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ZhiPu 02513.HK-Preis

ZHIPU
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+$0(0,00 %)
Keine Daten

*Data last updated: 2026-04-27 14:13 (UTC+8)

As of 2026-04-27 14:13, ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) is priced at $0, with a total market cap of --, a P/E ratio of 0,00, and a dividend yield of 0,00 %. Today, the stock price fluctuated between $0 and $0. The current price is 0,00 % above the day's low and 0,00 % below the day's high, with a trading volume of --. Over the past 52 weeks, ZHIPU has traded between $0 to $0, and the current price is 0,00 % away from the 52-week high.

ZHIPU Key Stats

P/E Ratio0,00
Dividend Yield (TTM)0,00 %
Shares Outstanding0,00

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Gate Learn Articles

2026: Die „Solartermine“ der KI-Branche haben sich gewandelt – wie können Unternehmer ihre „Algorithmen“ optimal feinjustieren?

Der Artikel analysiert zunächst Meta und Manus sowie die Börsengänge von Zhipu und MiniMax, um die Voraussetzungen zu erläutern, unter denen KI-Produkte den Sprung von reinen Demos zur effektiven Implementierung schaffen – und so den Wandel von spezialisierten Anwendungen zu vielseitig einsetzbaren Plattformen vollziehen.

2026-01-14

MiniMaxs Finanzierungsgeschichte: 7 Runden in 4 Jahren – Wer gestaltet Chinas erstes großes Investitionsereignis für Künstliche Intelligenz?

Der Autor liefert eine detaillierte Analyse unterschiedlichster Investitionsstrategien, von miHoYo über Versicherungskapital bis hin zu industriellen Family Offices. Er stellt den Börsengang als Auftakt einer neuen Wettbewerbsrunde dar, nicht als abschließendes Ziel. Damit rückt er die Grundstruktur der Branche in den Fokus: Die Kommerzialisierung ist nach wie vor nicht eindeutig definiert, während die Investitionen in Forschung und Entwicklung kontinuierlich auf hohem Niveau fortgesetzt werden.

2026-01-12

58% des VC Cash fließt in AI

In der ersten Hälfte des Jahres 2025 flossen 58 % des globalen Risikokapitals in KI, wobei Giganten wie OpenAI dominieren. Dieser Artikel bietet eine detaillierte Analyse der Finanzierungstrends, der Phasendistribution, regionaler Unterschiede und regulatorischer Erwartungen und prognostiziert den Ausblick für das zweite Halbjahr: eine Mischung aus Blasen und Wendepunkten, bei denen die Ausführung über das Schicksal von KI-Startups entscheidet. Essentiell für Investoren, Unternehmer und Branchenbeobachter, die tiefere Einblicke suchen.

2025-06-27

Blogs

Wie handelt man Zhihu-Aktien auf Gate TradFi? Marktüberblick für ZHIPU im April

Der Markt bestätigt weiterhin die Logik eines gleichzeitigen Wachstums von Token-Angebot und Preis, wodurch dies zur zentralen Erzählung wird, die den Aktienkurs von Zhipu stützt.

2026-04-22

Der Aufstieg chinesischer KI-Einhörner und ein Kampf mit OpenAI

Geopolitische Spannungen könnten das Wachstum des chinesischen AI-Sektors hemmen

2024-05-15

ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) FAQ

What's the stock price of ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) today?

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ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) is currently trading at $0, with a 24h change of 0,00 %. The 52-week trading range is $0–$0.

What are the 52-week high and low prices for ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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What is the price-to-earnings (P/E) ratio of ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)? What does it indicate?

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What is the market cap of ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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What is the most recent quarterly earnings per share (EPS) for ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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Should you buy or sell ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) now?

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What factors can affect the stock price of ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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How to buy ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) stock?

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ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) Latest News

2026-04-27 03:11

An der Börse in Hongkong notierte MiniMax-W fällt um über 14%, Zhipu sinkt über 6% bei DeepSeek-Modellstart

Gate-News-Mitteilung, 27. April — Die an der Börse in Hongkong notierte MiniMax-W fiel im Tagesverlauf um über 14%, während Zhipu in derselben Sitzung um über 6% nachgab. Der Rückgang folgte auf die Veröffentlichung eines neuen Modells durch DeepSeek am Freitag und seine Ankündigung von zeitlich begrenzten Werbeangeboten am Samstag.

