智谱定价背后的市场博弈：中国大模型的全面评估揭秘

智谱的逆袭：从ToB到全球竞争的崛起

当大家在讨论智谱的市场定价时，常常会不自觉地把焦点放到招股书上。

招股书里提到，本地化部署的收入占比较高，客户主要集中在政企领域——从这些数据来看，把智谱看成一家以ToB服务为主的大模型公司，并不是空穴来风。

对于刚刚踏入资本市场的这家AI独角兽来说，这样的解读确实是比较稳妥，也符合现有的分析框架。

但问题是，在这个仍在迅速变化的AI行业，仅仅依靠招股书中的信息，已经无法全面判断智谱的现状。

真正值得注意的变化，其实发生在招股书所覆盖的时间范围之外。

过去半年，智谱的底色已经悄然变化：随着基座模型能力的快速迭代，它的商业化路径已经从“交付模型”转向了“调用模型”。

智谱的CEO张鹏最近对媒体表示，未来公司本地化部署业务和MaaS（模型调用服务）的收入将会各占一半。

同时，市场也开始寻找新的视角来理解这家公司。一个频繁被提及的名字就是OpenAI。

这种对比并不是单纯基于产品的表面相似，而是更深层次的共同点：作为独立构建基座模型的技术基础，智谱正在逐步融入产业系统和开发者生态，参与全球大模型竞争的讨论。

在这个过程中，智谱的角色发生了重塑——它不仅是一家在资本市场奋勇向前的公司，更是中国大模型产业在全球估值体系中一个非常有参考价值的样本。

全球市场的隐形进击

智谱招股书中反复提到的一个数据是本地化部署收入占比85%。

这个数据看似真实，但却有点像一根拐杖，把市场引入“重交付、轻API”的AI外包商叙述的泥潭。实际上情况恰恰相反：招股书如实记录了到2025年上半年发生的一切，而在未覆盖的2025年下半年，智谱凭借在DeepSeek爆火后的反弹，以惊人的迭代速度发布了三个模型版本，把GLM打造成全球开发者无法错过的“中国基座”。

自7月以来，智谱接连推出了GLM-4.5、4.6和4.7三代模型，每一代新模型的发布不仅展示了智谱最新的能力，还引发了2025年AI圈的一场大反转——美国的编程工具和开发者们，纷纷期待着智谱的模型。

最典型的案例来自于Windsurf。10月27日，这家估值30亿美元的美国AI编程工具独角兽Windsurf宣布更新其基座模型，表现出强大的代码理解和生成能力。但当用户询问其模型来源时，Windsurf坦承采用了智谱的模型。

而在12月23日，智谱发布了GLM-4.7，这不仅是首个开源模型，在与闭源模型的基准测试中也超越了顶尖模型Claude Sonnet 4.5和GPT-5.2。

这种技术优势转化为生态的吸附力。模型上线当天，Cerebras、Cline、Kilo、Vercel等多个主流AI平台迅速宣布接入。这意味着，智谱不仅仅是中国的“平替”模型，而是成为全球主流开发者工具中不可或缺的高性能基座。

正是在这种“超高性价比”和“卓越性能”的双重驱动下，智谱开始被平台和开发者们大规模应用于实际生产。这样的主动选择不需要太多市场宣传，就能直接转化为AI核心的付费调用。张鹏CEO之前提到，智谱针对开发者推出的“GLM Coding plan”产品，推出两个月就吸引了超过15万付费开发者，年度经常性收入迅速突破亿元。

在OpenRouter等主要面向全球开发者的模型聚合平台上，自GLM-4.5发布后，智谱的调用量显著上升。其GLM-4.5和GLM-4.6的付费调用规模，已经超越了其他国产大模型商业化调用的总和。

这意味着，在一个完全以“是否好用、是否划算”为标准的环境中，智谱正在被全球用户用真金白银认可。

还有一个在招股书中常被忽略的数字：仅11月，智谱的日均Token调用量达到4.2万亿次。这个数字本身就是对智谱“重交付”叙事最有力的反驳。这些超出招股书静态切片的商业进展，不仅真实反映了智谱下半年的商业化情况，也标志着以智谱为代表的中国基座大模型，已经超越了‘国产替代’的初级阶段，开始在高度市场化的全球开发者生态中，凭借性能优势获取实质性的市场份额。

