China's AI Circle Has Just Established a Pecking Order, and Capital Is Already Changing the Rules Again

marsbitPublicado a 2026-05-18Actualizado a 2026-05-18

Resumen

The article describes how the valuation logic for major Chinese AI model companies has undergone three dramatic shifts between 2022 and 2026, driven by capital's changing priorities. The first phase (around 2022) was **technology-driven valuation**, where funding was based on model performance and benchmark scores. This logic was disrupted when DeepSeek's R1 model demonstrated that comparable capabilities could be achieved at a fraction of the cost, challenging the notion of technical superiority as an unassailable moat. The second phase shifted to **IPO window-driven valuation**. Following favorable listing conditions in Hong Kong, capital flowed to companies like Zhipu and MiniMax with the clearest path to a public listing. However, this focus on liquidity over fundamentals became apparent as their Annual Recurring Revenue (ARR) lagged far behind international peers like Anthropic. The third and current phase is **national strategy-driven valuation**. This shift was marked by the state-backed "Big Fund" leading a major investment in DeepSeek, signaling that leading domestic AI models are now viewed as strategic national assets comparable to semiconductor manufacturing. This new logic, combined with soaring US valuation benchmarks (e.g., OpenAI at $850B), propelled the combined valuation of China's top AI firms ("The Four Dragons"/"Five Strong") past 1 trillion RMB. The article presents a "pricing leap model": each shift is triggered by a key event that invalidates the o...

May 2026, a number completely flooded screens: the combined valuation of China's 'Four AI Dragons' exceeded 1 trillion RMB. (Source: 36Kr, May 8, 2026)

Most reports interpreted it like this: Zhipu's stock soared 7x after its HK listing, MiniMax rose nearly 4x, Moonshot AI was about to complete a new round of $2 billion financing, and DeepSeek secured investment led by the National Integrated Circuit Industry Investment Fund, anchoring its valuation at $45 billion. This is great, AI has truly exploded.

However, I believe the most noteworthy aspect this time is not the trillion-yuan figure, but the fact that behind this number, capital has already upended its own pricing logic for large model companies three times. Each time, it was convinced 'this is the one,' and each time, it was proven wrong by subsequent events.

Some might say: Capital makes mistakes, what's the big deal?

Actually, no.

Behind these three upendings lies a common underlying structure, which can be refined into a tool to help you determine where you stand in the next wave of hot money influx.

First: Pricing by Technology Narrative

Around 2022, when China's first batch of large model companies secured funding, capital's pricing logic was based on technical capability. How many parameters, benchmark scores, ability to compete with GPT-4.

A typical conversation back then went like this: 'Where does your model rank in performance evaluations?' 'Top three in Chinese leaderboards.' 'Good, here's a valuation for you.'

This logic was valid until around 2024. Because AI large models were still in the capability verification stage, technical capability itself was the scarcest asset; achieving good results meant the potential to build a moat.

DeepSeek R1 shattered this logic in early 2025.

R1 proved that similar-grade capability does not require similar-grade training costs. Creating a model with comparable effects at one-tenth the cost of US rivals directly shook the pricing premise that 'top-tier parameter count = top-tier moat.' Technical capability began transforming into a homogeneous asset, not a scarce one. (Source: Cyzone, 2026 report on the Six AI Dragons)

First time: Capital priced by 'technical score,' DeepSeek R1 pierced the myth of the technical barrier.

Second: Pricing by IPO Window

After the DeepSeek shock, capital's pricing logic made its first leap: from 'technical capability' to 'IPO certainty.'

The Hong Kong Stock Exchange relaxed market cap thresholds for listing specialized tech companies, lowering the bar for commercialized companies to 4 billion HKD. HK IPO fundraising in 2025 reached about $36 billion, a four-year high. The window was clear. Zhipu and MiniMax took the lead in filing and listing, and were wildly hyped in the secondary market. (Source: TMTpost, May 2026)

The primary market's logic switched accordingly: not betting on whose model was strongest, but betting on who could list and cash out the fastest.

The flaw in this logic was quickly exposed in the secondary market. As of March 2026, Zhipu's core MaaS (Model-as-a-Service) API platform had an ARR of about 1.7 billion RMB. However, its peer Anthropic's ARR was about $9 billion at the end of 2025, surpassing $30 billion within a few months—a gap not in the same order of magnitude. (Source: The Paper, May 8, 2026)

Going public solved the liquidity problem, but not the fundamental problem.

Zhipu HK market cap (May 2026): ~434.7 billion HKD, up ~16x from pre-IPO valuation (Source: The Paper)

MiniMax HK market cap (May 2026): ~257.3 billion HKD, up nearly 4x from listing (Source: The Paper)

Moonshot AI private market valuation: Surpassed $20 billion, cumulative financing over 37.6 billion RMB (Source: LatePost)

DeepSeek valuation (private market negotiation price): ~$45 billion, led by the National Integrated Circuit Industry Investment Fund (Source: 36Kr)

Third: Pricing by National Strategy

In the first half of 2026, capital's pricing logic for large model companies made its second leap. This switch was faster and larger in scale.

