Temukan nilai dalam kripto
Live
moments live
Analisis live pasar kripto
Chat
Mengobrol dengan trader kripto
Berita
Apa yang terjadi di kripto
flower_head
Lainnya
Promosi
AI
Lainnya
TradFi
WCTC S8
Hadiah
ZHIPU

Harga ZhiPu 02513.HK

Ditutup
ZHIPU
Rp0
+Rp0(0,00%)
Tidak ada data

*Data terakhir diperbarui: 2026-04-26 04:14 (UTC+8)

Pada 2026-04-26 04:14, ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) dihargai di Rp0, dengan total kapitalisasi pasar sebesar --, rasio P/E 0,00, dan imbal hasil dividen sebesar 0,00%. Hari ini, harga saham berfluktuasi di antara Rp0 dan Rp0. Harga saat ini adalah 0,00% di atas titik terendah hari ini dan 0,00% di bawah titik tertinggi hari ini, dengan volume perdagangan --. Selama 52 minggu terakhir, ZHIPU telah diperdagangkan antara Rp0 hingga Rp0, dan harga saat ini adalah 0,00% jauh dari titik tertinggi 52 minggu.

Statistik Utama ZHIPU

Rasio P/E0,00
Imbal Hasil Dividen (TTM)0,00%
Saham Beredar0,00

Pelajari lebih lanjut tentang ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

Artikel Gate Learn

Listing Awal: Gate Futures akan meluncurkan saham dengan 6 Kontrak Perpetual USDT-M, termasuk TENCENT dan XIAOMI

Gate Futures Stocks akan secara resmi meluncurkan Perdagangan Live untuk TENCENT (TENCENT 00700.HK), MEITUAN (MEITUAN 03690.HK), XIAOMI (XIAOMI 01810.HK), KUAISHOU (KUAISHOU 01024.HK), XUNCE (XUNCE 03317.HK), dan ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) kontrak perpetual (USDT-M) pada 13 April 2026, pukul 06.00 (UTC). Fitur ini mendukung posisi long dan short dengan Leverage mulai dari 1x hingga 20x. Anda dapat memilih Leverage saat melakukan order.

2026-04-13

2026: "Solar terms" dalam industri AI telah berubah; bagaimana para wirausahawan dapat mengoptimalkan "algoritma" mereka?

Artikel ini mengawali pembahasan dengan meninjau Meta dan Manus, beserta pencatatan publik Zhipu dan MiniMax, guna mengidentifikasi kriteria produk AI dalam transisi dari demo yang menarik menuju penerapan yang signifikan—beralih dari aplikasi khusus ke platform yang bersifat umum.

2026-01-14

Bagian kontrak saham Gate akan meluncurkan perdagangan perdana untuk 6 kontrak perpetual, termasuk TENCENT (Tencent Holdings 0700.HK) dan MEITUAN (Meituan 03690.HK)

Dilaporkan bahwa tata letak kategori aset tradisional Gate sangat komprehensif, mencakup kisaran terluas di seluruh jaringan.

2026-04-13

Blog

Cara Trading Saham Zhihu di Gate TradFi? Tinjauan Pasar April untuk ZHIPU

Pasar terus membuktikan logika pertumbuhan simultan antara suplai token dan harga, menjadikannya narasi utama yang mendukung harga saham Zhipu.

2026-04-22

Naiknya Kuda Zebra AI China dan Pertempuran dengan OpenAI

Ketegangan Geopolitik Mungkin Menghambat Pertumbuhan Sektor AI China

2024-05-15

FAQ ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

Berapa harga saham ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) hari ini?

x
ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) saat ini diperdagangkan di harga Rp0, dengan perubahan 24 jam sebesar 0,00%. Rentang perdagangan 52 minggu adalah Rp0–Rp0.

Berapa harga tertinggi dan terendah 52 minggu untuk ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Berapa rasio harga terhadap pendapatan (P/E) dari ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)? Apa arti dari rasio tersebut?

x

Berapa kapitalisasi pasar ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Berapa laba per saham (EPS) kuartalan terbaru untuk ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Apakah Anda sebaiknya beli atau jual ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) sekarang?

x

Faktor apa saja yang dapat memengaruhi harga saham ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Bagaimana cara beli saham ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Peringatan Risiko

Pasar saham melibatkan tingkat risiko dan volatilitas harga yang tinggi. Nilai investasi Anda dapat meningkat atau menurun, dan Anda mungkin tidak mendapatkan kembali seluruh jumlah yang diinvestasikan. Kinerja masa lalu bukan merupakan indikator yang andal untuk hasil di masa depan. Sebelum membuat keputusan investasi, Anda harus dengan cermat menilai pengalaman investasi, kondisi keuangan, tujuan investasi, dan toleransi risiko Anda, serta melakukan riset sendiri. Jika diperlukan, konsultasikan dengan penasihat keuangan independen.

Penafian

Konten di halaman ini disediakan hanya untuk tujuan informasi dan bukan merupakan saran investasi, saran keuangan, atau rekomendasi perdagangan. Gate tidak bertanggung jawab atas kerugian atau kerusakan yang diakibatkan oleh keputusan keuangan tersebut. Lebih lanjut, harap diperhatikan bahwa Gate mungkin tidak dapat menyediakan layanan penuh di pasar dan yurisdiksi tertentu, termasuk namun tidak terbatas pada Amerika Serikat, Kanada, Iran, dan Kuba. Untuk informasi lebih lanjut mengenai Lokasi Terbatas, silakan merujuk ke Perjanjian Pengguna.

