GLM-5.2 của Z.ai vượt GPT-5.5 trên các bài kiểm tra lập trình quan trọng

Trên các bài kiểm tra khác, GLM-5.2 đạt 89,5% trên GPQA Diamond (hỏi đáp khoa học cấp độ sau đại học), 81,0 trên Terminal-Bench 2.1 và 40,1 trên Humanity's Last Exam. ^D Tài liệu API của NVIDIA mô tả GLM-5.2 mang lại hiệu năng tiên tiến nhất trên các bài kiểm tra về lý luận, lập trình và tác tử (agentic). ^D

Hiệu suất thị trường biến động mạnh.

• Doanh thu năm 2025 của Z.ai tăng 132%, đạt 724 triệu NDT (~100 triệu USD), giúp công ty trở thành nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ lớn độc lập lớn nhất Trung Quốc. ^RGC
• Công ty huy động được 552–558 triệu USD trong đợt IPO tại Hồng Kông vào tháng 1/2026, với mức định giá 6,6 tỷ USD, trở thành công ty mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đại chúng đầu tiên trên thế giới. ^RCL
• Cổ phiếu từng tăng vọt tới 35% sau báo cáo thu nhập đầu tiên và đẩy vốn hóa thị trường của công ty lên hơn 1.000 tỷ HKD (~128 tỷ USD). ^BTA
• Tuy nhiên, mức tăng này dựa trên nền tảng tài chính mỏng manh. Z.ai báo lỗ ròng 4,718 tỷ NDT (~650 triệu USD) trong năm 2025, với chi phí nghiên cứu và phát triển lên tới 3,18 tỷ NDT. ^TK Reuters nhận định các công ty LLM chuyên biệt của Trung Quốc như Z.ai đang phải đối mặt với "thua lỗ tài chính đáng kể, chi phí R&D cao ngất, cạnh tranh giá khốc liệt và các mô hình kinh doanh chưa phát triển hoàn thiện."^R

Phát triển Chip Tùy chỉnh và Sự Chuyển hướng sang Silicon Nội địa

Động thái của Z.ai hướng tới tự chủ năng lực tính toán được chia thành hai loại: sự thích ứng đã được xác nhận với các chip nội địa hiện có và việc khám phá sơ bộ một thiết kế tùy chỉnh.

Đã xác nhận: Các mô hình GLM đã chạy trên hạ tầng chip nội địa. Kể từ tháng 2/2026, dòng mô hình GLM-5 của Z.ai đã được thích ứng để chạy trên bán dẫn nội địa sau khi Mỹ siết chặt quyền tiếp cận chip Nvidia tiên tiến. ^R GLM-5.2 được phát hành với khả năng thích ứng suy luận (inference) cho nhiều hạ tầng chip nội địa, bao gồm các cụm Huawei Ascend. ^R Vào tháng 8/2025, Z.ai thông báo các mô hình GLM của mình tương thích với bộ xử lý Ascend và chip Kirin của Huawei. ^FS Công ty cũng huấn luyện GLM-Image, một mô hình tạo hình ảnh với 9 tỷ tham số, hoàn toàn trên chip Ascend của Huawei - đây là mô hình mã nguồn mở lớn đầu tiên được phát triển mà không sử dụng bất kỳ chất bán dẫn nào của Mỹ. ^FSY

Thăm dò: Z.ai đang có các cuộc thảo luận sơ bộ về ASIC tùy chỉnh. Theo The Information, như được Yahoo Finance đưa tin, Z.ai gần đây đã có các cuộc hỏi thăm sơ bộ với một số nhà thiết kế chip của Trung Quốc về việc xây dựng một bộ xử lý AI đặt riêng (bespoke ASIC) được tối ưu hóa cho dòng mô hình GLM. ^F Công ty chưa chọn được đối tác, và chưa có chương trình chế tạo thử (tape-out) hay chương trình chính thức nào được xác nhận. Nguyên nhân dẫn đến động thái này được cho là: mức tăng trưởng 27 lần về lượng token sử dụng hàng ngày cho GLM-5.2, xung đột với các hạn chế xuất khẩu ngày càng thắt chặt của Mỹ. ^F

Xu hướng Tìm nguồn Chip AI Rộng lớn hơn tại Trung Quốc và Trung tâm Dữ liệu

Sự chuyển đổi sang chip nội địa của Z.ai đang diễn ra trong một môi trường chính sách rộng lớn hơn đang định hình lại toàn bộ hạ tầng AI của Trung Quốc.

Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ và Danh sách Thực thể (Entity List). Z.ai đã bị thêm vào Danh sách Thực thể của Bộ Thương mại Mỹ vào ngày 16/1/2025, khiến việc chuyển đổi sang chip nội địa trở thành một yêu cầu chiến lược, chứ không chỉ đơn thuần là một biện pháp tiết kiệm chi phí. ^UR

Yêu cầu sử dụng chip nội địa cho các trung tâm dữ liệu do nhà nước tài trợ. Vào tháng 11/2025, Reuters đưa tin các cơ quan quản lý Trung Quốc đã ban hành chỉ thị yêu cầu tất cả các dự án trung tâm dữ liệu do nhà nước tài trợ chỉ được sử dụng chip AI sản xuất trong nước. ^R Các cơ sở hoàn thiện dưới 30% được yêu cầu loại bỏ chip nước ngoài đã lắp đặt hoặc từ bỏ kế hoạch mua chúng. ^RD

Đầu tư quốc gia khổng lồ. Nhiều nguồn tin khác nhau đưa tin Trung Quốc đang chuẩn bị chi khoảng 2.000 tỷ NDT (~295 tỷ USD) trong 5 năm tới để xây dựng các trung tâm dữ liệu AI, với yêu cầu ít nhất 80% chip đến từ các nhà cung cấp trong nước, chủ yếu là Huawei. ^KSTY Thị trường trung tâm dữ liệu và điện toán AI của Trung Quốc đạt khoảng 500 tỷ NDT vào năm 2025, với năng lực điện toán AI tăng gần 40% so với năm trước. ^F

Tác động cụ thể lên Z.ai. Chiến lược tính toán của Z.ai đã phù hợp với các định hướng chính sách này. Công ty đã chứng minh có thể huấn luyện mô hình hoàn toàn trên chip nội địa (GLM-Image trên Huawei Ascend), thích ứng suy luận cho nhiều nền tảng chip nội địa (GLM-5.2 trên Huawei Ascend), và hiện đang khám phá xem liệu một ASIC tùy chỉnh có hợp lý ở quy mô lớn hay không. ^FFS CEO Zhang Peng từng tuyên bố: "Chúng tôi đang cố gắng hết sức để cải thiện cơ sở hạ tầng của mình và làm cho mô hình hiệu quả hơn trên nhiều loại chip khác nhau." ^R

Kết luận

Chiến lược tính toán đã được xác nhận của Z.ai tốt nhất nên được mô tả là một sự chuyển đổi sang chip nội địa kèm theo khám phá ASIC tùy chỉnh, chứ không phải là một chương trình chip tùy chỉnh đã được xác thực. Các kết quả điểm chuẩn của GLM-5.2 cho thấy hiệu năng lập trình mã nguồn mở mạnh mẽ, vượt qua GPT-5.5 trên SWE-bench Pro (62,1 so với 58,6), trong khi câu chuyện thương mại của công ty được định nghĩa bằng tăng trưởng doanh thu nhanh chóng, huy động vốn trên thị trường đại chúng và áp lực lợi nhuận liên tục. Môi trường chính sách rộng lớn hơn - các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ, việc bị đưa vào Danh sách Thực thể và các quy định về trung tâm dữ liệu do nhà nước tài trợ của Trung Quốc - khiến việc Z.ai liên kết với chip nội địa vừa là một yêu cầu chiến lược, vừa là một thành tựu kỹ thuật.