DeepSeek 2.0 thời điểm nào? Thị trường trị giá của Zhipu vượt 1 nghìn tỷ GLM-5.2 gây sốt

Tác giả: Hứa Chao, Wall Street Journal

Thứ Hai tuần này, tổng giá trị thị trường của cổ phiếu Hồng Kông Zhipu vượt qua 1 nghìn tỷ HKD, tăng hơn 1900% trong năm nay. Đây không chỉ là một đợt tăng giá của một cổ phiếu riêng lẻ—việc ra mắt mô hình mở nguồn lớn của Trung Quốc GLM-5.2 đang định nghĩa lại giới hạn năng lực AI toàn cầu, đồng thời đẩy cuộc thảo luận về "DeepSeek 2.0" lên sàn giao dịch Wall Street.

Về mặt hiệu năng, GLM-5.2 đạt điểm 74.4 trên chuẩn lập trình dài hạn FrontierSWE, chỉ kém khoảng 1 điểm phần trăm so với Opus 4.8 của Anthropic (75.1), đồng thời vượt qua GPT-5.5 (72.6), trở thành mô hình mở nguồn có trọng số được đánh giá cao nhất hiện nay, với mức giá thấp hơn Opus 4.8 khoảng 72% đến 82%.

Gần như cùng lúc, Anthropic buộc phải đóng quyền truy cập toàn cầu vào hai mô hình flagship Fable 5 và Mythos 5—Bộ Thương mại Mỹ viện dẫn quy định kiểm soát xuất khẩu để can thiệp, yêu cầu họ phải có giấy phép của chính phủ trước khi cung cấp dịch vụ liên quan cho người nước ngoài. Hai tin tức này chồng chéo, khiến câu chuyện "Mỹ hạn chế, Trung Quốc mở cửa" nhanh chóng hình thành.

Khác với cú sốc DeepSeek đầu năm 2025, vòng này không rút vốn khỏi cổ phiếu AI của Nvidia và Mỹ, mà tập trung đổ vào tài sản Trung Quốc, thể hiện đặc điểm giao dịch thay thế chứ không phải bán tháo hoảng loạn. Chủ đề cốt lõi của việc định giá lại thị trường là: Khi các mô hình mở nguồn hiệu năng cao có thể cung cấp khả năng tương đương với chi phí chưa đầy một phần mười của mô hình đóng nguồn, cộng thêm chính sách của Mỹ cắt đứt khả năng tiếp cận toàn cầu của các mô hình đóng nguồn, liệu cấu trúc cạnh tranh của chuỗi ngành AI đã có sự chuyển đổi mang tính cấu trúc hay chưa.

GLM-5.2：Lần đầu tiên mở nguồn tiến vào phạm vi cạnh tranh trước các mô hình đóng nguồn

Ý nghĩa cốt lõi của GLM-5.2 nằm ở chỗ nó đưa các mô hình mở nguồn vào phạm vi hiệu năng trước đây do các phòng thí nghiệm đóng nguồn kiểm soát.

Theo dữ liệu do Zhipu công bố, GLM-5.2 có quy mô tham số 753 tỷ, sử dụng kiến trúc MoE (chuyên gia hỗn hợp), hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh ổn định 1 triệu token, hoàn toàn mở nguồn theo giấy phép MIT. Trên chuẩn lập trình FrontierSWE, GLM-5.2 đạt điểm 74.4, Opus 4.8 của Anthropic đạt 75.1, chênh lệch khoảng 1 điểm phần trăm, đồng thời vượt qua GPT-5.5 (72.6). Trong chuẩn PostTrainBench (đánh giá khả năng huấn luyện mô hình nhỏ của Agent), GLM-5.2 xếp thứ hai với 34.3 điểm, chỉ sau Opus 4.8 (37.2), cao hơn GPT-5.5 (28.4).

Artificial Analysis trong chỉ số trí tuệ v4.1 đánh giá GLM-5.2 đạt 51 điểm, dẫn đầu MiniMax-M3 (44 điểm), DeepSeek V4 Pro (44 điểm) và Kimi K2.6 (43 điểm), đồng thời xếp giữa GPT-5.5 và Opus 4.8, trở thành mô hình mở nguồn có xếp hạng cao nhất đến nay. Nhà nghiên cứu cộng đồng @jeremyphoward表示 nhận định, "GLM-5.2 ít nhất tương đương Opus 4.8 và GPT-5.5"; @matvelloso称其为 "là mô hình mở nguồn đầu tiên đạt tiêu chuẩn sử dụng hàng ngày của tôi".

