2026 年 9 月 13 日，智谱公告称，完成约 50 亿美元（335.4 亿元人民币）融资，包括约 20 亿美元股份配售及约 30 亿美元可转债发行。此次所得款项净额主要将用于下一代 GLM、完全自训练体系及相关算力基础设施。

根据公告，智谱股份配售价为每股 714 港元，较公告前收盘价折让约 9.96%，配售股份占扩大后已发行股本约 4.50%。

可转债采用零息结构，发行价为本金的 100.5%，到期按本金赎回；初始转股价为每股 892.50 港元，较配售价溢价 25%，较公告前收盘价溢价约 12.55%。

年内第三次大规模融资

这是智谱今年第三次进行大规模资本市场融资。

智谱 2026 年初完成港股全球发售及超额配股，扣除相关费用后募资约 48.96 亿港元；7 月又以每股 1588 港元配售 1978 万股新 H 股，扣除相关费用后募资约 313.75 亿港元。

截至 8 月 31 日，IPO 募集资金已经全部使用完毕；7 月配售资金已经使用约 109.55 亿港元，占比约 34.92%，尚余约 204.20 亿港元。

智谱今年三次资本市场融资扣除相关发行费用后的资金规模将达到约 755 亿港元（645.8 亿元人民币）。

六成资金投向下一代模型和算力

智谱表示，此次融资主要用于继续推进下一代模型研发，并满足不断增长的训练和推理算力需求。

今年上半年，智谱 MaaS 开放平台及 API 服务收入达 8.25 亿元，同比增长 2736%，占总收入的 86.5%。

截至 8 月底，MaaS 平台按月度收入年化计算的 ARR 达到 16 亿美元，较 7 月上旬的 10 亿美元增长 60%，商业化增长延续至下半年。

随着下一代 GLM 基础模型、完全自训练体系和长程任务强化学习持续推进，加上 MaaS 平台需求增长，智谱对训练和推理算力的需求也在上升。

智谱称，目前市场上优质算力资源的供应及交付条件较为有利，而算力从签约到部署上线需要一定周期，因此现阶段融资有助于新增算力部署与后续扩张计划衔接。

按照公告披露的资金用途，本轮融资约 60% 将用于下一代 GLM 基础模型、完全自训练体系，以及大规模训练、生产推理、算力资源和相关技术基础设施。

智谱计划继续扩大基础模型有效规模，提升原生上下文长度和原生多模态能力，增强长程推理、规划和自我校验能力，同时扩大长程任务强化学习规模，并建设更接近真实专业工作的智能体任务环境。

推进 " 完全自训练 " 体系

大模型、Coding 之后，智谱押注 " 自训练 "。

从时间线上看，智谱的研发重点逐步从大模型基础能力，延伸到编程、智能体，以及模型参与自身训练。

早在 ChatGPT 发布前，智谱就已投入大模型研发。

2020 年底开始研发 GLM 预训练架构；2021 年训练完成 GLM-10B；2022 年开源 GLM-130B。

2025 年，智谱进一步突出 Coding 和 Agent 能力：GLM-4.5 主打推理、代码和智能体，GLM-4.6 强化真实编程表现。

2026 年 2 月的 GLM-5，4 月 GLM-5.1、6 月 GLM-5.2，8 月 GLM-5.3，约每两个月完成一次重要升级，持续提升复杂编程和长程任务能力。

如今，智谱又提出 " 完全自训练 " 的技术愿景。

公告对 " 完全自训练（Fully Self Training）" 进行了明确解释。

按照智谱的定义，下一代 GLM 将在上一代 GLM 搭建的环境中训练，形成 " 递归式自我改进（Recursive Self-Improvement）" 闭环，包括数据自产、环境自造和基础设施自我优化三个维度。

智谱计划通过模型间自我对弈、规则校验、执行验证和模型评审等方式生成和筛选训练数据；由智能体采集和转化真实任务、生成验证器和新的任务环境；同时利用模型的编码和系统工程能力，参与训练及推理系统的算子、内核、调度、缓存和服务栈优化。

在算力方面，智谱计划通过采购、租赁及购买相关技术服务等方式扩大可调用的算力集群，并推进不同代际、不同架构算力资源之间的适配，同时升级自研推理引擎、服务栈和算力调度系统，支撑下一代基础模型研发和更大规模的推理服务。

除上述投入外，约 15% 将用于业务拓展、战略投资及潜在并购，方向包括大模型、智能算法、算力运营、算力基础设施、AI 平台、智能体及 AI 应用等企业或资产，同时支持 MaaS 平台、API、Coding Plan，以及 Agent 和 Co-work 相关产品与服务拓展。

剩余约 25% 将用于优化资本结构、补充日常营运资金及其他一般企业用途，包括人员及日常经营、办公设施、销售和市场推广、专业服务，以及在适当情况下偿还负债。

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