（来源：文刀 陆玖商业评论）

在毛利越打越薄、C 端始终缺位的情况下，押注 B 端的智谱，恐怕很难打造出一条真正属于自己的护城河。

最近，智谱正在经历一轮剧烈的股价波动。

先是 7 月 17 日，股价跳空低开后暴跌 28.49%，单日蒸发超 2000 亿港元；7 月 20 日，再跌 19.56%，跌破 1000 港元关口，较历史高点回撤超 70%。但 7 月 21 日又暴力反弹 36.89%，上演了一出深 V 反转。

短短几个交易日，几千亿的市值就像潮水一样退去又涌来，这显然不是基本面变化带来的波动，而是情绪的极端宣泄与修复。这也恰恰说明，市场对智谱的估值出现了争议。

当 AI 板块的无差别上涨期结束，一个更深层的问题浮出水面：上市公司的估值逻辑正从早期的 " 稀缺性溢价 " 转向 " 基本面定价 "。而智谱在这场价值重估中，或许暴露出了一些开始 " 掉队 " 的信号。

波动背后，急需 " 补血 "

智谱留给外界的第一印象，是顶着 " 全球大模型第一股 " 光环上市的资本宠儿。今年 1 月 8 日，这家公司正式登陆港交所。在 IPO 过程中，市场用真金白银表达了认可：香港公开发售获 1159.46 倍超额认购，国际发售获 15.28 倍认购，募资总额超 43 亿港元。

此后，资本市场的热情持续升温，将股价一路推升至 6 月 22 日盘中 2980 港元的历史高点，较发行价暴涨超 24 倍，总市值一度突破 1.3 万亿港元。

一家 2025 年营收 7.24 亿元、净亏损却高达 47.18 亿元的公司，市值一度吊打小米、京东、美团等互联网大厂，这件事听起来很抽象，但资本的逻辑一贯如此——相比成熟的大厂们，AI 的故事更具想象空间。

但在这一轮无差别暴涨的 AI 行情中，有一个被忽略的真相是，智谱上市后 6 个月内，可在二级市场自由买卖的流通 H 股，仅占总股本的 2.67%。这意味着，任何买入需求都会被急剧放大为价格暴涨，任何卖出压力也会被放大成雪崩。

而其中最大的变量，就是解禁。7 月 8 日，智谱上市后首批限售股解禁，11 家基石投资者持有的约 2568.16 万股解除限售，占总股本约 5.76%，比流通 H 股的 2 倍还多，按前一交易日收盘价计算，解禁市值超 400 亿港元。

虽然近七成基石投资者公开表态长期持有，解禁当天股价不跌反涨，但平静维持了一天后，7 月 9 日，智谱启动 314 亿港元配售，规模远超 IPO 募资额。

解禁后马上进行巨额配售，在资本市场是极为罕见的。对此，智谱给出的理由是 "2026 年 AI 算力行业迎来变革，大模型迭代、商业化规模化落地对资金储备提出更高要求 "。

归根究底，其实就是钱不够烧了。截至 2026 年 6 月 30 日，智谱 IPO 所得款项净额已动用逾 93%，相当于日烧超 2000 万港元。为了继续支撑大模型迭代和商业化的无底洞，只好再度向市场伸手筹钱。

而再往前的 6 月初，智谱公告计划冲刺科创板，募资 150 亿元。港股上市不到半年就急着回 A 股 " 补血 "，配售也紧随其后，智谱对资金的饥渴程度可见一斑。

智谱之所以这么着急到处 " 找钱 "，是因为大模型的竞争远未结束，甚至越来越卷了。而它一度建立的领先优势，正在被竞争对手迅速抹平甚至反超。

6 月 17 日，智谱刚刚发布了号称 " 全球最强的代码生成模型 " 之一的 GLM-5.2，以 Coding（编程）能力为核心亮点，在 Artificial Analysis 综合榜单中排名全球开源模型第一。

仅仅一个月后，7 月 17 日凌晨，月之暗面发布最新旗舰大模型 Kimi K3，被称为 " 全球首个开源的 3 万亿参数级别大模型 "，重点面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景。

