图文 | 躺姐
基模公司的上市传闻屡屡见诸报端，资本市场的主线，很可能在 Anthropic 这样的公司上市之后出现变动。在这个时候，正好赶上中国大模型公司发布财报，我最近把智谱和 MiniMax 这两份都读了一遍，既是学习，也是为后续的投研和写作积累素材。
但看完智谱这份中期财报，我最想说的观后感却是：写得真好！
这种好，不是说业绩有多好。这份财报没有停留在 "API 增长很快 " 的叙事上，它是少有的、把 " 大模型公司究竟在卖什么 " 从头讲清楚的财报，清楚到一个只使用过大模型聊天功能、甚至只听说过大模型的投资人，都能看得懂。
2026 年上半年，智谱实现收入 9.54 亿元，同比增长 399.7%；净亏损 20.72 亿元，同比收窄 12.1%；经调整净亏损 19.64 亿元，同比扩大 12.1%。亮点显然在收入端，利润端还谈不上改善；考虑到 GLM 上半年的表现已经足够亮眼，这份业绩算是符合我自己的预期，没有给我太多意外。
业绩之外，这份财报真正与众不同的地方，是它把技术、产品、商业模式和财务结果，包装在了一套完整的叙事框架内。在智谱的表述里，模型从 Chat 走向 Coding，再到 Agent、Co-work 和 Autonomous AI，每向前一步，模型都不只是 " 更聪明 " 一点，而是能更少依赖人，独立接手更长、更完整的一段工作。
当模型接手的工作变长，交到客户手里的东西也跟着变。按财报的说法，模型只能回答和辅助时，企业买的是一套需要部署、调试和集成的工具；到了 Coding，客户开始为一次次调用或者一段时间的使用付钱；等模型能够独立完成端到端任务，客户购买的就变成任务有没有完成。能力阶梯的背后于是紧跟着一条收钱的阶梯，先卖模型和项目，再卖调用，接着卖订阅，最后卖结果。
这套写法的精妙之处，是把技术进步一路落到了客户为什么付钱、公司最后怎样赚钱。但讲得清楚和讲得对，是两回事。外行都能看懂，说明它在解释框架上花了大功夫；而解释的功夫花得越足，这套框架就越值得拆开验证。把 2025 年年报和这次半年报放在一起看，要回答的其实是两个问题：这条收钱的阶梯，智谱真实走到了哪一步？
01 从 Coding 开始
智谱这套叙事写得漂亮，一个很重要的原因，就是它和公司上半年的变化贴得很紧，说服力就很强。
截至 2026 年 8 月 31 日，Coding Plan 调用量较年初增长超过 23 倍；上半年 API 收入也完成了结构翻转。两组变化放在一起，财报这套技术与商业的解释就有了现实基础。这套逻辑不是虚的，只是智谱商业化的实际起点并不是 Chat。财报没有单列 Chat 订阅收入；从看得见的收入结构来看，过去的大头一直是企业项目。
一年前，智谱本地化部署收入 1.62 亿元，占 84.8%；开放平台及 API 只有 2910 万元，占 15.2%。到了 2026 年上半年，API 收入达到 8.25 亿元，占比升到 86.5%；本地化部署降到 1.29 亿元，占比只剩 13.5%。两种收入的位置完全倒了过来。
本地化部署更像传统软件公司接企业项目。客户要的是一个能在自己的数据、系统和流程里工作的工具，智谱要逐一完成适配、部署和集成。每增加一个客户，通常就多一份交付工作，收入很难和人力投入分开。
API 则是另一种商业模式。同一套模型能同时供许多客户调用，新增调用的边际成本主要跟实际处理的 Token 走，不必同步增加一支交付团队。Coding 恰好提供了一个高频使用的场景；在收入端，智谱也已经从交付一个个项目，走向出售一次次模型能力。
这种收入模式的变化也落在了毛利率上。API 毛利率从一年前的负 0.4% 升到 24.6%，公司把改善归因于调用规模扩大、API 提价和推理成本下降，API 业务整体开始贡献正毛利。整体毛利率则从 50.0% 降到 26.4%，同期本地化部署毛利率也从 59.1% 降到 37.9%。API 虽然还没有原来的项目那么厚的毛利，但已经摆脱负毛利，也有了不依赖交付人力放大的基础。
到这里，智谱已经用报表把从项目交付到 API 调用这一步走实。模型能力不再只体现在参数和榜单上，客户持续为调用付钱已经是事实。Coding 收入虽然没有单列，23 倍的调用量增长至少说明，它已经成了一个清晰的需求信号。
智谱随后把这条线继续往外推，Chat 对应约 1000 亿美元的搜索市场，Coding 对应约 5000 亿美元的软件研发支出，Co-work 指向约 5 万亿美元的知识工作，Autonomous AI 最终瞄准公司粗略估算的约 30 万亿美元长期空间。随着模型能够接手的工作越多，它可能进入的支出池就越大。
从 Coding 再往后，这条阶梯开始从业绩解释转向市场推演。模型能够完成一项工作，只能说明它有机会进入这块市场；一家基模公司最后能从中拿走多少收入、留下多少利润，还要经过另一套过程。会写代码，不等于能拿走 5000 亿美元的软件研发支出；能参与法律、金融或者网络安全工作，也不等于这些行业的人工成本会自动变成模型公司的收入。
这套过程的核心，就是把能力做成产品。任务是否高频、结果怎样验收、如何接进客户原有的流程、客户愿意付多少钱、交付和推理成本能不能压住，每换一个场景都要重新回答。智谱自己披露的进度也是如此，网络安全已经进入验证，法律等方向还在早期。通用能力不会自己长成收入，每一个行业都还要重新找一次 Product-Market Fit。
