原创：Irene   Zhou 秦朔朋友圈

从 IPO 时的不太被看好，到市值逼近 1 万亿元、成为众星捧月的 " 大模型第一股 "，智谱 AI 的进击之路令人瞠目。

智谱和 MiniMax 是全球最早上市的大模型公司，当时聚焦 C 端的 MiniMax 在上市之初凭借近七成的海外营收占比俘获了投资者的心，而智谱当时的故事并不性感，聚焦 B 端政企市场，该模式的不利之处在于项目周期长、规模化速度慢。

然而，智谱 GLM-5.1 的发布获得积极反馈，走垂类编程赛道的战略像极了美国 Anthropic 通过 Claude Code 大火的局面，近期智谱的势头明显反超 MiniMax。

Anthropic 从不到 OpenAI 一半的营收，五个月内完成反超，核心驱动力也只有一个：Claude Code。

即便如此，智谱 AI 面临的挑战也显而易见——算力上的巨大鸿沟，国内算力仅为海外的约二十分之一；

市场定价的不是当下利润，而是 AI 原生应用的 " 信仰估值 "，研发投入（31.8 亿）= 营收（7.24 亿）的 4.4 倍，盈利时间表仍遥遥无期；

更关键的一点在于，对于这种小市值流通的新高价股，7 月前后大股东及基石投资者将迎来大规模解禁。

5 月 29 日那次 "30% 振幅 " 的极端震荡，市场普遍解读为对解禁压力的提前压力测试——前期浮盈高达十倍以上，套现动力极强；未来的竞争也将日趋白热化，DeepSeek、Qwen 等开源强模型持续逼近，价格战剧烈。

 ｜智谱股价变化。笔者制作

5 个月暴涨 13 倍

5 个月，智谱 AI 的市值从 511 亿到 7000 亿 +，涨幅超 13 倍——速度超过了中国股市任何一次科技泡沫。

上市之初，"toB" 的定位是智谱的标签，扎根政企市场是清华系出身的智谱 AI 的优势领域，其在 B 端客户方面有较多积累。

政府的 " 人工智能 +" 项目通常是软硬件一体化采购，包括服务器、软件等。智谱 AI 在参与此类项目时，通常会与国产算力绑定，通过打包硬件来提高项目单价和整体溢价，因为模型本身的价格（约百万级别）相对有限。

不过，智谱 AI 在该领域也面临科大讯飞、商汤等厂商的竞争。相比之下，阿里、字节跳动等公司较少涉足这一赛道。

据悉，这类项目通常不是一次性收入。项目部署完成后，从第二年开始会收取技术支持服务费，费率通常是项目总金额的 25%。例如，一个 1000 万的项目，每年可获得 250 万的技术服务费，用于后续的升级和维护。

此外，目前也主推公有云模式，即在云端部署一个可升级的模型。客户也可以在云上调用其他模型进行混合使用，从而在云端产生持续的流量收入。

然而，按照过往软件行业的经验，企业对 toB 客户的议价能力有限，利润空间不大，因而智谱起初并没有专攻海外市场的 MiniMax 引人关注。

然而，编程（Coding）成了逆袭的转折点！

Coding 领域是头部模型厂商的必争之地，因为其用户付费意愿强，例如 Claude 有 37.9% 的用户使用其编程能力，而一开始看似故事不性感的智谱，正是靠着编程的垂类优势，反超了中国其他同行。

GLM-4.5 → 4.6 → 4.7 → GLM5 的快速迭代，智谱在编码、长上下文推理、多步骤执行方面追赶全球顶级水平。今年 4 月，GLM5.1 的推出则进一步优化了性能，股价开始不断攀升。然而，其通用智能体能力相对较弱，不过程序员可能更关注的是 Coding 的性价比。

更奇特的一点在于，在 2 月智谱在推出 GLM-5 时就已经提价，此举一度震惊了投资圈，颠覆了对于中国企业 " 打价格战 " 的印象。不过，这似乎并未妨碍用户对模型的需求。

事实上，智谱是大模型赛道差异化竞争的典型。然而，自 2025 年下半年以来，市场应用已变得高度集中。目前超过一半的 Token 消耗来自 Coding 场景，其中还包含许多由 Agent 应用产生的隐性 Coding 需求。

应用范式和工具链（如 X-Copilot）也日趋成熟，许多任务已成为常规的定时任务。因此，现在的模型评价方式更为直接和主观：开发者直接将不同模型的 API 接入到自己现有的应用中，根据实际表现进行评估，而不再依赖第三方评测平台。

在这种趋势下，各大模型厂商从 2025 年初开始进行了战略分化和精准押注。智谱 GLM 聚焦于 Web Coding，并认为这是通往 AGI 应用的路径；Kimi 则押注于类似 LangChain 的范式，探索最终的 Agent 应用；豆包专注于 C 端消费级应用和日常生活体验；通义千问则采取了相对均衡的策略，致力于开源、多尺寸模型和多模态能力的全面发展。

于是，" 中国版 Anthropic" 就成为智谱的资本叙事。Claude Code 在海外的技术和商业化的成功，一举带动了美国整个 AI 产业链。如今的美国资本市场已然不再担忧 AI 泡沫，因为商业化的前景似乎是确定的，而这种态度的变化也就仅仅发生在几个月之间。

｜智谱和 Anthropic 的对比。笔者制作

算力瓶颈、盈利压力

然而，资本市场的火爆容易让投资人忽略基本面。" 中国版 Anthropic" 本质上是一个资本叙事，而非商业现实的精确描述。两者的相似性在于技术路径和商业理念（强模型→ API → Coding 赛道）；差距在于市场环境、变现逻辑和收入量级，而这种差异往往是核心。

