Qué dijo la dirección de Zhihu Inc. en la llamada del Q2 2026

Un trimestre de recuperación gradual, no de despegue

Zhihu cerró el segundo trimestre de 2026 con ingresos totales de 690 millones de yuanes, un descenso del 3,7% interanual pero un avance del 5,9% respecto al trimestre anterior, lo que la dirección presentó como una señal de que la caída se está moderando. La pérdida neta ajustada fue de 10,25 millones de yuanes. El margen bruto retrocedió hasta el 57% desde el 62,5% del mismo período del año anterior, deterioro que el director financiero Wang Han atribuyó a la ampliación y mejora de la oferta de contenidos. Los gastos operativos totales cayeron un 13% interanual gracias a recortes en ventas, I+D y administración general, lo que redujo la pérdida operativa ajustada en un 32% hasta 48,7 millones de yuanes. La compañía mantiene una posición de liquidez de 4.400 millones de yuanes en efectivo e inversiones a corto plazo.

El segmento de contenido de pago e IP fue el motor del trimestre, con ingresos de 425,9 millones de yuanes (+4,4% interanual). Los miembros suscriptores mensuales se mantuvieron estables en 13,11 millones. El negocio de marketing, con 199 millones de yuanes, siguió bajo presión (-10,7% interanual), aunque la dirección destacó que el gasto en publicidad de rendimiento creció un 1% secuencial, incluido un aumento del 22% en el sector de videojuegos. La licencia de IP registró un salto del 600% interanual y del 105% secuencial, impulsado por el desarrollo de la franquicia Yanyan Story en formatos múltiples como cómics y series cortas generadas con inteligencia artificial.

Lo que viene: IA como nueva vía comercial, con prudencia

El fundador y consejero delegado Zhou Yuan delineó cuatro líneas de expansión vinculadas a la inteligencia artificial: apertura del ecosistema comunitario, servicios de marketing basados en activos de contenido profesional, aceleración del desarrollo de IP en formatos multimedia y soluciones de datos para el entrenamiento de modelos de lenguaje. En este último ámbito, la compañía se describe como un "laboratorio de I+D" que identifica brechas en modelos de frontera, diseña datos de entrenamiento y entornos complejos, y valida las mejoras en rendimiento. En el segundo trimestre, el número de clientes de la oferta de activos de contenido con IA creció un 50% secuencial, aunque la dirección advirtió que aún no representa una contribución de ingresos estable ni escalable. La compañía espera que los resultados del segundo semestre no repliquen necesariamente la mejora secuencial del segundo trimestre, dado que distintos negocios tienen ritmos operativos diferentes y que cambios en normas regulatorias del sector pueden retrasar el lanzamiento de ciertos proyectos de IP.

Preguntas de los analistas: ritmo de ingresos y ventajas competitivas en IA

Los analistas presionaron sobre dos frentes. Thomas Chong, de Jefferies, preguntó por la tendencia de ingresos y beneficios en el segundo semestre. La respuesta del CEO fue explícitamente cautelosa: el marketing permanece en recuperación estructural y puede seguir afectado por los presupuestos de los clientes; la IP operativa depende del calendario de proyectos; y las nuevas iniciativas de IA requieren inversión a corto plazo antes de generar ingresos recurrentes. Vicky Wei, de Citi, indagó sobre los cómics generados con IA. El director de operaciones Zhang Ronghua respondió que la ventaja de Zhihu no es solo el tamaño de su biblioteca, sino la capacidad de generar contenido original de forma continua e identificar los títulos más sólidos, citando datos de terceros que situaron a Yanyan Story entre los tres principales proveedores de IP para cómics nativos de IA en plataformas como TikTok y Hongguo durante el primer semestre de 2026. Xueqing Zhang, de CICC, cuestionó el modelo de negocio de soluciones de datos para expertos; la dirección reconoció que la inversión futura se orientará más hacia cómputo e infraestructura de I+D que hacia trabajo manual a gran escala, y que la escalabilidad dependerá de reutilizar capacidades entre clientes y generaciones de modelos.