这么看，Coding 最重要的意义，在于智谱已经完成了一次从研究成果到规模化收入的转换。Agent 和 Co-work 则给它带来了更多可以继续尝试的任务。独立基模公司最终要证明的是，它能不能不断找到第二个、第三个 Coding，把能力做成产品，把产品做成足以供养下一轮研究的收入和利润。
02 当 SOTA 的窗口越来越短
面对智谱这套从 Chat 一路通向 Autonomous AI 的叙事，读者很容易被说服，因为 Coding 调用和 API 收入的变化，确实在阶梯的前半段对上了。再看公司本身，抛开规模和资源差异，智谱和 OpenAI、Anthropic 有一个共同点，它们首先都是前沿模型实验室，产品和商业模式要跟着研究结果不断调整。
对于一家前沿模型实验室来说，首要推动力就是模型能力进步。Coding 调用量随着模型升级迅速上升，上半年 8.25 亿元 API 收入和 24.6% 的 API 毛利率，又说明模型调用已经成了一门生意。下一轮更强或者更便宜的模型出来以后，这些客户和调用还会不会留在智谱，才是接下来要回答的问题。
偏偏今年模型进步得太快，每隔一两个月，就有一批新模型把成绩往上提。
2 月有 GLM-5 和 MiniMax M2.5；4 月接上 Kimi K2.6 和 DeepSeek V4；6 月是 MiniMax M3 和 GLM-5.2；7 月又有 Kimi K3 和更新后的 DeepSeek-V4-Flash；到了 8 月底和 9 月初，Qwen3.8 和 GLM-5.3 系列继续往前赶。一个模型刚刚冒头，追兵几个月内就到，留给它抢客户、做产品、把调用变成收入的时间越来越短。
追赶能这么快，和这些公司以研究为核心的组织方式有关。部分研究成果会通过论文和技术报告公开，国内几家公司还会把代码和模型权重一起开放；OpenAI 和 Anthropic 虽然没有像国内公司这样持续开放旗舰模型权重，也会通过论文公开一部分研究。
而智谱的 GLM-5 就是一个直接的例子，它的技术报告明确写道，GLM-5 采用了 DeepSeek Sparse Attention；这不是外界根据架构相似做出的推测，而是智谱自己的表述。
在创新经济学里，这种现象叫 " 知识溢出 "。最先做出突破的公司公开了研究，其他实验室的下一轮训练也会受益；整个行业进步得更快，领先者却很难长期独占这项突破带来的回报。我毫不怀疑，在 Coding 之外，有新的规模化付费场景继续出现；但新模型追上来以后，这些场景是否还在使用 GLM，才是智谱面对的问题。
对于只通过 API 接入模型的用户来说，切换成本通常不算高。Cursor 和 GitHub Copilot 已经能同时接入多家模型，底层调用可以跟着能力、价格和稳定性切换。智谱要把这次领先带来的收入留下，除了模型本身，还要让客户在自己的工作流里越用越深，再把成本降下来。
当前财报还没有给出这个答案。半年报披露了 API 收入、调用量和毛利率，却没有 Coding 收入拆分，也没有客户留存和续费率，更看不到跨过一轮模型更新以后，调用是否还在。这些数据缺位时，市场很容易把眼前的模型表现和调用增速往后推。
财报前，彭博一致预期上半年收入 13.55 亿元，高盛甚至给到 18 亿元；实际只有 9.54 亿元，分别低约 30% 和接近一半。这么大的预期差距，至少说明市场还没有一套稳定的方法，把模型表现和调用增速换算成收入；也提醒我们，不能沿着同一个斜率把它们直接往后推。
上半年 2.52 亿元总毛利，只覆盖 21.31 亿元研发的一小部分。接下来几份财报里，我会先看有没有第二个规模化付费场景，再看模型换过一轮以后，旧客户是否还在、调用是否继续增长、API 毛利率能否提高。只有这些指标连续改善，智谱才有能力靠上一轮模型挣到的钱，继续做下一轮模型。
03 结语
说实话，我依然看好智谱。
9 月 1 日收盘价 1179 港元，总市值约 5490 亿港元。若拿上半年 9.54 亿元收入简单年化，PS 超过两百倍。这个数字看起来吓人，却没有多少参考价值。智谱还没有利润，PE 用不了；API 收入又在 7 月和 8 月突然加速，上半年收入已经落后于公司现在的经营速度。
这时候，P/ARR 比拿上半年收入算 PS 更有用。智谱所说的 16 亿美元 ARR，是把 8 月单月 MaaS，也就是开放平台及 API 业务收入乘以十二得到的年化运行率；P/ARR 就是用公司市值除以这个数字。它不是已经签下来的全年收入，却比六个月平均收入更接近公司此刻的经营速度。
截至 8 月，智谱 API 业务 ARR 达到 16 亿美元，较 7 月初 10 亿美元增长 60%；管理层给出的年底目标是 24 亿美元。按当前市值，智谱对应约 44 倍 P/ARR，年底目标兑现后降到约 29 倍。Anthropic 5 月融资时估值 9650 亿美元，年化收入超过 470 亿美元，对应约 20 倍 P/ARR，可以拿来当一把粗尺，不过私募投后估值和港股总市值并不完全同口径。
再加上公司的 Token 调用量较年初增长超过 40 倍，API 均价同时提高 101%，API 毛利率也从负 0.4% 升到 24.6%，这轮增长显然不是靠低价换来的。反过来倒算，如果年底 24 亿美元目标兑现，2027 年 ARR 再增长 75% 至 100% 到 42 亿至 48 亿美元，按目前股本、7.8 港元兑 1 美元和 20 倍 P/ARR 计算，对应股价约 1400 至 1600 港元。哪怕估值倍数从当前 44 倍压到 20 倍，只要收入增长能够兑现，依然有不小的空间。
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