在2025年，AI的投资市场真是热闹得很。最近，珠海华发集团宣布将5亿元人民币投资给北京智谱有限公司，目的就是推动智谱的GLM大模型技术创新和生态发展。
就在2025年3月初，智谱刚刚宣布完成超过10亿元的融资，主要由杭州城投产业基金和上城资本等政府投资平台参与。自从成立以来，智谱已经经历了11轮融资，总金额超过了125亿元。
支持智谱的，不仅有红杉中国、高瓴资本等知名私募，阿里巴巴、腾讯、美团等多个大企业也在其中，甚至还有一些国有资本来自北京、杭州、珠海等地，连沙特阿美旗下的基金也参与了投资。目前，智谱的估值已超过200亿元。
如果把时间拉长一点，就会发现智谱的融资历程几乎与中国大模型的每一个重要时刻都紧密相连：2020年开始研发GLM预训练结构，2022年推出了千亿级的GLM-130B模型，2024年又发布了GLM-4系列。每一步都有国资基金、互联网巨头和顶级风险投资的支持。
不过，资本市场的热情背后，实际上隐藏着更深的逻辑：智谱是中国为数不多的掌握大模型全链条技术的公司。从预训练算法到多模态融合，再到智能体开发，智谱的技术完全自主可控，甚至能够适应40多种国产芯片，包括华为昇腾和神威超算等。
这种“技术主权”的自信，让智谱成为地方政府在布局AI时的“标配”。例如，杭州和珠海等地愿意投入大笔资金，不仅仅是为了技术，更是为了构建一个完整的生态系统。杭州和智谱合作共建长三角AI高地，而珠海则联合打造城市级的大模型空间，目的在于用国产大模型取代国际巨头。
从“造模型”到“造生态”
智谱频繁的融资消息，让业内观察者纷纷表示：国产大模型的“扫地僧”终于要走出藏经阁了！
虽然智谱的知名度可能不如刚崭露头角的DeepSeek，营销力度也比不上Kimi、豆包和腾讯元宝等品牌，但看看智谱的产品清单，你会发现这位“扫地僧”正在打造一个覆盖“云+端”“B+C”的庞大生态：
在应用层面，智谱的对话产品“智谱清言”App的用户数已突破2500万，年收入超过千万元；代码模型CodeGeeX成为程序员的“好帮手”，可以自动生成Python和Java代码；而多模态模型CogView则能生成图像，CogVideoX则在视频生成方面表现不俗。
在基座模型方面，GLM-4系列担起了技术重任，其中GLM-4-Plus在长文本推理和多模态理解上可以媲美GPT-4，而GLM-4-AIr则通过降低50%的价格策略来抢占中小企业市场。
如果用“厨房做菜”来形容，智谱的基座模型就像是一口“万能锅”，蒸、炒、煎、炸都能行。GLM-4-Plus适合高端餐厅，能自动制作复杂的佛跳墙，同时还能兼顾炒菜、熬汤、烤蛋糕等多项任务；而GLM-4-AIr则适合小餐馆，虽然价格便宜，但功能也很强大，能够帮助厨师快速搞定“三菜一汤”或批量制作煎饼果子。
智谱的产品还有一个重要特点，它正在推动一场“智能体革命”。与其他AI只能辅助人类不同，智谱的AutoGLM智能体可以直接操作手机，比如点赞朋友圈、再次购买淘宝商品，甚至自主创建工作流程。这种“解放双手”的体验，简直是对其他AI助手的降维打击。
商业现实主义 VS 技术理想主义
在战略布局上，智谱和DeepSeek都选择了“开源”，但他们的方式却大相径庭。
一些业内专家认为，DeepSeek走的是“商业现实主义”的道路，首先通过自研的混合专家架构（MoE）大幅降低推理成本，并采用模型压缩技术以支持手机端使用，成为“国民级AI工具”。接着又通过开源策略吸引全球50万开发者共同建立生态，紧密联系各行各业的头部企业，并在金融、医疗等垂直领域深耕，利用定制化的小模型迅速实现盈利。
从这个角度来看，DeepSeek就像是餐饮界的“网红餐厅”，一方面依靠互联网巨头引流，另一方面通过爆款单品（垂直模型）迅速圈粉。它的出现，甚至让OpenAI的“GPT套餐”在短短半年内降价50%，字节跳动的“豆包模型”也推出“一千tokens仅需8毛”的超低价格，直接让行业陷入了“百亿补贴”的竞争。
