La tesi 'Winner-Takes-More'

Secondo JPMorgan, il mercato cinese dei LLM si sta consolidando rapidamente. La banca descrive esplicitamente il periodo come uno in cui 'l'IA cinese entra in una fase 'winner-takes-more' tra le ondate open-source' . Non si tratta di un scenario 'winner-takes-all' (il vincitore prende tutto), ma di uno in cui i provider di prima fascia catturano una parte sproporzionatamente grande del valore .

Alex Yao, responsabile della ricerca azionaria cinese di JPMorgan, sostiene che i vincitori saranno decisi dalla capacità di convertire il valore in ambito enterprise, non da quale modello è il più intelligente nelle classifiche . L'attenzione si è spostata sulla monetizzazione attraverso flussi di lavoro aziendali, consumo API, strumenti di codifica e agenti . JPMorgan prevede che il fatturato ricorrente annuale (ARR) dei principali LLM cinesi crescerà di circa 4-7 volte nel 2026 .

Il divario strutturale dell'Open-Source

Un pilastro centrale dell'analisi di JPMorgan è il divario strutturale creato dalle strategie open-source . Il rapporto di luglio 2026 della banca sostiene che le aziende con modelli a pesi aperti costantemente all'avanguardia (SOTA) possono generare un 'significativo valore opzionale' attraverso la commercializzazione . Al contrario, i modelli in ritardo vengono commoditizzati e lottano per imporre qualsiasi potere di determinazione dei prezzi .

Questo crea un circolo vizioso che si autoalimenta: i modelli di prima fascia attraggono più utenti e sviluppatori, il che genera più dati e ricavi, che finanziano ulteriori miglioramenti del modello. I modelli più deboli, anche se open-source, rimangono bloccati in una trappola di basso valore in cui vengono utilizzati ma non monetizzati efficacemente .

DeepSeek V4 Pro: L'onda d'urto dei prezzi

DeepSeek V4 Pro è l'esempio più chiaro dell'estrema pressione sui costi che sta rimodellando il mercato. I suoi vantaggi di prezzo sono netti:

• Taglio permanente del 75%: a maggio 2026, DeepSeek ha reso permanente uno sconto del 75% su V4 Pro, fissando il prezzo dei token di output a $0,87 per milione di token .
• Vantaggio di costo radicale: questo prezzo rende V4 Pro circa 12 volte più economico di GPT-5.5 e 7 volte più economico di Claude Opus 4.8 a parità di intelligenza .
• Prestazioni quasi identiche: V4 Pro ottiene un punteggio dell'80,6% su SWE-bench Verified, a meno di 0,2 punti da Claude Opus 4.6, che costa $25 per milione di token di output, un divario di prezzo di 7 volte .
• Vantaggio di costo strutturale: JPMorgan ha notato in un rapporto del maggio 2026 che solo l'infrastruttura proprietaria di DeepSeek può gestire V4 con un'efficienza economica all'avanguardia. La disparità tra l'input cache hit dell'API ufficiale di DeepSeek e le pipeline di terze parti è di circa 40 volte, evidenziando vantaggi strutturali di prima parte .

Secondo JPMorgan, il mercato ha inizialmente interpretato V4 come una minaccia competitiva per le altre aziende IA cinesi, ma la banca ha sostenuto che in realtà ha rafforzato tre dei quattro pilastri chiave a sostegno della monetizzazione dei LLM nazionali .

Le valutazioni divergenti di JPMorgan: Zhipu AI vs. MiniMax

L'espressione più concreta della tesi 'winner-takes-more' è il trattamento nettamente divergente di JPMorgan nei confronti di due importanti aziende IA cinesi: Zhipu AI e MiniMax .

Zhipu AI (02513.HK) — Overweight, target alzato a HK$2.000

JPMorgan ha alzato il target price di Zhipu tre volte in rapida successione:

• 15 giugno 2026: alzato a HK$1.400 da HK$950, citando la visibilità del modello e il pricing power
• 22 giugno 2026: ulteriormente alzato a HK$1.800 (30x P/E forward basato sugli utili 2030)
• 8 luglio 2026: alzato a HK$2.000 per dicembre 2026, citando GLM-5.2 come conferma della tesi che 'la commercializzazione open-weight può generare un significativo valore opzionale per i principali fornitori di modelli'

La banca ha anche alzato le previsioni di fatturato di Zhipu del 26-42% per l'FY2026-2030 e ha ridotto le proiezioni di perdita netta rettificata . Le azioni Zhipu sono balzate fino al 48% in seguito all'upgrade iniziale .