Berita Terbaru ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

2026-04-24 05:00

Peringatan TradFi Turun: ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) Turun Melebihi 8%

Gate News: Menurut data terbaru [Gate TradFi](https://www.gate.com/id/tradfi), ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) telah turun sebesar 8% dalam waktu singkat. Volatilitas saat ini secara signifikan lebih tinggi dibandingkan rata-rata terbaru, menunjukkan peningkatan aktivitas pasar.

2026-04-24 03:54

Peringatan TradFi Turun: ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) Turun Melebihi 6%

Gate News: Menurut data terbaru [Gate TradFi](https://www.gate.com/id/tradfi), ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) telah turun sebesar 6% dalam waktu singkat. Volatilitas saat ini secara signifikan lebih tinggi dibandingkan rata-rata terbaru, menunjukkan peningkatan aktivitas pasar.

2026-04-23 02:02

Saham Zhipu Mencapai Rekor Tertinggi, Naik Lebih dari 5% pada Pembukaan Pasar dengan Kenaikan 800% Sejak IPO

Berita Gate, 23 April — Zhipu (02513.HK) melonjak lebih dari 5% saat pembukaan pasar, mencapai level tertinggi sepanjang masa yang baru. Saham ini telah naik hampir 800% sejak mulai diperdagangkan.

2026-04-22 17:00

OpenClaw, Hermes, dan SillyTavern Dikonfirmasi sebagai Dukungan di GLM Coding Plan

Pesan Gate News, 22 April — Zixuan Li, manajer produk di Zhipu AI, mengumumkan di X bahwa OpenClaw, Hermes, dan SillyTavern telah secara resmi ditandai sebagai proyek yang didukung di bawah GLM Coding Plan. Alat serbaguna lainnya akan dievaluasi berdasarkan kasus per kasus. Li juga menyarankan agar pengguna tidak membagikan kredensial akun atau menggunakan langganan sebagai akses API. Pengguna yang mengalami kode error 1313 saat mengikuti pedoman didorong untuk menghubungi tim dukungan Zhipu untuk bantuan.

2026-04-22 07:13

Zhipu AI Menghentikan Langganan Kuota Mingguan Tak Terbatas Paket GLM Coding Plan pada 30 April

Pesan Berita Gate, 22 April — Zhipu AI mengumumkan bahwa pihaknya akan menghentikan pembaruan otomatis langganan paket GLM Coding Plan kuota mingguan tak terbatas mulai pukul 10:00 waktu Beijing pada 30 April 2026. Penghentian ini berdampak pada pengguna yang saat ini berlangganan paket lama dengan pembaruan otomatis diaktifkan. Menurut perusahaan, keputusan tersebut didorong oleh pertumbuhan penggunaan yang berkelanjutan, yang membuat model kuota mingguan tak terbatas awal menjadi sulit dipertahankan dalam jangka panjang. Pengguna yang terdampak akan menerima dua bulan manfaat paket baru yang setara sebagai kompensasi. Siklus langganan dan harga saat ini tetap tidak berubah, dan kompensasi dua bulan akan diterbitkan secara otomatis pada 30 April. Setelah masa kompensasi berakhir, pengguna yang ingin terus menggunakan layanan harus mendaftar secara manual ke paket terbaru yang tersedia pada saat itu.

Postingan Hangat Tentang ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

金色财经_

金色财经_

15 jam yang lalu
Gold Finance melaporkan, para pelaku perdagangan mengungkapkan bahwa alasan utama DeepSeek membuka pendanaan kali ini adalah karena situasi kehilangan bakat yang cukup serius akhir-akhir ini. Beberapa peneliti inti secara berturut-turut mengundurkan diri, bergabung dengan ByteDance, Tencent, Xiaomi, dan perusahaan mengemudi otomatis YuanRong QiXing. Sementara itu, pesaing seperti Zhipu Technology dan MiniMax telah terdaftar di Hong Kong Stock Exchange, dan Shadow of the Moon bulan ini telah melakukan tiga putaran pendanaan berturut-turut dalam tiga bulan pertama tahun ini, dengan valuasi meningkat lebih dari empat kali lipat dibandingkan akhir tahun lalu.
0
0
0
0
GateUser-bd883c58