这两款大模型在定位上高度重合，但 Kimi K3 却在多个维度上实现超越。比如在 Coding 能力上，据月之暗面官网，Kimi K3 多项评测均领先于 GLM-5.2。

再比如在全球用户共同投票的 " 大模型竞技场 " —— Frontend Code Arena 上，Kimi K3 登顶榜首，GLM-5.2 排名第四；在第三方机构 Artificial Analysis 的评分中，Kimi K3 排名仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol、位列第三，GLM-5.2 则排名前十。

竞争对手不仅在能力上实现了反超，在商业化定价方面也更为强势。据公开信息，GLM-5.2 每百万 Token 输入 1.10 美元、输出 3.52 美元；Kimi K3 则是输入 3 美元、输出 15 美元，后者的输出价格约是前者的 4 倍多。

定价权的差距，直白地说明市场对两者技术价值认定的落差，当产品力被竞争对手超越，智谱不仅输掉了技术标杆的地位，或许也输掉了定价的底气。

而智谱作为 " 全球大模型第一股 "，曾是二级市场投资中国大模型的最优选择之一，如今随着越来越多的大模型 AI 公司冲刺 IPO，这一稀缺性也开始快速瓦解。

目前，月之暗面已经开始筹备港交所上市。7 月 22 日有知情人士透露，预计将在未来几天完成一轮融资，估值约投前 315 亿美元。融资完成后，月之暗面将立即启动新一轮融资洽谈，这将成为公司赴港上市前的最后一次私募股权融资。

当然，这只是大模型内卷的冰山一角。6 月，DeepSeek 完成 510 亿元首轮外部融资，现金流充足；OpenAI 已开启 GPT-5.6 系列预览，同时筹备全新预训练的 GPT-6-45；Anthropic 在年初获得亚马逊数十亿美元注资后，正加速与 AWS 自研芯片 Trainium 深度绑定……

显然，新一轮竞赛早已不再是单一产品的比拼，而是资金、算力、基建的全方位消耗战。而在这条战线上，智谱正试图用真金白银买时间、建壁垒。

7 月 21 日，智谱也宣布两项重大动作：正式完成对国产 AI 异构算力软件公司中科加禾（XCore Sigma）的收购，收购金额达数亿元人民币；同时落地一座 1GW 级全国产芯片 AI 数据中心，分别补齐了在算力供给与算力释放上的关键能力。

但这些动作能否真正让它在这场消耗战中不掉队，答案尚未可知。而当领先优势被后来者超越，当稀缺性溢价的光环褪去，当行业内卷的压力步步紧逼，智谱的业务底色也开始被市场重新审视。

10 亿美元 ARR 的真实底色

衡量订阅制 AI 公司的经营状况，有一个关键指标 ARR（年度经常性收入），代表企业稳定、可复现的年度常态化收入。截至今年 7 月，智谱 ARR 规模已达 10 亿美元，从今年 1 月到 7 月增长了 15 倍，整个 AI 圈为之瞩目。

但这一数字的真实成色，需要拆开来看。智谱的业务基本押注在 B 端，主要收入来源于本地化部署服务。2025 年，智谱本地化部署收入 5.34 亿元，约占总营收的 73.7%。

这条路离钱最近，企业客户的付费意愿明确，需求刚性，不像 C 端用户那样容易被免费竞品卷走。而核心引擎正是其押注的 Coding 路线——通过 API 按 Token 计费，以及提供 GLM Coding Plan 等订阅制产品。

Coding 路线的商业化成效显著。今年一季度，GLM 大模型 API 价格累计调高约 83%，调用量仍同比增长约 400%。核心产品 GLM Coding Plan 在累计涨价 83% 后仍供不应求，截至 2026 年第一季度末，付费开发者数量已达 24 万，说明这条路走得通。

但这一路线背后，有两个需要注意的结构性问题：一是毛利在变薄，亏损加速扩大，二是在押注 B 端的同时，C 端已经彻底掉队。

2025 年，智谱营收 7.24 亿元，净亏损却高达 46.98 亿元，同比扩大 59.5%。收入确实在增长，但亏损增长的幅度也很惊人，即便 ARR 冲到 10 亿美元，距离盈利仍然很遥远。同时，毛利率从 56.3% 降至 41.0%，这意味着留在手里的利润正在减少。

