难怪MaaS竞争进入下半场，谁才是真正的智能定价掌控者？

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行业价格战持续，但格局已悄然变化

最近，大家可能都在关注价格战的新闻，没错，这场战斗还在继续。不过，事情并非那么简单，行业的整体格局已经开始发生微妙的变化。你可能会发现，有些企业在激烈竞争中逐渐显露出不同的层次，各种情况也在不断演变。

价格战持续，基础模型行业形势微妙变化

回想一下，过去一年里，大家都知道，国内基础模型行业的一个普遍看法是，价格会持续下降。模型的能力在不断提升，开源的技术也在缩小差距，推理的成本也在降低。于是，降价和免费就成了最直接的竞争手段。按照这个思路发展下去，基础模型就像是一种供给越来越多的通用工具。供给越丰富，价格自然会越低，行业壁垒也会变得越来越薄，最终很可能导致一个共同的结论，就是基础模型将很难掌握真正的定价权。

智谱财报亮点：不仅是数字，更是市场信号

其实，今天的市场情况可不是以前那样单纯了。智谱刚上市时，第一份财报就给我们带来了不仅仅是增长的数据，而是一些更值得关注的信号。MaaS API 平台 ARR 已经超过17亿元人民币，比去年提升了60倍，毛利率也提升了近5倍，达到了18.9%，全年综合毛利率也达到了41%，全年收入也超过了7.24亿元，同比大幅增长了131.9%。在第一季度，API 涨价了 83% ，结果调用量不降反增。MaaS API 平台现在已经覆盖了400万家企业用户和开发者，服务范围覆盖了218个国家。在中国前十的互联网公司中，有9家正在使用 GLM 模型。

从这些信号来看，国内的 MaaS 竞争已经不仅仅是靠低价吸引用户，而是逐渐进入了一个层次分明的阶段。

01 模型公司之间的竞争，卖的东西已经不再是同一类了

如今的基础模型公司，表面上看似在销售模型，但实际上他们提供的价值已经发生了变化。

聊聊当前模型公司的竞争格局

首先，这些平台提供的服务是通用型的，它们的卖点主要在于价格实惠、速度快以及覆盖面广。就像我们日常生活中用的水电一样，Google的 Gemini Flash和Flash Lite被官方定位为快速、低成本以及多模态的模型，它们的API定价显示，付费的输入与输出价格都非常具竞争力。OpenAI的GPT系列中的nano和mini型号也被明确标定为适合高频率、简单任务的低成本选择。而阿里云在Qwen的官方定价上，将Qwen Flash定义为更具成本效益的使用层。总而言之，在这个市场里，价格无疑是最强有力的竞争武器。

卖的不仅仅是模型，更是一整套解决方案

第二类产品的核心不再是单纯的模型输出，而是任务的完成率，以及它在正式工作流程中的可交付性。你看，Anthropic 的Claude团队和它的企业页面已经很清楚地展示了这一点。他们的产品，不仅仅是一个模型，而是包含了一整套企业级的能力，比如Claude Code、企业搜索、连接器、审计日志、权限管理以及合规能力。Anthropic 还在他们的成本文档中提到，在团队使用的场景下，平均每位开发者的月花费都是可以控制的，大部分用户的日常开支都保持在较低的水平。这就意味着，客户买到的，不仅仅是一个答案，而是持续的工程能力。

智谱财报的真相：看收入结构的变化

其实啊，要深入分析智谱的财报，真正值得关注的并不单是收入的总规模，而是收入的构成和变化。比如说，MaaS API平台的年化经常性收入（ARR）在不断上升，同时这个平台的毛利率和整体毛利率也在同步改善。这说明，智谱的收入来源正在逐渐从项目制和私有交付，转向更为标准化的API服务。

更值得一提的是，GLM-5的发布在24小时内就吸引了字节、扣子、阿里、腾讯等大公司的接入，包括CodeBuddy、美团的CatPaw，以及百度智能云和WPS Office等头部平台。这一系列的变化表明，一旦收入从单纯的项目转向持续的调用，它就会更接近可持续的智能服务收入模式。

定价权不是喊出来的，

是由智能质量决定的

说到定价权，过去大家普遍觉得基础模型是没什么定价权的，这个看法其实还有点道理。早些年，很多模型的功能都比较容易被替代，用户往往就拿参数、排行榜和调用费用来对比。只要体验差不多，谁的价格低，谁就能吸引更多的用户。在供给丰富的市场环境下，想要赚取溢价可真不容易。

智谱的成功：高质量模型如何逆袭市场

不过，智谱的案例却给了我们一个全新的视角。在今年第一季度的API价格上涨了83%，但市场不仅没有萎缩，反而出现了供不应求的局面，调用量竟然增长了400%。这其实说明了一个重要的观点：高质量的Token现在是个稀缺的资源，谁能掌握智能的最高境界，谁就能掌控定价权。对于那些已经把模型深度融入工作流程的公司来说，模型带来的效益，早已能够覆盖更高的Token成本。智谱希望强化的“中国Anthropic这一发展路径，其实也是在这里。它并不是单纯的公司标识，而是一条已经证明有效的商业模式，依靠更高的模型智能水平，促进企业和开发者的深度使用，再通过API这种标准化方式，把智能能力不断地注入到生产环境中。