GateUser-bd883c58

18 jam yang lalu
问AI · 智谱的算力缺口如何影响其商业化前景？ **“全球大模型第一股”算力缺口何解？** Penulis | Yao Yue Editor丨Yu Xing Sumber | Ye Ma Caijing Sebagai “saham model besar global pertama”, Zhipu (2513.HK) baru saja menyerahkan laporan tahunan lengkap pertama setelah pencatatan di Hong Kong. **2025 perusahaan mengalami kerugian bersih sebesar 4,718 miliar yuan, ditambah kerugian dari 2022 hingga 2024, total kerugian selama empat tahun sekitar 8,5 miliar yuan.** Namun, laporan kerugian yang terus berlanjut ini, **justru mendapatkan sambutan hangat di pasar sekunder, harga saham melonjak lebih dari 30% dalam satu hari, kapitalisasi pasar sempat menembus 4000 miliar HKD**, dan rasio harga terhadap penjualan bahkan melampaui standar industri OpenAI beberapa kali lipat. Di balik valuasi tinggi yang diberikan pasar, Zhipu sedang bertransformasi ke bisnis API cloud dan agen cerdas perusahaan, dan pasar memandang positif potensi komersialisasinya. **Namun, semua ini sangat bergantung pada apakah daya komputasi dapat mengikuti, dan biaya dapat ditekan.** Baru-baru ini, saat peluncuran GLM-5, Zhipu mengalami ketidakstabilan layanan akibat kekurangan daya komputasi, dan secara terbuka meminta maaf, **yang juga dianggap mengungkapkan bahwa kekuatan komputasi utamanya berasal dari pihak ketiga dan kurangnya dukungan dari pusat data yang dibangun sendiri.** **Seiring dengan rencana pelaksanaan pelepasan saham terbatas pertama pada Juli, Zhipu akan menghadapi uji tekanan di pasar sekunder.** Pandangan industri menyatakan bahwa jika bottleneck daya komputasi tidak segera diatasi, dan tidak ada perbaikan yang signifikan dalam profitabilitas, valuasi tinggi saat ini kemungkinan besar akan mengalami koreksi. Ditambah lagi, setelah pelepasan saham, jumlah saham yang beredar akan meningkat secara signifikan, dan fluktuasi harga saham serta tekanan pendanaan lanjutan bisa semakin besar. Hingga penutupan 2 April, harga saham Zhipu adalah 779 HKD per saham, turun 14,86%, dengan kapitalisasi pasar sebesar 347,3 miliar HKD (setara sekitar 305 miliar yuan RMB).  Gambar ini mungkin dihasilkan oleh AI **01 Kerugian 4,718 miliar yuan di 2025** **Meningkat 59,5% dibanding tahun sebelumnya** Malam 31 Maret, Zhipu merilis laporan tahunan lengkap pertama setelah pencatatan—**pendapatan tumbuh pesat, tetapi kerugian juga membesar secara signifikan.** Zhipu memiliki tiga bisnis utama—platform terbuka dan API, model besar sendiri yang “dihubungkan” ke pelanggan, dikenai biaya berdasarkan volume; agen cerdas tingkat perusahaan, menjual AI pegawai ke perusahaan; dan model besar umum tingkat perusahaan, menjual “otak AI” ke perusahaan. Laporan keuangan menunjukkan bahwa, **pada 2025, Zhipu mencapai total pendapatan 720 juta yuan, meningkat 131,9%**. Dari segi bisnis, pendapatan platform terbuka dan API sebesar 190 juta yuan, meningkat 292,6%; pendapatan agen cerdas tingkat perusahaan 166 juta yuan, meningkat 248,8%; dan pendapatan model besar umum tingkat perusahaan 366 juta yuan, meningkat 70,5%. Namun, sisi lain dari pertumbuhan pesat adalah meningkatnya kerugian dan “pemborosan” kas. Laporan keuangan menunjukkan bahwa, **pada 2025, kerugian bersih Zhipu mencapai 4,718 miliar yuan, meningkat 59,5% dibanding tahun sebelumnya; dan kerugian bersih yang disesuaikan sebesar 3,182 miliar yuan, meningkat 29,1%.** Data Wind juga menunjukkan bahwa, dari 2022 hingga 2024, Zhipu mengalami kerugian masing-masing 143 juta yuan, 788 juta yuan, dan 2,956 miliar yuan. **Total kerugian selama empat tahun mencapai sekitar 8,5 miliar yuan.** Layanan Zhipu dapat dilakukan dengan dua cara—penyebaran cloud: seperti listrik, tidak perlu membeli generator sendiri, cukup nyalakan saklar dan bayar sesuai pemakaian; dan penyebaran lokal: seperti membeli generator sendiri, menaruh di halaman rumah, menghasilkan listrik sendiri dan digunakan sendiri, orang lain tidak bisa menggunakannya. Pada 2025, **margin laba kotor gabungan Zhipu turun drastis dari 56,3% menjadi 41%**. Meski margin laba kotor dari penyebaran cloud meningkat dari 3,3% menjadi 18,9%, tetap jauh di bawah bisnis lokal tradisional; dan, **penyebaran lokal tradisional, karena permintaan pelanggan yang lebih tinggi, biaya investasi meningkat, sehingga margin laba kotor turun dari 66% menjadi 48,8%.