The National Integrated Circuit Industry Investment Fund led the investment in DeepSeek—the first time it directly invested in a major AI model company. The signal was clear: given potential compute constraints, China needs independent model companies that do not rely on NVIDIA or US cloud services. Large models were elevated to the same strategic level as chip manufacturing. (Source: 36Kr, May 8, 2026)

Meanwhile, Silicon Valley was simultaneously raising the reference ceiling: OpenAI's post-money valuation reached $850 billion, and Anthropic was raising a new round with a target valuation of $900 billion. Against this reference, the combined valuation of the Four Dragons—just over 1 trillion RMB, roughly $140 billion—was less than one-sixth of OpenAI's valuation alone.

This dual boost of 'strategic value + international reference' made it possible for three major model companies to raise over $10 billion in combined financing within three days. (Source: 36Kr, May 18, 2026)

Third time: Capital priced by 'national strategic score,' but whether this score is backed by fundamental business performance remains a question mark.

Putting These Three Upendings into a Framework

I call this pattern the 'AI Track Pricing Leap Model.' Each leap in pricing logic follows the same structure:

The old pricing logic is broken by a technological/strategic event (DeepSeek R1 / HK listing / National fund entry).

A new pricing logic is quickly established, with the primary market rushing to lock it in, followed by the secondary market.

The flaws of the new pricing logic gradually become exposed in fundamental business performance data.

Await the next technological/strategic event to trigger the next leap.

This framework has two important implications:

First, each leap is real, not a scam. The decline of the technical barrier is real, the HK window is real, the national strategic backing is real—these are variables with substantive content. It's just that each time, capital prices in the 'final state,' not the 'intermediate state.'

Second, the real watershed is ARR. The valuation of large model companies ultimately depends on Annual Recurring Revenue. Anthropic's ARR skyrocketing from $9 billion to over $30 billion in a few months is the foundation for its $30 billion+ valuation level. Among China's Four Dragons, the largest ARR is less than one-thirtieth of Anthropic's.

So This Round, It's the 'Five Giants'' Turn

The term 'Four Dragons' originally referred to Zhipu, MiniMax, Moonshot AI, and Baichuan. DeepSeek was occasionally included early on but remained on the periphery due to its non-commercial route. Now, the terminology is shifting to 'Five Giants,' because DeepSeek has received formal endorsement from the National Fund, making its valuation anchoring highly significant.

The shift from 'Four Dragons' to 'Five Giants' is not just a headcount change. It signifies that after the third leap in pricing logic, the ranking method in this sector has also changed: no longer based solely on 'model capability score,' but now with a 'national strategic weight' added.

Where will this new pricing system be challenged next?

On ARR. Once the story of national strategic backing is told, capital's eyes will turn to each quarter's ARR growth rate. Then, those with more solid fundamentals will defend their valuations; those buoyed by the pricing logic leap will face mean reversion.

The fourth pricing leap for China's large models is already on the way.

This article is for informational sharing and industry analysis only, and does not constitute any investment advice, investment analysis opinion, or trading invitation. The market carries risks; investing requires caution. Any investment decisions made based on the content of this article entail risks and profits/losses borne by the individual. The author and publishing platform assume no legal responsibility.

Preguntas relacionadas

QAccording to the article, what was the first pricing logic used by capital to value Chinese AI model companies, and which event broke this logic?

AThe first pricing logic was valuing companies based on technical capabilities, such as parameter count and benchmark scores. This logic was broken by the launch of DeepSeek R1, which demonstrated that models with similar performance could be developed at a much lower cost, undermining the myth that high technical specifications equated to a strong moat.

QWhat was the second major shift in capital's valuation logic for AI companies, and what fundamental problem did it fail to address?

AThe second major shift was valuing companies based on their 'listing certainty' or the likelihood of a successful IPO, particularly after Hong Kong's stock exchange lowered its listing requirements. This logic failed to address the fundamental problem of business fundamentals, such as the Annual Recurring Revenue (ARR) gap between Chinese companies and their international counterparts like Anthropic.

QWhat are the two key factors driving the third valuation shift, termed 'National Strategy Pricing,' as described in the article?

AThe two key factors are: 1) The direct investment by the National Integrated Circuit Industry Investment Fund (National Big Fund) into companies like DeepSeek, signaling a strategic national priority for independent AI capabilities, and 2) The rapidly rising valuation benchmarks set by Silicon Valley companies like OpenAI and Anthropic, which create a high international reference point.

QWhat is the 'AI Track Pricing Jump Model' proposed in the article, and what is its first core step?

AThe 'AI Track Pricing Jump Model' is a framework describing how capital's valuation logic for AI companies undergoes sudden shifts. Its first core step is: an old pricing logic is broken by a technological event (e.g., DeepSeek R1 launch, a successful IPO, or state fund entry).

QAccording to the article's final analysis, what will be the crucial challenge for Chinese AI 'Five Strong' companies after the current national strategy narrative?