智能劳动的新时代：Token带来的高质量变革

说白了，这次的定价权变化并不是因为财务上的魔术，而是因为我们处理任务的方式发生了变化。你可能还记得，几年前大家用的多是问答、摘要和检索，通常只需要简单的提示就能搞定。但现在，真正有价值的场景可不是那么简单的事情了。它们需要跨越多个步骤、使用不同的工具，甚至还可能涉及到不同的上下文，有时候还要跨天、跨系统来完成。在这样的复杂任务中，模型要想创造价值，光会回答问题可不够，关键在于它能否持续推动工作进展。

编程的演变：从工具到工程师的转变

说到这条发展路线， 编程 的变化最为明显。最初的 AI 编程主要是为了提高局部效率。接下来，Vibe 编程则让编程变得更加亲民。再往后，Agentic Engineering 的要求已经上升到了另一个层面，模型不仅要明白需求，还得拆解任务、调用工具、编写代码、测试并修复，一步步推进。智能编程的这波技术变革，其实在于 GLM 系列的演进，从 GLM-4.5、GLM-4.6、GLM-4.7 逐步升级到 GLM-5 与 GLM-5-Turbo，这个过程并不是单纯追求参数的增加，而是从知识导向向任务导向的转变，从 Vibe 编程 的先驱走向 Agentic Engineering 的先锋。GLM-5 不再仅仅是个代码生成器，而是在向真正的工程师演化。这里最关键的，不是 agent 这个词本身，而在于 long horizon task，也就是长周期任务。现实生活中，最有价值的工作大多属于这一类别。一旦模型开始承担这种任务，Token 的意义就会发生变化。它不再仅仅是计算能耗的单位，更像是智能劳动的切割与计量方式。高质量的 Token 消耗将会迅速增加，这样也就不难理解了。

高质量Token的价值与未来

其实，高质量的Token价值实现的途径非常明确。智能化的产品不仅能创造出定价的权利，企业和用户的深入使用也为其带来了增长的机会。比如说，到2025年，智谱将成为国内首家推出编程套餐“GLM Coding Plan”的公司，并迅速在全球范围内推广。付费开发者的人数也快速突破了24.2万，Token的使用量在短短6个月内居然增长了15倍，真是让人惊叹！

智谱的创新之路：从编程套餐到智能体模型

其实呢，智谱不仅仅把重心放在编程上哦，它还是国内最早布局Agent模型的厂商之一。从全球首款手机Agent AutoGLM，到我们国内的首个一键安装工具AutoClaw，智谱在这个领域的探索可谓是走在了前头。说到未来，2026年3月，继“Coding Plan”之后，我们还将推出“Claw Plan”。这个新计划上线后，没过两天，订阅用户就突破了10万，20天内又有40万用户加入，真是让人刮目相看！这也证明了智能体在长链路任务方面的商业潜力巨大。

GLM模型的全球影响力

其实呢，GLM模型现在已经在全球范围内得到了广泛应用。你知道吗？它已成功接入了像Google Vertex AI、AWS Bedrock、Fireworks和Cerebras等顶尖的云服务平台。此外，它还入驻了OpenRouter和Vercel等著名的国际模型聚合平台，真是牛气冲天！在OpenRouter的平台上，GLM的付费模型居然稳居第一位，简直让人刮目相看。

而且，GLM已经成为了一些国际知名的Coding平台（比如Windsurf）的默认模型，此外在知名的CodingAgent平台上（像OpenCode）也同样是首选。看来，这个模型的受欢迎程度可想而知啊！

模型背后的成功逻辑

这就好比一条清晰的逻辑链条终于连接起来了：最顶尖的模型性能自然会带来最高质量的 tokens，这一切又为 MaaS API 的业务蓬勃发展奠定了基础。真的是环环相扣，让人不禁感叹！

让我们聊聊智能服务的商业新格局

说到这个模型的火爆程度，大家应该都能想象吧！其实，背后的成功逻辑就像是一条清晰的链条，环环相扣。最顶尖的模型性能，自然能够生成最高质量的 tokens，而这些又为 MaaS API 的快速发展提供了坚实的基础。这一切真的是令人惊叹，让人不禁想要深挖其中的奥秘呢！

解码TAC：未来竞争力的关键

把话题放到这个背景下，TAC这个概念才会显得有意思。TAC其实就是“Token Architect Capability”，它讨论的不是模型本身的强弱，而是一个组织在调度和吸收智能之后，能把这些智能转化为经济成果的能力。对智谱来说，TAC不仅是个概念，更是他们未来成长的故事。今天的财报已经证明，模型的智能通过API服务，能够真正融入企业和开发者的日常工作流；而未来，随着组织越来越依赖AI来承担任务、优化流程和创造经济价值，决定谁能在竞争中胜出的，不单是拥有多强的模型，而是能否具备更强的Token架构能力。智谱的目标，正是成为这个过程中基础能力的提供者。

这也是资本市场估值标准变化的原因之一。过去，大家关注的往往是参数规模、排名、发布频率和融资速度等；而如今，更重要的则是另一组问题：哪些模型已经实际投入生产？哪些调用能保持持续性？哪些客户更看重价值？谁又开始在任务完成率上形成了溢价空间？虽然价格战不会马上停止，但如果仅仅用价格来理解这个行业，实际上已经开始失真了。把智谱的财报放在这里分析，意义就更加明显了。在国内，MaaS的竞争正在从追求调用量的大小，逐渐转向能否将智能以溢价的方式销售出去。