Zhipu oraz MiniMax zaliczyły spektakularne debiuty na giełdzie w Hongkongu, osiągając kapitalizacje przekraczające 300 miliardów dolarów hongkońskich, mimo generowania potężnych strat i ucieczki klientów. Ta bezprecedensowa gorączka inwestycyjna obnaża brutalną prawdę o rynku sztucznej inteligencji: giełdowe wyceny oparte na obietnicach coraz bardziej odrywają się od biznesowej rzeczywistości, a same modele językowe przestają być technologiczną fosą.
Najważniejsze w skrócie
- Kosmiczne wyceny: Wskaźnik ceny do sprzedaży (P/S) dla Zhipu wynosi 733, a dla MiniMax ponad 500 – to poziomy trudne do uzasadnienia nawet w branży technologicznej.
- Załamanie marż: Rentowność usług API Zhipu spadła z 76,1% w 2022 roku do -0,4% w pierwszej połowie 2025 r.
- Skandal technologiczny: Anthropic oskarża chińskich gigantów o zmasowane kradzieże danych, co rzuca cień na ich międzynarodowe aspiracje.
- Iluzja unikalności: Szef Salesforce wprost nazywa wielkie modele językowe „tanimi dyskami twardymi”, które można łatwo wymienić na tańsze zamienniki.
Gorączka złota na parkiecie w Hongkongu
Początek Roku Konia przyniósł na giełdzie w Hongkongu istne szaleństwo. Debiuty chińskich gigantów AI przyciągnęły kapitał z niespotykaną siłą. Kurs Zhipu wkrótce po otwarciu wystrzelił o blisko 43%, a akcje MiniMax wzrosły niemal pięciokrotnie w stosunku do ceny emisyjnej. Obie firmy osiągnęły kapitalizację rzędu 250–320 miliardów HKD.
Dla perspektywy: wyceny tych młodych, tracących pieniądze startupów zrównały się z rynkową wartością państwowych molochów z branży stoczniowej czy żeglugowej, a także z tradycyjnymi gigantami internetowymi. Kontrast jest porażający, gdy zestawimy je z JD.com – firmą stanowiącą filar chińskiego handlu detalicznego, z rocznymi przychodami na poziomie 1,2 biliona juanów. Przychody Zhipu czy MiniMax to przy tym zaledwie błąd statystyczny. Cała sytuacja przypomina zachwyt wokół OpenAI, wycenianego na ponad 100 miliardów dolarów, lecz chiński rynek zdaje się windować oczekiwania do jeszcze bardziej absurdalnych poziomów.
Biznes oparty na paleniu gotówki
Podczas gdy analitycy banków inwestycyjnych prześcigają się w wyznaczaniu astronomicznych cen docelowych, fundamenty finansowe tych spółek budzą poważne wątpliwości. Zhipu w pierwszej połowie 2025 roku wygenerowało zaledwie 1,91 miliarda juanów przychodu, notując przy tym stratę netto w wysokości 23,58 miliarda juanów. Skumulowane straty firmy sięgnęły już 62 miliardów juanów.
Model biznesowy oparty na usługach API (MaaS) dosłownie się sypie. W obliczu ostrej wojny cenowej, w której uczestniczą Alibaba, Tencent i ByteDance, Zhipu zmuszone jest dopłacać do klientów – marża brutto zjechała poniżej zera. Mimo tych dotacji firma straciła w ciągu półrocza blisko połowę swoich klientów API (spadek z 5457 do 3061). To dowodzi, że w świecie sztucznej inteligencji lojalność klienta praktycznie nie istnieje. Jak trafnie ujął to w grudniu szef Salesforce, Marc Benioff: „LLM-y to nowe dyski twarde: towar masowy, który wymieniasz w locie na ten, który akurat jest najtańszy i najlepszy. Fantazja, że model jest fosą ochronną, właśnie wygasła”.
Międzynarodowy skandal w tle
Jakby problemów z rentownością było mało, ekspansja chińskich firm AI napotyka na ostre tarcia na arenie międzynarodowej. Pod koniec lutego 2026 roku ujawniono incydent, w którym Anthropic oskarżył firmy takie jak DeepSeek, Moonshot i właśnie MiniMax o przeprowadzenie „przemysłowego ataku scrapingowego”. Za pomocą 24 tysięcy kont wygenerowano 16 milionów interakcji, mających na celu skopiowanie know-how amerykańskiego konkurenta.
Sprawa odbiła się szerokim echem w branży. Elon Musk skomentował to ironicznie na platformie X, pytając wprost o powody kradzieży danych od programistów z Anthropic. Tego typu incydenty dobitnie pokazują ryzyka związane z globalną ekspansją chińskiego AI, podważając wiarygodność tamtejszych deweloperów.
Dlaczego to ważne?
Obecna sytuacja na azjatyckich parkietach jest podręcznikowym przykładem bańki spekulacyjnej, która przypomina szaleństwo dot-comów z przełomu wieków. Inwestorzy płacą z góry za technologiczną obietnicę, ignorując fakt, że ROI (zwrot z inwestycji) w przypadku samych modeli językowych pozostaje drastycznie niski.
Widzimy potężny dysonans między twórcami sprzętu a twórcami oprogramowania AI. Podczas gdy Nvidia chwali się przychodami za trzeci kwartał rzędu 77 miliardów dolarów i oszałamiającą marżą brutto 73,4% (napędzaną sprzedażą układów takich jak NVIDIA H100), firmy zajmujące się samymi modelami topią miliardy w infrastrukturze, nie potrafiąc wygenerować trwałego zysku. Baza rynkowa AI w Chinach cierpi na brak unikalności. Jeśli aplikacje polegają tylko na dostępie do modelu bazowego, wojna cenowa zniszczy każdego niezależnego gracza, faworyzując gigantów z własnymi ekosystemami chmurowymi (jak Alibaba czy Tencent). Hype inwestycyjny maskuje niezwykle trudną i powolną komercjalizację.
Co dalej?
- Gwałtowna korekta na rynkach: Osiągnięcie wskaźników ceny do sprzedaży na poziomie 500-700x jest nie do utrzymania. Prawdopodobne jest drastyczne schłodzenie nastrojów, gdy rynki zaczną wyceniać spółki na podstawie realnych przychodów (ARR), a nie haseł o rewolucji AI.
- Konsolidacja rynku: Niezależne startupy pozbawione wsparcia potężnych ekosystemów chmurowych (jak Zhipu czy MiniMax) mogą zostać wchłonięte przez większych graczy lub upaść pod ciężarem wojny cenowej na usługi API.
- Wzrost napięć geopolitycznych: Skandale związane ze scrapingiem zachodnich modeli tylko zaostrzą politykę sankcyjną USA i utrudnią chińskim startupom dostęp do globalnego kapitału oraz najnowszych układów scalonych.