AThe crucial challenge will be the scrutiny of their Annual Recurring Revenue (ARR). Once the national strategic investment narrative is fully priced in, capital will focus on quarterly ARR growth rates. Companies with stronger business fundamentals will maintain their valuation, while those whose valuation was inflated primarily by the shift in pricing logic will face a correction.

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Entendiendo SPERO: Una Visión General Completa Introducción a SPERO A medida que el panorama de la innovación continúa evolucionando, la aparición de tecnologías web3 y proyectos de criptomonedas juega un papel fundamental en la configuración del futuro digital. Un proyecto que ha atraído la atención en este campo dinámico es SPERO, denotado como SPERO,$$s$. Este artículo tiene como objetivo reunir y presentar información detallada sobre SPERO, para ayudar a entusiastas e inversores a comprender sus fundamentos, objetivos e innovaciones dentro de los dominios web3 y cripto. ¿Qué es SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ es un proyecto único dentro del espacio cripto que busca aprovechar los principios de descentralización y tecnología blockchain para crear un ecosistema que promueva la participación, la utilidad y la inclusión financiera. El proyecto está diseñado para facilitar interacciones de igual a igual de nuevas maneras, proporcionando a los usuarios soluciones y servicios financieros innovadores. En su esencia, SPERO,$$s$ tiene como objetivo empoderar a los individuos al proporcionar herramientas y plataformas que mejoren la experiencia del usuario en el espacio de las criptomonedas. Esto incluye habilitar métodos de transacción más flexibles, fomentar iniciativas impulsadas por la comunidad y crear caminos para oportunidades financieras a través de aplicaciones descentralizadas (dApps). La visión subyacente de SPERO,$$s$ gira en torno a la inclusividad, buscando cerrar brechas dentro de las finanzas tradicionales mientras aprovecha los beneficios de la tecnología blockchain. ¿Quién es el Creador de SPERO,$$s$? La identidad del creador de SPERO,$$s$ sigue siendo algo oscura, ya que hay recursos públicos limitados que proporcionan información de fondo detallada sobre su(s) fundador(es). Esta falta de transparencia puede derivarse del compromiso del proyecto con la descentralización, una ética que muchos proyectos web3 comparten, priorizando las contribuciones colectivas sobre el reconocimiento individual. Al centrar las discusiones en torno a la comunidad y sus objetivos colectivos, SPERO,$$s$ encarna la esencia del empoderamiento sin señalar a individuos específicos. Como tal, comprender la ética y la misión de SPERO sigue siendo más importante que identificar a un creador singular. ¿Quiénes son los Inversores de SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ cuenta con el apoyo de una diversa gama de inversores que van desde capitalistas de riesgo hasta inversores ángeles dedicados a fomentar la innovación en el sector cripto. El enfoque de estos inversores generalmente se alinea con la misión de SPERO, priorizando proyectos que prometen avances tecnológicos sociales, inclusión financiera y gobernanza descentralizada. Estas fundaciones de inversores suelen estar interesadas en proyectos que no solo ofrecen productos innovadores, sino que también contribuyen positivamente a la comunidad blockchain y sus ecosistemas. El respaldo de estos inversores refuerza a SPERO,$$s$ como un contendiente notable en el dominio de proyectos cripto que evoluciona rápidamente. ¿Cómo Funciona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ emplea un marco multifacético que lo distingue de los proyectos de criptomonedas convencionales. Aquí hay algunas de las características clave que subrayan su singularidad e innovación: Gobernanza Descentralizada: SPERO,$$s$ integra modelos de gobernanza descentralizada, empoderando a los usuarios para participar activamente en los procesos de toma de decisiones sobre el futuro del proyecto. Este enfoque fomenta un sentido de propiedad y responsabilidad entre los miembros de la comunidad. Utilidad del Token: SPERO,$$s$ utiliza su propio token de criptomoneda, diseñado para servir diversas funciones dentro del ecosistema. Estos tokens permiten transacciones, recompensas y la facilitación de servicios ofrecidos en la plataforma, mejorando la participación y la utilidad general. Arquitectura en Capas: La arquitectura técnica de SPERO,$$s$ apoya la modularidad y escalabilidad, permitiendo la integración fluida de características y aplicaciones adicionales a medida que el proyecto evoluciona. Esta adaptabilidad es fundamental para mantener la relevancia en el cambiante paisaje cripto. Participación de la Comunidad: El proyecto enfatiza iniciativas impulsadas por la comunidad, empleando mecanismos que incentivan la colaboración y la retroalimentación. Al nutrir una comunidad sólida, SPERO,$$s$ puede abordar mejor las necesidades de los usuarios y adaptarse a las tendencias del mercado. 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Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo constantemente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S busca simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada profundizará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto innovador, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende inteligentemente de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas complejas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus posibles aplicaciones en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que resalta sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: El concepto de Agent S fue lanzado en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Usa Computadoras Como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación fue puesto a disposición del público en arXiv, ofreciendo una exploración profunda del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se lanzó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos marcadores en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y la participación comunitaria. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S busca llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

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