文 | 市值榜，作者 | 贾乐乐，编辑 | 嘉辛

2026 年 1 月 8 日，" 全球大模型第一股 " 智谱 AI 在港交所挂牌。爆发式增长的业绩、上市前超过 1159 倍的公开发售认购倍数，都拉高了市场的期待值。

不过，上市首日，剧情并未按预想的狂热剧本走。智谱盘中一度跌破发行价，最终收盘涨幅定格在 13.17%。

1 月 9 日，同样争夺大模型第一股的 Minimax 上市，收涨 109.09%，智谱收涨 20.61%。智谱上市次日的上涨，也不能排除 Minimax 走势相对强势的原因。

但与前些时日 A 股科创板 GPU 公司摩尔线程、沐曦股份上市时动辄数倍的 " 造富效应 " 相比，智谱上市两天的表现难免显得不够看，和 Minimax 相比，也逊色不少。

同是 AI 浪潮里的弄潮儿，智谱的首秀为何不够惊艳，甚至有些乏味？资本市场是怎么给智谱定价的？长期，智谱的价值怎么看？

一、AI 造富神话失灵了吗？

上市地点的选择，是理解股价差异的第一把钥匙。

港股市场的投资者构成是这样的：国际投资者占比约 60%，香港投资者占比 25%，内地投资者占比 15%，且专业机构投资者贡献了 85% 的交易额。

机构主导的特点，造就了港股市场 " 总市值和流动性都集中于成熟的大中型龙头企业 " 与 " 现金流稳定、基本面优异的个股更受资金青睐 " 的特点。

换句话说，港股市场比较看重清晰的盈利路径、健康的现金流，以及与国际同行相比是否显得过于昂贵。

这种估值特点也在一定程度上解释了为什么智谱的走势和估值不如 Minimax ——以经调整净亏损 / 收入衡量亏损率，Minimax 有明显的亏损收缩趋势。

相比之下，A 股科创板则提供了一个截然不同的估值环境。这里的投资者对具备 " 硬科技 " 属性、解决 " 卡脖子 " 问题的公司，抱有较高的耐心，并愿意为其未来的潜力和国家战略价值支付显著的 " 梦想溢价 "。

同样是国产 GPU 四小龙，壁仞科技、和智谱同一天在港股上市的天数智芯，股价走势也都远不如沐曦和摩尔线程。

从估值来看，以 2025 年的预测营收中间值和 1 月 8 日的收盘市值计算，沐曦和摩尔线程的 PS 分别为 147 倍和 233 倍，壁仞科技约为 109 倍，天数智芯没有预测值，即使有，也会远低于前三者。

这也可以看出，不同市场对同一技术叙事的定价体系存在一定的差异。

第二个原因在于两者在 AI 产业价值链中的角色不同，这决定了各自商业模式的风险和回报。

GPU 公司是典型的 " 卖铲人 "。在当前的 AI 浪潮中，算力是毋庸置疑的硬通货和基础设施。无论下游的大模型与应用最终谁胜谁败，对算力的刚性需求都是确定且持续增长的。

卖铲人的生意与整个行业的扩张深度绑定，却不必承担具体应用成败的风险，这种商业模式自带防御性和确定性光环。

而大模型公司，更像 " 淘金者 "。他们直面最终应用市场，空间巨大但同时也伴随着高风险：技术路线迭代快、巨头竞争白热化、商业化落地探索艰难……

简单来说，市场觉得 " 卖铲子 " 比 " 预测哪里能挖到金子 " 更靠谱、更值钱。

智谱也有部分业务具有卖铲子属性，比如提供 API 服务，但业务占比较小，下文详述。所以，智谱需要证明自己不仅在技术上有优越性，在商业上也能成为领跑者，才能赢得更高的市场热情。

最终，所有差异都反映在具体的估值数字上。

券商对智谱的业绩预测，提供了一个可参考的估值锚。

中信证券预计智谱 2026 年收入约为 16.04 亿元，并给予其 2026 年约 30 倍市销率（PS）的估值，对应目标市值约 539 亿港元。智谱上市首日收盘市值约 579 亿港元，与此锚点基本吻合。

