出品I下海fallsea 胡不知

2025年12月的港交所，迎來了一個足以改寫全球AI行業資本版圖的時刻——北京智譜華章科技股份有限公司正式通過上市聆訊，計劃於2026年1月掛牌上市。若進程順利，這家源自清華大學的AI獨角獸將成為「全球大模型第一股」。

這一消息在AI圈與資本圈激起雙重漣漪。對掙扎於「燒錢競賽」的大模型企業而言，智譜的上市之路是一次關鍵破冰，它試圖為行業打通「技術研發-資本孖展-商業變現」的閉環；對資本市場而言，這是首次對純大模型企業進行價值定價，其估值邏輯將成為後續玩家的重要參照；對全球AI競爭格局而言，中國大模型企業率先叩響資本市場大門，標誌着中美AI競賽從技術迭代延伸至資本縱深的新階段。

但光環之下，智譜的招股書也揭開了大模型行業的殘酷真相：三年累計虧損超31億元，2025年上半年月均虧損達3億元，90%以上的虧損源於基座模型研發的鉅額算力投入；儘管營收保持300%以上的高增長，2024年全年營收僅3.12億元，距離盈利拐點仍遙遙無期。

智譜為何能成為「全球第一」？它的上市將破解大模型行業的資本困局，還是重蹈AI四小龍「上市即巔峯」的覆轍？全球大模型第一股的誕生，又將重塑行業的競爭規則與發展邏輯？

「國家隊」底色與資本的一路加持

智譜AI的上市速度，遠超行業預期。2025年4月完成IPO輔導備案，7月傳出轉道港股的消息，12月即通過聆訊，全程僅8個月。這種「加速度」的背後，是其獨特的「清華系+國資+市場化資本」三重基因的疊加，這也是它能在衆多大模型企業中率先突圍的核心原因。

智譜的誕生，自帶中國頂尖AI科研力量的基因。2019年6月，由清華大學計算機系教授唐傑牽頭創辦，核心團隊幾乎全部來自清華大學計算機系知識工程實驗室（KEG）——這是國內最早開展自然語言處理、知識圖譜研究的實驗室之一，成立於1996年，積累了近30年的技術沉澱。

這種學術背景為智譜奠定了兩大優勢：一是核心技術的先發優勢，其GLM系列大模型的技術原型源於實驗室的研究成果，從一開始就聚焦於大語言模型的底層架構創新，而非簡單跟隨OpenAI的技術路線；二是頂尖人才的吸引力，截至2025年上半年，智譜研發團隊達657人，核心技術人員均擁有清華、北大等頂尖高校的博士或碩士學位，在自然語言處理、多模態交互等領域擁有深厚的技術積累。

更關鍵的是，清華系背景為智譜帶來了技術成果轉化的便利。智譜的核心技術GLM（General Language Model）大模型，是基於清華大學的科研成果轉化而來，這讓它在技術研發的初期階段就少走了很多彎路。2025年7月推出的GLM-4.6模型，首次實現「推理、編碼、智能體」能力的原生融合，在12項權威評測中拿下國內第一、全球開源第一，其代碼能力在Code Arena盲測中與Anthropic、OpenAI的模型並列全球第一，超越谷歌Gemini等海外閉源模型。這種技術實力，成為它吸引資本的核心底氣。

自成立以來，智譜AI始終是資本追逐的焦點。截至2025年7月，它已完成16輪孖展，累計孖展額超160億元，最新估值達400億元人民幣，刷新了國內大模型創業公司的估值紀錄。這種孖展規模和估值水平，在大模型賽道中僅次於字節跳動、百度等巨頭旗下的AI業務。

其投資方陣容堪稱「豪華」，覆蓋了國資、產業資本、一線VC三大陣營：國資方面，集齊了北京、杭州、成都、珠海、上海五地的國資背景資金，包括浦東創投集團、張江集團等；產業資本方面，美團、螞蟻、阿里、騰訊、小米、金山等國內互聯網巨頭悉數入局；VC方面，紅杉、高瓴、君聯、啓明創投等一線機構也多次加註。