在拐点到来之前

在习惯于互联网时代规模效应的人们眼中，大模型ToC似乎离伟大的AGI梦想更近。然而，一家依靠ToB维持“生计”的公司，其模式自然会显得有些过时。投资者甚至会说：智谱很稳，但似乎缺乏吸引力。

但把“ToB”等同于“堆项目”，其实是很多人对智谱误解的起点。

在大模型时代，模型即产品（MaaS）已经成为共识，而本地化部署只是交付方式，并不能简单视为商业模式。智谱的高级副总裁吴玮杰最近在小红书上透露，从客户结构来看，智谱本地化部署业务中互联网及高科技客户占比高达50%；从经营指标来看，这类付费客户的年复购率约为70%，而本地化部署的毛利率在2024年也接近70%，明显高于传统ToB公司的水平。真正的分水岭在于交付了什么——如果只是交付一次性的demo或系统，那确实只是简单的堆叠和重建；但如果能把模型真正融入企业的业务流程，让AI从“会回答”到“能执行、闭环优化”，那它就已经在构建一种全新的基础设施，未来的长期使用中将形成极高的替代成本。

这意味着，即便是在本地部署的情况下，智谱的收入依然主要来自于Tokens的持续调用与长期使用，而非一次性交付后的收入终止。因此，智谱的商业模式可能比传统企业更为复杂。这些指标，更接近于平台型模型服务的经营特征，而非单纯依赖一次性交付的项目制公司。

而这正是最近半年AI行业发展的最新趋势——大模型行业的利润正在从以英伟达为代表的硬件层面，逐渐转向提供AI解决方案的应用层。

智谱：在AI领域的潜力与挑战

说到基座模型公司，咱们不妨回顾一下过去的财务状况。你会发现，尽管投入了大量资金，却并没有得到相应的回报。而且，行业竞争的压力迫使他们不得不加大研发投入，智谱的亏损也正是这一原因所导致的。同时，市场对智谱API业务毛利率偏低的关注，也得放在行业发展阶段来理解。

在大模型商业化的初期，API调用的毛利率普遍承受压力，这可不是智谱独自面对的困境。像OpenAI、Anthropic和Google等企业在业务扩展初期，也都经历了算力成本高和价格快速下探的阶段。

不过，从行业的经验来看，随着模型效率的提高、推理成本的降低和调用规模的扩大，API业务的毛利率将会有明显的改善。招股书中提到，随着下半年模型调用规模的提升以及成本结构的优化，公司的整体毛利率确实已开始回暖。因此，目前的API毛利率更像是商业化早期的状态，而非成熟阶段的长期水平。从长远来看，市场的规模足够庞大，给了这些基座模型公司“慢慢发育”的机会。智谱在招股书中也提到，预计到2030年，中国B端AI市场规模将达到千亿人民币。

相比于智谱的看法，美国的机构对这个趋势显得更为乐观。

Battery Ventures发布的《2025年AI趋势总结》明确指出，大模型对企业运营的变革，所带来的经济回报，万亿只是个起步数字。

这意味着，企业接受AI转型的速度将远超以往数字化转型的速度，对于大模型行业来说，这无疑是一个显而易见的发展机会。

随着市场规模和应用的逐步扩大，拥有B端经验的基座模型公司，这些年积累的模型微调经验、工程体系、服务能力和信任关系，将成为推动落地爆发的关键竞争优势。

如果把时间线拉长来看，智谱所承受的高投入，实际上是在为行业尚未成熟阶段铺路。随着全球AI价值链从算力层向基座能力层迁移，市场对基座模型企业这种稀缺标的的评估，最终会从“项目外包商”转变为“平台型基础设施”的定价逻辑。

