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题图|视觉中国
2025年12月19日。
这是ChatGPT问世三年的时间点，也是国内“百模大战”基本分出胜负一年之后。
就在12月19日夜晚，港交所官网更新了一份招股书——中国大模型公司智谱 AI，正式走到资本市场门口。
那么，这是否意味着，全球大模型第一股，要来了？
从招股书披露的数据来看，智谱的增长曲线颇为陡峭。自2022年以来，其收入连续三年增长：2022年为5740万元人民币，2023年增长至1.245亿元，2024 年进一步扩大至 3.124亿元，三年收入复合年增长率达到130%。根据弗若斯特沙利文报告，以2024年的收入计，智谱是中国最大的独立大模型厂商。
从当前的收入结构来看，这家大模型公司的商业模式依然偏“传统”，即主要面向B端大客户。其主要收入来源分为两部分：一是本地化部署（私有化部署），覆盖ToB与ToG客户；二是云端部署，即通过MaaS平台进行的token调用服务。
在成立初期，智谱几乎完全依赖私有化部署。从2022年开始，该部分收入占比高达95.5%，主要客户集中在G端客户及大型上市公司。
但在随后的两年半中，这一结构正在缓慢松动。截至2025年6 月 30 日，私有化部署收入占比已下降至84.8%，剩余15.2%来自云端MaaS平台。据智谱CEO张鹏近期采访中表示，公司希望尽快实现私有化与MaaS平台收入占比持平。
在收入结构逐步变化的同时，智谱的毛利率却保持稳定。招股书显示，自2022年以来，公司毛利率始终维持在50%以上，显示其虽然大部分为私有化部署，但交付层面交付的是模型能力，并无过重交付痕迹。
但真正决定这家基座公司成色的，是研发投入。
作为一家基座模型公司，智谱的研发支出呈指数级增长：2022年为8440万元，2023 年迅速攀升至5.289亿元，2024 年进一步扩大至21.954亿元；仅2025年上半年，研发投入已达15.947亿元。
截至2025年6月30日，智谱拥有657名研发人员，占公司总员工数的74%。
从研发支出曲线与模型发布节奏来看，两者几乎同步：自2024年起，智谱不再只押注大语言模型，而是同时推进多模态模型、智能体模型与端侧模型；近半年，其 GLM-4 已更新至4.6版本。
招股书显示，2022年至2024年，以及今年上半年，智谱的经调整净亏损分别为0.97亿元、6.21亿元、24.66亿元以及17.52亿元。若拆分来看，亏损主要原因来自于研发投入的增加，今年上半年销售及营销开支以及一般及行政开支的占比同比明显收窄。
然而，值得注意的是，智谱并非一开始就将目光投向港股。
据公开信息显示，智谱已于今年4月正式启动上市辅导备案，原本计划在 A 股冲刺“大模型第一股”。但此后数月，相关进展始终未有公开更新。
多位知情人士向虎嗅透露，智谱内部一直在同步推进 A+H 两地上市的准备工作。（虎嗅注：H 股指港股）
在国内大模型公司普遍尚未跑通规模化盈利的背景下，倘若智谱率先登陆港交所，并成为“全球大模型第一股”，它实际上将率先把一种尚未完全定型的商业模式，交由资本市场定价。
以目前智谱私有化部署、云端 MaaS 放量，以及高强度研发持续投入的结构来看，这家公司究竟能在二级市场讲出一套怎样的叙事，仍有待观察。
更重要的是，智谱的这一选择，或许并不只关乎一家公司的上市节奏。它也将为随后准备登陆资本市场的海内外大模型公司——无论是国内的MiniMax，还是海外的OpenAI——提供一个可被参照的样本：在盈利尚未清晰之前，大模型公司究竟该如何向资本市场解释自己的价值。
智谱是如何走到今天的？
在正式讨论智谱在资本市场的价值之前，需要先回到一个更基础的问题：这家公司，是如何一步步走到今天的？
2022年，大模型行业仍处在爆发前夜。彼时，“大模型”这一概念尚未成为行业共识，国内真正围绕通用模型展开系统性布局的公司并不多，智谱在当年入局大模型。直到今天，智谱的标签还有一条：中国最早研发大模型的厂商。
也正是在这一年，智谱先后完成了天使轮和 A 轮两笔融资。根据招股书披露，天使轮融资于 2022 年 1 月完成；A 轮融资于2022 年 5 月完成，该轮融资认购的注册资本合计 228 万元，实际支付代价为 1.52 亿元人民币。
（虎嗅注：招股书中所披露的“认购的注册资本”更多是法律意义上的出资额，而真正反映投资人对公司定价的，是其实际支付的“代价”。在智谱历轮融资中，代价与注册资本之间的巨大差异，亦反映出公司估值在短时间内的快速抬升。）
在当时的行业背景下，智谱几乎没有轻模式可选，只能通过ToG与大型ToB客户的私有化部署换取生存空间，这也是当时相对确定的选择。