這種「全陣容」的資本加持，不僅為智譜提供了充足的研發資金，更帶來了業務資源的協同。例如，阿里的電商生態為智譜的B端業務提供了落地場景，騰訊的企業服務生態有助於其拓展金融、政務等客戶，而各地國資的入局，則為其G端業務的拓展打開了便利之門。招股書顯示，截至2025年9月，智譜已服務12000家企業客戶，覆蓋金融、工業製造、能源電力等20多個關鍵行業，其中G端業務貢獻了大部分收入，這與國資背景的助力密不可分。

值得注意的是，智譜的孖展節奏在2025年明顯加快。僅2025年3月，它就連續引入杭州、成都、珠海三地資金；完成IPO輔導備案後不到三個月，又獲得浦東創投與張江集團聯合注資的10億元戰略孖展。這種密集孖展，一方面是為上市儲備充足的現金流，另一方面也反映出資本對大模型行業資本化的迫切期待——在行業尚未出現盈利企業的背景下，通過上市鎖定估值成為資本退出的重要路徑。

招股書顯示，智譜的實際控制人為唐傑與劉德兵，兩人合計控制公司36.9647%的表決權。其中，唐傑作為創始人，通過直接持股和員工持股平台間接控制公司股份；劉德兵現任公司董事長，長期深耕AI行業，擁有豐富的企業管理經驗。CEO則由唐傑的學生張鵬擔任，形成了「學術帶頭人+管理專家+技術骨幹」的核心管理團隊。

這種股權結構既保證了核心團隊對公司的控制權，也兼顧了國資與民資的利益平衡。國資背景的股東合計持股比例約25%，市場化資本持股比例約30%，核心團隊持股約37%。這種均衡的股權結構，不僅降低了公司的治理風險，也為其後續的業務拓展提供了靈活性——既可以依託國資背景承接政務、軍工等敏感領域的項目，也可以藉助市場化資本的資源拓展商業客戶。

高增長與高虧損的冰火兩重天

智譜的招股書，第一次完整揭示了中國大模型企業的真實財務狀況：營收保持爆炸式增長，但虧損也在同步擴大；毛利率維持在50%以上的高水平，但研發投入的「燒錢速度」遠超營收增長。這種「高增長、高毛利、高虧損」的三重特徵，精準折射出大模型行業的普遍困境。

從收入端看，智譜的增長勢頭堪稱強勁。招股書顯示，2022年至2024年，公司營收分別為0.57億元、1.25億元、3.12億元，三年間增長5.47倍；2025年上半年，營收進一步增至1.9億元，按年增長325%。這種增長速度，在AI創業公司中處於領先水平。

收入增長的核心驅動力，是其以MaaS（模型即服務）為核心的商業模式。智譜並非簡單地向客戶出售模型，而是將算法封裝為標準化產品，提供包括模型微調、增量訓練、提示工程在內的全流程服務，幫助客戶解決AI落地的「最後一公里」問題。這種模式的優勢在於，無需為每個客戶進行定製化開發，能夠實現規模化複製。

具體來看，其收入主要來自三大板塊：一是模型API服務，通過向開發者和企業客戶開放模型接口獲取收入，截至2025年9月，智譜擁有超4500萬名開發者，日均token消耗量達4.2萬億；二是行業解決方案，為金融、製造、能源等行業客戶提供定製化的AI應用，這部分收入貢獻了主要的營收；三是終端設備賦能，截至2025年9月，其模型已覆蓋逾8000萬台終端設備，成為中國賦能終端設備最多的獨立通用大模型廠商。

根據弗若斯特沙利文報告，以2024年的收入計，智譜是中國最大的獨立大模型廠商，市場佔有率達6.6%。招股書還透露，其收入規模已超越科大訊飛，僅次於阿里、百度等巨頭旗下的AI業務，在行業中處於第一梯隊。