2026-04-27 01:31

TradFi Fall Alert: ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) Falls Over 4%

Gate News: According to the latest [Gate TradFi](https://www.gate.com/de/tradfi) data, ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) has dropped by 4% in a short period. Current volatility is significantly higher than recent averages, indicating increased market activity.

2026-04-24 05:00

TradFi Fall Alert: ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) Falls Over 8%

Gate News: According to the latest [Gate TradFi](https://www.gate.com/de/tradfi) data, ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) has dropped by 8% in a short period. Current volatility is significantly higher than recent averages, indicating increased market activity.

2026-04-24 03:54

TradFi Fall Alert: ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) Falls Over 6%

Gate News: According to the latest [Gate TradFi](https://www.gate.com/de/tradfi) data, ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) has dropped by 6% in a short period. Current volatility is significantly higher than recent averages, indicating increased market activity.

2026-04-23 02:02

Zhipu-Aktie erreicht Rekordhoch, steigt bei Marktöffnung über 5% mit 800% Gewinnen seit dem IPO

Gate News Nachricht, 23. April — Zhipu (02513.HK) stieg zum Marktstart um mehr als 5% und erreichte ein neues Allzeithoch. Die Aktie hat seit ihrer Notierung fast 800% zugelegt.

Beliebte Beiträge zu ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

BasementAlchemist

BasementAlchemist

Vor 2 Stunden
Ich habe in den letzten Wochen etwas wirklich Interessantes bemerkt. Wenn man die Entwicklung der Künstlichen Intelligenzbranche verfolgt, erkennt man, dass der wahre Krieg nie nur um Chips ging, sondern um etwas viel Tieferes. Vor acht Jahren sperrte die USA das Unternehmen ZTE mit einer einfachen Exportverfügung. Keine amerikanischen Komponenten, keine Software, keine Technologien. Das Unternehmen brach innerhalb weniger Wochen fast zusammen. Aber dieses Mal ist die Geschichte ganz anders. Der wahre Druck lag nicht auf den Geräten, sondern auf CUDA. Diese Plattform von Nvidia kontrolliert alles in der Welt der Künstlichen Intelligenz. Jeder Algorithmus, jedes Modell, fast jeder Entwickler weltweit ist damit verbunden. Ein alternatives System aufzubauen bedeutet, Jahrzehnte an angesammter Erfahrung neu zu schreiben. Wer trägt die Kosten dafür? Doch chinesische Unternehmen haben einen anderen Weg gewählt. Anstatt direkt anzugreifen, haben sie sich auf das Durchdringen der Algorithmen konzentriert. DeepSeek V3 ist ein klares Beispiel. Ein Modell mit 671 Milliarden Parametern, das während des Betriebs nur 37 Milliarden aktiviert. Die Kosten? Nur 5,576 Millionen Dollar. Verglichen mit 78 Millionen Dollar für GPT-4 ist das enorm. Das Ergebnis spiegelte sich direkt in den Preisen wider. Die API von DeepSeek ist 25 bis 75 Mal günstiger als Claude. Dieser Preisunterschied hat alles verändert. Im Februar 2026 stieg die Nutzung chinesischer Modelle auf OpenRouter in nur drei Wochen um 127%. Aber die Senkung der Betriebskosten löst nicht das Trainingsproblem. Hier kommen lokale Chips ins Spiel. Loongson und die Taichu Yuanqi Karten beginnen, echte Trainingsaufgaben zu übernehmen. Im Januar 2026 trainierte Zhipu AI ein vollständiges Bildgenerierungsmodell nur mit chinesischen Chips. Das ist ein grundlegender Wandel vom Inferencing zum Training. Huawei Ascend zieht jetzt Millionen von Entwicklern an. Eine komplette Programmierumgebung entsteht vor unseren Augen. Große Unternehmen verdoppeln ihre Importe an lokalen Rechenservern in diesem Jahr. Doch es gibt einen Faktor, den