Vẫn còn khoảng cách. Trong chuẩn SWE-Marathon độ khó cao nhất, GLM-5.2 đạt 13.0 điểm, Opus 4.8 đạt 26.0; khả năng thị giác còn thiếu cũng là điểm yếu hiện tại. Tuy nhiên, từ góc độ triển khai kỹ thuật, công nghệ IndexShare do GLM-5.2 giới thiệu—tái sử dụng chú ý r sparse qua các lớp, chỉ mục top-k—giảm đáng kể lượng tính toán suy luận cho ngữ cảnh dài, làm cho chi phí cho 1 triệu token trở nên khả thi hơn nhiều. Cơ quan nghiên cứu AI Proximal nhận định, GLM-5.2 là "mô hình đầu tiên thực sự thu hẹp khoảng cách công nghệ lớn giữa Anthropic/OpenAI và các nhà cung cấp mô hình khác".

Logic định giá: Nâng cấp năng lực tiên tiến vẫn có thể duy trì giá trị cao

Cấu trúc định giá của GLM-5.2 cung cấp một khung tham chiếu mới cho định giá mô hình AI.

Giá token đầu vào/đầu ra của GLM-5.2 thấp hơn Opus 4.8 khoảng 72% đến 82%. Tuy nhiên, JPMorgan trong báo cáo chỉ ra rằng, so với GLM-5.1, thực tế GLM-5.2 là một lần tăng giá: GLM-5.1 áp dụng phân cấp tính phí, một số mức sử dụng có thể hưởng mức phí thấp hơn; còn GLM-5.2 áp dụng mức giá cao cố định, khiến khách hàng phải trả mức trung bình hỗn hợp cao hơn. Vì phần nâng cao hiệu năng chủ yếu đến từ học tăng cường và tối ưu sau huấn luyện, chứ không phải mở rộng quy mô mô hình, chi phí cơ sở vẫn ổn định, điều chỉnh này dự kiến sẽ thúc đẩy cải thiện biên lợi nhuận của Z.ai.

Dựa trên đó, JPMorgan kết luận: "Giá cả đã được định hình lại theo cách hợp lý, nhưng GLM-5.2 cho thấy nâng cấp tiên tiến có thể mang lại hiệu quả ngược lại." Ngân hàng này cho rằng, giá mô hình AI đang phân hóa theo cấu trúc: khả năng đối thoại cơ bản, tóm tắt đơn giản, hỗ trợ mã tiêu chuẩn đã trở thành hàng hóa và sẽ tiếp tục bị giảm giá; DeepSeek là ví dụ điển hình của xu hướng này; còn các năng lực tiên tiến có thể mở khóa quy trình làm việc mới, nâng cao tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ—đặc biệt trong lập trình, Agent, tự động hóa quy trình doanh nghiệp và các nhiệm vụ ngữ cảnh dài—vẫn có thể duy trì hoặc nâng cao giá cả dựa trên logic "khách hàng trả tiền để hoàn thành nhiệm vụ chứ không phải để token".

Đối với nhà đầu tư, sự phân biệt này mang ý nghĩa định giá trực tiếp: triển vọng thương mại hóa của các doanh nghiệp mô hình nằm ở khả năng liên tục chuyển sang các nhiệm vụ khó hơn, có giá trị cao hơn, chứ không chỉ dựa vào mở rộng quy mô khả năng hiện tại.

Mô hình Anthropic bị gỡ bỏ: Rủi ro khả năng tiếp cận mô hình đóng nguồn từ khái niệm trở thành thực tế

Việc hai mô hình Fable 5 và Mythos 5 đột ngột bị gỡ bỏ khiến rủi ro tiếp cận các mô hình thương mại đóng nguồn từ khái niệm trở thành tác động trực tiếp.

Theo Bloomberg, Howard Lutnick trích dẫn Điều 744.22(b) của "Quy định Quản lý Xuất khẩu", dựa trên việc các mô hình này có nguy cơ bị các tổ chức tình báo quân sự nước ngoài lợi dụng, yêu cầu Anthropic phải có giấy phép của Bộ Thương mại trước khi cung cấp quyền truy cập toàn cầu, nếu không sẽ đối mặt với các hình phạt hình sự và dân sự.

Báo cáo của Oriental Securities dẫn nguồn truyền thông cho biết, các nhà nghiên cứu của Amazon đã thành công vượt qua giới hạn an toàn của Mythos và phát hiện ra ít nhất bốn lỗ hổng bảo mật trong các phần mềm liên quan của Fable 5 khi được hướng dẫn bằng các gợi ý đặc biệt, được xem là nguyên nhân kích hoạt sự can thiệp của quản lý nhà nước. Anthropic ngay lập tức đóng quyền truy cập toàn cầu của hai mô hình này và công bố cảnh báo rằng phản ứng của chính phủ là "không tỷ lệ", cảnh báo rằng nếu tiêu chuẩn này mở rộng cho toàn ngành, tất cả các mô hình tiên tiến mới có thể bị đình trệ thực chất.

