ZHIPU

Preço ZhiPu 02513.HK

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*Dados atualizados pela última vez: 2026-04-27 18:41 (UTC+8)

Em 2026-04-27 18:41, o ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) está cotado a €0, com uma capitalização de mercado total de --, um Índice P/L de 0,00 e um rendimento de dividendo de 0,00%. Hoje, o preço das ações oscilou entre €0 e €0. O preço atual está 0,00% acima do mínimo do dia e 0,00% abaixo do máximo do dia, com um volume de negociação de --. Ao longo das últimas 52 semanas, ZHIPU esteve em negociação entre €0 e €0, estando atualmente a 0,00% do máximo das 52 semanas.

Estatísticas principais de ZHIPU

Índice P/L0,00
Rendimento de Dividendos (TTM)0,00%
Ações em circulação0,00

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Perguntas Frequentes sobre ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

Qual é o preço das ações de ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) hoje?

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ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) está atualmente a negociar a €0, com uma variação de 24h de 0,00%. O intervalo de negociação das últimas 52 semanas é de €0–€0.

Quais são os preços máximo e mínimo das últimas 52 semanas para ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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Qual é o índice preço-lucro (P/L) de ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)? O que indica este valor?

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Qual é a capitalização de mercado de ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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Qual é o lucro por ação (EPS) trimestral mais recente de ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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Deve comprar ou vender ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) agora?

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Que fatores podem influenciar o preço das ações da ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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Como comprar ações da ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

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2026-04-24 03:54

Alerta TradFi Queda: ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) Cai acima de 6%

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2026-04-23 02:02

Ação da Zhipu atinge máximo histórico, sobe mais de 5% na abertura do mercado com ganhos de 800% desde a IPO

Mensagem do Gate News, 23 de abril — Zhipu (02513.HK) disparou mais de 5% na abertura do mercado, atingindo um novo máximo histórico. A ação ganhou quase 800% desde a sua listagem.