** Perluasan bisnis dengan margin rendah ini cepat, sementara bisnis dengan margin tinggi tidak tumbuh secepat itu, sehingga perbaikan laba tidak sejalan dengan pertumbuhan pendapatan. Yang lebih penting, pengeluaran R&D dan daya komputasi “besar” menyedot laba. **Pada 2025, pengeluaran R&D Zhipu mencapai 3,18 miliar yuan, setara 4,4 kali lipat dari pendapatan periode yang sama**, artinya setiap 1 yuan pendapatan, harus mengeluarkan 4,4 yuan untuk R&D. Sebagian besar dana dialokasikan untuk pelatihan model, biaya daya komputasi, dan gaji tenaga ahli tingkat tinggi. Pelatihan dan inferensi model besar sendiri sudah dianggap sebagai “lubang hitam daya komputasi” oleh industri, **model flagship seperti GLM-5 yang meningkatkan kemampuan inferensi sekali jalan, semakin meningkatkan biaya daya komputasi.** Untuk menjaga operasional, **Zhipu telah meminjam tambahan 552 juta yuan dibandingkan 2024, dan total pinjaman per akhir 2025 mencapai 690 juta yuan, semuanya berbunga.** Namun, di tengah pengeluaran besar setiap hari, uang di kantong Zhipu tidak bertambah secara positif, **hingga akhir 2025, kas dan setara kas Zhipu sebesar 2,259 miliar yuan, turun 10,1 juta yuan dibanding tahun sebelumnya.** Berdasarkan hal ini, pada Januari, Zhipu mengumpulkan sekitar 4,173 miliar HKD (setara sekitar 3,665 miliar yuan RMB) dari IPO di Hong Kong, yang sangat tepat waktu. Yuan Shuai, salah satu pendiri ruang tamu produktivitas baru Zhipu, menyatakan bahwa meskipun sebelumnya telah mengumpulkan dana melalui pencatatan saham, berdasarkan kecepatan kerugian sekitar 50 miliar yuan per tahun, cadangan dana saat ini jelas tidak cukup lama, dan kebutuhan pendanaan mendesak hampir pasti akan muncul. **02 Laporan kerugian memicu reaksi di pasar sekunder** Namun, laporan kerugian yang membesar ini tetap menarik perhatian pasar sekunder. Pada 1 April, **setelah rilis laporan tahunan 2025, harga saham Zhipu melonjak 31,94%**, menjadi 915 HKD per saham, dan **kapitalisasi pasar sempat menembus 4000 miliar HKD**, mencapai 4.079,46 miliar HKD (sekitar 52,5 miliar USD; 359,26 miliar yuan RMB). **Dengan pendapatan 7,24 miliar yuan, rasio harga terhadap penjualan sekitar 500 kali**, yang merupakan puncaknya, artinya pasar bersedia memberi valuasi 500 yuan untuk setiap 1 yuan laba. Seberapa “berlebihan” angka ini? Jika dibandingkan dengan raksasa AI luar negeri, rasio harga terhadap penjualan OpenAI sekitar 35-65 kali; Anthropic sekitar 27 kali. Di mata publik, narasi kapital Zhipu juga mengalami penyesuaian. Dahulu, perusahaan model besar dipandang sebagai “binatang buang uang” yang membakar uang demi teknologi, sekarang pertumbuhan Zhipu beralih dari deployment lokal berbasis proyek ke bisnis API cloud dan agen cerdas yang lebih berpotensi skala besar. Laporan keuangan menunjukkan bahwa, **pada 2025, pendapatan platform terbuka dan API meningkat dari 15,5% menjadi 26,3%; pendapatan agen cerdas tingkat perusahaan dari 15,2% menjadi 22,9%; dan pendapatan model besar umum tingkat perusahaan dari 68,7% turun menjadi 50,4%.** **Menurut “Caixin”, dalam rapat penjelasan kinerja 2025 Zhipu, CEO Zhang Peng menyatakan bahwa, pada kuartal pertama 2026, harga panggilan API Zhipu meningkat 83%, dan meskipun begitu, permintaan pasar tetap tinggi, dengan volume panggilan meningkat 400%.** Tahun 2025 adalah tahun perang harga industri yang semakin intensif, dan informasi ini secara tidak langsung menunjukkan bahwa nilai teknologi Zhipu telah diakui pasar, serta menandai bahwa mereka keluar dari perang harga tingkat rendah. **03 Apa solusi untuk kekurangan daya komputasi?** Namun, saat investor membayangkan pertumbuhan tinggi, satu kenyataan yang tidak bisa diabaikan adalah: daya komputasi adalah variabel kunci yang menentukan batas cerita ini. **Bayangkan sebuah mobil sport dengan mesin sangat hebat, tetapi pasokan bahan bakar tidak stabil, pasti sulit melaju jauh.** Dan, baru-baru ini, Zhipu juga meminta maaf terkait kekurangan daya komputasi. Pada 12 Februari, Zhipu merilis model flagship GLM-5, yang karena peningkatan performa besar-besaran, antusiasme pengguna melebihi ekspektasi, dan lonjakan lalu lintas yang besar langsung menguji daya komputasi mereka—**untuk mengatasi konsumsi daya yang lebih tinggi dari GLM-5, perusahaan merancang strategi konsumsi bertingkat 3 kali saat puncak dan 2 kali saat non-puncak, namun tetap saja, kapasitas server tidak cukup, dan banyak pengguna berbayar tidak bisa menggunakan model inti secara normal.** Pada 21 Februari, Zhipu dengan cepat meminta maaf atas kesalahan tersebut. Meskipun menawarkan kompensasi “merugikan”, **hari perdagangan pertama setelah permintaan maaf, harga saham Zhipu anjlok 23%, menguangkan lebih dari 700 miliar HKD dalam setengah hari.