Theo Wall Street Journal, nhóm kỹ thuật của Anthropic đã có cuộc họp với các quan chức Bộ Thương mại Mỹ vào thứ Hai tuần này.

Phân tích cho rằng, tác động của sự kiện này đối với chuỗi ngành nằm ở hai cấp độ: Thứ nhất, các doanh nghiệp và nhà phát triển dựa vào các mô hình tiên tiến đóng nguồn đối mặt với rủi ro liên tục trong hoạt động, nhu cầu về các giải pháp thay thế tăng lên; thứ hai, các mô hình mở nguồn có trọng số và điều kiện triển khai tại chỗ có lợi thế tự nhiên về kiểm soát, trong đó GLM-5.2 cung cấp một lựa chọn thay thế có hiệu năng gần cạnh tranh nhất, chi phí thấp hơn rõ rệt.

Xu hướng quản lý này cũng thu hút sự chú ý cao của các phòng thí nghiệm AI khác. Theo nguồn tin thân cận, Giám đốc Chiến lược của OpenAI, Jason Kwon, đã thông báo cho nhân viên rằng công ty đang đánh giá tác động của chính sách này, mô tả tình hình hiện tại là "một tình huống đang diễn biến nhanh, còn nhiều yếu tố chưa rõ". Luật sư trưởng của OpenAI, Che Chang, nhắc nhở nội bộ rằng, khi đối mặt với sự không chắc chắn về quy định, "không nên cố gắng phối hợp phản hồi, quy tắc chống độc quyền sẽ áp dụng".

Định hướng thị trường: Giao dịch thay thế chứ không phải hoảng loạn rút vốn, duy trì khí thế công suất tính toán

Chình trạng thị trường trong đợt này khác biệt căn bản về cấu trúc so với sự kiện DeepSeek, nhưng logic ngành dài hạn đang được đánh giá lại.

Cú sốc DeepSeek là một "thiên nga đen" ngoài dự đoán, trực tiếp gây ra đợt bán tháo trong lĩnh vực AI Mỹ. Trong khi đó, việc ra mắt GLM-5.2 là một sự kiện nằm trong dự đoán cao—thị trường đã tiêu hóa kỳ vọng về sức cạnh tranh của các mô hình mở nguồn Trung Quốc trong 18 tháng qua, lần này xác nhận bằng việc định giá lại các mục tiêu AI nội địa Trung Quốc, các cổ phiếu AI Mỹ hiện chưa chịu tác động hệ thống. JPMorgan gọi đợt này là "giao dịch thay thế" chứ không phải "hoảng loạn rút vốn". Sau khi nâng mục tiêu giá Zhipu lên 1800 HKD, cổ phiếu đã tăng lên khoảng 2400 HKD, vượt xa mục tiêu mới nhất, cho thấy thị trường đã định giá cao hơn dự báo của các nhà phân tích.

Báo cáo của Oriental Securities cho rằng, nhiều mô hình trong nước đang đứng đầu bảng xếp hạng hiệu năng toàn cầu, phần lớn vẫn mở nguồn; cộng thêm việc hai mô hình hàng đầu của Anthropic bị gỡ bỏ, lượng API gọi các mô hình nội địa dự kiến sẽ tiếp tục tăng, nhu cầu về năng lực tính toán và Token dịch vụ dựa trên mô hình nội địa dự kiến duy trì đà tăng trưởng và khí thế tích cực.

Rich Privorotsky cũng nhấn mạnh, ngành AI đang đối mặt với hai lực lượng cạnh tranh: một bên là sự phổ biến của ứng dụng và nhu cầu tính toán tăng cao; bên kia là sự giảm phát token, triển vọng thương mại hóa còn nhiều nghi vấn và nguồn cung cổ phiếu liên tục mở rộng, thị trường hiện tập trung hơn vào phía sau. Tuy nhiên, theo logic dài hạn của ngành, giảm chi phí và hạ thấp rào cản truy cập có thể cùng thúc đẩy tiêu thụ token và nhu cầu tính toán mở rộng. Các nhà phân tích chỉ ra rằng, việc tăng thị phần mô hình mở nguồn và nhu cầu tính toán cao đang trở thành các biến số trọng yếu trong việc đánh giá lại chuỗi ngành AI.