Publicações em alta sobre ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

BasementAlchemist

BasementAlchemist

7 Horas atrás
Percebi algo realmente interessante nas últimas semanas. Quando acompanha a evolução da indústria de inteligência artificial, percebe que a verdadeira guerra nunca foi apenas sobre chips, mas sobre algo muito mais profundo. Há oito anos, os EUA bloquearam a empresa ZTE com uma simples ordem de embargo. Sem componentes americanos, sem software, sem tecnologias. A empresa quase quebrou em semanas. Mas desta vez, a história é completamente diferente. A verdadeira pressão não era sobre os dispositivos, mas sobre CUDA. Esta plataforma da Nvidia controla tudo no mundo da inteligência artificial. Cada algoritmo, cada modelo, quase todos os desenvolvedores globais estão ligados a ela. Construir um sistema alternativo significa reescrever décadas de experiência acumulada. Quem paga esse preço? Mas as empresas chinesas escolheram um caminho diferente. Em vez de confronto direto, optaram por invadir pelo lado dos algoritmos. DeepSeek V3 é um exemplo claro. Um modelo com 671 bilhões de parâmetros, mas que ativa apenas 37 bilhões durante a operação. O custo? Apenas 5,576 milhões de dólares. Compare isso com os 78 milhões de dólares do GPT-4. A diferença é enorme. O resultado refletiu-se diretamente nos preços. A interface de programação do DeepSeek é de 25 a 75 vezes mais barata que a do Claude. Essa diferença de preço mudou tudo. Em fevereiro de 2026, o uso de modelos chineses no OpenRouter aumentou 127% em apenas três semanas. Mas reduzir o custo operacional não resolve o problema do treinamento. Aqui entram os chips locais. Loongson e as placas Taichu Yuanqi começaram a suportar tarefas reais de treinamento. Em janeiro de 2026, a Zhipu AI treinou um modelo completo de geração de imagens usando apenas chips chineses locais. Uma mudança radical de inferência para treinamento. A Huawei Ascend agora atrai milhões de desenvolvedores. Um ambiente de software completo está sendo construído diante de nossos olhos. Grandes empresas estão dobrando suas importações de servidores de computação local neste ano. Mas há um fator que muitos ainda ignoram: a eletricidade industrial. Aqui reside a verdadeira vantagem. Os Estados Unidos enfrentam uma crise elétrica severa. Os centros de dados consomem agora 4% de toda a eletricidade americana, e espera-se que esse valor dobre até 2030. Estados como Virgínia e Geórgia suspenderam aprovações para novos centros de dados. Os custos de eletricidade no atacado nessas regiões aumentaram 267% em cinco anos. A situação na China é exatamente o oposto. Produz 2,5 vezes mais eletricidade que os EUA por ano. O consumo interno representa apenas 15% da produção, contra 36% na América. Isso deixa uma enorme capacidade energética disponível para computação. Os preços da eletricidade industrial no oeste da China estão em cerca de 0,03 dólares por quilowatt-hora, um quarto ou um quinto do preço nos EUA. A diferença na eletricidade industrial significa uma enorme vantagem econômica. Quando constrói centros de computação massivos, os custos fixos dominam. A China tem uma vantagem estrutural aqui. O que sai da China agora não são produtos ou fábricas, mas tokens. Pequenas unidades de dados que os modelos de IA processam. São produzidos em fábricas de computação local, e depois enviados por cabos submarinos ao redor do mundo. DeepSeek agora atende 30,7% do mercado interno chinês, mas também 13,6% na Índia, 6,9% na Indonésia e 4,3% nos EUA. 58% das novas startups de IA estão integrando essa tecnologia em suas infraestruturas. Em países sob sanções, a participação de mercado varia entre 40% e 60%. Isso me lembra de outra guerra pela independência industrial. Em 1986, o Japão assinou um acordo de semicondutores com os EUA. Na época, controlava 51% do mercado global. Mas após o acordo, os EUA exerceram forte pressão, apoiando Samsung e Hynix na Coreia. A participação do Japão em DRAM caiu de 80% para 10%. Em 2017, restavam apenas 7% do mercado de ICs. A diferença é que o Japão se contentou em ser o melhor produtor dentro de um sistema de divisão global, sem construir um ecossistema independente. Quando a maré virou, não sobrou nada. Desta vez, a China está trilhando um caminho diferente. Desde melhorias nos algoritmos, passando pelo avanço dos chips locais de inferência para treinamento, até 4 milhões de desenvolvedores no sistema Ascend, e finalmente a disseminação de tokens globalmente. Cada passo constrói um sistema industrial autônomo. Em 27 de fevereiro de 2026, três empresas chinesas de chips divulgaram seus resultados no mesmo dia. Kimo teve um aumento de 453% na receita, atingindo lucro anual pela primeira vez. Moi Tun cresceu 243%, mas perdeu um bilhão. Moxi cresceu 121%, mas perdeu 800 milhões. Metade fogo, metade água. As chamas representam o apetite do mercado por alternativas. O vazio de 95% deixado pela Nvidia está sendo preenchido gradualmente. Independentemente do desempenho atual, o mercado precisa de uma opção alternativa. Uma oportunidade estrutural de tensão geopolítica. A água do mar é o custo de construir o ecossistema. Cada perda de dinheiro real na busca por uma alternativa ao CUDA. Investimentos em pesquisa e desenvolvimento, suporte de software, engenheiros enviados para resolver problemas de tradução, um após o outro. Essas perdas não são má gestão, mas uma taxa de guerra para construir uma verdadeira independência. A guerra mudou de forma. Há oito anos, nossa pergunta era: ficaremos? Hoje, a pergunta é: quanto pagamos para ficar? O mesmo preço é o progresso.
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MetaNomad