** Selain itu, memasuki 2026, kebutuhan daya komputasi secara umum mengalami perubahan besar. “AI agent” yang aktif digunakan—OpenClaw—memicu lonjakan konsumsi daya secara besar-besaran. Pada 10 Maret, Zhipu mengumumkan bergabung dengan “Lobster Bureau”, dan resmi meluncurkan AutoClaw (nama China: Ao Long), yang merupakan salah satu dari beberapa “instalasi satu klik” OpenClaw lokal di dalam negeri. **Laporan tahunan 2025 menunjukkan bahwa daya komputasi Zhipu sebagian besar bergantung pada pemasok pihak ketiga, tanpa pusat data daya komputasi besar-besaran sendiri. Dengan perluasan skala, kebutuhan daya komputasi meningkat pesat, dan mulai 2025, Zhipu tidak lagi banyak menyewa perangkat, melainkan lebih banyak membeli layanan daya komputasi secara langsung.** Ini berarti biaya marginal yang dikeluarkan perusahaan tidak akan berkurang seiring skala. Untuk mengatasi kekurangan daya komputasi, **Zhipu mendorong adaptasi daya komputasi domestik**, seperti model-model GLM-5 yang telah diadaptasi secara mendalam dengan chip domestik, memasuki tahap desain kolaboratif perangkat lunak dan perangkat keras (Co-design), dan juga mencari “mitra daya komputasi” di seluruh jaringan. Yuan Shuai menyatakan bahwa, **berbeda dengan raksasa luar negeri yang membangun pusat data sendiri dan mencapai kendali mandiri, Zhipu kekurangan tata kelola mandiri, dan dalam hal biaya daya, stabilitas pasokan, serta kedalaman adaptasi teknologi, mereka tidak memiliki keunggulan, sehingga sulit bersaing dengan raksasa, yang bisa menjadi faktor penghambat jangka panjang.** Selain itu, perlu dicatat bahwa Zhipu juga menghadapi kompetisi yang semakin ketat: raksasa internet besar menutup jalan, startup semakin mendekat, dan ruang pasar terus menyempit. **04** **Pelepasan saham pertama segera terjadi** **Bagaimana proses pencatatan di A-share?** Hingga April, total saham yang secara nominal dapat diperdagangkan (bukan saham terbatas) sekitar 21-22%, tetapi karena sebagian besar dipegang secara jangka panjang, **jumlah saham yang benar-benar bebas diperdagangkan di pasar hanya sekitar 2,67%.** Dengan harga penutupan 915 HKD per saham pada 1 April, kapitalisasi pasar Zhipu melebihi 4000 miliar HKD, tetapi nilai pasar yang benar-benar beredar di pasar hanya sekitar 107 miliar HKD, **jumlah saham yang beredar sangat kecil, dan kombinasi dengan euforia di sektor AI, menyebabkan dana masuk sedikit saja sudah bisa memicu lonjakan harga saham.** Namun, kondisi ini akan terganggu saat pelepasan saham terbatas pertama pada Juli, yang akan menghadapi tekanan besar terkait apakah pemegang saham lama akan menjual secara kolektif. Menurut data Wind, **terdapat 25,68 juta saham yang akan dilepas, sekitar 5,76% dari total saham, dan akan dilepas pada 8 Juli.** Dengan harga 915 HKD per saham, nilai pelepasan sekitar 23,5 miliar HKD, setara 2,2 kali nilai pasar nyata saat ini. Selain itu, **terdapat 178 juta saham lain (sekitar 39,99% dari total saham) yang akan dilepas pada 8 Januari 2027.** Gambar sumber: Wind Terminal Keuangan Wang Wenxi, Wakil Ketua Asosiasi Modal Perusahaan China, berpendapat bahwa para investor ini telah mengumpulkan keuntungan yang cukup besar, dan memiliki ekspektasi pencairan yang tinggi. Jika saat itu pertumbuhan API Zhipu melambat, margin laba tidak membaik secara signifikan, dan kerugian tetap membesar, kepercayaan investor akan goyah, dan **setelah pelepasan saham, pasokan likuiditas akan melonjak, menyebabkan volatilitas harga yang besar.** Dalam kondisi jumlah saham yang beredar kecil, dampak pelepasan akan semakin besar. Wang Wenxi menyatakan bahwa, **kerugian yang terus berlanjut dan tekanan pelepasan saham besar akan secara signifikan meningkatkan biaya pendanaan berikutnya,** dan valuasi pendanaan ekuitas bisa tertekan, serta syarat pendanaan utang akan menjadi lebih ketat. Perusahaan perlu berkomunikasi dengan investor utama untuk mengunci komitmen, atau mempertimbangkan pengaturan pelepasan secara bertahap untuk meredam dampaknya. Di sisi lain, Zhipu sedang mendorong pencatatan di dua lokasi, A-share dan H-share. Saat ini, di Hong Kong sudah tercatat, dan menurut informasi terbuka, **pencatatan IPO di STAR Market A-share sedang berlangsung, tetapi belum mengajukan dokumen resmi.** Jika berhasil masuk ke A-share, mereka akan membuka jalur pendanaan baru. **Produk AI apa yang biasa Anda gunakan? Apa kesan Anda terhadap Zhipu?** Silakan tinggalkan komentar. Pernyataan penulis: Pendapat pribadi, hanya untuk referensi
0
0
0
0
quiet_lurker