viele noch ignorieren: Industriestrom. Hier liegt der wahre Vorteil. Die USA stehen vor einer schweren Stromkrise. Rechenzentren verbrauchen jetzt 4 % des gesamten amerikanischen Stroms, und die Zahl wird bis 2030 voraussichtlich verdoppeln. Bundesstaaten wie Virginia und Georgia haben die Genehmigungen für neue Rechenzentren ausgesetzt. Die Großhandelspreise für Strom in diesen Regionen sind in fünf Jahren um 267 % gestiegen. China ist genau das Gegenteil. Es produziert jährlich das 2,5-fache an Strom der USA. Der lokale Verbrauch macht nur 15 % der Produktion aus, verglichen mit 36 % in den USA. Das hinterlässt eine enorme Menge an industrieller Energie, die für das Rechnen genutzt werden kann. Die industriellen Strompreise im Westen Chinas liegen bei etwa 0,03 Dollar pro Kilowattstunde, ein Viertel bis ein Fünftel des US-Preises. Der Unterschied im industriellen Strom bedeutet einen enormen wirtschaftlichen Vorteil. Beim Aufbau großer Rechenzentren dominieren die Fixkosten. China hat hier einen strukturellen Vorteil. Was jetzt aus China kommt, sind keine Produkte oder Fabriken, sondern die Tokens selbst. Kleine Daten-Einheiten, die von KI-Modellen verarbeitet werden. Sie werden in lokalen Rechenfabriken hergestellt und dann über Meereskabel in die Welt übertragen. DeepSeek bedient jetzt 30,7 % des chinesischen Marktes, aber auch 13,6 % in Indien, 6,9 % in Indonesien und 4,3 % in den USA. 58 % der neuen KI-Startups integrieren es in ihre technische Infrastruktur. In sanktionierten Ländern liegt der Marktanteil zwischen 40 % und 60 %. Das erinnert mich an einen anderen Kampf um industrielle Unabhängigkeit. 1986 unterzeichnete Japan eine Halbleitervereinbarung mit den USA. Damals kontrollierte Japan 51 % des globalen Marktes. Nach der Vereinbarung übten die USA massiven Druck aus und unterstützten Samsung und SK Hynix in Südkorea. Japans Anteil an DRAM fiel von 80 % auf 10 %. Bis 2017 waren nur noch 7 % des IC-Marktes übrig. Der Unterschied ist, dass Japan sich damit zufrieden gab, der beste Hersteller in einem globalen Verteilungssystem zu sein, aber kein eigenständiges Ökosystem aufzubauen. Als die Welle sich zurückzog, blieb nichts mehr übrig. Dieses Mal geht China einen anderen Weg. Von Algorithmusverbesserungen, über den Sprung bei lokalen Chips vom Inferencing zum Training, bis zu 4 Millionen Entwicklern im Ascend-System und schließlich der globalen Verbreitung der Tokens. Jeder Schritt baut ein unabhängiges Industriesystem auf. Am 27. Februar 2026 veröffentlichten drei chinesische Chipfirmen ihre Ergebnisse am selben Tag. Kimo verzeichnete einen Umsatzanstieg von 453 % und erzielte erstmals einen Jahresgewinn. Moi Tun wuchs um 243 %, verlor aber eine Milliarde. Moxi wuchs um 121 %, verlor 800 Millionen. Halb Feuer, halb Wasser. Die Flamme ist die Marktbegeisterung für Alternativen. Das 95 %-Vakuum, das Nvidia hinterlassen hat, wird allmählich gefüllt. Unabhängig von der aktuellen Leistung braucht der Markt eine Alternative. Eine seltene strukturelle Chance durch geopolitische Spannungen. Das Meerwasser ist die Kosten für den Aufbau des Ökosystems. Alle echten Geldverluste beim Versuch, eine Alternative zu CUDA aufzubauen. Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen, Softwareunterstützung, entsandte Ingenieure, die Probleme bei der Übersetzung lösen – eine Reihe von Verlusten, die keine schlechte Verwaltung sind, sondern eine Kriegssteuer für den Aufbau echter Unabhängigkeit. Der Krieg hat seine Form verändert. Vor acht Jahren war unsere Frage: Bleiben wir? Heute lautet die Frage: Was kostet es, zu bleiben? Der gleiche Preis ist der Fortschritt.
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MetaNomad