MetaNomad

7 Horas atrás
Percebi algo importante recentemente que merece discussão. Há oito anos, o coração de uma grande empresa de telecomunicações chinesa parou devido a uma única proibição americana. Mas o que está acontecendo agora é completamente diferente. Em vez de se render, as empresas chinesas escolheram um caminho mais difícil e mais criativo. A verdade que muitos não perceberam é que o problema principal não são os chips em si, mas a plataforma de desenvolvimento CUDA da Nvidia. Essa plataforma domina cerca de 90% do mercado global de desenvolvimento de inteligência artificial. Milhões de desenvolvedores aprenderam nela, e milhões de aplicações são construídas sobre ela. Quanto mais desenvolvedores, mais ferramentas e bibliotecas, e quanto mais próspera for a ambiente, mais desenvolvedores ela atrai. É um ciclo fechado do qual é muito difícil sair. Mas em 2024-2025, ocorreu uma mudança radical. As empresas chinesas começaram a focar na melhoria dos algoritmos, em vez de combater diretamente a proibição. Modelos de especialistas híbridos tornaram-se a nova tendência. DeepSeek é um exemplo claro: 671 bilhões de parâmetros, mas apenas 37 bilhões utilizados durante a operação. O custo de treinamento foi de apenas 5,6 milhões de dólares, contra 78 milhões do GPT-4. A diferença de preço fez com que seu modelo se espalhasse rapidamente. Em fevereiro de 2026, o uso de modelos chineses na maior plataforma de agregação global aumentou 127% em apenas três semanas. Há um ano, sua participação era inferior a 2%, agora está perto de 60%. Isso não é coincidência. Os mercados emergentes na Índia, Indonésia e Brasil começaram a depender fortemente desses modelos. No que diz respeito aos chips, a história é ainda mais empolgante. Chips locais Loongson e Taichu Yuanqi começaram a treinar modelos realmente grandes. Em janeiro de 2026, a Zhipu AI lançou o primeiro modelo de imagens treinado inteiramente com chips chineses locais. Isso representa uma mudança de uma capacidade de inferência para uma capacidade de treinamento. O ponto mais importante aqui está relacionado à energia. A China produz 10,4 trilhões de quilowatt-hora por ano, contra 4,2 trilhões na América. A eletricidade industrial na China é de 4 a 5 vezes mais barata que nos EUA. Enquanto os Estados Unidos enfrentam uma crise real de energia, a China possui uma capacidade de produção enorme que pode ser direcionada para computação. O que está saindo agora da China não são produtos ou fábricas, mas os próprios Tokens. Unidades de informação que os modelos de IA processam tornaram-se uma nova mercadoria digital. São produzidos em fábricas de computação e depois transferidos pela internet para o mundo todo. Dados de distribuição de usuários do DeepSeek contam a história: China 30,7%, Índia 13,6%, Indonésia 6,9%, EUA apenas 4,3%. 26 mil empresas globais possuem contas. Na China, elas representam 89% do mercado. Isso é exatamente como a guerra pela independência industrial que aconteceu com o Japão há 40 anos. O Japão estava no topo em 1988, com 51% do mercado de semicondutores, mas aceitou ser um produtor melhor em um sistema dominado por outros. Quando as condições mudaram, colapsou. A diferença desta vez é que a China está construindo um sistema ecológico verdadeiramente independente. Desde melhorias nos algoritmos, até o salto nos chips locais, passando por 4 milhões de desenvolvedores na plataforma Ascend, e finalmente a disseminação global de Tokens. Cada passo constrói uma verdadeira autonomia. Em 27 de fevereiro de 2026, três empresas chinesas de chips divulgaram seus resultados no mesmo dia. As receitas aumentaram em porcentagens enormes (453%, 243%, 121%), mas algumas tiveram perdas significativas. Essas perdas não representam uma falha de gestão, mas uma taxa de guerra para construir um sistema ecológico independente. Cada dólar perdido é um investimento em pesquisa, desenvolvimento e suporte humano. O mercado precisa de uma alternativa à Nvidia. Esta é uma oportunidade estrutural muito rara, resultado das tensões geopolíticas. A guerra pelo poder computacional mudou de forma. Há oito anos, perguntávamos: podemos ficar? Agora, a questão é: quanto devemos pagar para ficar? E a resposta é, na verdade, um avanço real.
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GasFeeCrier

