智谱能否成为全球大模型的领军上市公司？

题图｜视觉中国

2025年12月19日。

这一天标志着ChatGPT诞生三周年，同时也是国内“百模大战”过后，胜负基本明朗的一年。

就在这天晚上，港交所网站上发布了一份招股书——中国的人工智能大模型公司智谱 AI，正式向资本市场迈出了第一步。

那么，这是否意味着全球首个大模型上市公司要来了呢？

从招股书里披露的数据来看，智谱的成长速度相当惊人。自2022年起，它的收入连续三年都在快速增长：2022年为5740万元，2023年飙升至1.245亿元，2024年更是达到了3.124亿元，三年的复合年增长率高达130%。根据弗若斯特沙利文的报告，到2024年，智谱将成为中国最大的独立大模型公司。

从收入构成来看，这家公司的商业模式依然有些“传统”，主要服务于B端的大客户。它的收入主要分为两个部分：一方面是本地化部署（即私有化部署），面向ToB和ToG客户；另一方面是云端部署，主要通过MaaS平台提供token调用服务。

在成立初期，智谱几乎完全依赖私有化部署。到2022年，这部分收入占比高达95.5%，主要客户是政府和大型上市公司。

但在随后的两年半里，这一结构开始逐渐变化。截至2025年6月30日，私有化部署的收入占比降至84.8%，而云端MaaS平台的收入占比则达到了15.2%。智谱的CEO张鹏在近期的采访中表示，公司希望尽快实现两者的收入占比持平。

尽管收入结构在变化，智谱的毛利率却依然稳定。招股书中显示，自2022年起，公司的毛利率始终保持在50%以上，这表明虽然大部分收入来自私有化部署，但交付的其实是模型能力，并未涉及过多的交付成本。

真正能体现这家公司的实力的，还是它的研发投入。

作为一家基座模型公司，智谱的研发支出呈现出指数级的增长：2022年为8440万元，2023年猛增至5.289亿元，2024年进一步扩大至21.954亿元；仅在2025年上半年，研发投入就达到了15.947亿元。

截至2025年6月30日，智谱拥有657名研发人员，占员工总数的74%。

从研发投入的增长与模型发布的节奏来看，两者几乎是同步的：自2024年起，智谱不再只专注于大语言模型，而是同时推进多模态模型、智能体模型和端侧模型；近半年，其GLM-4已更新至4.6版本。

招股书显示，智谱在2022年至2024年以及今年上半年，调整后的净亏损分别为0.97亿元、6.21亿元、24.66亿元和17.52亿元。从拆分来看，亏损的主要原因是研发投入的增加，而今年上半年销售和营销支出，以及一般及行政开支的占比则明显降低。

不过，值得注意的是，智谱并不是一开始就计划赴港上市。

根据公开信息，智谱在今年4月已正式启动了上市辅导备案，原本打算在A股争取成为“大模型第一股”。但在接下来的几个月里，相关进展并没有公开更新。

多位知情人士向虎嗅透露，智谱内部其实一直在同时为A股和H股两地上市做准备。（虎嗅注：H股指港股）

在国内的大模型公司普遍尚未实现规模化盈利的情况下，如果智谱能够率先在港交所上市，并成为“全球大模型第一股”，那它实际上将为一种尚未完全成型的商业模式在资本市场上定价。

从智谱目前的私有化部署、云端MaaS服务的拓展，以及高强度的研发投入来看，这家公司在股市上能讲出怎样的故事，仍有待观察。

更重要的是，智谱的这一选择，不仅关乎自身的上市步伐，还将为其他准备进入资本市场的国内外大模型公司——无论是MiniMax还是OpenAI——提供一个可借鉴的样本：在盈利模式尚不明朗之前，大模型公司该如何向资本市场展示自己的价值。

智谱是如何成长为今天这样的企业的？

在进一步探讨智谱在资本市场的价值之前，我们不妨先回到一个更基础的问题：这家公司是怎样一步一步走到今天的？

2022年，大模型行业正处于爆发的前夕。那个时候，“大模型”这个概念尚未成为业内共识，真正进行系统性布局的公司屈指可数，智谱恰好在这一年进入了大模型领域。直到现在，智谱依然被视为中国最早研发大模型的企业。

正是在这一年，智谱完成了天使轮和A轮的融资。根据招股书，天使轮融资在2022年1月完成，而A轮融资则在2022年5月完成，认购的注册资本合计228万元，实际支付金额为1.52亿元人民币。

（虎嗅注：招股书中提到的“认购的注册资本”主要是法律意义上的出资额，而真正反映投资人对公司价值的，是实际支付的“代价”。在智谱的融资过程中，代价与注册资本之间的差异，反映出公司估值迅速上升的情况。）