MetaNomad

Vor 3 Stunden
Ich habe in letzter Zeit etwas Wichtiges bemerkt, das eine Diskussion wert ist. Vor acht Jahren stoppte das Herz eines großen chinesischen Telekommunikationsunternehmens durch eine einzige amerikanische Sanktion. Aber was jetzt passiert, ist ganz anders. Anstatt aufzugeben, wählten die chinesischen Unternehmen einen schwierigeren und kreativeren Weg. Die Wahrheit, die vielen nicht aufgefallen ist, ist, dass das Grundproblem nicht die Chips selbst sind, sondern die CUDA-Entwicklungsplattform von Nvidia. Diese Plattform dominiert etwa 90 % des weltweiten Marktes für KI-Entwicklung. Millionen von Entwicklern haben darauf gelernt, und Millionen von Anwendungen sind darauf aufgebaut. Je mehr Entwickler, desto mehr Tools und Bibliotheken, und je blühender die Umgebung, desto mehr Entwickler werden angezogen. Es ist ein geschlossener Kreislauf, aus dem es sehr schwer ist auszubrechen. Aber in 2024–2025 kam eine radikale Wende. Die chinesischen Unternehmen begannen, sich auf die Verbesserung der Algorithmen zu konzentrieren, anstatt den Handel direkt zu blockieren. Hybride Expertenmodelle wurden zum neuen Trend. DeepSeek ist ein klares Beispiel: 671 Milliarden Parameter, aber nur 37 Milliarden davon werden während des Betriebs genutzt. Die Trainingskosten belaufen sich auf nur 5,6 Millionen Dollar im Vergleich zu 78 Millionen für GPT-4. Der Preisunterschied führte dazu, dass ihr Modell sich extrem schnell verbreitete. Im Februar 2026 stieg die Nutzung chinesischer Modelle auf der größten globalen Plattform für Sammeldienste in nur drei Wochen um 127 %. Vor einem Jahr lag ihr Anteil bei weniger als 2 %, jetzt nähert er sich 60 %. Das ist kein Zufall. Die aufstrebenden Märkte in Indien, Indonesien und Brasilien setzen stark auf diese Modelle. Was die Chips betrifft, ist die Geschichte noch spannender. Lokale Chips wie Loongson und Taichu Yuanqi begannen, echte große Modelle zu trainieren. Im Januar 2026 veröffentlichte Zhipu AI das erste Bildmodell, das vollständig auf chinesischen Chips trainiert wurde. Das ist ein qualitativer Wandel vom Inferenzieren zum Training. Der wichtigste Punkt hier betrifft die Energie. China produziert jährlich 10,4 Billionen Kilowattstunden, während die USA nur 4,2 Billionen produzieren. Die Stromkosten in der Industrie in China sind vier- bis fünffach günstiger als in den USA. Während die USA mit einer echten Energiekrise konfrontiert sind, verfügt China über eine enorme Produktionskapazität, die für das Computing genutzt werden kann. Was jetzt aus China kommt, sind keine Produkte oder Fabriken, sondern die Tokens selbst. Die Informationseinheiten, die von KI-Modellen verarbeitet werden, sind zu einer neuen digitalen Ware geworden. Sie werden in Rechenfabriken erzeugt und dann online in die ganze Welt übertragen. Daten zur Nutzerverteilung von DeepSeek erzählen die Geschichte: China 30,7 %, Indien 13,6 %, Indonesien 6,9 %, USA nur 4,3 %. 26.000 globale Unternehmen haben Konten. In China kontrolliert es 89 % des Marktes. Das ist genau wie der Krieg um die industrielle Unabhängigkeit, den Japan vor 40 Jahren führte. Japan war 1988 mit 51 % des Halbleitermarktes an der Spitze, akzeptierte aber, ein besserer Hersteller in einem von anderen dominierten System zu sein. Als sich die Bedingungen änderten, brach es zusammen. Der Unterschied diesmal ist, dass China ein wirklich unabhängiges Ökosystem aufbaut. Von Algorithmusverbesserungen über den Sprung bei lokalen Chips bis hin zu 4 Millionen Entwicklern in der Ascend-Umgebung und schließlich der globalen Verbreitung von Tokens. Jeder Schritt fördert echte Unabhängigkeit. Am 27. Februar 2026 veröffentlichten drei chinesische Chip-Unternehmen ihre Ergebnisse am selben Tag. Die Umsätze stiegen um beeindruckende (453 %, 243 %, 121 %), aber einige verloren große Summen. Diese Verluste sind kein Managementfehler, sondern eine Steuer im Krieg um den Aufbau eines unabhängigen Ökosystems. Jeder verlorene Dollar ist eine Investition in Forschung, Entwicklung und menschliche Unterstützung. Der Markt braucht eine Alternative zu Nvidia. Dies ist eine äußerst seltene strukturelle Chance, die durch geopolitische Spannungen entstanden ist. Der Krieg um die Rechenleistung hat seine Form verändert. Vor acht Jahren fragten wir: Können wir bleiben? Jetzt lautet die Frage: Wie viel müssen wir bezahlen, um zu bleiben? Und die Antwort ist selbst ein echter Fortschritt.
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GasFeeCrier

