图源：视觉中国

作者丨雅萱  

编辑丨叶锦言

出品丨深网 · 腾讯新闻小满工作室

两个月前，智谱刚完成每股 1588 港元的新股配售，净额融资约 313.75 亿港元，如今其又开启了新一轮融资。

9 月 13 日晚，智谱发布公告称，拟通过配售新股和发行美元可转债的方式进行融资。

公告显示，智谱一边按每股 714 港元配售最多 2196.5 万股新 H 股，净额约 156.64 亿港元；一边发行本金 201.4 亿元人民币、2027 年到期的美元结算零息可换股债券，净额约 30.11 亿美元（约 236.1 亿港元）。

两笔合计净额约 392.7 亿港元（约 50 亿美元），且各自独立、不互为条件。

从 IPO 募资 48.96 亿港元，到首次配售新股募资 313.75 亿港元，再到此次募资约 392.7 亿港元，不到一年的时间，智谱三次募资合计净额约 755 亿港元（若 9 月两笔全额落地）。

问题来了，智谱 7 月募资的钱已经用完了吗？仅两个月的时间，为何智谱又开启了新一轮的募资？

首次配售募资款已用 34.92%，智谱再融 50 亿美元 

对于 IPO 募资以及首次配售新股募资的流向，智谱在公告中解释称，截至 2026 年 8 月 31 日，首次公开发售所得款项已悉数动用，而首次配售所得款项已动用约 34.92%，并已分别根据招股章程及首次配售相关公告所载的拟定用途，主要用于支持本公司既定发展战略及业务扩张。

换句话说，智谱于 7 月配售的 313.75 亿港元中，已动用约 109.55 亿港元，未动用约 204.20 亿港元。

智谱在 7 月 13 日的配售公告中的一个细节值得玩味，对于那次配售的 313.75 亿港元，智谱预计在 2027 年底前全部用完。

但若按智谱当前花钱节奏线性外推，首次配售募资款或许撑不到 2027 年年底。

对此，智谱的判断是，" 随着业务进展及发展加快，原有募资计划下的资金使用节奏相应提速 "，所以才有了这次约 392.7 亿港元的融资。 

根据公告，智谱拟将此次所得款项净额按以下比例分配：

约 60% 用于下一代 GLM 基础模型及 " 完全自训练（Fully Self Training）" 体系的研发，以及大规模训练、生产推理、算力资源及相关技术基础设施的部署与升级；

约 15% 用于业务拓展、战略投资及潜在并购，包括对与 AI 技术具有互补性的公司或资产进行少数股权投资或控股收购；

约 25% 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。

智谱在公告中称，预期配售事项及发行债券所得款项净额将于 2028 年 6 月 30 日前悉数动用。

找到赚钱更快的生意，但代价也很明显

从当前智谱的收入和盈利看，其 API 经常性收入正在起量，但由于研发、算力及亏损缺口较大，整体营运与资本投入仍主要依赖外部融资。 

智谱财报显示，2026 年上半年营收 9.54 亿元，同比大增 399.7%；毛利 2.52 亿元，同比增长 163.7%；研发投入 21.31 亿元，同比增长 33.6%；期内亏损 20.72   亿，同比收窄 12.1%；经调整期内净亏损 19.64 亿，同比扩大 12.1%。

从收入结构看，智谱的收入于今年上半年完成了一次 " 大换血 "。

一年前，智谱收入还主要依赖本地化部署、一次性授权、项目制交付（卖模型）；到今年上半年，其开放平台及 API 占比从去年全年的 26.3% 一路冲到 86.5%，本地化部署类收入则从 73.7% 压缩到 13.5%。

"2026 年上半年内主营收入结构完成置换，其实本质是模型能力跃迁之后必然发生的事。" 智谱在财报中解释。

换句话说，早期当模型不足以独立完成一件完整工作，客户买的是 " 工具 "，需要集成、定制、部署到自有环境里，于是交易多是一次性授权。 

当 GLM 的编程能力跨过 " 能独立跑通一整个工程项目 " 的门槛，调用量爆发，按量计费、可持续订阅的 API 与 Coding Plan 就成了更自然、也更值钱的形态，收入从一次性确认转为持续发生，公司便拥有了可预测的经常性收入。

智谱在业绩会中表示，其年化经常性收入（ARR）于 8 月突破 16 亿美元。

不过智谱这种收入结构翻转也是有代价的。 

智谱财报显示，公司整体毛利率从 2025 年 6 月 30 日止六个月的 50.0% 减少至截至 2026 年 6 月 30 日止六个月的 26.4%。

其中，云端部署毛利率从去年同期的 -0.4% 转正至 24.6%；而本地化部署这条高毛利的业务也被压缩，毛利率从去年同期的 59.1% 下降至截至 2026 年 6 月 30 日止六個月的 37.9%。

对此，智谱解释称，由于云端部署等业务尚在爆发初期，毛利率尚在爬坡，结构性摊薄了整体毛利率。

换句话说，智谱正用当下的利润，换未来的经常性收入增长。

智谱在财报中明确提出了通向 AGI 的商业公式：AGI 商业价值 = 智能上界 × Token 消耗规模。

智能上界决定模型能处理什么任务、单位 Token 创造多少价值；Token 消耗规模反映智能被使用的广度与深度。两者相乘，才是商业空间。

要保持模型的代际领先，智谱需要用算力、高质量数据、顶尖人才密度，持续把 " 智能上界 " 往上顶，这也是为 " 高阶智能 " 与 " 智能定价权 " 支付的必要成本。

回头再看这笔约 50 亿美元融资，智谱急于开启新一轮融资，或许并非因为账面没钱，而是因为商业化拐点出现后，投入曲线被强行前置。

API 与 Coding Plan 起量、8 月 ARR 破 16 亿美元，意味着智谱从 " 卖模型授权 " 切到 " 卖 Token" 的经常性收入阶段；但下一代 GLM、完全自训练、长程强化学习等都需要把资金储备前置到算力、数据环境与人才上。