與高增長形成鮮明對比的，是持續擴大的虧損。招股書顯示，2022年至2024年，智譜經調整淨虧損分別為0.97億元、6.21億元、24.66億元，三年累計虧損超31億元；2025年上半年，經調整淨虧損進一步擴大至17.51億元，相當於月均虧損3億元，較2024年的月均虧損2億元大幅增加。

虧損的核心原因，是基座模型研發的鉅額投入。2024年，智譜的研發開支高達21.95億元，佔當年營收的703.5%；2025年上半年，研發開支達15.95億元，占上半年營收的839.5%。這種「研發投入遠超營收」的情況，在大模型行業中普遍存在，但智譜的投入強度仍處於較高水平。

進一步拆解研發投入構成可以發現，算力成本是最大的「燒錢項」。2024年，智譜的算力成本達15.73億元，佔研發總開支的71.6%；工資成本僅為3.24億元，佔比14.7%。這意味着，智譜的虧損本質上是「交電費」——為了維持模型的技術領先性，必須持續投入鉅額資金用於算力租賃、數據標註和模型迭代。2025年初，DeepSeek開源模型帶來的衝擊，倒逼智譜在三個月內密集開源6款核心模型，進一步加劇了算力成本的壓力。

值得注意的是，智譜的毛利率始終保持在50%以上的高水平。2022年至2024年，毛利率分別為54.6%、64.6%、56.3%；2025年上半年，毛利率為50%。這一數據遠超AI四小龍（商湯、雲從等企業的毛利率普遍在20%-30%），甚至高於部分互聯網企業。

高毛利背後，是MaaS模式的優勢——模型研發屬於一次性投入，後續的API服務和解決方案交付邊際成本極低。智譜通過標準化的產品形態，將毛利率維持在較高水平，這證明其商業模式本身具有可行性。但為何高毛利仍難抵虧損？核心問題在於「規模不足」。

儘管智譜的營收保持高增長，但絕對值仍較小——2024年營收僅3.12億元，不足以覆蓋21.95億元的研發投入。按照當前的毛利率水平，智譜要實現研發投入與營收的平衡，需要年營收達到40億元以上，這意味着營收仍需增長12倍以上。短期內，這一目標難以實現。

此外，行業競爭的加劇也可能擠壓毛利率空間。2025年，字節火山引擎、阿里雲、百度等互聯網巨頭紛紛加碼AI大戰，通過降價、補貼等方式搶奪客戶。智譜為了維持市場份額，可能不得不降低服務報價，進一步壓縮毛利空間。

MaaS模式的突圍與挑戰

在大模型行業的商業化賽道上，智譜選擇了一條差異化的路徑——聚焦B端與G端，以MaaS模式實現規模化複製。這與MiniMax聚焦C端產品（Talkie、海螺AI等）的路徑形成鮮明對比，也不同於百度、阿里將大模型與自有業務深度融合的模式。這種選擇，既基於其「國家隊」的基因，也受限於資源稟賦。

智譜的核心商業模式是MaaS，即「模型即服務」。它並非向客戶交付模型本身，而是通過API接口、智能體工作區等形式，向客戶提供AI能力。客戶可以根據自身需求，通過模型微調、提示工程等方式快速定製智能體，無需搭建完整的開發體系。

這種模式的優勢在於：一是規模化複製能力強，一套模型可以服務多個行業的客戶，無需為每個客戶進行定製化開發；二是客戶粘性高，一旦客戶將業務流程與智譜的AI能力綁定，更換服務商的成本較高；三是收入可持續，API服務和訂閱制收費模式能夠帶來穩定的經常性收入。智譜CEO張鵬透露，公司面向開發者的軟件工具和模型業務，已實現超過1億元的年度經常性收入（ARR），未來希望API業務收入佔比提升至50%。