在当时的行业环境下，智谱几乎没有轻松的选择，只能通过ToG和大型ToB客户的私有化部署来保障生存，这也是当时相对明确的选择。

值得一提的是，即使在商业模式高度依赖的早期阶段，智谱并未放弃追求模型影响力的目标。

同年，智谱发布了开源模型GLM-130B，并在下半年推出了代码模型CodeGeeX，明确选择了开源的路线。

在智谱内部，一直存在两种声音：一种认为开源意味着更大的影响力，另一种认为闭源更利于商业化，但两者并不冲突。

直到2022年末，ChatGPT的发布迅速引爆了全球的大模型市场。

进入2023年，大模型行业正式迎来了“百模大战”的阶段：算力成本高企、模型能力尚不稳定，商业化路径几乎没有成熟的案例。

这一年，也是大模型在国内集中爆发的一年。智谱在2023年完成了两轮B轮融资。招股书显示，B1轮融资的注册资本为146万元，实际支付金额高达2亿元人民币，估值迅速攀升；同年，君联资本成为智谱的主要股东之一。

在战略层面，智谱的动作也更符合市场的期待。在ChatGPT发布后的不到半年内，智谱就推出了对话模型ChatGLM，这一产品成为2023年智谱最重要的战略发布之一，也标志着其正式进入对话式大模型的主战场。

智谱的未来：从多模态到API的战略转型

到了2024年，整个行业开始出现明显的分化现象。你可能会发现，多模态模型和端侧模型在市场上相继亮相，这其实是技术逐渐成熟的标志，同时也表现出市场对快速推出商业化产品的强烈需求。

在这样的环境下，智谱在2024年推出了一系列多模态产品，包括语音、视觉和视频模型，力求覆盖更广泛的应用场景。

进入2025年，大模型行业显然进入了洗牌期。DeepSeek的推出和其大胆的开源策略对整个行业造成了巨大冲击。

这个阶段，很多大模型公司选择转向应用层，削减预训练部分，希望实现更快的盈利，六小虎的故事在此时似乎失去了光彩。不过，智谱并没有顺势转型为一家应用公司，而是决定继续加大对基座模型的投入。这一选择意味着更长的研发周期，同时也要求公司对亏损有更高的承受能力。

从纵向来看，智谱的发展路径越来越清晰。根据招股书显示，智谱先后推出了中国首个百亿参数模型、首个开源千亿模型、首个对话模型、首个多模态模型，以及全球首个设备操控智能体，这些都与其2024年年中公布的AGI发展路线图相对应。

与此同时，随着上市窗口逐渐打开，智谱也开始更明确地调整投资方向：逐步减少对多模态领域的投入，专注于文本基座模型。虽然私有化部署依旧是其现金流的基础，但轻量化的API和云服务逐渐成为了核心业务。

招股书同时指出，智谱的本地化部署前五大客户的收入从2024年的1.4亿元下降到2025年上半年的7653万元，收入占比也从45%降到40%，显示出智谱对大客户的依赖正在减弱。

智谱似乎将未来的希望寄托在API上。

根据招股书，智谱的核心产品是人工智能大模型，报告期内的主要收入来源于大模型。尽管收入结构显示，智谱目前仍然依赖于私有化大模型的部署。

无论是ToG还是大型ToB客户，本地化部署的大模型依然是主要收入来源，2024年这一比例接近85%。

从传统意义上讲，这种商业模式并不算吸引人。

私有化部署往往意味着规模化受限，估值空间被压缩。对于一家即将上市的大模型公司来说，这显然不是个理想的结局。

智谱显然不打算在这种状态下停留太久。

事实上，从近两年的产品发布节奏和对外表态来看，智谱正在积极扩大云端部署的影响力。其CEO张鹏在最近的采访中透露，智谱面向全球开发者的模型业务（GLM Coding Plan）年度经常性收入（ARR）已突破1亿元人民币，约合1400万美元。

这项数据的意义并不仅仅在于金额本身，更在于它指向的潜在方向和趋势。它显示智谱正在主动扩大API服务、即MaaS平台的收入占比，同时试图减轻私有化部署在整体商业叙事中的比重。

这种战略调整在产品层面同样显而易见。

2024年，智谱曾推出语音、视觉理解、视频生成等多种多模态模型，试图覆盖更多应用场景；而进入2025年后，其产品策略明显收缩，重新关注基座模型和代码模型等更具长期价值的方向，这些方向更适合通过API进行规模化分发。

这种调整也在收入结构中得到了反映。接近智谱的人士向虎嗅透露，GLM-4.5发布后，公司的私有化部署和MaaS收入比例有了显著转变，智谱计划将这两者的收入各占一半。而根据招股书的数据，其云端收入占比也呈现逐年上升的趋势。