quiet_lurker

04-24 22:02
Napapansin ko lang habang sinusubaybayan ang industriya ng AI na may kakaibang pattern na nangyayari. Walong taon lang ang nakalipas, isang Chinese telecom company ay literal na nawalan ng buhay dahil sa isang embargo. Pero ngayon, ang ibang Chinese AI companies ay lumalaki nang mabilis kahit sa harap ng mas mataas na pressure. Ano talaga ang nagbago? Balik tayo sa 2018. Ang ZTE ay isa sa pinakamalaking tagagawa ng kagamitan sa telekomunikasyon sa mundo—80,000 empleyado, bilyon-bilyong kita taun-taon. Tapos isang araw lang, isang order mula sa US Bureau of Industry and Security ay nagsara ng buong kumpanya. Walang American components, walang lisensya mula sa Google, walang operating system. Tatlong linggo later, ang ZTE ay nagsabi na hindi na nila kaya i-operate ang negosyo. Nagbayad sila ng 1.4 bilyong dolyar na penalty, pero ang tunay na problema ay nasa ecosystem—sila ay ganap na umaasa sa global supply chain na kontrolado ng US. Ngayon, kahit na may katulad pa ring mga restriction, ang Chinese AI companies ay hindi nagsuffer ng parehong kapalaran. Bakit? Dahil ang problema ay hindi lang hardware. Ang tunay na bottleneck ay CUDA. Pinagsasalita ko yan dahil most people ay nag-aakala na ang chip ban ay tungkol sa chips mismo. Mali yan. Ang CUDA—ang parallel computing platform ng NVIDIA mula 2006—yan ang tunay na hadlang. Lahat ng major AI frameworks sa buong mundo, mula sa Google's TensorFlow hanggang sa Meta's PyTorch, ay malalim na umaasa sa CUDA. Kapag nag-aaral ang isang AI researcher, CUDA ang unang tool na natutuhan nila. Bawat linya ng code ay nagpapalakas sa ecosystem ng NVIDIA. Pagsapit ng 2025, may 4.5 milyon na developers sa CUDA ecosystem, higit sa 3000 GPU-accelerated applications, at 40,000 kumpanya sa buong mundo ang gumagamit nito. Yan ang 90% ng global AI developers. Ito ay isang flywheel na kapag nagsimula na, halos imposibleng ihinto. Mas maraming developers, mas maraming tools. Mas maraming tools, mas maraming developers ang sasali. Ang resulta? NVIDIA ang nag-set ng rules, at lahat ay sumusunod. Kaya noong 2022-2024, ang US government ay nagpatupad ng tatlong wave ng restrictions sa export ng NVIDIA chips. Una ang A100 at H100, pagkatapos ang A800 at H800, at panghuli ang H20. Pero hindi ito nag-trigger ng parehong panic na nangyari sa ZTE. Bakit? Dahil ang Chinese companies ay nag-pivot sa algorithm optimization sa halip na mag-rebelde laban sa hardware. Ang DeepSeek ay ang pinakamahusay na halimbawa nito. Ang kanilang V3 model ay may 671 bilyong parameters, pero bawat inference ay gumagamit lang ng 37 bilyon—5.5% lang ng kabuuan. Para ma-train ito, ginamit nila lang 2,048 NVIDIA H800 GPUs sa loob ng 58 araw, na may kabuuang gastos na 5.576 milyon na dolyar. Ihambing ito sa tinatayang 78 milyon na dolyar para sa GPT-4. Isang order of magnitude na pagkakaiba. Mas nagsasalita pa ang presyo. DeepSeek API input ay 0.028 hanggang 0.28 dolyar bawat milyon na tokens, output ay 0.42 dolyar. GPT-4 input ay 5 dolyar, output ay 15 dolyar. Claude Opus ay mas mahal pa—15 dolyar input, 75 dolyar output. DeepSeek ay 25 hanggang 75 beses na mas mura. Ang ganitong presyo ay nag-trigger ng malaking pagbabago sa merkado ng mga developer. Noong Pebrero 2026, sa OpenRouter—ang pinakamalaking AI model API aggregation platform—ang lingguhang paggamit ng Chinese AI models ay tumaas ng 127% sa loob ng tatlong linggo at naungusan ang US sa unang pagkakataon. Isang taon na ang nakalipas, ang mga Chinese models ay mas mababa sa 2% ng merkado. Ngayon, tumaas ito ng 421% at papalapit na sa 6%. Pero ang mas malalim na pagbabago ay hindi lang sa presyo. Mula mid-2025, ang pangunahing aplikasyon ng AI ay nag-shift mula sa chatting patungo sa Agents. Sa mga scenario ng Agent, ang token usage ay 10 hanggang 100 beses na mas mataas kumpara sa simpleng chat. Kapag ang konsumo ng token ay nag-explode nang eksponensyal, ang presyo ang nagiging pangunahing salik. Ang sobrang cost efficiency ng Chinese models ay perfect na timing sa panahong ito. Ngunit ang algorithm optimization ay hindi lang solusyon sa training problem. Kung hindi ka makapag-train gamit ang pinakabagong data at mag-iterate, ang iyong model ay mabilis na magiging obsolete. Ang training ay nangangailangan ng malaking computing power. Kaya saan kumukuha ang Chinese companies ng computing infrastructure? May isang maliit na lungsod sa Jiangsu na Xinghua—kilala lang sa stainless steel at healthy food—pero noong 2025, nagtayo dito ng 148-metrong server production line. Mula sa paglagda ng kasunduan hanggang sa operasyon, 180 araw lang. Ang core ay dalawang fully local chips: Loongson 