在基礎設施層面，智譜通過與算力合作伙伴共同設計底層架構，在計算、網絡、訓練通信和推理加速等環節形成統一能力，降低了算力成本的同時，提升了模型的響應速度。這種「技術+基礎設施」的協同，成為MaaS模式的核心支撐。

從客戶結構來看，智譜的收入主要來自G端（政府、軍工、國央企）。一位接近智譜的人士透露，智譜的G端業務貢獻了大部分收入，而B端業務雖然鋪設了行業線（金融、製造、互娛、教育等）和城市線（北區、東區、南區、西南區），但產出明顯低於G端——B端團隊擁有近50名銷售人員，但整體收入佔比不足30%。

G端業務的優勢在於訂單金額大、回款穩定，且受經濟周期影響較小，這為智譜提供了穩定的現金流。但弊端也同樣明顯：一是項目周期長，從投標到交付往往需要6個月以上，影響資金周轉；二是對政策依賴度高，若政府預算調整，可能影響訂單量；三是毛利率相對較低，政務項目的毛利率通常比商業項目低10-15個百分點。

為了改變對G端的過度依賴，智譜在2025年進行了組織調整。原COO張帆離職後，B端業務併入CEO張鵬統一管理，試圖整合G端與B端資源，減少重複投入，提高人效。但B端市場的競爭異常激烈，百度、阿里、科大訊飛等企業已深耕多年，擁有豐富的客戶資源和行業解決方案，智譜要實現突破並非易事。

在國內大模型創業公司中，智譜與MiniMax代表了兩種截然不同的商業化路徑。智譜聚焦B端與G端，走「技術+資源」的重模式；MiniMax則聚焦C端，通過Glow、Talkie、海螺AI等產品快速獲取用戶，走「產品+流量」的輕模式。

從收入結構來看，MiniMax 2024年預期營收約7000萬美元，其中較大比例來自C端產品Talkie；而智譜2024年營收3.12億元（約4300萬美元），主要來自B端和G端。從用戶規模來看，MiniMax的Talkie在2024年11月的月活用戶達2519萬，海螺AI曾連續6個月位居全球視頻生成類產品榜首；而智譜的用戶主要是企業客戶和開發者，C端用戶規模較小。

兩種路徑各有優劣：C端路徑的優勢是增長快、用戶規模大，但面臨用戶留存難、變現效率低的問題——2025年7月，Talkie的月活已降至911萬，且面臨字節貓箱等產品的激烈競爭；B端路徑的優勢是收入穩定、毛利率高，但增長速度慢，對客戶資源和行業理解的要求極高。智譜選擇B端路徑，雖增長相對緩慢，但更符合其「國家隊」的基因，也更容易獲得穩定的訂單，這為其上市提供了堅實的收入基礎。

大模型淘汰賽加速，智譜的對手與盟友

智譜的上市，恰逢大模型行業進入淘汰賽的關鍵階段。一方面，百度、阿里、字節等巨頭憑藉資金和生態優勢，在技術迭代和商業化落地方面持續發力；另一方面，DeepSeek、MiniMax等創業公司通過差異化策略搶佔細分市場；海外的OpenAI、Anthropic則在技術領先性上保持優勢。智譜要在這場競爭中脫穎而出，不僅需要應對國內的激烈競爭，還需要直面全球巨頭的挑戰。

國內大模型市場已形成「巨頭主導、創業公司補充」的競爭格局。百度文心一言、阿里通義千問、字節豆包等巨頭旗下的大模型，憑藉自有生態資源（搜索、電商、短視頻）和充足的資金支持，在C端和B端市場均佔據優勢；創業公司則通過差異化策略尋找生存空間，如智譜聚焦B端與G端，MiniMax聚焦C端產品，DeepSeek通過開源積累開發者生態。