GasFeeCrier

8 Horas atrás
شيء مهم جداً لاحظته: الحرب الحقيقية على الذكاء الاصطناعي لا تدور حول الرقائق نفسها، بل حول شيء أعمق بكثير يسمى CUDA. هذا النظام من إنفيديا استحوذ على 90% من المطورين العالميين، وجعل الجميع رهن بيئتهم. لكن في السنوات الأخيرة، شهدنا تحولاً جذرياً. الشركات الصينية لم تحاول المواجهة المباشرة، بل اختارت طريقاً مختلفاً تماماً: ثورة في الخوارزميات. من نهاية 2024 إلى 2025، انتقلت الشركات الصينية جماعياً نحو نماذج الخبراء المختلطة - فكرة بسيطة لكن قوية: تقسيم النموذج الضخم إلى خبراء صغار، وتفعيل فقط ما تحتاجه فعلاً. DeepSeek V3 مثال واضح: 671 مليار معامل لكن ينشط فقط 37 مليار منها. التكلفة؟ 5.6 ملايين دولار مقابل 78 مليون لـ GPT-4. الفرق في الخوارزميات انعكس مباشرة على السعر - أرخص من Claude بـ 25 إلى 75 مرة. النتيجة صادمة: في فبراير 2026، استخدام النماذج الصينية على OpenRouter ارتفع 127% في ثلاثة أسابيع فقط، متجاوزاً الولايات المتحدة لأول مرة. من 2% إلى 60% خلال سنة واحدة. لكن المشكلة الحقيقية كانت التدريب، لا الاستدلال. وهنا جاء الحل الثاني: الرقائق المحلية. في 2025، أطلقت الصين خط إنتاج محلي كامل باستخدام معالجات Loongson وبطاقات Taichu AI. بعد أشهر قليلة، بدأت تدريب نماذج ضخمة حقيقية عليها. في يناير 2026، Zhipu AI أطلقت أول نموذج صور متقدم يُدرب بالكامل على رقائق صينية محلية. هذا تحول نوعي: من "القدرة على الاستدلال" إلى "القدرة على التدريب". الفرق عملاق. الآن، بينما تواجه الولايات المتحدة أزمة كهرباء حقيقية (مراكز البيانات تستهلك 4% من الكهرباء، قد يصل إلى 12% بحلول 2030)، الصين تملك ميزة طاقة ضخمة: تنتج 2.5 ضعف ما تنتجه أمريكا، وتكاليف الكهرباء الصناعية أقل بـ 4-5 مرات. ما يخرج من الصين الآن ليس منتجات أو مصانع، بل Tokens - الوحدات الصغرى التي تعالجها نماذج الذكاء الاصطناعي. تُنتج في مصانع الحوسبة الصينية، ثم تنتقل عبر الكابلات إلى العالم. DeepSeek الآن في 37 لغة، 26 ألف شركة عالمية لديها حسابات، 58% من الشركات الناشئة الجديدة اعتمدتها. في الصين وحدها: 89% من حصة السوق. هذا يذكرني بحرب أشباه الموصلات مع اليابان قبل أربعين سنة. لكن هذه المرة الصين تبني نظاماً بيئياً مستقلاً كاملاً - شيء لم تفعله اليابان قط. من الخوارزميات المحسّنة، إلى الرقائق المحلية، إلى 4 ملايين مطور في نظام Ascend، إلى توزيع عالمي للخدمات. السعر مرتفع - الشركات المحلية تخسر مليارات لبناء هذا النظام. لكن هذه ليست خسائر إدارة، إنها ضريبة حرب لازمة. الشكل تغير: قبل ثماني سنوات كنا نسأل "هل يمكننا البقاء؟". اليوم السؤال "كم السعر الذي نحتاج لدفعه للبقاء؟". الإجابة نفسها تمثل تقدماً.
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