30 倍 PS，承认了其行业地位和成长性。作为参照，几年前，当时的一家人工智能头部企业在上市后不久，国际大行给予的估值仅在 16 倍 PS 左右。

尽管没有出现摩尔、沐曦式 " 暴富 "，这也是一笔相当扎实的可观回报，毕竟 Pre-IPO 轮的融资估值只有 240 多亿元，上市两天后市值到了 698 亿港元，约合人民币 625.3 亿元。

二、顶梁柱太重，增长极太卷

港股的定价体系，意味着我们需要将更多的注意力放到业务本源上，即，智谱究竟在做一门什么样的生意。

智谱的收入分为两部分。

第一部分是本地化部署解决方案。智谱将自家的千亿参数基座大模型 GLM 部署在客户的私有服务器或专属云环境中，为客户提供高度定制化的专属模型服务。

这项服务通常按项目和后续持续的算力消耗来收费。由于涉及深度定制和私有化保障，它天然面向的是对数据安全、模型可控性有极高要求的大型银行、央企、头部互联网公司等 " 大 B" 客户。

本地化部署的特点是客单价高、毛利率也高，2025 年上半年这块业务的毛利率约 60%。" 缺点 " 也很明显：需要深度定制和贴身服务，难以复制。

" 上一年深度合作，下一年就没订单了 " 的现象也并不奇怪。

在本地化部署方面，智谱的思路是打造一个强大的通用大脑，再让它去学习并解决各个行业的专业问题。

智谱落地的行业比较多，从各行业创收的比重来看，也呈现出越来越分散的态势。招股书显示，未来六个月，还打算优先在消费电子和物联网行业部署模型和场景验证，长期来看，还要进军教育及医疗等高准入门槛的行业。

不同于将 AGI 当做信仰的智谱，也有一些大模型公司选择聚焦战略，即，放弃基础大模型的竞赛、不再讲 AGI 的叙事，转而做产业模型或者企业级解决方案等 toB 行业应用，比如零一万物，和专注于医疗 AI 的百川智能。

显然，智谱的战略需要更多的资源做支撑，这也对跑通商业闭环、早日实现自主造血能力提出了更急迫的要求。

第二部分是云端部署。智谱把模型能力封装好，变成标准的 API 接口，像水电煤一样开放给所有开发者和企业。客户按调用量付费，随用随取。这是一种更标准化、更轻量化的服务模式。

显然，云端部署是资本市场更买账的叙事，也是智谱长期战略重点。

不过，国内的云端业务很卷，大厂的 API 都是白菜价。智谱这块的毛利率在 2022 年有 76.1%，2024 年掉到 3.4%，2025 年上半年直接变成了负数。

所以，智谱需要证明自己能够成为具备 " 网络效应 " 和 " 边际成本极低 " 的平台型公司。

在上市当天，智谱创立发起人兼首席科学家唐杰的内部信提到，GLM-4.7 发布后 MaaS 平台 ARR 年化收入超过 5 亿（其中海外收入超过 2 亿），从 2000 万到 5 亿（25 倍）仅用了 10 个月。

这里描述了两个叙事，一是国际化叙事，毕竟海外开发者付费意愿更强，二是云端业务的爆发性。

但也必须承认，今天的智谱，还是一家深度服务大客户的 To B 解决方案公司。体现在数据上，2025 年上半年，本地化部署才和云端业务收入占比分别为 85% 和 15%。

本地化部署，客单价高、毛利率高，但太重，云端业务太卷，算力还比较贵，2025 年上半年营业成本里的计算服务费和研发开支里的计算服务费合计为 11.8 亿元，是同期收入的 6 倍多。

所以智谱虽然收入增速很快，但一直处在巨额亏损中。

智谱营收从 2022 年的 5741 万元增至 2024 年的 3.12 亿元，2025 年上半年进一步增至 1.91 亿元，同比增长超 300%，经调整净亏损也从 2022 年的 9741.7 万元扩大至 2025 年上半年的 17.52 亿元。

面对超过收入 8 倍的亏损，智谱的态度是：在当前阶段，不追求短期利润好看，而是先把模型调用规模、客户数量和生态渗透率做上去。

也就是，今天的亏损是为站稳明天行业领导地位所必须支付的 " 战略门票 "。

这是一场关乎未来统治权的豪赌。成败，取决于两场同步进行的赛跑。

一场是技术赛跑，它的模型性能必须持续领先，这是吸引所有客户的终极王牌。另一场是成本赛跑，它必须通过技术革新和规模效应，让算力成本的下降速度跑赢收入增长的速度。