智譜的核心競爭對手主要包括兩類：一是科大訊飛等傳統AI巨頭，它們在政務、教育等領域擁有深厚的客戶資源和行業經驗，與智譜的G端業務直接競爭；二是百度、阿里等互聯網巨頭，它們憑藉生態優勢，能夠為客戶提供「大模型+應用」的一體化解決方案，在B端市場形成較強的競爭力。招股書顯示，以2024年營收計，智譜的市場份額為6.6%，僅次於阿里、百度、商湯和科大訊飛，位居第五。

為了應對競爭，智譜採取了「技術+資源」的雙輪驅動策略：在技術上，持續投入研發，保持模型的領先性；在資源上，依託國資背景和產業資本的協同，拓展政務、金融等領域的客戶。截至2025年9月，智譜已服務12000家企業客戶，較2025年6月大幅增加，顯示出其B端業務的快速拓展能力。

在全球範圍內，智譜與OpenAI、Anthropic等頂尖大模型企業仍存在技術代差。OpenAI的GPT-5模型在多模態能力、智能體交互等方面已實現突破，Anthropic的Claude在安全性和長上下文處理上具有優勢，而智譜的GLM-4.6模型雖在國內領先，但在全球範圍內仍處於第二梯隊。

不過，智譜也擁有本土化優勢：一是對中文語境和中國行業需求的深刻理解，能夠為國內客戶提供更貼合需求的解決方案；二是符合中國的數據安全和合規要求，在政務、金融等敏感領域具有天然優勢；三是依託國內的算力資源和政策支持，能夠快速響應市場需求。例如，在金融領域，智譜的大模型已實現對銀行信貸審批、風險控制等業務的賦能，而海外大模型由於合規問題難以進入這一市場。

智譜的上市，不可避免地會被拿來與AI四小龍（商湯、雲從、依圖、曠視）對比。這四家企業曾是中國AI行業的標杆，但上市後普遍陷入「市值暴跌、持續虧損」的困境：商湯科技股價較峯值跌85%，累計虧損超546億元；雲從科技2024年營收按年下滑36.6%，全員降薪20%；依圖科技主動終止IPO，醫療業務收縮70%；曠視科技資產負債率超300%，估值大幅縮水。

AI四小龍的困境，為智譜提供了三大教訓：一是過度依賴政府項目，70%營收來自政府訂單，導致商業化能力薄弱；二是技術同質化嚴重，均聚焦計算機視覺領域，缺乏核心技術壁壘；三是成本控制能力不足，人力成本佔比普遍超70%，研發投入難以轉化為商業價值。

智譜正在努力規避這些陷阱：一是在依賴G端業務的同時，積極拓展B端商業客戶，試圖降低對政府訂單的依賴；二是聚焦大模型這一高壁壘領域，通過技術創新形成差異化優勢；三是通過MaaS模式實現規模化複製，降低邊際成本，同時控制人力成本（2024年工資成本佔研發投入的比例僅14.7%）。但能否成功，仍需時間檢驗。

全球大模型第一股的定價難題

作為全球第一家純大模型上市公司，智譜的估值將成為資本市場的「試金石」。此前，AI四小龍的估值邏輯已被證明失敗，而互聯網企業的「流量估值法」和傳統科技企業的「盈利估值法」也難以適用於大模型企業。資本市場需要為智譜建立一套全新的估值體系，這不僅關乎智譜的上市表現，更關乎後續大模型企業的資本化路徑。

大模型企業的估值面臨三大難點：一是盈利遙遙無期，傳統的PE（市盈率）估值法完全失效；二是研發投入巨大，且難以準確衡量研發投入的轉化效率；三是技術迭代速度快，企業的技術優勢可能隨時被顛覆。AI四小龍的估值暴跌，就是因為資本市場發現其「高研發投入無法轉化為盈利」，最終不得不下調估值。

對於智譜而言，這些難點同樣存在。儘管其營收保持高增長，但虧損仍在擴大，且盈利拐點難以預測；研發投入的大部分用於算力成本，這部分投入能否轉化為長期的技術壁壘，存在不確定性；DeepSeek等創業公司的快速崛起，也讓智譜的技術優勢面臨挑戰。