GasFeeCrier

Vor 3 Stunden
Etwas sehr Wichtiges, das ich bemerkt habe: Der wahre Krieg um Künstliche Intelligenz dreht sich nicht um die Chips selbst, sondern um etwas viel Tieferes namens CUDA. Dieses System von Nvidia hat 90 % der weltweiten Entwickler übernommen und alle in ihre Umgebung gefangen. Aber in den letzten Jahren haben wir eine radikale Veränderung erlebt. Die chinesischen Unternehmen haben keinen direkten Konflikt gesucht, sondern einen ganz anderen Weg gewählt: eine Revolution in den Algorithmen. Von Ende 2024 bis 2025 wechselten die chinesischen Firmen kollektiv zu hybriden Expertenmodellen – eine einfache, aber kraftvolle Idee: Das große Modell in kleine Experten zu unterteilen und nur das zu aktivieren, was wirklich benötigt wird. DeepSeek V3 ist ein klares Beispiel: 671 Milliarden Parameter, aber nur 37 Milliarden werden aktiviert. Die Kosten? 5,6 Millionen Dollar im Vergleich zu 78 Millionen für GPT-4. Der Unterschied in den Algorithmen spiegelt sich direkt im Preis wider – 25 bis 75 Mal günstiger als Claude. Das Ergebnis ist schockierend: Im Februar 2026 stieg die Nutzung chinesischer Modelle auf OpenRouter innerhalb von nur drei Wochen um 127 %, und überholte erstmals die USA. Von 2 % auf 60 % innerhalb eines Jahres. Aber das eigentliche Problem war das Training, nicht die Inferenz. Hier kam die zweite Lösung: lokale Chips. Im Jahr 2025 startete China eine vollständige lokale Produktionslinie mit Loongson-Prozessoren und Taichu AI-Karten. Nach wenigen Monaten begannen sie, echte große Modelle darauf zu trainieren. Im Januar 2026 veröffentlichte Zhipu AI das erste fortschrittliche Bildmodell, das vollständig auf chinesischen Chips trainiert wurde. Das ist ein qualitativer Wandel: von „Inferenzfähigkeit“ zu „Trainingsfähigkeit“. Der Unterschied ist enorm. Heute, während die USA mit einer echten Energiekrise konfrontiert sind – Rechenzentren verbrauchen 4 % des Stroms, bis 2030 könnten es 12 % sein – besitzt China einen enormen Energievorteil: Es produziert das 2,5-fache dessen, was die USA tun, und die industriellen Stromkosten sind 4-5 Mal niedriger. Was jetzt aus China kommt, sind keine Produkte oder Fabriken mehr, sondern Tokens – die kleinsten Einheiten, die von KI-Modellen verarbeitet werden. Sie werden in chinesischen Rechenzentren hergestellt und dann durch Kabel in die Welt übertragen. DeepSeek ist jetzt in 37 Sprachen verfügbar, 26.000 Unternehmen weltweit haben Konten, 58 % der neuen Start-ups setzen es ein. Allein in China: 89 % des Marktanteils. Das erinnert mich an den Halbleiterkrieg mit Japan vor vierzig Jahren. Aber diesmal baut China ein vollständig unabhängiges Ökosystem auf – etwas, das Japan nie getan hat. Von verbesserten Algorithmen, über lokale Chips, bis hin zu 4 Millionen Entwicklern im Ascend-System und einer globalen Dienstverteilung. Der Preis ist hoch – lokale Unternehmen verlieren Milliarden beim Aufbau dieses Systems. Aber das sind keine Managementverluste, sondern eine notwendige Kriegssteuer. Das Bild hat sich verändert: Vor acht Jahren fragten wir noch „Können wir bleiben?“. Heute lautet die Frage „Zu welchem Preis müssen wir bleiben?“. Die gleiche Antwort ist ein Fortschritt.
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