3C6000 processor at TaiChu Yuanqi T100 AI accelerator card. Ang Loongson ay may sariling disenyo mula sa instruction set hanggang sa microarchitecture. Ang TaiChu Yuanqi ay galing sa National Supercomputing Center Wuxi at Tsinghua University, heterogenous many-core architecture. Kapag full capacity, isang server every 5 minutes. Kabuuang investment ay 1.1 bilyong yuan, inaasahang 100,000 units taun-taon. Ang mahalaga ay nagsimula nang mag-handle ng tunay na malalaking model training ang clusters ng libu-libong local chips. Enero 2026, inilabas ng Zhipu AI ang GLM-Image kasama ang Huawei—unang SOTA image generation model na ganap na na-train gamit ang local chips. Pebrero, nakumpleto ng China Telecom ang buong proseso ng training ng kanilang hundred-billion-level Xingchen model sa local compute pool na may libu-libong GPU sa Shanghai Lingang. Ang kahalagahan nito ay isang bagay lang: ang local chips ay nag-transition na mula inference-only patungo sa training-capable. Ito ay isang qualitative na pagbabago. Ang inference ay nangangailangan lang ng pre-trained models, na may relatively low chip requirements. Ang training ay nangangailangan ng malaking data handling, complex gradient computation, parameter updates—mas mataas ang requirements sa computing power, interconnect bandwidth, at software ecosystem. Ang driving force nito ay ang Huawei Ascend series. Pagtapos ng 2025, umabot na sa 4 milyon ang bilang ng mga developer sa Ascend ecosystem, 3000+ ang mga partner, at 43 pangunahing models ang nakumpleto na ng pre-training gamit ang Ascend, plus 200+ open-source models na na-adapt. Marso 2, 2026, sa MWC, ipinakilala ng Huawei ang bagong henerasyon ng SuperPoD compute infrastructure para sa overseas markets. Ang FP16 computing power ng Ascend 910B ay katumbas na ng NVIDIA A100. May mga gaps pa, pero nagamit na ito mula sa pagiging hindi magamit hanggang sa nagamit na. Ang ecosystem building ay hindi dapat maghintay hanggang sa maging perfect ang chips—dapat wide deployment na habang sapat na, gamit ang totoong pangangailangan ng negosyo upang mapilitang mag-update ang chips at software. Ang deployment targets ng ByteDance, Tencent, Baidu para sa local servers ay inaasahang magdoble sa 2026 kumpara noong nakaraang taon. Ayon sa Ministry of Industry and Information Technology, ang scale ng intelligent computing sa China ay umabot na sa 1590 EFLOPS. Ang 2026 ay taon ng malawakang deployment ng local computing power. Ngunit may isa pang bahagi ng kwento na pantay na mahalaga—enerhiya. Ang Virginia, na humahawak ng malaking bahagi ng global data center traffic, ay nag-pause ng mga bagong permit para sa data center. Ang Georgia ay nag-pause hanggang 2027. Ang Illinois, Michigan ay naglabas ng mga restriction. Ayon sa International Energy Agency, ang konsumo ng kuryente ng US data centers noong 2024 ay umabot sa 183 terawatt-hours, halos 4% ng kabuuang pambansang konsumo. Pagsapit ng 2030, inaasahang madodoble ito sa 426 TWh, posibleng lumagpas sa 12%. Sinabi ng Arm CEO na pagsapit ng 2030, ang AI data centers lang ay maaaring kumonsumo ng 20-25% ng kuryente sa US. Nasa limitasyon na ang grid ng US. Ang PJM grid na sumasaklaw sa 13 eastern states ay may kakulangan sa kapasidad na 6GW. Pagsapit ng 2033, ang buong US ay haharap sa kakulangan sa kapasidad na 175GW, katumbas ng enerhiya na ginagamit ng 130 milyong pamilya. Ang presyo ng kuryente sa mga rehiyon na may concentrated data centers ay tumaas ng 267% kumpara noong limang taon na ang nakalipas. Ang hangganan ng computing power ay energy. Ngunit sa energy side, mas malaki ang agwat sa pagitan ng China at US kaysa sa chips, ngunit sa kabaligtaran na direksyon. Ang taunang produksyon ng kuryente ng China ay 10.4 trilyong yunit kumpara sa US na 4.2 trilyon—mas malaking produksyon ang China, 2.5 beses na mas mataas. Mas importante, ang household electricity usage sa China ay nasa 15% lang ng kabuuan, kumpara sa US na 36%. Ibig sabihin, mas malaki ang industrial electricity capacity na available sa China para sa pagpapalawak ng computing power. Ang presyo ng kuryente pa lang—ang mga rehiyon ng AI companies sa US ay 0.12 hanggang 0.15 dolyar kada kilowatt-hour, habang ang rates sa western China ay nasa paligid ng 0.03 dolyar, kalahati o isang-piyong ng presyo sa US. Ang advantage ng China sa electricity generation ay 7 beses kumpara sa US. Habang nag-aalala ang Amerika sa power, tahimik na nagde-develop ang Chinese AI sa ibang bansa. Pero sa pagkakataong ito, hindi ang produkto o pabrika ang lumalaki—ang tokens. Ang tokens, ang pinakamaliit na yunit ng impormasyon na kinokonsidera ng mga AI models, ay naging bagong digital commodity. Ginagawa sa mga Chinese computing factories, ipinapadala sa buong mundo sa pamamagitan ng mga submarine cable. Malinaw ang distribution ng DeepSeek users: 30.7% mula sa China, 13.6% mula sa India, 6.9% mula sa Indonesia, 4.3% mula sa US, 3.2% mula sa France. Sumusuporta sa 37 na wika, malawak na pinahahalagahan sa mga emerging markets tulad ng Brazil. 