不過，智譜也有一些積極的估值支撐因素：一是市場地位領先，作為中國最大的獨立大模型廠商，擁有較強的品牌優勢；二是商業模式可行，MaaS模式能夠實現規模化複製，且毛利率維持在較高水平；三是客戶資源優質，服務12000家企業客戶，覆蓋20多個關鍵行業，具有穩定的收入基礎。

參考海外未上市大模型企業的估值邏輯，資本市場可能會為智譜採用「增長導向」的估值體系，核心指標包括年度經常性收入（ARR）、客戶數量、研發投入轉化率等。例如，OpenAI的估值已達1000億美元，其核心支撐是訂閱制帶來的穩定ARR和持續增長的用戶規模；Anthropic的估值達450億美元，主要依賴其技術壁壘和機構客戶資源。

對於智譜而言，其1億元的ARR（面向開發者的軟件工具和模型業務）和12000家企業客戶，將成為估值的重要支撐；此外，其在國內大模型領域的技術領先性和「國家隊」背景，也可能獲得估值溢價。有投行人士預測，智譜的上市估值可能在400-500億元人民幣之間，與當前的私募估值基本持平，這意味着資本市場對其增長潛力持謹慎樂觀態度。

上市後，智譜將面臨雙重壓力：一是業績增長的壓力，資本市場需要看到持續的高增長，以驗證其商業模式的可行性；二是資本退出的壓力，早期投資者已持有多年，上市後將進入解禁期，需要通過股價上漲實現退出。如果智譜的業績增長不及預期，可能會導致股價下跌，甚至重蹈AI四小龍的覆轍。

為了應對這些壓力，智譜在招股書中明確了未來的發展規劃：一是擴大全球業務覆蓋，拓展海外市場；二是加大技術研發投入，提升模型的技術領先性；三是推進商業化落地，提高API業務收入佔比；四是通過戰略投資或收購，補充產業鏈資源。這些規劃能否落地，將直接影響其上市後的表現。

結語

智譜AI的上市，是全球大模型行業的一次歷史性破冰。它不僅為大模型企業打通了資本化路徑，更為資本市場提供了一個全新的估值樣本。無論上市表現如何，智譜的嘗試都將為行業帶來深刻的啓示，推動大模型行業從「資本投入期」邁向「商業化與資本化並行期」。

對智譜而言，上市是機遇也是挑戰。機遇在於，它將獲得充足的資金支持，加速技術研發和商業化落地；挑戰在於，它需要在資本市場的監督下，平衡技術迭代、商業盈利和股東回報，避免重蹈AI四小龍的覆轍。從目前的情況來看，智譜的MaaS模式具有可行性，高毛利和穩定的客戶資源為其提供了堅實的基礎，但要實現盈利，仍需解決「規模不足」和「成本高企」兩大問題。

對大模型行業而言，智譜的上市將加速行業的淘汰賽。一方面，資本將更加集中於頭部企業，中小大模型企業的孖展難度將進一步加大；另一方面，上市企業的業績壓力將倒逼行業更注重商業化效率，而非單純的技術競賽。未來，大模型行業將進入「技術+資本+商業」三位一體的競爭階段，只有那些能夠平衡三者關係的企業，才能在激烈的競爭中生存下來。

對全球AI競爭而言，智譜的上市標誌着中國大模型企業開始在資本層面與海外企業競爭。儘管在技術上仍存在代差，但中國企業憑藉本土化優勢和政策支持，有望在商業落地和生態構建上實現突破。全球大模型第一股的誕生，不僅是中國AI行業的里程碑，更是全球AI競爭格局重塑的開始。

最終，智譜AI的上市之路將證明：大模型企業的價值，不僅在於技術的領先性，更在於將技術轉化為商業價值的能力。全球大模型第一股的破冰，只是行業發展的一個起點，未來的路，仍需要企業在技術研發、商業落地和資本運作之間不斷探索與平衡。