Zhipu cho biết trong cuộc gọi với các nhà phân tích và nhà đầu tư rằng họ đã đảm bảo nguồn tài trợ mới để mở rộng năng lực tính toán sau khi nhu cầu tăng vọt đối với mô hình GLM-5 gây căng thẳng cho nguồn lực nội bộ và khiến công ty phải tạm dừng gói Coding.

Theo phát biểu của công ty, nhu cầu gọi mô hình đã tăng gấp mười lần sau khi GLM-5 ra mắt vào tháng 2. Zhipu cho biết mức tăng này nhanh chóng làm cạn kiệt dự trữ năng lực tính toán, buộc công ty phải tạm dừng sản phẩm gói Coding chủ lực trong khi mở rộng công suất.

Zhipu cho biết họ đã hoàn tất một vòng tái cấp vốn vào tháng 7 và nhận thêm một khoản tài trợ vào ngày 11 tháng 9 để tiếp tục mở rộng hạ tầng tính toán. Công ty mô tả nguồn vốn bổ sung này là sự hỗ trợ cho cả tăng trưởng kinh doanh nhanh chóng và quá trình phát triển liên tục các mô hình quy mô lớn hơn.

Các nguồn khác nhau mô tả sự việc theo những cách khác nhau, và các chi tiết liên quan vẫn cần được xác nhận chính thức.

Các báo cáo riêng biệt và hồ sơ liên quan đến công ty cho thấy Zhipu đã hoàn tất đợt phát hành riêng lẻ cổ phiếu H vào tháng 7 năm 2026, huy động khoảng 31,411 tỷ HK$, với nguồn tiền dự kiến dành cho các lĩnh vực gồm nghiên cứu và phát triển, năng lực tính toán, dịch vụ đám mây, mở rộng kinh doanh, đầu tư chiến lược và các mục đích chung của doanh nghiệp. Điều này ủng hộ định hướng tổng thể trong tuyên bố của công ty, nhưng chưa xác nhận đầy đủ con số tài trợ sau đó được nêu trong cuộc gọi.

Vì sao điều này quan trọng

Cập nhật của Zhipu nhấn mạnh một đặc điểm trọng tâm của cuộc đua AI hiện nay: nhu cầu mô hình có thể tăng nhanh hơn hạ tầng, buộc các công ty phải huy động vốn nhanh chóng chỉ để duy trì năng lực dịch vụ và triển khai sản phẩm. Điều đó khiến khả năng tiếp cận năng lực tính toán và năng lực tài trợ trở thành các yếu tố cạnh tranh cốt lõi bên cạnh chất lượng mô hình.

Đối với thị trường rộng hơn, sự việc này là thêm một dấu hiệu cho thấy phát triển AI đang ngày càng thâm dụng vốn, với nguồn vốn ngày càng gắn chặt với năng lực đám mây, dịch vụ kỹ thuật và thương mại hóa. Ngay cả ngoài lĩnh vực tiền mã hóa, động lực này vẫn quan trọng đối với các câu chuyện tài sản số liên quan đến AI, được xây dựng quanh năng lực tính toán, nhu cầu suy luận và sự khan hiếm hạ tầng.