26,000 kumpanya sa buong mundo ang may account, 3,200 na institusyon ang gumagamit ng enterprise version. Noong 2025, 58% ng mga bagong AI startup ay nag-integrate ng DeepSeek sa kanilang tech stack. Sa China, nakuha ng DeepSeek ang 89% market share. Sa ibang mga merkado na may training, ang market share ay nasa pagitan ng 40-60%. Ang pananaw na ito ay parang isang digmaan ng pagkawala ng kontrol sa industriya na nangyari apat na dekada na ang nakalipas. Tokyo, 1986, sa ilalim ng matinding presyon ng US, nilagdaan ng gobyerno ng Japan ang US-Japan Semiconductor Agreement. Tatlong pangunahing katangian: pagbubukas ng merkado ng semiconductors ng Japan, ang US chip market share ay kailangang lumagpas sa 20%, export bans sa mga semiconductors na mas mababa sa cost, 100% penalty sa mga chips na na-export na nagkakahalaga ng 3 bilyong dolyar. Tinanggihan ng US ang pagbili ng Fujitsu sa Fairchild. Noong panahong iyon, nasa peak ang industriya ng semiconductors ng Japan. Pagsapit ng 1988, kontrolado ng Japan ang 51% ng global semiconductor market, ang US ay 36.8%. Sa top 10 na kumpanya ng semiconductor sa buong mundo, anim ay mula sa Japan: NEC pangalawa, Toshiba pangatlo, Hitachi panglima, Fujitsu pangpito, Mitsubishi pangwalo, Panasonic pangsiyam. Ngunit pagkatapos ng paglagda ng kasunduan, lahat ay nagbago. Ginamit ng US ang Section 301 investigations upang tuluyang supilin ang mga Japanese semiconductor companies. Samantala, sinuportahan nila ang Samsung at SK Hynix mula sa Korea upang labanan ang merkado ng Japan sa mas mababang presyo. Bumaba ang share ng Japan sa DRAM mula 80% hanggang 10%. Pagsapit ng 2017, ang share ng Japan sa IC market ay 7% lang. Ang mga dating malalakas na kumpanya ay naghiwa-hiwalay, binili, o tuluyang nagsara dahil sa walang katapusang pagkalugi. Ang trahedya ng semiconductor ng Japan ay nasa pagiging masaya sa global division of labor na pinamumunuan ng panlabas na kapangyarihan bilang pinakamahusay na producer, pero hindi nag-isip na bumuo ng independent ecosystem. Nang bumaba ang wave, nadiskubre nilang wala silang maliban sa manufacturing mismo. Ang kasalukuyang industriya ng AI sa China ay humaharap sa katulad ngunit ganap na ibang laban. Humaharap din sa malaking external pressure. Tatlong wave ng chip tightening, patuloy na pinapalakas, mataas pa rin ang barrier ng CUDA ecosystem. Ang pagkakaiba ay pinili nilang mas mahirap na landas—mula sa extreme algorithm optimization, hanggang sa local chip journey mula inference hanggang training, na nag-collect ng 4 milyon na developers sa Ascend ecosystem, hanggang sa pagpapalaganap ng tokens sa global market. Bawat hakbang ay nagtatayo ng independent industrial ecosystem na hindi nagawa ng Japan. Pebrero 27, 2026, nag-ulat ang tatlong local AI chip companies. Cambrian, tumaas ang kita ng 453%, unang nakamit ang full-year profitability. Moore Threads, tumaas ang kita ng 243%, pero may net loss na 1 bilyong dolyar. Muxi, tumaas ang kita ng 121%, pero halos 8 bilyong dolyar ang net loss. Half fire, half water. Ang fire ay ang gutom ng merkado. Ang 95% space ni Huang ay natapos na ng kita ng mga local companies, isa-isa na nilang natutupad. Anuman ang performance, anuman ang ecosystem, kailangan ng merkado ng pangalawang opsyon kung saan hindi naroroon ang NVIDIA. Ito ay isang hindi pangkaraniwang estrukturang oportunidad na nadiskubre ng geopolitics. Ang pagtatayo ng ecosystem ay mahal. Bawat pagkalugi ay totoong pera na ginastos para sundan ang CUDA ecosystem. Mga gastos sa pag-aaral, software subsidies, gastos sa biyahe ng mga engineer sa mga customer site para ayusin ang mga compilation issues. Ang mga pagkalugi na ito ay hindi dahil sa mahina na operasyon—ito ay isang kinakailangang war tax para sa pagtatayo ng independent ecosystem. Ang tatlong ulat na ito ay mas tumpak na nagsasalaysay ng tunay na sitwasyon ng hash power war kaysa sa anumang industry report. Hindi ito isang tagumpay na puno ng selebrasyon, kundi isang brutal na laban kung saan ang mga sundalo ay umaakyat habang sugatan. Ngunit tunay na nagbago ang anyo ng digmaan. Walong taon na ang nakalipas, tinanong ang tanong na 'kaya ba nating mabuhay.' Ngayon, tinatalakay na 'ano ang halaga na kailangang bayaran para mabuhay.' Ang halaga mismo ay progreso.
0
0
0
0