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GLM-5.3 auf der Large-Model-Plattform von Amazons AWS gelistet – Zhipu eröffnet einen Kanal für internationale Umsatzbeteiligung

IT之家, Meldung vom 6. Oktober: Wie der《科创板日报》(Star Market Daily) berichtet, hat Amazon Bedrock, die Dienstplattform für große Modelle von Amazon Web Services (AWS), heute das Modell GLM-5.3 von Zhipu integriert; AWS teilt…

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IT之家 Meldung vom 6. Oktober: Laut einem Bericht des 科创板日报 hat die Large-Model-Serviceplattform Amazon Bedrock des Cloud-Anbieters Amazon Web Services (AWS) heute Zhipus GLM-5.3 integriert.AWS teilt sich die Einnahmen auf Basis der Modellaufrufe mit Zhipu。

Dem Bericht zufolge hat Zhipu neben AWS kürzlich mit mehreren ausländischen Cloud-Anbietern Umsatzbeteiligungsmodelle umgesetzt. Zuvor hatte Zhipu angekündigt, über Umsatzbeteiligungen mit ausländischen Cloud-Plattformen einen kommerziellen Weg mit Skalierungspotenzial aufbauen zu wollen.

Im Inland hat Zhipu bereits ähnliche Beteiligungsvereinbarungen mit führenden Cloud-Anbietern wie der Alibaba-Cloud-Plattform Bailian unterzeichnet; Huawei Cloud hat GLM-5.3 gelistet und eine Absicht über eine ähnliche Kooperation erklärt, sodass ein Beteiligungssystem entsteht, das In- und Ausland verbindet.

Den Finanzberichten zufolge belief sich Zhipus Gesamtumsatz im ersten Halbjahr 2026 auf 9.54 亿 Yuan, ein Anstieg von 399.7 % gegenüber dem Vorjahr; der auf die Muttergesellschaft entfallende Verlust betrug 20.71 亿 Yuan, eine Verlustverringerung von 12.1 % gegenüber dem Vorjahr.

Im September dieses Jahres gab Zhipu den Abschluss einer Finanzierung von rund 5 Milliarden US-Dollar (IT之家-Hinweis: zum aktuellen Wechselkurs etwa 33,572 Milliarden Yuan) bekannt, darunter rund 2 Milliarden US-Dollar aus einer Aktienplatzierung und rund 3 Milliarden US-Dollar aus der Ausgabe von wandelbaren Anleihen.

Diese Finanzierung wird hauptsächlich für die Forschung und Entwicklung der GLM-Basismodelle der nächsten Generation sowie des Systems für Fully Self Training (vollständiges Selbsttraining) sowie für den Aufbau und das Upgrade von Large-Scale-Training, Produktionsinferenz, Rechenressourcen und der zugehörigen technischen Infrastruktur verwendet.

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