Anthropic 的成功是在美国独特的 " 付费文化 + 开发者生态 + 企业 SaaS 采购体系 " 中生长出来的。智谱面对的是一个价格敏感、竞争格局碎片化、云厂商强势介入的市场——因此业内人士认为，它更可能的终局，是成为中国 AI 基础设施的核心模型供应商，而不是复制 Anthropic 的独立飞轮商业模式。

｜Anthropic 的逆袭之路。笔者制作

如今智谱面临的最大挑战无疑是算力瓶颈，和遥遥无期的盈利前景。

目前智谱算力不足的问题尚未完全解决，并未有太多新增算力。增长主要得益于模型优化，具体采取了两种技术手段：一是模型裁剪，二是基于业务高峰与低谷期的动态调度策略。在高峰时段，系统会自动调用参数量较小的裁剪后模型以应对需求。

GLM 套餐在国内需要抢额度，智谱对国内新用户采用了每天 10 点定时放量的 " 饥饿营销 "。为什么要限量？算力成本倒挂，限量是 " 止血 " 手段。GLM-5.1 对标 Claude Opus 级别，单次调用成本极高。

国内 Max 套餐 469 元 / 月，但用户理论可用额度相当于月费的 15～30 倍——即每月花 469 元，实际可消耗约 7000～14000 元的算力资源。算力供给难以匹配需求，而且高峰期（14:00～18:00），GLM-5.1 是 3 倍消耗。 

智谱 CEO 张鹏在 2025 年业绩说明会上披露：" 一季度 API 调用定价提升 83%，即便如此，调用量增长 400%，依然供不应求。"

未来，智谱的 Coding 业务能力将持续加强，能力水平已接近 Opus-4.6。然而，盈利挑战难以消散。例如，独立三方研究机构 Acecamp 的专家就提及，智谱的编程模型在 2026 年第一季度及 4 月的 B 端订单量表现虽然不错，但关于其采用 ARR 指标争议存在。

原因在于，大型上市公司客户的订单具有不确定性，即便需支付违约金，也可能因企业战略调整终止合作。因此，将此类按月付费的大额订单计入 ARR 可能不完全适用，尽管财报数据显示其编程业务的 ARR 已达到十几亿元。

再次，关于编程是否已成为成熟的大模型商业化领域，这一判断在国内市场尚不准确。与 Anthropic 不同，国内公司在该领域面临几个挑战：

一是数据飞轮的优势被分散，各家公司均有自己的客户基础；

二是多数公司都有能力将编程模型做到基础优秀的水平，智谱并未形成坚实的技术壁垒；

三是智谱不像 Anthropic 那样拥有丰富的、通过编程能力解决问题的其他变现场景和用户口碑，而是较单纯地销售编程模型能力。

从营收数据来看，智谱的研发投入（31.8 亿）= 营收（7.24 亿）的 4.4 倍。做一个直观对比，科大讯飞 2025 年营收 271 亿、净利润 8.39 亿元，市值约 1187 亿元人民币；智谱营收仅为其 2.7%，市值却是其数倍。

智谱的股东权益从 -39.55 亿（2024 年）降至 -81.11 亿（2025 年），资产负债表持续恶化。

市场定价的不是当下利润，而是 AI 原生应用的 " 信仰估值 " ——华创证券预测 2026 年营收约 30 亿元（+317%），但盈利时间表仍遥遥无期，汇丰预计最早 2029 年才能首次盈利。

7 月解禁：最大的定时炸弹

根据港股规则，IPO 大股东锁定期通常为 6 个月。智谱 2026 年 1 月 8 日上市，7 月前后大股东及基石投资者将迎来大规模解禁。这也是所有新 IPO 难以逃避的最大挑战。

智谱前期浮盈高达十倍以上，套现动力极强。更大背景是，港股 2026 年下半年整体迎来历史性解禁高峰，6 月至 8 月基石投资者解禁规模超千亿港元。

当然，在解禁抛压过后，基本面过硬的公司也能迎来长期的稳健增长，但关键就在于盈利能否持续消化天价估值。

智谱的优势在于，三次涨价未流失用户、Coding Plan 上线即售罄、API 调用量涨价后反而增长 400%。2025 年营收 +132%，2026 年机构预测 +317%。但现实挑战不小。

也有人做过一个预测，在比较乐观的情景下，智谱成功 API 化转型，2029 年盈利。这个假设条件包括：

1. 2026 — 2029 年营收 CAGR 维持 130%；2. API 业务占比从 27% 提升至 65%；3. 2029 年净利润率 10%，营收约 350 亿元，净利润 35 亿元；4. 届时合理 PE60 倍（高成长 AI 公司溢价）→市值 2100 亿元，仍比当前市值低近 60%。

同时，也要考虑到竞争格局的不确定性。未来这三年里，模型迭代速度极快，今天的 " 国内第一 " 随时可能被 DeepSeek/Qwen 颠覆。

此外，2026 年下半年，Kimi 和阶跃星辰都可能陆续上市，这将削弱标的稀缺性。从长期竞争看，智谱与 Kimi 存在显著差异。

智谱在 C 端仅编程套餐销售较好，而 Kimi 在多类 C 端 Agent 场景均有销售额。此外，智谱缺乏 Kimi 那样成体系的、商业化的 Agent 系统。若 Kimi 在未来两三个月内发布 2.5T 或 3.0T 参数量级的新模型，可能会进一步削弱智谱在编程领域的市场关注度。

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