MiniMax (00100.HK) — Neutrale, target tagliato a HK$300

Contemporaneamente, JPMorgan ha declassato MiniMax:

• 14 giugno 2026: declassato da 'Overweight' a 'Neutral', target tagliato da HK$1.100 a HK$400
• 8 luglio 2026: target ulteriormente tagliato a HK$300, a riflettere 'un pricing power limitato e deboli prospettive di commercializzazione'

La logica della banca: MiniMax non ha lanciato un nuovo modello SOTA (state-of-the-art) nazionale dal suo modello M2, e in termini di pura capacità del modello sta rimanendo indietro rispetto ai concorrenti . Il suo modello M3 (rilasciato il 1° giugno) si è classificato al 4° posto su Code Arena WebDev ma non è riuscito a colmare il divario con i modelli leader . JPMorgan ha citato 'una debole distribuzione e riconoscimento del marchio' al di là del ristretto caso d'uso dell'intrattenimento di MiniMax .

Il trattamento contrastante è chiaro: l'iterazione costante del modello di Zhipu (in particolare GLM-5.2) le è valsa un pricing power e un rating 'Overweight', mentre l'incapacità di MiniMax di tenere il passo con i modelli SOTA leader ha comportato un rating 'Neutral' e un taglio del target di circa il 73% in appena un mese .

Contesto più ampio: l'impennata globale dell'adozione IA cinese

L'analisi di JPMorgan si inserisce in un contesto di adozione in rapida accelerazione dei modelli IA cinesi a livello globale.

Dominanza del traffico su OpenRouter: i modelli cinesi hanno rappresentato oltre il 45% del traffico su OpenRouter entro l'aprile 2026, catturando la maggior parte del consumo di token sulla più grande piattaforma di aggregazione IA al mondo, secondo i dati evidenziati dal gestore strategico di JPMorgan Asset Management, Michael Cembalest . Entro la fine di maggio 2026, i modelli IA cinesi stavano crescendo nelle classifiche di utilizzo globale a un ritmo senza precedenti .

Vantaggio di costo rispetto ai modelli statunitensi: i modelli cinesi offrono costi inferiori del 60-90% rispetto ai modelli di frontiera statunitensi, pur avvicinandosi a prestazioni comparabili . Il solo DeepSeek V4 Pro sottocosta GPT-5.5 di circa 12 volte sui prezzi di input . Il divario economico è più ampio sui carichi di lavoro enterprise che richiedono ragionamento .

Qwen di Alibaba: il paradosso adozione-ricavi: Qwen di Alibaba è diventato il sistema IA open-source più scaricato al mondo entro gennaio 2026 . Tuttavia, JPMorgan nota che Qwen deve affrontare significative difficoltà di conversione dei ricavi – illustrando la tensione centrale della dinamica 'winner-takes-more' in cui l'adozione open-source non si traduce automaticamente in pricing power o ricavi sostenibili . L'ecosistema IA cinese in senso lato ha rapidamente costruito 538 LLM registrati (rispetto ai 14 dell'ottobre 2023), ma gran parte di questa capacità è stata incanalata in modelli open-source a basso costo offerti gratuitamente o quasi per massimizzare l'adozione .

Principali avvertenze

• L'analisi di JPMorgan riguarda esplicitamente la commercializzazione e la monetizzazione, non la leadership tecnica – la banca avverte che la sola capacità del modello è insufficiente per la sovraperformance degli investimenti .
• DeepSeek stessa non è quotata in borsa, quindi i rating di JPMorgan si applicano ad altri attori (Zhipu, MiniMax e indirettamente Alibaba/Baidu) .
• Il target di HK$300 per MiniMax rappresenta un taglio di circa il 73% rispetto al target iniziale di HK$1.100 in un solo mese, a testimonianza di quanto rapidamente JPMorgan si stia adeguando alla dinamica di commoditizzazione open-source .