OpenAI眼中的中国镜像

2025年6月29日，OpenAI在官方博客上提到智谱，称其为中国大模型的“新锐代表”，并指出其“通过良性竞争取得了显著进展”。这一表态被市场解读为OpenAI承认智谱的威胁，更是OpenAI首次对一家中国同行的公开评价。

一个是扎根B端的服务商，一个是横扫C端的超级应用，两者的方向看似截然不同，但为什么OpenAI却把智谱视作“红点”？

招股书对此没有提及。这种“理工男”特有的木讷，反而成为了最有力的反证——在这个争相追逐“中国版OpenAI”头衔的时代，真正的对手只会专注于自己当前的道路。

OpenAI的警惕，揭示了招股书背后一个被忽视的深层逻辑：智谱和OpenAI虽然风格迥异，但内核却有着惊人的相似性。

其实，最了解智谱的，反而是它最大的竞争对手。作为同样不依赖传统互联网巨头的AI科技新贵，智谱凭借独立开发原创基座模型的特质，为市场提供了一个安全的“出口”。

对于企业客户而言，智谱本地部署交付的方式让他们能够在不将数据上传至云端的情况下，依然享有AI的能力。而对于开发者来说，一个独立背景的AI大模型也增添了不被某些生态束缚的信任感。这种双向的信任最终将转化为基座模型的生态爆发力。

为什么OpenAI会对一个看似在“卖模型”的公司保持警惕？因为他们深知基座模型的潜力。根据Battery Ventures的数据，基座模型公司要达到100亿美元的经常性年收入（ARR），速度是传统平台公司的五倍。OpenAI关注的从来不是智谱目前交付了多少模型项目，而是智谱作为独立基座在GLM模型上展现出的快速追赶和生态繁荣。

至此，我们终于看清了智谱的真实身份：它不仅仅是一个传统的AI服务商，更是OpenAI在太平洋彼岸的“中国镜像”。

招股书提到的243亿人民币估值，仅仅是基于半年前财务数据的一个静态切片，更是依照“传统ToB企业”逻辑的保守定价。但在OpenAI的视角下，“中国镜像”的估值显得极其保守。

以中国GPU产业的估值重构为例：寒武纪、摩尔线程、沐曦股份等新兴科技公司，凭借在国产算力上的突破，直接获得了与英伟达相当的估值体系。市场不再单用传统的硬件毛利来衡量它们，而是基于“中国版英伟达”的稀缺性来定价。

同样，作为被全球霸主OpenAI亲自“认证”的头号对手，对智谱的估值认知理应采用“对标OpenAI”的思路，而不是纠结于招股书中的那些过时财务数据。

这也意味着，智谱曾经的243亿估值水平，只是价值释放的起点。

智谱的真正价值，从不在于过去的财务报告，而是在中国核心科技资产必然重估的历史进程中。理解了智谱的稀缺性，也就明白了中国AI企业在全球舞台上重新定价的必然性。

一个正在成形的答案

智谱的招股书就像一个不善于修饰的理工男交出的实验报告，甚至“傻”到把本该视为长期资产的基建投入，都老实地记作了当前的沉没成本，却没能及时展示这些“包袱”其实早已在下半年兑现出惊人的回报。

正是这种“质朴”，让我们看到了中国AI企业走向成熟的一个典范。

在这个喧嚣的时代，智谱选择了近乎笨拙的克制：它拒绝讲述那些科幻般的故事来吸引眼球，也拒绝为了填补巨额研发开支而制造虚无缥缈的泡沫。

正是这种难得的战略定力，支撑起了一个极具张力的宏大格局——连接全球技术前沿与中国产业核心的两极：

一方面，它在全球开源社区里服务着最顶尖的开发者，用最前沿的代码赢得技术界的尊重；另一方面，它则扎根于产业一线的机房中，用最扎实的AI基建兑现数实融合的承诺。

招股书里的智谱，也许不够吸引眼球，但招股书外的智谱，绝对强悍。

这不仅是一个关于上市的故事，更是一个关于“中国大模型该走哪条路”的答案。智谱用行动表明：即便被误解为“拧螺丝”，也要把这颗螺丝拧在全球AI技术演进中最关键的位置上。