但值得注意的是，即便在商业模式高度偏重的早期阶段，智谱并未放弃对模型影响力的追求。
同年，智谱先后发布开源模型GLM-130B，并在当年下半年推出代码模型CodeGeeX，明确选择了开源路径。
在智谱内部，一直有两种声音：一种是开源，意味着影响力，另一种是闭源，意味着商业化，但两者并不构成冲突。
直到2022年末，ChatGPT的发布迅速引爆全球大模型市场。
进入到2023年，大模型行业正式进入“百模大战”阶段：算力成本高企、模型能力尚未稳定，商业化路径几乎没有成熟样本。
这一年，也是大模型在国内集中爆发的一年。智谱在2023年完成了两笔B轮融资。招股书显示，B1轮融资认购的注册资本为146 万元，对应代价高达2亿元人民币，估值快速抬升；同年，君联资本成为智谱的重要股东之一。
在战略层面，智谱的动作也更符合市场预期。ChatGPT发布后的不到半年时间里，智谱便推出对话模型 ChatGLM。这一产品，成为2023年智谱最重要的战略发布之一，也标志着其正式加入对话式大模型的主战场。
2024年，行业开始出现明显分化。一方面，多模态模型与端侧模型在市场上密集出现，这既是技术成熟度提升的自然结果，也反映出市场对更快商业化产品的偏好。
在这一背景下，智谱也在2024年集中推出语音模型、视觉模型、视频模型等多模态产品，试图覆盖更广泛的应用场景。
2025年，大模型行业进入明显的洗牌期。DeepSeek的发布及其激进的开源策略，对整个行业形成了强烈冲击。
在这阶段，不少大模型公司选择向应用层转型，即砍掉预训练，以期更快实现变现，六小虎的故事不再成立。但智谱并未顺势成为一家应用公司，而是选择继续加大在基座模型上的投入。这一选择意味着更长的研发周期，也意味着对亏损的更高承受能力。
纵向来看，智谱的演进路径已足够清晰。招股书显示，这家公司陆续推出中国首个百亿模型、首个开源千亿模型、首个对话模型、首个多模态模型和全球首个设备操控智能体，对应其2024年年中公布的AGI路径图。
与此同时，随着上市窗口逐渐打开，智谱也开始为资本市场做出更明确的取舍：逐步弱化对多模态方向的投入，聚焦文本基座模型。在保留私有化部署作为现金流基础的同时，将轻量化交付的API与云端服务推向更核心的位置。
另招股书显示，其本地化部署前五大客户收入从 2024 年的 1.4 亿元下降至 2025 年上半年的 7653 万元，对应收入占比亦从45% 降至 40%，这意味着智谱对大客户的依赖程度正在下降。
智谱想把未来押在API上
据招股书，智谱核心产品是人工智能大模型，报告期内公司收入主要来自于大模型收入。从招股书披露的收入结构来看，智谱目前仍是一家依赖私有化大模型部署的公司。
无论是 ToG 还是大型 ToB 客户，本地化部署大模型始终是其最主要的收入来源。2024年，这一比例仍然接近 85%。
在传统意义上，这种偏重的商业模式并不性感。
私有化部署往往意味着规模化受限、估值空间被压缩。对于一家即将登陆资本市场的大模型公司而言，这显然不是一个理想的终局。
智谱显然也并不希望自己长期停留在这一状态。
事实上，从近两年的产品节奏与对外表态来看，智谱正在有意识地放大云端部署的存在感。其 CEO 张鹏不久前在接受媒体采访时披露，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）已超过 1 亿元人民币，约合 1400 万美元。
这一数字的意义并不在于体量本身，而在于一个潜在的方向和趋势。它意味着，智谱正在主动扩大API服务、即MaaS平台的收入占比，同时尝试弱化私有化部署在整体商业叙事中的权重。
这种取舍在产品层面同样清晰可见。
2024年，智谱曾集中推出语音、视觉理解、视频生成等多模态模型，试图覆盖更多应用场景；但进入2025年后，其产品策略明显回收，重新聚焦在基座模型与代码模型等更具长期价值、也更适合通过API规模化分发的方向。
这一调整正在反映到收入结构中。据接近智谱的人士向虎嗅透露，GLM-4.5发布后，公司私有化部署和MaaS收入占比有了非常大的扭转趋势，公司有计划将私有化部署与MaaS收入做到各占一半。而从招股书披露的数据来看，其云端收入占比已呈现出逐年上升的趋势。
增长的部分大部分来自MaaS平台中的代码模型调用，也就是智谱自2025年下半年发布 GLM-4.5和GLM-4.6。
除了张鹏披露的Coding模型海外ARR已达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增长。同时全球化收入也在下半年增长较快，张鹏表示，付费的模型是生产力级别的模型，证明模型综合能力好于免费、toc。在全球大模型超市OpenRouter（体现全球大模型真实调用量）上，GLM-4.5/4.6模型自上线以来付费流量收入超过所有国产模型之和。