La tesi 'Winner-Takes-More'

Secondo JPMorgan, il mercato cinese dei LLM si sta consolidando rapidamente. La banca descrive esplicitamente il periodo come uno in cui 'l'IA cinese entra in una fase 'winner-takes-more' tra le ondate open-source' . Non si tratta di un scenario 'winner-takes-all' (il vincitore prende tutto), ma di uno in cui i provider di prima fascia catturano una parte sproporzionatamente grande del valore .

Alex Yao, responsabile della ricerca azionaria cinese di JPMorgan, sostiene che i vincitori saranno decisi dalla capacità di convertire il valore in ambito enterprise, non da quale modello è il più intelligente nelle classifiche . L'attenzione si è spostata sulla monetizzazione attraverso flussi di lavoro aziendali, consumo API, strumenti di codifica e agenti . JPMorgan prevede che il fatturato ricorrente annuale (ARR) dei principali LLM cinesi crescerà di circa 4-7 volte nel 2026 .

Il divario strutturale dell'Open-Source

Un pilastro centrale dell'analisi di JPMorgan è il divario strutturale creato dalle strategie open-source . Il rapporto di luglio 2026 della banca sostiene che le aziende con modelli a pesi aperti costantemente all'avanguardia (SOTA) possono generare un 'significativo valore opzionale' attraverso la commercializzazione . Al contrario, i modelli in ritardo vengono commoditizzati e lottano per imporre qualsiasi potere di determinazione dei prezzi .

Questo crea un circolo vizioso che si autoalimenta: i modelli di prima fascia attraggono più utenti e sviluppatori, il che genera più dati e ricavi, che finanziano ulteriori miglioramenti del modello. I modelli più deboli, anche se open-source, rimangono bloccati in una trappola di basso valore in cui vengono utilizzati ma non monetizzati efficacemente .

DeepSeek V4 Pro: L'onda d'urto dei prezzi

DeepSeek V4 Pro è l'esempio più chiaro dell'estrema pressione sui costi che sta rimodellando il mercato. I suoi vantaggi di prezzo sono netti:

• Taglio permanente del 75%: a maggio 2026, DeepSeek ha reso permanente uno sconto del 75% su V4 Pro, fissando il prezzo dei token di output a $0,87 per milione di token .
• Vantaggio di costo radicale: questo prezzo rende V4 Pro circa 12 volte più economico di GPT-5.5 e 7 volte più economico di Claude Opus 4.8 a parità di intelligenza .
• Prestazioni quasi identiche: V4 Pro ottiene un punteggio dell'80,6% su SWE-bench Verified, a meno di 0,2 punti da Claude Opus 4.6, che costa $25 per milione di token di output, un divario di prezzo di 7 volte .
• Vantaggio di costo strutturale: JPMorgan ha notato in un rapporto del maggio 2026 che solo l'infrastruttura proprietaria di DeepSeek può gestire V4 con un'efficienza economica all'avanguardia. La disparità tra l'input cache hit dell'API ufficiale di DeepSeek e le pipeline di terze parti è di circa 40 volte, evidenziando vantaggi strutturali di prima parte .

Secondo JPMorgan, il mercato ha inizialmente interpretato V4 come una minaccia competitiva per le altre aziende IA cinesi, ma la banca ha sostenuto che in realtà ha rafforzato tre dei quattro pilastri chiave a sostegno della monetizzazione dei LLM nazionali .

Le valutazioni divergenti di JPMorgan: Zhipu AI vs. MiniMax

L'espressione più concreta della tesi 'winner-takes-more' è il trattamento nettamente divergente di JPMorgan nei confronti di due importanti aziende IA cinesi: Zhipu AI e MiniMax .

Zhipu AI (02513.HK) — Overweight, target alzato a HK$2.000

JPMorgan ha alzato il target price di Zhipu tre volte in rapida successione:

• 15 giugno 2026: alzato a HK$1.400 da HK$950, citando la visibilità del modello e il pricing power
• 22 giugno 2026: ulteriormente alzato a HK$1.800 (30x P/E forward basato sugli utili 2030)
• 8 luglio 2026: alzato a HK$2.000 per dicembre 2026, citando GLM-5.2 come conferma della tesi che 'la commercializzazione open-weight può generare un significativo valore opzionale per i principali fornitori di modelli'

La banca ha anche alzato le previsioni di fatturato di Zhipu del 26-42% per l'FY2026-2030 e ha ridotto le proiezioni di perdita netta rettificata . Le azioni Zhipu sono balzate fino al 48% in seguito all'upgrade iniziale .

