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巨亏47亿,市值5000亿:拆解智谱AI的定价逻辑

2026年1月8日,智谱以每股116.2港元登陆港交所。截至5月中旬,其股价一度冲上1160港元,市值突破5000亿港元,较发行价累涨近10倍。

而同期披露的2025年财报显示,公司全年营收7.24亿元,经调整净亏损31.82亿元。

来看一个横向对比或许更直观:老牌AI企业科大讯飞,2025年营收271亿元、净利润8.39亿元,同期市值约1187亿元人民币。智谱营收约为其2.7%,且净亏损高达47亿元,市值却接近其四倍。

资本市场对大模型公司的定价逻辑,显然已脱离传统估值框架。这究竟是怎么回事?

清华血统,全球第一梯队的模型能力

智谱的故事始于清华园。创始人张鹏1998年考入清华大学计算机系,从本科读到博士,在知识图谱和大规模预训练领域深耕二十年。2019年,张鹏与团队从清华大学知识工程实验室走向市场,创立智谱AI。

学院派的基因决定了一条略“轴”的技术路线:全链路自研。从底层算法、预训练框架到硬件适配,GLM架构已成功适配40余款国产芯片,没有依赖任何外部模型授权。

这种技术自主性在模型迭代速度上体现得淋漓尽致——GLM系列每2-3个月完成一次基座迭代:

2024年

发布GLM-4,性能提升60%,比肩国际先进水平。

2025年2月

GLM-5 Turbo上线。

2026年4月

发布GLM-5.1,在SWE-Bench Pro基准测试中以58.4分刷新全球最佳成绩,成为首个登顶该榜单的开源模型

2026年5月

与清华团队联合发布GLM-5V-Turbo,专为视觉编程场景设计。

5月12日,全球权威评测机构Artificial Analysis发布Coding Agent基准,衡量“模型+智能体运行环境”的组合表现。智谱GLM-5.1拿下开源第一,跑赢同期所有开源对手。消息一出,5月13日智谱股价单日上涨36.9%,成交额达35亿港元。

基础模型能力,是智谱最核心的底牌,也是市场愿意给出5000亿估值的最底层逻辑。

谁在为智谱AI买单?

从2025年营收数据来看,主要有两个关键特征:

第一,本地化部署仍占半壁江山。客户主要是政府、金融机构和大型央企,对数据安全有刚性需求,合同稳定性强,切换成本高。这是智谱最稳固的基本盘。

第二,API和智能体业务增速远超本地部署。开放平台同比增长292.6%,智能体同比增长248.8%。更值得关注的是,进入2026年后该业务增速进一步加快,第一季度API调用量同比增速已达400%。智谱正在从“重交付”向“标准化”转型。

但问题是,这些客户付的钱足够覆盖成本吗?

营收不等于盈利

营收翻倍的另一面,是持续扩大的亏损,几个数据值得深究。

1) 研发投入占比过高。 31.8亿元的研发开支,是全年营收的4.4倍。这意味着智谱每收入1元,就要在研发上投入4.4元。管理层对此的公开解释是,通往AGI的道路需要大量技术探索和前置性投入。

2) 毛利率下滑的结构性原因。综合毛利率从56.3%降至41.0%,市场通常归因于“低价API扩张侵蚀利润”。但财务数据拆解后呈现出更复杂的图景:云端部署的毛利率实际从2024年的3.3%跃升至2025年的18.9%,提升了近5倍。真正拖累毛利率的,是本地化部署,毛利率从66.0%大幅下滑至48.8%,降幅约17个百分点。财报对此的解释是“为满足客户需求投入了更多交付资源”。

这暴露了智谱商业模式中一个隐蔽的矛盾:模型迭代速度(每2-3个月)与B端长交付周期的天然冲突。每发布新一代模型,此前为客户定制的版本就需要升级、调优、重新适配。客户越多,持续运维成本越呈指数级上升。既无法通过规模化API分发完全摊销,也难以借助工程优化彻底压缩。

C端的战略性缺位

再看2026年一季度的AI应用月活数据:

豆包以3.45亿月活断层领跑,千问以1.66亿月活位居第二,DeepSeek以1.27亿月活排第三。而智谱清言一季度月活约为1000万+,位列第七,处于第三梯队。与第一梯队的豆包(3.45亿)相比,差距接近两个数量级。

智谱在C端的布局其实并不晚。“智谱清言”App在2023年就已上线。但在C端的获客成本和用户留存面临显著挑战。

更深层的问题在于,大模型领域完整的商业闭环依赖“技术→产品→用户反馈→技术迭代”这个飞轮。C端用户既是数据飞轮的燃料,也是品牌溢价的基础。缺少C端覆盖,智谱的“生态位”更接近“企业软件提供商”,而非“平台型基础设施”。

被低估的定价权

财报中还有一个值得重点关注,但容易被市场忽略的信号:Token定价权。

2026年一季度,智谱API调用定价累计提升83%,调用量非但没有下滑,反而逆势增长了400%。管理层在业绩会上对此的解释是,模型的定价权来自于技术实力及长期趋势带来的领先地位。

GLM-5.1发布后全线提价10%。客户愿意接受涨价,也不愿轻易切换模型。这是技术壁垒转化为商业定价权的一个明确信号。

但危机也同步出现。据行业数据显示,中国日均Token调用量相比2024年初增长超1000倍。这意味着当前看到的API业务增速更多反映的是供给能力而非需求上限。算力瓶颈一旦缓解,压抑的需求可能转化为确认收入;反之,算力成本的持续攀升,也可能成为侵蚀利润的潜在因素。

结束语

智谱的故事,本质上是一个“技术信仰如何跨越商业化鸿沟”的故事。

当前,全球AI估值天花板正在以可见的速度上移。Anthropic的9000亿美元、月之暗面的200亿美元、DeepSeek的500亿美元传言的市场背景下,智谱5000亿港元的定价也有其产业逻辑支撑。但估值与基本面之间的差距越大,容错空间就越小。

对于资本市场而言,耐心窗口通常只有3-5年。5000亿港元是起点还是阶段性高点,答案不取决于市场情绪,而取决于智谱能否在技术领先转化为可持续商业利润这场长跑中,跑赢时间。

* 本文数据均来源于公开信息,不构成任何投资建议。

http://www.jsqmd.com/news/860555/

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