为什么会这样？答案藏在 B 端 API 业务的核心矛盾里：调用量越大，算力成本越高。GLM-5.2 上线首周，日均 Token 调用量暴涨 27 倍，算力消耗同步飙升。也就是说，智谱每多赚一块钱，都要付出更昂贵的代价，这种收入增长与亏损扩大并存的模式，要实现稳定盈利注定很艰难。

而押注 B 端市场的智谱，在 C 端已经彻底掉队。在 QuestMobile 不久前发布的《2026 年 AI 应用市场发展半年报》中，AI 原生 APP 月活用户规模已达到 4.99 亿，其中豆包、千问、DeepSeek 包揽前三，月活用户规模分别为 3.82 亿、1.67 亿和 1.30 亿，而智谱并未出现在前 10 榜单中。

要知道，C 端的意义不止是 " 多一个收入来源 "，它关乎一家 AI 公司的长期壁垒。没有 C 端，就没有海量真实用户数据的反哺。这让智谱在面对月之暗面、DeepSeek 这样同时拥有 B 端收入和 C 端数据飞轮的对手时，天然处于劣势。

而纯 B 端模式让智谱的收入结构极其脆弱。要知道，企业客户的切换成本，有时比想象中低得多。一旦竞品在能力和价格上同时形成优势，B 端客户的流失可能是批量的、无声的，等到财报上体现出来，往往为时已晚。

智谱 " 摸高 " 还是 " 掉队 "？

当公司在一个竞争激烈的赛道里逐渐落后时，通常有两种应对方式：一种是承认差距，用更激进的策略夺回失地；另一种是切换叙事框架，以此来消解当下的被动。智谱的选择，如今看起来更像后者。

7 月 11 日，在股价大跌 19.29% 的第二天，唐杰发布了一封题为《巨浪已来》的内部信。信中宣布，智谱将启动名为 "Touch High（摸高）" 的战略计划，" 在行业普遍加速商业变现的当下，我们决定向上突破 "，未来将 " 不追求短期的应用变现，而是直指 AGI 的下一个高地 "。

" 摸高计划 " 将集中在四大方向：长程任务、自治智能体系统、完全自我训练、极致安全治理。唐杰在信中写道：" 既然终点是 AGI，那么短期利益或者行业风口，都只是通向终局的沿途风景。"

要理解这种战略选择，不能不看智谱的基因。智谱的故事始于清华大学知识工程实验室（KEG）。2019 年，这支团队走出实验室，成立了智谱。灵魂人物唐杰是清华计算机系知名教授，CEO 张鹏是清华创新领军工程博士，董事长刘德兵同样出身清华。

这种 " 学院派 " 背景带来了顶尖的技术视野和学术资源，也塑造了 " 学术至上 " 的价值观，决定了智谱的战略节奏：更重视基础研究，更慢地推进产品化。

但在算力成本持续攀升的背景下，继续这种战略节奏，势必会引发市场关于 " 掉队 " 的质疑。因此有观点认为，" 摸高计划 " 是智谱在资本压力下，为维持高估值、讲述更宏大故事所做的必要战略选择。

所以，尽管这封内部信充满了理想主义色彩，但在一个所有对手都在狂奔的赛道里，企业可以选择不追求短期变现，却必须要找到一个可持续的业务底盘来支撑这份理想。

而智谱的底盘，正在技术被反超、毛利下滑、C 端缺席中出现松动。对于现在的智谱而言，大模型竞争正在进入更加残酷的下半场，从早期万众瞩目的 " 期待 " 中，到如今必须直面市场的检验。

智谱能不能从一家头顶光环的 " 学术明星公司 "，蜕变成一家能够实现稳定盈利的大模型公司，这个问题，只能在未来两年的市场竞争里找答案。

真相无法揭露，只能接近

作者 : 文刀 监制 : 理想 排版 : 洋洋