MiniMax (00100.HK) — Neutrale, target tagliato a HK$300

Contemporaneamente, JPMorgan ha declassato MiniMax:

• 14 giugno 2026: declassato da 'Overweight' a 'Neutral', target tagliato da HK$1.100 a HK$400
• 8 luglio 2026: target ulteriormente tagliato a HK$300, a riflettere 'un pricing power limitato e deboli prospettive di commercializzazione'

La logica della banca: MiniMax non ha lanciato un nuovo modello SOTA (state-of-the-art) nazionale dal suo modello M2, e in termini di pura capacità del modello sta rimanendo indietro rispetto ai concorrenti . Il suo modello M3 (rilasciato il 1° giugno) si è classificato al 4° posto su Code Arena WebDev ma non è riuscito a colmare il divario con i modelli leader . JPMorgan ha citato 'una debole distribuzione e riconoscimento del marchio' al di là del ristretto caso d'uso dell'intrattenimento di MiniMax .

Il trattamento contrastante è chiaro: l'iterazione costante del modello di Zhipu (in particolare GLM-5.2) le è valsa un pricing power e un rating 'Overweight', mentre l'incapacità di MiniMax di tenere il passo con i modelli SOTA leader ha comportato un rating 'Neutral' e un taglio del target di circa il 73% in appena un mese .

Contesto più ampio: l'impennata globale dell'adozione IA cinese

L'analisi di JPMorgan si inserisce in un contesto di adozione in rapida accelerazione dei modelli IA cinesi a livello globale.

Dominanza del traffico su OpenRouter: i modelli cinesi hanno rappresentato oltre il 45% del traffico su OpenRouter entro l'aprile 2026, catturando la maggior parte del consumo di token sulla più grande piattaforma di aggregazione IA al mondo, secondo i dati evidenziati dal gestore strategico di JPMorgan Asset Management, Michael Cembalest . Entro la fine di maggio 2026, i modelli IA cinesi stavano crescendo nelle classifiche di utilizzo globale a un ritmo senza precedenti .

Vantaggio di costo rispetto ai modelli statunitensi: i modelli cinesi offrono costi inferiori del 60-90% rispetto ai modelli di frontiera statunitensi, pur avvicinandosi a prestazioni comparabili . Il solo DeepSeek V4 Pro sottocosta GPT-5.5 di circa 12 volte sui prezzi di input . Il divario economico è più ampio sui carichi di lavoro enterprise che richiedono ragionamento .

Qwen di Alibaba: il paradosso adozione-ricavi: Qwen di Alibaba è diventato il sistema IA open-source più scaricato al mondo entro gennaio 2026 . Tuttavia, JPMorgan nota che Qwen deve affrontare significative difficoltà di conversione dei ricavi – illustrando la tensione centrale della dinamica 'winner-takes-more' in cui l'adozione open-source non si traduce automaticamente in pricing power o ricavi sostenibili . L'ecosistema IA cinese in senso lato ha rapidamente costruito 538 LLM registrati (rispetto ai 14 dell'ottobre 2023), ma gran parte di questa capacità è stata incanalata in modelli open-source a basso costo offerti gratuitamente o quasi per massimizzare l'adozione .

Principali avvertenze

• L'analisi di JPMorgan riguarda esplicitamente la commercializzazione e la monetizzazione, non la leadership tecnica – la banca avverte che la sola capacità del modello è insufficiente per la sovraperformance degli investimenti .
• DeepSeek stessa non è quotata in borsa, quindi i rating di JPMorgan si applicano ad altri attori (Zhipu, MiniMax e indirettamente Alibaba/Baidu) .
• Il target di HK$300 per MiniMax rappresenta un taglio di circa il 73% rispetto al target iniziale di HK$1.100 in un solo mese, a testimonianza di quanto rapidamente JPMorgan si stia adeguando alla dinamica di commoditizzazione open-source .