智谱AI的技术理想与市场挑战
智谱AI凭借其强大的技术背景，走出了一条“重研发、轻落地”的理想主义道路。它源自清华大学的知识工程实验室，始终专注于通用大模型，并且利用了独特的“三阶段训练法”，在算力资源稀缺的情况下，成功撕开了一道缺口。
这样的技术实力，让智谱AI成为国内少数敢于大声喊出“全链路自研”口号的企业。截至2025年，智谱AI已推出50多款开源模型，全球的开发者下载量更是超过了3000万次。通过这种“用开源换生态”的策略，不仅吸引了上百万开发者，也促使竞争对手不得不跟进——毕竟，谁能拒绝一个免费的技术试验场呢？
就像一家高端的私房菜馆，智谱似乎更像是被国资撑腰的那种，虽然菜品传统，但创新步伐稍显缓慢。它依靠自研的“GLM菜谱”能够复刻出顶级米其林的风味，还可以根据客户的需求加入当地元素，比如更加符合用户文化的“火候”，或者适合企业的“定制菜单”等，主要是通过“政府订单+城市级落地”的模式来稳固市场基础。
暗战与挑战
最近珠海华发集团的5亿元战略投资，实际上只是智谱AI战略布局的冰山一角。
在地方政府看来，智谱和华发的合作，实际上是一个AI产业孵化器，旨在将GLM大模型应用到城市管理、金融风险控制和生物医药等领域，最终推动地方的GDP和就业增长。而对于智谱AI来说，这就像是用技术换取资源：珠海承诺开放政务数据接口，华发集团则提供算力基础设施支持，甚至有意向对接港澳市场。
不过，智谱在B端市场的稳定能否弥补在C端市场的短板呢？虽然它把成本压到了“5分钱处理100万tokens”，但用户基数依然是个问题——OpenAI的月活跃用户超过了亿，而智谱的日活跃用户仅在10万到40万之间。如今价格战已经打响，即使成本再低，如果不能实现规模化变现，50亿的融资也可能会化为乌有。
而2025年1月美国商务部的一纸实体清单，又给智谱AI投下了一层阴影。尽管公司宣称已经实现“国产算力全适配”，但业内人士透露，其高端训练依然依赖于英伟达A100芯片的库存，国产替代芯片（如华为昇腾）的算力密度与前者相比还有差距。这意味着，当竞争对手用5天训练一个新模型时，智谱AI可能需要6到8天——在AI的军备竞赛中，这样的时间差足以影响生死。
更深层次的问题在于“技术内卷”。目前国内已有130多个大模型通过备案，但99%的模型参数规模集中在百亿级，功能高度同质化。
虽然智谱AI的2000亿参数看似独占鳌头，但实际上它也陷入了“军备竞赛”的陷阱——参数越多，训练成本就越高，但用户体验未必会有显著提升。就像手机摄像头从1亿像素升级到2亿像素，普通用户根本无法察觉区别。
站在2025年的十字路口，智谱既要推进开源模型，又要建设城市大脑，还要投资初创企业，这种“多线作战”的策略能否顺利实施，或许将决定中国大模型的发展方向。
一方面，它必须在技术理想与商业现实之间找到平衡——比如，如何在坚持普惠API定价（每日tokens消耗量增长150倍）的同时，确保收入增长30倍的财务红线；另一方面，还得抵挡国际巨头的开源围剿，例如Meta的Llama 3和谷歌的Gemini Ultra，它们都在以更低的门槛侵蚀市场。
不过，智谱的底牌依旧很清晰：全链路自主技术+国资生态联盟+开源开发者的支持。它那种“打不垮”的硬核姿态，给人留下了深刻印象：当美国商务部将智谱列入实体清单，理由是“助力中国军事现代化”时，智谱的反击可谓教科书级别：被制裁的第二天便发布了GLM-Realtime模型，强调端到端多模态交互，支持2分钟视频记忆和清唱功能，直接对标GPT-4o。
智谱的CEO张鹏在2024世界人工智能大会上表示：“我们不是在拼参数，而是在拼生态。” AI生态就像生物圈，需要多样性来推动技术的持续创新。这场战役的结局，或许不在于单一技术的胜利，而在于谁能把AI打造成像水电煤一样的基础设施——而智谱，正在铺设这条管道的第一公里。
采写：南都·湾财社记者 胡雯雯（图片来自智谱官网）