增长的部分主要来自于MaaS平台中的代码模型调用，也就是智谱自2025年下半年发布的GLM-4.5和GLM-4.6。

除了张鹏提到的Coding模型在海外的ARR已达到1亿元人民币外，自2025年下半年发布GLM-4.5以来，智谱的token调用量也出现了数十倍的增长。同时，全球收入在下半年也增长得很快，张鹏表示，付费模型的性能优于免费模型，证明了其综合能力。在全球大模型市场OpenRouter上，GLM-4.5和4.6自上线以来的付费流量收入已经超过了所有国产模型的总和。

招股书还显示，智谱在海外新增的收入主要集中在东南亚市场的主权大模型业务。

这也引出了一个绕不开的问题：在云计算公司纷纷进入市场、MaaS平台高度同质化的背景下，智谱的胜算在哪里？

根据市场反馈，答案似乎并不悲观。据虎嗅了解到，中国十大互联网公司中，已有九家接入了智谱的代码模型，其中不少大型互联网企业如腾讯和字节跳动的代码工具接入后都带来了显著的模型调用量，这表明在当前的大模型市场中，企业对模型的选择并非局限于“自产自销”。

换句话说，大型企业并不能在MaaS层面形成绝对的垄断局面。企业往往会同时接入多家模型服务，能力更强、体验更稳定的模型自然会获得更多的调用量。

智谱招股书中显示，其日均token消耗量已从2022年的5亿增长至2025年上半年的4.6万亿。（虎嗅注：在MaaS商业模式中，token消耗量通常被视为衡量模型实际使用强度和商业化规模的核心指标，实质上反映了API调用的频率和算力负载。）

在这个市场中，token的持续消耗几乎是最直接的能力指标。

这也是智谱希望向资本市场传递的价值：它并不是一家仅靠项目交付维生的“重模型公司”，而是一家有潜力在云端大量调用token，并最终走向规模化的大模型平台。

大模型行业的定价之路还在等待

如果从单一公司的视角拉到整个行业层面，就会发现一个现实问题：大模型行业至今仍未形成一套被广泛认可的商业模式。

从早期的“百模大战”，到后来的“六小龙”，再到今天仍在坚持高强度预训练的大模型企业，数量已经大幅减少。尽管如此，行业叙事的空间依然没有关闭，更确切地说，是路径尚未明确。

在国内仍坚守基座模型路线的几家公司中，各自的战略选择各不相同：有的偏向海外市场，有的强调C端产品形态，还有的试图通过企业客户先行变现。但无论走哪条路，大家都仍在探索阶段。

现实中的困境同样明显。

过于侧重C端，意味着更频繁的调用，直接暴露在算力成本下，净亏损往往会迅速放大；而过于偏向B端，特别是重私有化和重交付的模式，则意味着更高的人力与项目成本，扩展性受限，公司的长期发展空间也会被压缩。

在这种两难局面中，智谱所选择的路径相对折中。从成立之初，智谱就通过重视ToG和ToB的私有化部署，为自身创造了生存空间和稳定收入；在此基础上，再逐步推动MaaS平台，试图在云端打开规模化的可能性，并完成更具前景的叙事。

但需要注意的是，这一转向仍处于验证阶段。MaaS是否能真正成为主要收入来源，API能否在更广泛的范围内持续被调用，以支撑这一国内大模型公司的最高收入体量，仍需时间来检验。

正是在这样的背景下，大模型行业面临着一个根本性的问题：在没有上市公司的情况下，整个行业缺乏一个可供资本市场反复参照的坐标系。

没有坐标系，意味着许多问题无法得到解答：比如资本市场对大模型公司的亏损容忍度到底在哪？再比如合理的烧钱周期是三年、五年，还是更长？什么样的收入结构会被视为“健康的演进路径”，而不是阶段性权宜之计？

在缺乏公开市场样本之前，这些问题都还停留在理论层面。

大模型行业实际上仍处于概念定价的阶段。第一家上市的大模型公司，可能并不是商业上最成熟的一家，但几乎注定会成为后续所有公司的参照物。

它的估值方式、市场反馈，甚至投资者关注的核心指标，都将无形中为整个行业划定一条参考线。

反过来，资本市场的定价逻辑，也可能会反向影响公司的叙事，甚至改变行业的发展方向。

在我看来，如果市场更愿意为MaaS和API的使用强度以及规模化潜力买单，那么这些公司就会被鼓励继续讲述云端的故事；但如果市场更关注短期现金流，对亏损持高度警惕态度，那么私有化部署的比重很可能会进一步加大。

可以预见，随着基座模型能力的持续提升，API调用量将呈现指数级增长。从2024年初到2025年中，OpenRouter的流量从每年大约10万亿tokens暴涨到超过100万亿tokens——增长了10倍。这个增长速度本身就表明：AI应用开始从“尝鲜期”进入“爆发期”。

正因如此，智谱的上市意义不仅仅在于一家公司的资本选择。它更像是一次行业层面的“试探”：试探资本市场究竟如何理解，以及如何为一家仍在演进中的大模型公司定价。

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