招股书显示，智谱还有一部分海外新增收入目前主要集中在东南亚市场的主权大模型业务。
这同时引出了一个绕不开的问题：在云厂商纷纷下场、MaaS 平台高度同质化的背景下，智谱的胜算究竟在哪里？
从实际市场反馈来看，答案或许并不悲观。据虎嗅了解，中国十大互联网公司中，已有九家接入了智谱的代码模型，其中主要的互联网大厂如腾讯和字节的代码工具，接入后带来较高的模型调用量这意味着，在当前的大模型市场中，企业对模型的选择并非“自产自销”。
换句话说，大厂并不能在 MaaS 层面形成绝对垄断。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，自然会获得更多调用量。
根据智谱披露的招股书上显示，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 商业模式下，token 消耗量通常被视为衡量模型实际使用强度与商业化规模的核心指标，其本质反映的是 API 被持续调用并产生真实算力负载的情况。）
而在这一市场里，token的持续消耗，几乎是最直观的能力指标。
这正是智谱希望交给资本市场的那部分价值：不是一家靠项目交付生存的“重模型公司”，而是一家有机会在云端被调用大量token，并最终走向规模化的大模型平台。
大模型行业等待被定价
如果将视角从单一公司拉到整个行业层面，会发现一个现实问题：大模型行业至今仍没有形成一套被广泛认可的商业范式。
从早期的“百模大战”，到随后逐渐收敛的“六小龙”，再到今天真正仍在坚持高强度预训练的大模型公司，数量已进一步缩减。即便如此，行业的叙事空间并未关闭，更准确地说，是路径尚未收敛。
在国内仍坚持基座模型路线的几家公司中，各自的战略选择并不相同：有的更偏向海外市场，有的更强调 C 端产品形态，也有的尝试通过企业客户率先变现。但无论哪一种路径，都仍处在探索阶段。
现实的掣肘同样清晰。
过于偏向C端，意味着更高频的调用、更直接暴露在算力成本之下，净亏损往往会被迅速放大；而过于偏向B端，尤其是重私有化、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，公司的长期想象空间也会被压缩。
在这种两难结构中，智谱所选择的路径，显得相对折中。从成立之初，智谱便通过重ToG与ToB的私有化部署，为自身换取生存空间和确定性收入；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，并完成更具想象力的那部分叙事。
但需要指出的是，这一转向仍然处于验证期。MaaS 能否真正成为主要收入来源，API 是否能够在更大范围内被持续调用，撑起这个收入体量最高的国内大模型公司，仍有待时间给出答案。
也正是在这样的背景下，大模型行业面临着更根本的问题，即在没有上市公司的情况下，整个行业缺乏一个可被资本市场反复参照的坐标系。
没有坐标系，意味着很多问题无法被回答：比如资本市场对于大模型公司的亏损容忍度究竟在哪里？再比如合理的烧钱周期应该是三年、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概念层面。
大模型行业，事实上仍处于概念定价阶段。第一家上市的大模型公司，未必是商业上最成熟的一家，但几乎注定会成为此后所有公司都绕不开的对照物。
它的估值方式、市场反馈，乃至投资者关注的核心指标，都会在无形中为整个行业划出一条参考线。
反过来，资本市场的定价逻辑，也可能反向塑造公司的叙事，甚至影响行业的演进方向。
在笔者看来，如果市场更愿意为MaaS、为API使用强度和规模化潜力买单，那么公司就会被鼓励继续讲完云端的故事；但如果市场更看重短期现金流，对亏损保持高度警惕，那么私有化部署的权重，很可能会被进一步放大。
可以预见随着基座模型能力持续提升，API调用量呈现指数级增长趋势。从2024年初到2025年中，OpenRouter的流量从每年约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说明：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，则不止于一家公司的资本选择。它更像是一次行业层面的“试探”：试探资本市场究竟准备如何理解、以及如何定价一家仍在演进中的大模型公司。
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责任编辑：杨红卜
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